Dữ liệu là vàng mới và các nhà khoa học dữ liệu là thợ kim hoàn mới. Các công ty trên toàn cầu đang ngày càng tinh chỉnh các kỹ năng đặc biệt của mình. Họ muốn bán được nhiều hàng hơn, làm cho nhiều khách hàng hài lòng hơn và kiếm tiền dễ dàng hơn.
Các nhà khoa học dữ liệu đóng một vai trò lớn trong tất cả những điều này. Họ giống như những anh hùng giúp các công ty hiểu được dữ liệu của họ. Dựa theo Glassdoor, Hiện tại có nhiều công việc Nhà khoa học dữ liệu hơn và họ được trả trung bình khoảng 120,931 đô la.
Khung khoa học dữ liệu giống như siêu công cụ dành cho các nhà khoa học dữ liệu. Chúng giúp họ sắp xếp, làm việc, tạo mô hình và hiểu dữ liệu nhanh hơn và tốt hơn nhiều.
Điều tuyệt vời nhất là bạn không cần phải là một chuyên gia viết mã để sử dụng các khung này. Bạn có thể là chuyên gia giải quyết các vấn đề trong thế giới thực mà không cần phải là chuyên gia viết mã. Hầu hết các chuyên gia dữ liệu đều sử dụng ít nhất một khung học máy, giúp công việc của họ trở nên dễ dàng và hiệu quả hơn.
Nội dung phác thảo
Khung khoa học dữ liệu là gì?
Khung khoa học dữ liệu là một bộ công cụ, thư viện và mã viết sẵn giúp các nhà khoa học dữ liệu thu thập, sắp xếp, xử lý và phân tích dữ liệu một cách hiệu quả và năng suất hơn. Các khung này cung cấp một cách có cấu trúc để làm việc với dữ liệu, giúp xây dựng mô hình, rút ra thông tin chi tiết và giải quyết các vấn đề phức tạp dễ dàng hơn.
Các khung khoa học dữ liệu thường bao gồm các thư viện xử lý dữ liệu và học máy, giúp trao quyền cho các nhà khoa học dữ liệu làm việc với các tập dữ liệu lớn và trích xuất thông tin có giá trị mà không cần phải bắt đầu viết mã từ đầu.
Chúng đơn giản hóa và hợp lý hóa quy trình khoa học dữ liệu, cho phép các chuyên gia tập trung vào giải quyết các thách thức trong thế giới thực thay vì viết từng đoạn mã từ đầu.
Nếu bạn tò mò muốn tìm hiểu về khoa học dữ liệu, hãy xem Đánh giá dữ liệu đó là một nhà cung cấp khóa học toàn diện.
Khung khoa học dữ liệu tốt nhất
Hãy cùng xem các khung khoa học dữ liệu phổ biến theo đề xuất của các nhà khoa học dữ liệu:
1. Dòng chảy căng
TensorFlow là một công cụ học máy miễn phí do Google sản xuất. Làm việc tốt với các con số và biểu đồ luồng dữ liệu.
TensorFlow là một nền tảng học máy hoàn chỉnh với nhiều công cụ và thư viện hữu ích. Nó giống như một hộp công cụ lớn để xây dựng các ứng dụng học máy. Mọi người từ khắp nơi trên thế giới chia sẻ kiến thức và công cụ của họ để làm cho nó thậm chí còn tốt hơn nữa.
Bạn có thể sử dụng TensorFlow để kết hợp các loại dữ liệu khác nhau, như bảng, đồ thị và hình ảnh. Nó cũng là nguồn mở, có nghĩa là nó miễn phí và luôn được cải tiến. Ban đầu nó được tạo ra bởi Nhóm Google Brain. Các công ty như Nvidia, Uber, Intel, Twitter, PayPal, Airbnb, Snapchat và Gmail đều sử dụng TensorFlow.
Tính năng nhanh:
- Tính linh hoạt: TensorFlow siêu linh hoạt. Bạn có thể sử dụng nó cho tất cả các tác vụ học máy, từ nhận dạng hình ảnh đến đưa ra dự đoán. Nó giống như một hộp công cụ với các công cụ dành cho các công việc khác nhau.
- Mã nguồn mở: Nó miễn phí và mở cửa cho tất cả mọi người. Điều này có nghĩa là nhiều người có thể làm việc trên nó và làm cho nó tốt hơn. Bạn không phải trả tiền để sử dụng nó.
- Khả năng mở rộng: Cho dù bạn đang làm việc trên một dự án nhỏ hay một dự án lớn, TensorFlow đều có thể xử lý được. Thật tuyệt vời khi xử lý nhiều dữ liệu và các tác vụ phức tạp.
2. Nặng nề
Hãy coi NumPy như một hộp công cụ để làm toán bằng Python. Nó giống như có những công cụ mạnh mẽ để làm việc với các con số và ma trận. Bạn có thể sử dụng nó một mình hoặc kết hợp nó với các công cụ khác như TensorFlow hoặc Theano để thực hiện các phép tính số phức tạp.
Bạn có thể làm toán thông thường, toán phức tạp như đại số tuyến tính hoặc Biến đổi Fourier và thậm chí tạo số ngẫu nhiên. Nó giống như có một trình hướng dẫn toán học trong bộ công cụ Python của bạn.
Nhưng còn nhiều hơn thế nữa! NumPy thân thiện với mã cũ được viết bằng C và Fortran. Bạn có thể sử dụng mã của ông nội trong các dự án Python của mình mà không gặp quá nhiều khó khăn.
Đó là lý do tại sao nhiều người thông minh cho rằng NumPy là giải pháp toán khoa học tốt nhất trong Python. Ngay cả những công ty lớn như NASA và Google cũng sử dụng nó cho những cuộc phiêu lưu mạo hiểm của họ!
Tính năng nhanh:
- Nó là một mảng hiệu quả để lưu trữ và thao tác dữ liệu số.
- Nó có các hàm phong phú cho Đại số tuyến tính, Thống kê, Biến đổi Fourier và tạo số ngẫu nhiên.
- NumPy cung cấp nhiều hàm toán học để làm việc với mảng.
3. Scikit-Tìm hiểu
Scikit-learn là tài sản quý giá của các công cụ học máy trong Python. Nó được xây dựng dựa trên một thư viện mạnh mẽ khác có tên SciPy. Bên trong này, bạn sẽ tìm thấy tất cả các loại công cụ dành cho máy học, như cách sắp xếp mọi thứ thành nhóm, đưa ra dự đoán, v.v.
Nhưng đây mới là phần hay nhất: Scikit-learn có thể sắp xếp những công cụ này thành một nhóm các bước, giống như một công thức. Các bước này có thể thực hiện nhiều thao tác với dữ liệu và sau đó đưa ra dự đoán. Nó giống như làm theo một công thức để tạo ra một mô hình học máy.
Scikit-Learn rất phù hợp cho tất cả mọi người, cho dù bạn là nhà khoa học dữ liệu dày dạn kinh nghiệm hay mới bắt đầu học máy. Nó được ghi chép đầy đủ, có nghĩa là nó dễ học và sử dụng. Ngoài ra, có một cộng đồng lớn và hữu ích xung quanh Scikit-Learn.
Tính năng nhanh:
- Truy cập vào một loạt các thuật toán, bao gồm cả mô hình học tập truyền thống và học sâu.
- Dễ dàng xử lý trước và chuẩn hóa dữ liệu.
- Khả năng xử lý cả dữ liệu số và phân loại.
4. Máy ảnh
Keras là một API hàng đầu được sử dụng để tạo các mạng thần kinh phức tạp. Với một vài dòng mã, bạn có thể thêm các lớp, mô hình và trình tối ưu hóa mới cũng như huấn luyện các mô hình. Cấu trúc dữ liệu cốt lõi là tensor và cung cấp một mảng đa chiều. Khung Python cung cấp nhiều chức năng khác nhau để xử lý trước, tải dữ liệu và hiển thị kết quả.
Keras là một công cụ tuyệt vời cho các dự án của bạn, đặc biệt nếu bạn đang thử các ý tưởng khoa học dữ liệu mà không gặp bất kỳ khó khăn nào. Nó giúp bạn xây dựng các hệ thống thông minh, như mạng lưới thần kinh, một cách dễ dàng.
Và đoán xem? Những tên tuổi lớn như Uber, Netflix, Freeosk, Yelp, Wells Fargo và NASCENT Technology đều sử dụng Keras.
Tính năng nhanh:
- Nó chạy liền mạch trên mọi CPU và GPU.
- Có hơn 10 mô hình phân loại hình ảnh được đào tạo trước.
- Nó cung cấp nguyên mẫu nhanh chóng và dễ dàng.
5. Tướng quân
Shogun, một thư viện máy học nguồn mở, trao quyền cho người dùng một loạt thuật toán để phân tích dữ liệu và lập mô hình dự đoán. Nó được viết bằng C++ và kết nối với nhiều ngôn ngữ lập trình, bao gồm cả Python.
Shogun ưu tiên tính hiệu quả và khả năng mở rộng, hỗ trợ cả mô hình tuyến tính và phi tuyến tính. Nó cũng cung cấp nhiều tính năng tiền xử lý dữ liệu khác nhau như lựa chọn tính năng và giảm kích thước.
Tính linh hoạt này làm cho Shogun phù hợp với các nhiệm vụ phân loại hình ảnh và khai thác văn bản. Nó luôn cập nhật với các bản cập nhật liên tục, liên tục cải thiện và giành được vị trí trong số các khung Python hàng đầu.
Tính năng nhanh:
- Nó hỗ trợ một loạt các thuật toán phân loại, hồi quy và phân cụm.
- Hỗ trợ truyền dữ liệu và học tập trực tuyến.
- Hỗ trợ nhiều loại dữ liệu khác nhau như dữ liệu có giá trị thực, chuỗi, biểu đồ và văn bản.
6. Khoa học viễn tưởng
Là một nhà khoa học dữ liệu, bạn thường làm các nhiệm vụ như thống kê, trực quan hóa dữ liệu và học máy. Mặc dù có nhiều công cụ khác nhau dành cho những tác vụ này, nhưng SciPy là một framework Python mạnh mẽ có thể giúp công việc của bạn hiệu quả hơn.
SciPy là một tập hợp các mô-đun cung cấp các chức năng cho máy tính khoa học. Nó bao gồm đại số tuyến tính, tối ưu hóa, tích hợp và thống kê.
SciPy cũng cung cấp hỗ trợ mạnh mẽ cho việc trực quan hóa dữ liệu và học máy. Điều này khiến nó trở thành một công cụ quan trọng đối với các nhà khoa học dữ liệu, cho phép họ làm việc hiệu quả hơn và khai thác toàn bộ tiềm năng của dữ liệu.
Tính năng nhanh:
- Khung này cung cấp nhiều mô-đun khác nhau và thực hiện các chức năng bao gồm Tối ưu hóa, đại số tuyến tính, Tích phân, Nội suy và Thống kê.
- Nó cũng cho phép tích hợp với các gói của bên thứ ba khác để mở rộng chức năng.
- Nó hoàn toàn có nguồn mở và bao gồm các công cụ dành cho tính toán khoa học, phân tích số và Học máy.
7. Trị liệu
Scrapy, như một khung Python mạnh mẽ, đơn giản hóa quá trình quét web, cho phép người dùng trích xuất dữ liệu từ các trang web và các nguồn trực tuyến một cách dễ dàng.
Scrapy hoạt động bằng cách điều hướng các trang web và thu thập thông tin mong muốn. Dữ liệu được trích xuất này phục vụ nhiều mục đích, từ xây dựng cơ sở dữ liệu đến tạo báo cáo.
Đối với các nhà khoa học dữ liệu, Scrapy là một công cụ có giá trị để thu thập dữ liệu cần thiết để phân tích một cách nhanh chóng và hiệu quả. Tốc độ và hiệu quả của nó được thiết kế để giúp việc quét web dễ tiếp cận hơn, cung cấp các tính năng như theo dõi liên kết tự động và trích xuất dữ liệu từ nhiều trang, hợp lý hóa quy trìnhs.
Tính năng nhanh:
- Giao diện dễ sử dụng ngay cả đối với người mới lập trình.
- Khung linh hoạt và cung cấp tích hợp API đáng tin cậy.
- Bạn thậm chí có thể sử dụng nó để trích xuất dữ liệu từ các trang tĩnh cũng như trang động.
8. PyTorch
Được phát triển bởi nhóm nghiên cứu Trí tuệ nhân tạo của Facebook, PyTorch là một công cụ phần mềm quan trọng và là đối thủ nặng ký cùng với TensorFlow. Điều làm nên sự khác biệt của PyTorch là biểu đồ tính toán động của nó, có thể được cập nhật khi chương trình chạy. Tính linh hoạt này cho phép thay đổi theo thời gian thực đối với kiến trúc đang được xử lý.
Thành công của PyTorch còn nhờ vào tính dễ sử dụng, API đơn giản và hiệu quả. Đó là một lựa chọn tuyệt vời để đào tạo các mô hình trong các nhiệm vụ khác nhau như phát hiện đối tượng, nghiên cứu và vận hành sản xuất.
Các công ty lớn như Salesforce, Đại học Stanford, Udacity và Microsoft dựa vào PyTorch cho các ứng dụng khoa học dữ liệu của họ.
Tính năng nhanh:
- API trực quan và giàu tính năng để phát triển các dự án phức tạp.
- Khung này cung cấp các công cụ để gỡ lỗi và tối ưu hóa.
- Nó cũng cung cấp sự tương tác với các thư viện Python khác.
9. Theano
Theano là một thư viện Python mạnh mẽ được thiết kế để xác định, tối ưu hóa và đánh giá các phép toán trên mảng đa chiều. Nó cũng rất phù hợp để tạo ra các mô hình học máy hiệu quả.
Điều khiến Theano trở nên khác biệt là khả năng vượt trội trong việc tối ưu hóa mã cho tốc độ. Việc tối ưu hóa này rất quan trọng trong các dự án khoa học dữ liệu, nơi cần thực hiện nhiều lần các hoạt động tính toán chuyên sâu.
Theano vượt trội về tính toán GPU, nâng cao tốc độ thực thi mã. Hơn nữa, nó còn cung cấp một loạt các hàm toán học tích hợp, đơn giản hóa các phép tính số trên mảng. Điều này làm cho nó trở thành một công cụ có giá trị cho các nhà khoa học dữ liệu và những người thực hành học máy.
Tính năng nhanh:
- Theano có thể tự động tính toán độ dốc của các biểu thức toán học liên quan đến các biến. Điều này có giá trị đối với các nhiệm vụ như tối ưu hóa dựa trên độ dốc trong học máy.
- Theano có thể khai thác khả năng tính toán của GPU NVIDIA, giúp tăng tốc đáng kể các hoạt động ma trận. Điều này đặc biệt có lợi khi xử lý các tập dữ liệu lớn và các phép tính phức tạp.
- Theano được viết bằng mã Python di động và tương thích với nhiều nền tảng khác nhau. Nó cũng có thể mở rộng, cho phép người dùng xác định các hoạt động tùy chỉnh của họ, làm cho nó trở nên linh hoạt cho các ứng dụng và nhu cầu khác nhau.
10. Xích
Chainer là một khung Python dành cho khoa học dữ liệu, ban đầu được phát triển bởi một công ty khởi nghiệp về robot ở Tokyo. Nó nổi bật nhờ tốc độ, vượt trội so với các framework như TensorFlow.
Một trong những tính năng đáng chú ý của Chainer là định nghĩa mạng thần kinh “xác định theo từng lần chạy”, hỗ trợ việc gỡ lỗi mạng thần kinh. Cách tiếp cận này cho phép bạn sửa đổi cấu trúc mạng khi thực hiện, giúp việc xác định và khắc phục sự cố trở nên dễ dàng hơn.
Chainer hỗ trợ triển khai CUDA, cho phép bạn tận dụng sức mạnh của nhiều GPU mà không tốn nhiều công sức, điều này đặc biệt có giá trị để đào tạo các mô hình học sâu một cách hiệu quả.
Tính năng nhanh:
- Tích hợp GPU dễ dàng
- Gỡ lỗi mạng thần kinh đơn giản hóa
- Hỗ trợ các loại mạng thần kinh khác nhau
Kết luận
Python nổi bật là ngôn ngữ lập trình đa năng được các nhà khoa học dữ liệu yêu thích. Nó phổ biến vì bạn có thể sử dụng nó cho mọi loại tác vụ, từ quản lý dữ liệu đến dạy máy tính học hỏi. Điều làm nên sự khác biệt của Python là framework của nó.
Python tăng cường công việc của bạn và giữ cho mã của bạn luôn sạch sẽ. Bạn có thể thử các khung này và thử nghiệm chúng cho các dự án trong tương lai của mình.
