数据是新的黄金，数据科学家是新的金匠。 全球各地的公司都在不断完善自己的特殊技能。 他们希望卖出更多产品，让更多顾客满意，并更轻松地赚钱。
数据科学家在这一切中发挥着重要作用。 他们就像帮助公司理解数据的英雄。 根据 Glassdoor， 现在数据科学家的工作岗位越来越多，他们的平均薪资约为 120,931 美元。
数据科学框架就像数据科学家的超级工具。 它们帮助他们更快更好地排序、处理、创建模型以及理解数据。
最好的部分是，您不必成为编码向导即可使用这些框架。 您可以成为解决现实世界问题的专家，而无需成为编码专家。 大多数数据专业人员至少使用一种机器学习框架，这使他们的工作变得更轻松、更高效。
内容大纲
什么是数据科学框架？
数据科学框架是一组工具、库和预先编写的代码，可帮助数据科学家更有效地收集、组织、处理和分析数据。 这些框架提供了一种结构化的数据处理方式，使构建模型、得出见解和解决复杂问题变得更加容易。
数据科学框架通常包括机器学习和数据操作库，使数据科学家能够处理大型数据集并提取有价值的信息，而无需从头开始编码。
它们简化了数据科学流程，使专业人员能够专注于解决现实世界的挑战，而不是从头开始编写每一段代码。
如果您有兴趣了解数据科学，请查看我的 数据营评论 这是一家综合性课程提供商。
最佳数据科学框架
让我们看看数据科学家建议的流行数据科学框架：
1.张量流
TensorFlow 是谷歌开发的免费机器学习工具。 它擅长处理数字和数据流图。
TensorFlow 是一个完整的机器学习平台，拥有许多有用的工具和库。 它就像一个用于构建机器学习应用程序的大工具箱。 来自世界各地的人们分享他们的知识和工具，以使其变得更好。
您可以使用 TensorFlow 混合不同类型的数据，例如表格、图表和图片。 它也是开源的，这意味着它是免费的并且不断改进。 它最初是由 Google Brain 团队制作的。 Nvidia、Uber、英特尔、Twitter、PayPal、Airbnb、Snapchat 和 Gmail 等公司都使用 TensorFlow。
快捷功能：
- 多功能性： TensorFlow 非常灵活。 您可以将它用于所有机器学习任务，从识别图片到进行预测。 它就像一个工具箱，里面有适合不同工作的工具。
- 开源： 它是免费的并向所有人开放。 这意味着很多人可以致力于它并使其变得更好。 您无需付费即可使用它。
- 可扩展性： 无论您正在处理小型项目还是大型项目，TensorFlow 都可以处理。 它非常适合处理大量数据和复杂任务。
2. 麻木
将 NumPy 视为使用 Python 进行数学计算的工具箱。 这就像拥有强大的工具来处理数字和矩阵一样。 您可以单独使用它，也可以与 TensorFlow 或 Theano 等其他工具配合使用来执行复杂的数值计算。
您可以进行常规数学、复杂数学（如线性代数或傅里叶变换），甚至可以创建随机数。 这就像 Python 工具包中有一个数学向导。
但还有更多！ NumPy 对用 C 和 Fortran 编写的旧代码很友好。 您可以在 Python 项目中使用您祖父的代码，而不会遇到太多麻烦。
这就是为什么许多聪明人认为 NumPy 是 Python 中科学数学的最佳选择。 甚至像 NASA 和 Google 这样的大公司也用它来进行数字运算冒险！
快捷功能：
- 它是一个用于存储和操作数值数据的高效数组。
- 它具有丰富的线性代数、统计、傅立叶变换和随机数生成功能。
- NumPy 提供了多种用于处理数组的数学函数。
3.Scikit-学习
Scikit-learn 是 Python 机器学习工具的宝贵财富。 它构建在另一个名为 SciPy 的强大库之上。 在其中，您将找到各种机器学习工具，例如将事物分组、进行预测等的方法。
但最好的部分是：Scikit-learn 可以将这些工具组织成一组步骤，就像菜谱一样。 这些步骤可以对数据进行处理，然后做出预测。 这就像按照食谱创建机器学习模型一样。
Scikit-Learn 适合每个人，无论您是经验丰富的数据科学家还是机器学习新手。 它有完善的文档，这意味着它很容易学习和使用。 此外，Scikit-Learn 周围还有一个庞大且乐于助人的社区。
快速功能：
- 访问各种算法，包括传统和深度学习模型。
- 轻松的数据预处理和标准化。
- 能够处理数值和分类数据。
4.凯拉斯
Keras 是一个顶级 API，用于创建复杂的神经网络。 只需几行代码，您就可以添加新的层、模型和优化器并训练模型。 核心数据结构是张量，提供多维数组。 Python框架提供了各种用于预处理、数据加载和结果可视化的函数。
Keras 对于您的项目来说是一个很棒的工具，特别是如果您想毫无困难地尝试数据科学想法。 它可以帮助您轻松构建智能系统，例如神经网络。
你猜怎么着？ Uber、Netflix、Freeosk、Yelp、Wells Fargo 和 NASCENT Technology 等知名公司都在使用 Keras。
快速功能：
- 它可以在任何 CPU 和 GPU 上无缝运行。
- 有超过 10 个预训练的图像分类模型。
- 它提供快速、简单的原型设计。
5.将军
Shogun 是一个开源机器学习库，为用户提供了多种用于数据分析和预测建模的算法。 它是用 C++ 编写的，可与多种编程语言（包括 Python）连接。
Shogun 优先考虑效率和可扩展性，适应线性和非线性模型。 它还提供各种数据预处理功能，例如特征选择和降维。
这种多功能性使 Shogun 适合图像分类和文本挖掘任务。 它不断更新、不断改进并在顶级 Python 框架中赢得一席之地。
快速功能：
- 它支持广泛的分类、回归和聚类算法。
- 支持流数据和在线学习。
- 支持实值、序列、图形、文本数据等多种数据类型。
6.科学
作为一名数据科学家，您经常从事统计、数据可视化和机器学习等任务。 虽然有多种工具可用于这些任务，但 SciPy 是一个功能强大的 Python 框架，可以使您的工作更加有效。
SciPy 是一组提供科学计算功能的模块。 它涵盖线性代数、优化、积分和统计。
SciPy 还为数据可视化和机器学习提供强大的支持。 这使其成为数据科学家的重要工具，使他们能够更有效地工作并充分挖掘数据的潜力。
快速功能：
- 该框架提供各种模块并执行包括优化、线性代数、积分、插值和统计在内的功能。
- 它还允许与其他第三方软件包集成以扩展功能。
- 它是完全开源的，包含科学计算、数值分析和机器学习的工具。
7.刮擦
Scrapy 作为一个强大的 Python 框架，简化了网页抓取的过程，允许用户轻松地从网站和在线资源中提取数据。
Scrapy 通过浏览网站并收集所需信息来发挥作用。 提取的数据有多种用途，从构建数据库到生成报告。
对于数据科学家来说，Scrapy 是一个非常有价值的工具，可以快速有效地收集分析所需的数据。 其速度和效率旨在使网络抓取更容易访问，提供自动链接跟踪和从多个页面提取数据等功能，从而简化流程s.
快速功能：
- 即使对于新程序员来说也易于使用的界面。
- 灵活的框架并提供可靠的 API 集成。
- 您甚至可以使用它从静态页面和动态页面中提取数据。
8. 火炬
PyTorch 由 Facebook 人工智能研究小组开发，是一款重要的软件工具，也是 TensorFlow 的有力竞争者。 PyTorch 的与众不同之处在于它的动态计算图，可以随着程序运行而更新。 这种灵活性允许对正在处理的架构进行实时更改。
PyTorch 的成功还归功于其易用性、简单的 API 和效率。 它是在物体检测、研究和生产操作等各种任务中训练模型的绝佳选择。
Salesforce、斯坦福大学、Udacity 和 Microsoft 等主要公司都依赖 PyTorch 来实现其数据科学应用程序。
快速功能：
- 用于开发复杂项目的直观且功能丰富的 API。
- 该框架提供了用于调试和优化的工具。
- 它还提供与其他 Python 库的交互。
9.茶野
Theano 是一个功能强大的 Python 库，旨在定义、优化和评估多维数组上的数学运算。 它还非常适合创建高效的机器学习模型。
Theano 的与众不同之处在于其卓越的代码速度优化能力。 这种优化对于需要重复执行计算密集型操作的数据科学项目至关重要。
Theano 擅长 GPU 计算，提高代码执行速度。 此外，它还提供了一系列内置数学函数，简化了数组上的数值运算。 这使其成为数据科学家和机器学习从业者的宝贵工具。
快速功能：
- Theano 可以自动计算有关变量的数学表达式的梯度。 这对于机器学习中基于梯度的优化等任务非常有价值。
- Theano 可以利用 NVIDIA GPU 的计算能力，从而显着加速矩阵运算。 这在处理大量数据集和复杂计算时特别有用。
- Theano 采用可移植的 Python 代码编写，与各种平台兼容。 它还具有可扩展性，允许用户定义其自定义操作，使其能够满足不同的应用程序和需求。
10.链接器
Chainer 是一个用于数据科学的 Python 框架，最初由东京的一家机器人初创公司开发。 它以其速度而著称，性能优于 TensorFlow 等框架。
Chainer 的显着功能之一是其“按运行定义”神经网络定义，这有助于调试神经网络。 这种方法允许您随时修改网络结构，从而更轻松地识别和修复问题。
Chainer 支持 CUDA 实施，使您能够以最少的努力利用多个 GPU 的强大功能，这对于高效训练深度学习模型特别有价值。
快速功能：
- 轻松的 GPU 集成
- 简化的神经网络调试
- 支持各种神经网络类型
结论
Python 是一种深受数据科学家喜爱的多功能编程语言。 它很受欢迎，因为您可以使用它执行各种任务，从管理数据到教计算机学习。 Python 的独特之处在于它的框架。
Python 可以增强您的工作效率并保持代码整洁。 您可以尝试这些框架并在未来的项目中测试它们。
