Tänapäeva ühiskonnas on andmeteadus ülimalt oluline!
Nii palju, et andmeteadlane on kroonitud "Kahekümne esimese sajandi seksikaimaks tööks", hoolimata sellest, et keegi ei eelda, et nördinud töö on seksikas!
Kuid andmete tohutu tähtsuse tõttu on andmeteadus praegu üsna populaarne.
Python on oma statistilise analüüsi, andmete modelleerimise ja loetavusega üks parimaid programmeerimiskeeled nendest andmetest väärtuse eraldamiseks.
Python ei lakka kunagi hämmastamast oma programmeerijaid andmeteaduse väljakutsete ületamisel. See on laialdaselt kasutatav objektorienteeritud avatud lähtekoodiga suure jõudlusega programmeerimiskeel koos mitmesuguste lisafunktsioonidega.
Python on loodud andmeteaduse jaoks märkimisväärsete raamatukogudega, mida programmeerijad raskuste lahendamiseks iga päev kasutavad.
Siin on parimad Pythoni raamatukogud, mida kaaluda:
1. Pandad
Pandas on pakett, mis on loodud selleks, et aidata arendajatel töötada "märgistatud" ja "relatsiooniliste" andmetega loomulikul viisil. See on üles ehitatud kahele suurele andmestruktuurile: "Series" (ühemõõtmeline, sarnane objektide loendiga) ja "Andmeraamid" (kahemõõtmeline, nagu mitme veeruga tabel).
Pandad toetavad andmestruktuuride teisendamist DataFrame'i objektideks, puuduvate andmetega tegelemist, DataFrame'ist veergude lisamist/kustutamist, puuduvate failide imputeerimist ja andmete visualiseerimine kasutades histogramme või joonistuskaste.
Samuti pakub see mitmeid tööriistu andmete lugemiseks ja kirjutamiseks mälusiseste andmestruktuuride ja mitme failivormingu vahel.
Lühidalt öeldes sobib see ideaalselt kiireks ja lihtsaks andmetöötluseks, andmete koondamiseks, lugemiseks ja kirjutamiseks ning andmete visualiseerimiseks. Andmeteaduse projekti loomisel kasutate oma andmete haldamiseks ja analüüsimiseks alati metsalise raamatukogu Pandasid.
2. Nuhklik
NumPy (Numerical Python) on fantastiline tööriist teaduslike arvutuste ning põhiliste ja keerukate massiivioperatsioonide tegemiseks.
Teek pakub mitmeid kasulikke funktsioone Pythonis n-massiivide ja maatriksitega töötamiseks.
See hõlbustab sama andmetüübi väärtusi sisaldavate massiivide töötlemist ja massiividega aritmeetiliste toimingute sooritamist (sh vektoriseerimist). Tegelikkuses parandab NumPy massiivitüübi kasutamine matemaatiliste toimingute vektoriseerimiseks jõudlust ja vähendab täitmisaega.
Mitmemõõtmeliste massiivide tugi matemaatiliste ja loogiliste operatsioonide jaoks on raamatukogu põhifunktsioon. NumPy funktsioone saab kasutada visuaalide ja helilainete indekseerimiseks, sorteerimiseks, ümberkujundamiseks ja edastamiseks mitmemõõtmelise reaalarvude massiivina.
3. matplotlib
Pythoni maailmas on Matplotlib üks enim kasutatavaid teeke. Seda kasutatakse staatiliste, animeeritud ja interaktiivsete andmete visualiseerimiste loomiseks. Matplotlibil on palju diagrammi koostamise ja kohandamise võimalusi.
Histogramme kasutades saavad programmeerijad graafikuid hajutada, kohandada ja redigeerida. Avatud lähtekoodiga teek pakub objektorienteeritud API-d, et lisada programmidesse krundid.
Kui aga kasutatakse seda teeki keerukate visualiseerimiste loomiseks, peavad arendajad kirjutama tavapärasest rohkem koodi.
Väärib märkimist, et populaarsed kaardiraamatukogud eksisteerivad koos Matplotlibiga probleemideta.
Muuhulgas kasutatakse seda Pythoni skriptides, Pythoni ja IPythoni kestades, Jupyteri sülearvutites ja veebirakendus Serverid.
Sellega saab luua graafikuid, tulpdiagramme, sektordiagramme, histogramme, hajuvusdiagramme, veadiagramme, võimsusspektreid, tempplote ja mis tahes muid visualiseerimisdiagramme.
4. Merine
Seaborni raamatukogu on üles ehitatud Matplotlibile. Seaborni saab kasutada atraktiivsemate ja informatiivsemate statistiliste graafikute tegemiseks kui Matplotlib.
Seaborn sisaldab lisaks andmete visualiseerimise täielikule toele ka integreeritud andmekogumile orienteeritud API-t, et uurida paljude muutujate vahelisi koostoimeid.
Seaborn pakub andmete visualiseerimiseks hämmastavalt palju võimalusi, sealhulgas aegridade visualiseerimine, ühisjoonised, viiulidiagrammid ja palju muud.
See kasutab semantilist kaardistamist ja statistilist koondamist, et pakkuda informatiivseid ja sügava ülevaatega visualiseerimisi. See sisaldab mitmeid andmestikule orienteeritud diagrammide koostamise rutiine, mis töötavad andmeraamide ja massiividega, mis hõlmavad terveid andmekogumeid.
Selle andmete visualiseeringud võivad sisaldada tulpdiagramme, sektordiagramme, histogramme, hajuvusdiagramme, veadiagramme ja muud graafikat. See Pythoni andmete visualiseerimise teek sisaldab ka tööriistu värvipalettide valimiseks, mis aitavad tuvastada andmestiku suundumusi.
5. Scikit-õppida
Scikit-learn on suurim Pythoni teek andmete modelleerimiseks ja mudelite hindamiseks. See on üks kõige kasulikumaid Pythoni teeke. Sellel on suur hulk funktsioone, mis on loodud ainult modelleerimiseks.
See sisaldab kõiki juhendatud ja järelevalveta masinõppe algoritme, samuti täielikult määratletud ansambliõppe ja masinõppe võimendamise funktsioone.
Andmeteadlased kasutavad seda rutiini tegemiseks masinõpe ja andmekaevetegevused, nagu rühmitamine, regressioon, mudeli valik, dimensioonide vähendamine ja klassifitseerimine. Sellel on ka põhjalik dokumentatsioon ja see toimib suurepäraselt.
Scikit-learni saab kasutada mitmesuguste juhendatud ja järelevalveta masinõppe mudelite loomiseks, nagu klassifikatsioon, regressioon, tugivektori masinad, juhuslikud metsad, lähimad naabrid, naiivsed lahed, otsustuspuud, rühmitamine jne.
Pythoni masinõppeteek sisaldab mitmesuguseid lihtsaid, kuid tõhusaid tööriistu andmeanalüüsi ja kaevandamise ülesannete täitmiseks.
Edasiseks lugemiseks on siin meie juhend Scikit-õpi.
6. XGBoost
XGBoost on hajutatud gradiendi võimendamise tööriistakomplekt, mis on loodud kiiruse, paindlikkuse ja kaasaskantavuse tagamiseks. ML-algoritmide väljatöötamiseks kasutab see Gradient Boosting raamistikku. XGBoost on kiire ja täpne paralleelse puu võimendamise tehnika, mis suudab lahendada mitmesuguseid andmeteaduse probleeme.
Gradient Boosting raamistikku kasutades saab seda teeki kasutada masinõppe algoritmide loomiseks.
See hõlmab paralleelset puuvõimendust, mis aitab meeskondadel lahendada mitmesuguseid andmeteaduse probleeme. Teine eelis on see, et arendajad saavad kasutada sama koodi Hadoopi, SGE ja MPI jaoks.
Samuti on see töökindel nii hajutatud kui ka piiratud mäluga olukordades.
7. Tensorivoog
TensorFlow on tasuta täielik avatud lähtekoodiga AI-platvorm, millel on suur valik tööriistu, teeke ja ressursse. TensorFlow peab olema tuttav kõigile, kes kallal töötavad masinõppe projektid Pythonis.
See on avatud lähtekoodiga sümboolne matemaatika tööriistakomplekt numbriliseks arvutamiseks, kasutades Google'i välja töötatud andmevoo graafikuid. Graafiku sõlmed peegeldavad matemaatilisi protsesse tüüpilises TensorFlow andmevoo graafikus.
Graafiku servad on seevastu mitmemõõtmelised andmemassiivid, tuntud ka kui tensorid, mis liiguvad võrgusõlmede vahel. See võimaldab programmeerijatel jagada töötlemist ühe või mitme CPU või GPU vahel lauaarvutis, mobiilseadmes või serveris ilma koodi muutmata.
TensorFlow on välja töötatud C ja C++ keeles. TensorFlow abil saate lihtsalt kujundada ja koolitada masinõpet mudelid, mis kasutavad kõrgetasemelisi API-sid, nagu Keras.
Sellel on ka palju abstraktsiooniastmeid, mis võimaldab teil valida oma mudeli jaoks parima lahenduse. TensorFlow võimaldab teil juurutada masinõppe mudeleid ka pilves, brauseris või oma seadmes.
See on kõige tõhusam tööriist selliste tööde jaoks nagu objektituvastus, kõnetuvastus ja paljud teised. See aitab arendada kunstlikku närvivõrgud mis peab tegelema paljude andmeallikatega.
Siin on meie TensorFlow lühijuhend edasiseks lugemiseks.
8. Keras
Keras on tasuta ja avatud lähtekoodiga programm Pythoni põhinev närvivõrk tööriistakomplekt tehisintellekti, süvaõppe ja andmeteaduslike tegevuste jaoks. Närvivõrke kasutatakse ka andmeteaduses vaatlusandmete (fotode või heli) tõlgendamiseks.
See on tööriistade kogum mudelite loomiseks, andmete joonistamiseks ja andmete hindamiseks. See sisaldab ka eelmärgistatud andmekogumeid, mida saab kiiresti importida ja laadida.
Seda on lihtne kasutada, mitmekülgne ja ideaalne uurimuslikuks uurimistööks. Lisaks võimaldab see luua täielikult ühendatud, konvolutsioonilisi, koondavaid, korduvaid, manustavaid ja muid närvivõrke.
Neid mudeleid saab ühendada täisväärtusliku närvivõrgu loomiseks tohutute andmekogumite ja probleemide jaoks. See on fantastiline raamatukogu närvivõrkude modelleerimiseks ja loomiseks.
Seda on lihtne kasutada ja see annab arendajatele palju paindlikkust. Keras on teiste Pythoni masinõppepakettidega võrreldes loid.
Selle põhjuseks on asjaolu, et see genereerib esmalt arvutusgraafiku, kasutades taustainfrastruktuuri, ja seejärel kasutab seda toimingute tegemiseks. Keras on uute uuringute tegemisel uskumatult väljendusrikas ja kohanemisvõimeline.
9. PyTorch
PyTorch on populaarne Pythoni pakett sügav õpe ja masinõpe. See on Pythonil põhinev avatud lähtekoodiga teaduslik andmetöötlustarkvara süvaõppe ja närvivõrkude juurutamiseks suurtes andmekogumites.
Facebook kasutab seda tööriistakomplekti laialdaselt, et luua närvivõrke, mis aitavad selliseid tegevusi nagu näotuvastus ja automaatne märgistamine.
PyTorch on platvorm andmeteadlastele, kes soovivad süvaõppega seotud töid kiiresti lõpule viia. Tööriist võimaldab tensorarvutusi teha GPU kiirendusega.
Seda kasutatakse ka muudeks asjadeks, sealhulgas dünaamiliste arvutusvõrkude loomiseks ja gradientide automaatseks arvutamiseks.
Õnneks on PyTorch fantastiline pakett, mis võimaldab arendajatel hõlpsasti liikuda teoorialt ja uurimistöölt koolitusele ja arendustegevusele, kui tegemist on masinõppe ja süvaõppe uurimisega, et pakkuda maksimaalset paindlikkust ja kiirust.
10. NLTK
NLTK (loomuliku keele tööriistakomplekt) on andmeteadlaste jaoks populaarne Pythoni pakett. Teksti märgistamist, märgistamist, semantilist arutlust ja muid loomuliku keele töötlemisega seotud ülesandeid saab täita NLTK-ga.
NLTK-d saab kasutada ka keerukamate AI (Tehisintellekt) töökohti. NLTK loodi algselt selleks, et toetada erinevaid tehisintellekti ja masinõppe õpetamise paradigmasid, nagu lingvistiline mudel ja kognitiivne teooria.
See juhib praegu AI-algoritmi ja õppemudelite arendamist tegelikus maailmas. Seda on laialdaselt omaks võetud kasutamiseks õppevahendina ja individuaalse õppevahendina, lisaks sellele, et seda kasutatakse prototüüpide koostamise ja uurimissüsteemide arendamise platvormina.
Toetatud on klassifitseerimine, sõelumine, semantiline arutluskäik, tüvistamine, sildistamine ja märgistamine.
Järeldus
Sellega on kokkuvõttes kümme parimat andmeteaduse Pythoni teeki. Pythoni andmeteaduse teeke värskendatakse regulaarselt, kuna andmeteadus ja masinõpe muutuvad populaarsemaks.
Data Science jaoks on mitu Pythoni teeki ja kasutaja valiku määrab enamasti projekti tüüp, mille kallal nad töötavad.
Jäta vastus