فهرست مندرجات[پنهان شدن][نمایش]
در جامعه امروزی، علم داده از اهمیت بالایی برخوردار است!
تا آنجا که دانشمند داده به عنوان "جذاب ترین شغل قرن بیست و یکم" انتخاب شده است، علیرغم اینکه هیچ کس انتظار ندارد مشاغل گیکی جذاب باشد!
با این حال، به دلیل اهمیت بسیار زیاد داده، علم داده در حال حاضر بسیار محبوب است.
پایتون با تجزیه و تحلیل آماری، مدل سازی داده ها و خوانایی یکی از بهترین هاست زبانهای برنامه نویسی برای استخراج مقدار از این داده ها
پایتون در مورد غلبه بر چالش های علم داده هرگز برنامه نویسان خود را شگفت زده نمی کند. این یک زبان برنامه نویسی پرکاربرد، شی گرا، منبع باز و با کارایی بالا با انواع ویژگی های اضافی است.
پایتون با کتابخانه های قابل توجهی برای علم داده طراحی شده است که برنامه نویسان هر روز از آنها برای حل مشکلات استفاده می کنند.
در اینجا بهترین کتابخانه های پایتون برای بررسی وجود دارد:
1. پانداها
Pandas بسته ای است که برای کمک به توسعه دهندگان در کار با داده های "برچسب" و "رابطه ای" به شیوه ای طبیعی طراحی شده است. این بر روی دو ساختار داده اصلی ساخته شده است: "Series" (یک بعدی، شبیه به لیستی از اشیاء) و "Data Frames" (دو بعدی، مانند یک جدول با چندین ستون).
پانداها از تبدیل ساختارهای داده به اشیاء DataFrame، برخورد با داده های از دست رفته، افزودن/حذف ستون ها از DataFrame، منتسب کردن فایل های از دست رفته و تجسم داده ها با استفاده از هیستوگرام یا جعبه نمودار.
همچنین تعدادی ابزار برای خواندن و نوشتن داده ها بین ساختارهای داده درون حافظه و چندین فرمت فایل فراهم می کند.
به طور خلاصه، برای پردازش سریع و ساده داده ها، تجمیع داده ها، خواندن و نوشتن داده ها و تجسم داده ها ایده آل است. هنگام ایجاد یک پروژه علم داده، همیشه از Pandas کتابخانه جانوری برای مدیریت و تجزیه و تحلیل داده های خود استفاده می کنید.
2. نازک
NumPy (Numerical Python) ابزاری فوق العاده برای انجام محاسبات علمی و عملیات آرایه های اولیه و پیچیده است.
این کتابخانه تعدادی ویژگی مفید برای کار با آرایههای n و ماتریس در پایتون فراهم میکند.
پردازش آرایه هایی که حاوی مقادیری از نوع داده یکسان هستند و انجام عملیات حسابی روی آرایه ها (از جمله برداری) را آسان تر می کند. در واقع، استفاده از نوع آرایه NumPy برای بردار کردن عملیات ریاضی باعث بهبود عملکرد و کاهش زمان اجرا می شود.
پشتیبانی از آرایه های چند بعدی برای عملیات ریاضی و منطقی ویژگی اصلی کتابخانه است. توابع NumPy را می توان برای فهرست بندی، مرتب سازی، تغییر شکل و ارتباط تصاویر و امواج صوتی به عنوان یک آرایه چند بعدی از اعداد واقعی استفاده کرد.
3. matplotlib
در دنیای پایتون، Matplotlib یکی از پرکاربردترین کتابخانهها است. برای تولید تجسم داده های ایستا، متحرک و تعاملی استفاده می شود. Matplotlib گزینه های نمودار و سفارشی سازی زیادی دارد.
با استفاده از هیستوگرام، برنامه نویسان می توانند نمودارها را پراکنده، تغییر دادن و ویرایش کنند. کتابخانه منبع باز یک API شی گرا برای افزودن نمودارها به برنامه ها فراهم می کند.
با این حال، هنگام استفاده از این کتابخانه برای تولید تجسم های پیچیده، توسعه دهندگان باید کد بیشتری از حد معمول بنویسند.
شایان ذکر است که کتابخانههای رایج نمودار با Matplotlib بدون هیچ مشکلی همزیستی دارند.
از جمله در اسکریپت های پایتون، پوسته های پایتون و آی پایتون، نوت بوک های Jupyter و برنامه های تحت وب سرورها
نمودارها، نمودارهای میله ای، نمودارهای دایره ای، هیستوگرام ها، نمودارهای پراکنده، نمودارهای خطا، طیف توان، نمودارهای پایه و هر نوع نمودار تجسمی دیگر همگی می توانند با آن ایجاد شوند.
4. سیبرن
کتابخانه Seaborn در Matplotlib ساخته شده است. Seaborn می تواند برای ایجاد نمودارهای آماری جذاب و آموزنده تر از Matplotlib استفاده شود.
Seaborn شامل یک API مبتنی بر مجموعه داده یکپارچه برای بررسی تعاملات بین بسیاری از متغیرها، علاوه بر پشتیبانی کامل از تجسم داده ها است.
Seaborn تعداد خیرهکنندهای از گزینهها را برای تجسم دادهها، از جمله تجسم سریهای زمانی، طرحهای مشترک، نمودارهای ویولن و بسیاری دیگر ارائه میکند.
از نگاشت معنایی و تجمیع آماری برای ارائه تجسم های آموزنده با بینش عمیق استفاده می کند. این شامل تعدادی از روالهای نموداری مبتنی بر داده است که با فریمهای داده و آرایههایی که شامل مجموعههای داده کامل هستند، کار میکنند.
تجسم داده های آن می تواند شامل نمودارهای میله ای، نمودار دایره ای، هیستوگرام، نمودار پراکندگی، نمودار خطا و سایر گرافیک ها باشد. این کتابخانه تجسم دادههای پایتون همچنین شامل ابزارهایی برای انتخاب پالتهای رنگی است که به کشف روند در یک مجموعه داده کمک میکند.
5. Scikit یاد بگیر
Scikit-learn بزرگترین کتابخانه پایتون برای مدل سازی داده ها و ارزیابی مدل است. یکی از مفیدترین کتابخانه های پایتون است. دارای قابلیت های فراوانی است که صرفاً برای مدل سازی طراحی شده اند.
این شامل تمام الگوریتمهای یادگیری ماشینی تحت نظارت و بدون نظارت، و همچنین توابع یادگیری و تقویت یادگیری ماشینی کاملاً تعریف شده است.
توسط دانشمندان داده برای انجام کارهای روزمره استفاده می شود فراگیری ماشین و فعالیت های داده کاوی مانند خوشه بندی، رگرسیون، انتخاب مدل، کاهش ابعاد و طبقه بندی. همچنین با مستندات جامع همراه است و عملکرد قابل تحسینی دارد.
Scikit-learn میتواند برای ایجاد انواع مدلهای یادگیری ماشینی تحت نظارت و بدون نظارت مانند طبقهبندی، رگرسیون، ماشینهای بردار پشتیبانی، جنگلهای تصادفی، نزدیکترین همسایگان، خلیجهای ساده، درختان تصمیم، خوشهبندی و غیره استفاده شود.
کتابخانه یادگیری ماشین پایتون شامل انواع ابزارهای ساده و در عین حال کارآمد برای انجام تجزیه و تحلیل داده ها و وظایف کاوی است.
برای مطالعه بیشتر، راهنمای ما در اینجا آمده است Scikit- Learn.
6. XGBoost
XGBoost یک جعبه ابزار تقویت گرادیان توزیع شده است که برای سرعت، انعطاف پذیری و قابلیت حمل طراحی شده است. برای توسعه الگوریتمهای ML، از چارچوب Gradient Boosting استفاده میکند. XGBoost یک تکنیک تقویت درخت موازی سریع و دقیق است که می تواند طیف گسترده ای از مشکلات علم داده را حل کند.
با استفاده از فریم ورک Gradient Boosting، می توان از این کتابخانه برای ایجاد الگوریتم های یادگیری ماشین استفاده کرد.
این شامل تقویت درخت موازی است که به تیم ها در حل انواع مسائل علم داده کمک می کند. مزیت دیگر این است که توسعه دهندگان می توانند از همان کد برای Hadoop، SGE و MPI استفاده کنند.
همچنین در هر دو موقعیت توزیع شده و محدودیت حافظه قابل اعتماد است.
7. جریان تنسور
TensorFlow یک پلتفرم AI منبع باز سرتاسر رایگان با طیف وسیعی از ابزارها، کتابخانه ها و منابع است. TensorFlow باید برای هر کسی که روی آن کار می کند آشنا باشد پروژه های یادگیری ماشینی در پایتون
این یک جعبه ابزار ریاضی نمادین منبع باز برای محاسبه عددی با استفاده از نمودارهای جریان داده است که توسط گوگل توسعه یافته است. گره های گراف، فرآیندهای ریاضی را در نمودار جریان داده TensorFlow معمولی منعکس می کنند.
از سوی دیگر، لبه های نمودار، آرایه های داده چند بعدی هستند که به عنوان تانسور نیز شناخته می شوند، که بین گره های شبکه جریان دارند. این به برنامه نویسان اجازه می دهد تا پردازش را بین یک یا چند CPU یا GPU روی دسکتاپ، دستگاه تلفن همراه یا سرور بدون تغییر کد توزیع کنند.
TensorFlow در C و C++ توسعه یافته است. با TensorFlow می توانید به سادگی طراحی کنید و آموزش یادگیری ماشینی مدل هایی که از API های سطح بالا مانند Keras استفاده می کنند.
همچنین دارای درجات انتزاعی زیادی است که به شما امکان می دهد بهترین راه حل را برای مدل خود انتخاب کنید. TensorFlow همچنین به شما امکان می دهد مدل های یادگیری ماشینی را در فضای ابری، مرورگر یا دستگاه خود مستقر کنید.
این موثرترین ابزار برای مشاغلی مانند تشخیص اشیا، تشخیص گفتار و بسیاری موارد دیگر است. این به توسعه مصنوعی کمک می کند شبکه های عصبی که باید با منابع داده های متعدد سروکار داشته باشد.
در اینجا راهنمای سریع ما در مورد TensorFlow برای مطالعه بیشتر است.
8. کراس
Keras یک رایگان و منبع باز است شبکه عصبی مبتنی بر پایتون جعبه ابزار برای فعالیت های هوش مصنوعی، یادگیری عمیق و علم داده. شبکه های عصبی همچنین در علم داده برای تفسیر داده های مشاهده ای (عکس یا صدا) استفاده می شوند.
مجموعه ای از ابزارها برای ایجاد مدل ها، نمودارسازی داده ها و ارزیابی داده ها است. همچنین شامل مجموعه داده های از پیش برچسب گذاری شده است که می توانند به سرعت وارد و بارگذاری شوند.
استفاده از آن آسان، همه کاره و ایده آل برای تحقیقات اکتشافی است. علاوه بر این، به شما این امکان را می دهد که شبکه های عصبی کاملاً متصل، کانولوشن، ادغام، تکراری، جاسازی شده و سایر اشکال ایجاد کنید.
این مدلها را میتوان با هم ادغام کرد تا یک شبکه عصبی تمام عیار برای مجموعههای داده و مسائل عظیم ایجاد کند. این یک کتابخانه فوق العاده برای مدل سازی و ایجاد شبکه های عصبی است.
استفاده از آن ساده است و به توسعه دهندگان انعطاف پذیری زیادی می دهد. Keras در مقایسه با سایر بسته های یادگیری ماشین پایتون کند است.
این به این دلیل است که ابتدا یک نمودار محاسباتی را با استفاده از زیرساخت پشتیبان تولید می کند و سپس از آن برای انجام عملیات استفاده می کند. کراس هنگام انجام تحقیقات جدید بسیار رسا و سازگار است.
9. PyTorch
PyTorch یک بسته محبوب پایتون است یادگیری عمیق و یادگیری ماشینی این یک نرم افزار محاسباتی علمی منبع باز مبتنی بر پایتون برای پیاده سازی یادگیری عمیق و شبکه های عصبی بر روی مجموعه داده های عظیم است.
فیس بوک به طور گسترده از این ابزار برای ایجاد شبکه های عصبی استفاده می کند که به فعالیت هایی مانند تشخیص چهره و برچسب گذاری خودکار کمک می کند.
PyTorch یک پلتفرم برای دانشمندان داده است که می خواهند کارهای یادگیری عمیق را به سرعت انجام دهند. این ابزار محاسبات تانسور را قادر می سازد تا با شتاب GPU انجام شود.
همچنین برای موارد دیگر از جمله ساخت شبکه های محاسباتی پویا و محاسبه خودکار گرادیان ها استفاده می شود.
خوشبختانه، PyTorch یک بسته فوق العاده است که به توسعه دهندگان این امکان را می دهد که به راحتی از نظریه و تحقیق به آموزش و توسعه در هنگام یادگیری ماشین و تحقیقات یادگیری عمیق برای ارائه حداکثر انعطاف پذیری و سرعت انتقال دهند.
10. NLTK
NLTK (Natural Language Toolkit) یک بسته محبوب پایتون برای دانشمندان داده است. برچسب گذاری متن، نشانه گذاری، استدلال معنایی و سایر وظایف مربوط به پردازش زبان طبیعی را می توان با NLTK انجام داد.
NLTK همچنین می تواند برای تکمیل هوش مصنوعی پیچیده تر استفاده شود (هوش مصنوعی) شغل ها. NLTK در ابتدا برای پشتیبانی از پارادایم های مختلف آموزش هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، مانند مدل زبانی و نظریه شناختی ایجاد شد.
در حال حاضر الگوریتم هوش مصنوعی و توسعه مدل یادگیری را در دنیای واقعی هدایت می کند. این به طور گسترده برای استفاده به عنوان یک ابزار آموزشی و به عنوان یک ابزار مطالعه فردی، علاوه بر استفاده به عنوان یک پلت فرم برای نمونه سازی و توسعه سیستم های تحقیقاتی مورد استفاده قرار گرفته است.
طبقهبندی، تجزیه، استدلال معنایی، ریشهگذاری، برچسبگذاری و نشانهگذاری همگی پشتیبانی میشوند.
نتیجه
این ده کتابخانه برتر پایتون برای علم داده را به پایان می رساند. با محبوبیت بیشتر علم داده و یادگیری ماشینی، کتابخانه های علوم داده پایتون به طور منظم به روز می شوند.
چندین کتابخانه پایتون برای Data Science وجود دارد و انتخاب کاربر بیشتر با توجه به نوع پروژه ای که روی آن کار می کند تعیین می شود.
پاسخ دهید