תוכן העניינים[להתחבא][הופעה]
בחברה של היום, מדעי הנתונים חשובים ביותר!
עד כדי כך שמדען נתונים הוכתר כ"העבודה הסקסית ביותר של המאה העשרים ואחת", למרות שאף אחד לא ציפה שעבודות חנוניות יהיו סקסיות!
עם זאת, בגלל החשיבות העצומה של נתונים, Data Science הוא די פופולרי כרגע.
Python, עם הניתוח הסטטיסטי, מודל הנתונים והקריאה שלו, הוא אחד הטובים ביותר שפות תכנות להפקת ערך מנתונים אלה.
Python לא מפסיקה להדהים את המתכנתים שלה בכל הנוגע להתגברות על אתגרי מדעי הנתונים. זוהי שפת תכנות בשימוש נרחב, מונחה עצמים, קוד פתוח, בעלת ביצועים גבוהים עם מגוון תכונות נוספות.
Python תוכננה עם ספריות יוצאות דופן למדעי הנתונים שמתכנתים משתמשים בהן מדי יום כדי לפתור קשיים.
להלן ספריות Python הטובות ביותר שיש לקחת בחשבון:
1. פנדות
Pandas היא חבילה שנועדה לסייע למפתחים לעבוד עם נתונים "מתויגים" ו"יחסיים" באופן טבעי. הוא בנוי על שני מבני נתונים עיקריים: "סדרה" (חד-ממדית, בדומה לרשימת אובייקטים) ו-"מסגרות נתונים" (דו-ממדיות, כמו טבלה עם עמודות מרובות).
פנדות תומכות בהמרת מבני נתונים לאובייקטי DataFrame, התמודדות עם נתונים חסרים, הוספה/מחיקה של עמודות מ-DataFrame, זקיפת קבצים חסרים ו הדמיית נתונים באמצעות היסטוגרמות או תיבות עלילה.
זה גם מספק מספר כלים לקריאה וכתיבת נתונים בין מבני נתונים בזיכרון ומספר פורמטים של קבצים.
בקיצור, הוא אידיאלי לעיבוד נתונים מהיר ופשוט, צבירת נתונים, קריאה וכתיבה של נתונים והדמיית נתונים. בעת יצירת פרויקט מדעי נתונים, תמיד תשתמש בספריית החיות Pandas כדי לטפל ולנתח את הנתונים שלך.
2. מטומטם
NumPy (Numerical Python) הוא כלי פנטסטי לביצוע חישובים מדעיים ופעולות מערך בסיסיות ומתוחכמות.
הספרייה מספקת מספר תכונות מועילות לעבודה עם מערכי n ומטריצות ב-Python.
זה מקל על עיבוד מערכים המכילים ערכים מאותו סוג נתונים ולבצע פעולות אריתמטיות על מערכים (כולל וקטוריזציה). למעשה, שימוש בסוג מערך NumPy כדי לעצב פעולות מתמטיות וקטור משפר את הביצועים ומפחית את זמן הביצוע.
התמיכה במערכים רב מימדיים לפעולות מתמטיות והגיוניות היא תכונת הליבה של הספרייה. ניתן להשתמש בפונקציות NumPy לאינדקס, למיין, לעצב מחדש ולתקשר חזותיים וגלי קול כמערך רב-ממדי של מספרים אמיתיים.
3. מטפלוטליב
בעולם Python, Matplotlib היא אחת הספריות הנפוצות ביותר. הוא משמש ליצירת הדמיות נתונים סטטיות, מונפשות ואינטראקטיביות. ל-Matplotlib יש הרבה אפשרויות תרשימים והתאמה אישית.
באמצעות היסטוגרמות, מתכנתים יכולים לפזר, לצבוט ולערוך גרפים. ספריית הקוד הפתוח מספקת API מונחה עצמים להוספת חלקות לתוכניות.
עם זאת, כאשר משתמשים בספרייה זו ליצירת הדמיות מורכבות, מפתחים חייבים לכתוב יותר קוד מהרגיל.
ראוי לציין שספריות תרשימים פופולריות מתקיימות יחד עם Matplotlib ללא תקלות.
בין היתר, נעשה בו שימוש בסקריפטים של Python, קונכיות Python ו- IPython, מחברות Jupyter, ו יישום אינטרנט שרתים.
ניתן ליצור איתו עלילות, תרשימי עמודות, תרשימי עוגה, היסטוגרמות, תרשימי פיזור, תרשימי שגיאה, ספקטרום הספק, תרשימי גזירה וכל סוג אחר של תרשים הדמיה.
4. יובל ים
ספריית Seaborn בנויה על Matplotlib. ניתן להשתמש ב-Seaborn כדי ליצור גרפים סטטיסטיים אטרקטיביים ואינפורמטיביים יותר מאשר Matplotlib.
Seaborn כולל API משולב מכוון מערכי נתונים לחקירת האינטראקציות בין משתנים רבים, בנוסף לתמיכה מלאה בהדמיית נתונים.
Seaborn מציעה מספר מדהים של אפשרויות להדמיית נתונים, כולל הדמיה של סדרות זמן, עלילות משותפות, דיאגרמות כינור ועוד רבים אחרים.
הוא משתמש במיפוי סמנטי ובצבירה סטטיסטית כדי לספק הדמיות אינפורמטיביות עם תובנות עמוקות. הוא כולל מספר שגרות תרשימים מוכוונות נתונים שעובדות עם מסגרות נתונים ומערכים הכוללים מערכי נתונים שלמים.
הדמיות הנתונים שלו יכולות לכלול תרשימי עמודות, תרשימי עוגה, היסטוגרמות, תרשימי פיזור, תרשימי שגיאה וגרפיקה אחרת. ספריית הדמיית הנתונים של Python כוללת גם כלים לבחירת לוחות צבעים, המסייעים בגילוי מגמות במערך נתונים.
5. Scikit-ללמוד
Scikit-learn היא ספריית Python הגדולה ביותר למידול נתונים והערכת מודלים. זוהי אחת מספריות Python המועילות ביותר. יש לו שפע של יכולות המיועדות אך ורק למטרת דוגמנות.
הוא כולל את כל האלגוריתמים של למידת מכונה מפוקחת ובלתי מפוקחת, כמו גם פונקציות למידת מכונה של אנסמבל ומוגדרות במלואן.
הוא משמש מדעני נתונים כדי לעשות שגרה למידת מכונה ופעילויות של כריית נתונים כגון אשכולות, רגרסיה, בחירת מודל, הפחתת מימד וסיווג. זה גם מגיע עם תיעוד מקיף ומתפקד בצורה יוצאת דופן.
ניתן להשתמש ב-Scikit-learn ליצירת מגוון מודלים של למידת מכונה מפוקחת ובלתי מפוקחת כגון סיווג, רגרסיה, תמיכה במכונות וקטוריות, יערות אקראיים, שכנים קרובים, בייס נאיבי, עצי החלטה, אשכולות וכדומה.
ספריית למידת מכונה של Python כוללת מגוון כלים פשוטים אך יעילים לביצוע משימות ניתוח נתונים וכרייה.
לקריאה נוספת, הנה המדריך שלנו בנושא סקיט-למד.
6. XGBoost
XGBoost הוא ערכת כלים להגברת שיפוע מבוזרת המיועדת למהירות, גמישות וניידות. כדי לפתח אלגוריתמי ML, הוא משתמש במסגרת Gradient Boosting. XGBoost היא טכניקת הגברת עצים מקבילים מהירה ומדויקת שיכולה לפתור מגוון רחב של בעיות במדעי הנתונים.
באמצעות המסגרת של Gradient Boosting, ניתן להשתמש בספרייה זו ליצירת אלגוריתמים של למידת מכונה.
זה כולל הגברת עצים מקבילים, המסייעת לצוותים בפתרון מגוון בעיות בתחום מדעי הנתונים. יתרון נוסף הוא שמפתחים יכולים להשתמש באותו קוד עבור Hadoop, SGE ו-MPI.
זה גם אמין במצבים מבוזרים וגם במצבים מוגבלים בזיכרון.
7. זרימת מתיחה
TensorFlow היא פלטפורמת AI חינמית מקצה לקצה בקוד פתוח עם מגוון גדול של כלים, ספריות ומשאבים. TensorFlow חייב להיות מוכר לכל מי שעובד עליו פרויקטים של למידת מכונה בפיתון.
זהו ערכת כלים סמלית מתמטית בקוד פתוח לחישוב מספרי תוך שימוש בגרפים של זרימת נתונים שפותחו על ידי גוגל. צמתי הגרף משקפים את התהליכים המתמטיים בגרף זרימת נתונים טיפוסי של TensorFlow.
קצוות הגרף, לעומת זאת, הם מערכי הנתונים הרב-ממדיים, הידועים גם כטנסורים, הזורמים בין צמתי הרשת. זה מאפשר למתכנתים להפיץ עיבוד בין מעבד או GPU אחד או יותר על מחשב שולחני, מכשיר נייד או שרת מבלי לשנות קוד.
TensorFlow פותח ב-C ו-C++. עם TensorFlow, אתה יכול פשוט לעצב ו לאמן למידת מכונה מודלים המשתמשים ב-API ברמה גבוהה כמו Keras.
יש לו גם דרגות הפשטה רבות, המאפשרות לך לבחור את הפתרון הטוב ביותר עבור הדגם שלך. TensorFlow גם מאפשר לך לפרוס מודלים של Machine Learning לענן, לדפדפן או למכשיר שלך.
זהו הכלי היעיל ביותר עבור עבודות כמו זיהוי אובייקטים, זיהוי דיבור ועוד רבים אחרים. זה מסייע בפיתוח של מלאכותי רשתות עצביות שחייב להתמודד עם מקורות נתונים רבים.
להלן המדריך המהיר שלנו על TensorFlow לקריאה נוספת.
8. קרס
Keras הוא קוד פתוח וחינמי רשת נוירונים מבוססת פייתון ערכת כלים לפעילויות בינה מלאכותית, למידה עמוקה ומדעי נתונים. רשתות עצביות משמשות גם ב-Data Science כדי לפרש נתוני תצפית (תמונות או אודיו).
זהו אוסף של כלים ליצירת מודלים, גרף נתונים והערכת נתונים. הוא כולל גם מערכי נתונים מתויגים מראש שניתן לייבא ולטעון במהירות.
זה קל לשימוש, רב תכליתי ואידיאלי למחקר חקרני. יתרה מזאת, זה מאפשר לך ליצור רשתות עצביות מחוברות, קונבולוציוניות, מאגדות, חוזרות, הטמעות וצורות אחרות.
ניתן למזג מודלים אלה כדי לבנות רשת עצבית מלאה עבור מערכי נתונים ובעיות עצומות. זוהי ספרייה פנטסטית ליצירת מודלים ויצירת רשתות עצביות.
זה פשוט לשימוש ומעניק למפתחים גמישות רבה. Keras איטית בהשוואה לחבילות אחרות של לימוד מכונה של Python.
הסיבה לכך היא שהוא יוצר תחילה גרף חישובי תוך שימוש בתשתית הקצה האחורי ולאחר מכן משתמש בו לביצוע פעולות. קרס הוא אקספרסיבי ומסתגל להפליא כשזה מגיע למחקר חדש.
9. PyTorch
PyTorch היא חבילת Python פופולרית עבור למידה עמוקה ולמידת מכונה. זוהי תוכנת מחשוב מדעית מבוססת פייתון בקוד פתוח להטמעת למידה עמוקה ורשתות עצביות על מערכי נתונים ענקיים.
פייסבוק עושה שימוש נרחב בערכת הכלים הזו כדי ליצור רשתות עצביות המסייעות בפעילויות כמו זיהוי פנים ותיוג אוטומטי.
PyTorch היא פלטפורמה עבור מדעני נתונים שרוצים להשלים עבודות למידה עמוקה במהירות. הכלי מאפשר לבצע חישובי טנזור עם האצת GPU.
הוא משמש גם לדברים אחרים, כולל בניית רשתות חישוביות דינמיות וחישוב אוטומטי של שיפועים.
למרבה המזל, PyTorch היא חבילה פנטסטית המאפשרת למפתחים לעבור בקלות מתאוריה ומחקר להדרכה ופיתוח בכל הנוגע ללמידת מכונה ומחקר למידה עמוקה על מנת להעניק גמישות ומהירות מירבית.
10. NLTK
NLTK (Natural Language Toolkit) היא חבילת Python פופולרית עבור מדעני נתונים. ניתן לבצע תיוג טקסט, אסימון, חשיבה סמנטית ומשימות אחרות הקשורות לעיבוד שפה טבעית באמצעות NLTK.
ניתן להשתמש ב-NLTK גם להשלמת AI מורכב יותר (בינה מלאכותית) מקומות תעסוקה. NLTK נוצר במקור כדי לתמוך בפרדיגמות שונות של הוראת בינה מלאכותית ולמידת מכונה, כמו המודל הלשוני והתיאוריה הקוגניטיבית.
כרגע זה מניע את אלגוריתם הבינה המלאכותית ופיתוח מודלים של למידה בעולם האמיתי. הוא אומץ בהרחבה לשימוש ככלי הוראה וככלי לימוד אישי, בנוסף לשימוש כפלטפורמה ליצירת אב טיפוס ופיתוח מערכות מחקר.
סיווג, ניתוח, חשיבה סמנטית, נטייה, תיוג וטוקניזציה נתמכים כולם.
סיכום
בכך מסתיימות עשר ספריות Python המובילות למדעי הנתונים. ספריות מדעי הנתונים של Python מתעדכנות על בסיס קבוע ככל שמדעי הנתונים ולמידת מכונה הופכים פופולריים יותר.
ישנן מספר ספריות Python עבור Data Science, והבחירה של המשתמש נקבעת בעיקר על פי סוג הפרויקט עליו הוא עובד.
השאירו תגובה