დღევანდელ საზოგადოებაში მონაცემთა მეცნიერება ძალზე მნიშვნელოვანია!
იმდენად, რამდენადაც მონაცემთა მეცნიერი დაგვირგვინდა "ოცდამეერთე საუკუნის ყველაზე სექსუალურ სამუშაოდ", მიუხედავად იმისა, რომ არავინ ელოდა, რომ გიკიანი სამუშაოები სექსუალური იქნება!
თუმცა, მონაცემთა უზარმაზარი მნიშვნელობის გამო, მონაცემთა მეცნიერება ამჟამად საკმაოდ პოპულარულია.
პითონი, თავისი სტატისტიკური ანალიზით, მონაცემთა მოდელირებით და წაკითხვის უნარით, ერთ-ერთი საუკეთესოა პროგრამირების ენები ამ მონაცემებიდან მნიშვნელობის ამოსაღებად.
პითონი არასოდეს წყვეტს თავისი პროგრამისტების გაოცებას, როდესაც საქმე ეხება მონაცემთა მეცნიერების გამოწვევების დაძლევას. ეს არის ფართოდ გამოყენებული, ობიექტზე ორიენტირებული, ღია კოდის, მაღალი ხარისხის პროგრამირების ენა, სხვადასხვა დამატებითი ფუნქციებით.
პითონი შექმნილია მონაცემთა მეცნიერების შესანიშნავი ბიბლიოთეკებით, რომლებსაც პროგრამისტები ყოველდღიურად იყენებენ სირთულეების გადასაჭრელად.
აქ არის პითონის საუკეთესო ბიბლიოთეკები, რომლებიც გასათვალისწინებელია:
1. პანდა
Pandas არის პაკეტი, რომელიც შექმნილია იმისთვის, რომ დაეხმაროს დეველოპერებს „ეტიკეტირებულ“ და „რელატიურ“ მონაცემებთან ბუნებრივი გზით მუშაობაში. იგი აგებულია ორ ძირითად მონაცემთა სტრუქტურაზე: „სერიები“ (ერთგანზომილებიანი, ობიექტების სიის მსგავსი) და „მონაცემთა ჩარჩოები“ (ორგანზომილებიანი, როგორც ცხრილი მრავალი სვეტით).
პანდები მხარს უჭერენ მონაცემთა სტრუქტურების გადაქცევას DataFrame ობიექტებად, დაკარგული მონაცემების გამკლავებას, DataFrame-დან სვეტების დამატებას/წაშლას, დაკარგული ფაილების გამოთვლას და მონაცემების ვიზუალიზაცია ჰისტოგრამების ან ნახაზების ყუთების გამოყენებით.
ის ასევე უზრუნველყოფს უამრავ ინსტრუმენტს მონაცემთა წაკითხვისა და ჩაწერისთვის მეხსიერების მონაცემთა სტრუქტურებსა და რამდენიმე ფაილის ფორმატებს შორის.
მოკლედ, ის იდეალურია მონაცემთა სწრაფი და მარტივი დამუშავებისთვის, მონაცემთა აგრეგაციისთვის, მონაცემთა წაკითხვისა და ჩაწერისთვის და მონაცემთა ვიზუალიზაციისთვის. მონაცემთა მეცნიერების პროექტის შექმნისას, თქვენ ყოველთვის გამოიყენებთ მხეცების ბიბლიოთეკას Pandas თქვენი მონაცემების დასამუშავებლად და გასაანალიზებლად.
2. ნაგავი
NumPy (რიცხვითი პითონი) არის ფანტასტიკური ინსტრუმენტი სამეცნიერო გამოთვლებისა და ძირითადი და დახვეწილი მასივის ოპერაციების გასაკეთებლად.
ბიბლიოთეკა გთავაზობთ უამრავ სასარგებლო ფუნქციას Python-ში n-მასივებთან და მატრიცებთან მუშაობისთვის.
ეს აადვილებს მასივების დამუშავებას, რომლებიც შეიცავს მონაცემთა ერთი და იმავე ტიპის მნიშვნელობებს და არითმეტიკული მოქმედებების შესრულებას მასივებზე (მათ შორის ვექტორიზაცია). სინამდვილეში, NumPy მასივის ტიპის გამოყენება მათემატიკური ოპერაციების ვექტორიზაციისთვის აუმჯობესებს შესრულებას და ამცირებს შესრულების დროს.
მრავალგანზომილებიანი მასივების მხარდაჭერა მათემატიკური და ლოგიკური ოპერაციებისთვის ბიბლიოთეკის ძირითადი ფუნქციაა. NumPy ფუნქციები შეიძლება გამოყენებულ იქნას ვიზუალური და ხმის ტალღების ინდექსაციის, დახარისხების, ფორმის შეცვლასა და კომუნიკაციისთვის, როგორც რეალური რიცხვების მრავალგანზომილებიანი მასივი.
3. matplotlib
პითონის სამყაროში Matplotlib არის ერთ-ერთი ყველაზე ფართოდ გამოყენებული ბიბლიოთეკა. იგი გამოიყენება სტატიკური, ანიმაციური და ინტერაქტიული მონაცემთა ვიზუალიზაციის შესაქმნელად. Matplotlib-ს აქვს უამრავი დიაგრამა და პერსონალიზაციის ვარიანტი.
ჰისტოგრამების გამოყენებით, პროგრამისტებს შეუძლიათ გრაფიკების გაფანტვა, შესწორება და რედაქტირება. ღია წყაროს ბიბლიოთეკა უზრუნველყოფს ობიექტზე ორიენტირებულ API-ს პროგრამებში ნახაზების დასამატებლად.
ამ ბიბლიოთეკის გამოყენებისას რთული ვიზუალიზაციის შესაქმნელად, დეველოპერებმა ჩვეულებრივზე მეტი კოდი უნდა დაწერონ.
აღსანიშნავია, რომ პოპულარული დიაგრამების ბიბლიოთეკები თანაარსებობენ Matplotlib-თან შეუფერხებლად.
სხვა საკითხებთან ერთად, ის გამოიყენება პითონის სკრიპტებში, პითონის და IPython ჭურვებში, იუპიტერის ნოუთბუქებში და ვებ აპლიკაცია სერვერები.
ნაკვეთები, სვეტოვანი დიაგრამები, წრიული დიაგრამები, ჰისტოგრამები, სკატერსპლოტები, შეცდომების დიაგრამები, სიმძლავრის სპექტრები, ღეროვანი სქემები და ნებისმიერი სხვა სახის ვიზუალიზაციის დიაგრამა შეიძლება შეიქმნას მასთან.
4. ზღვისფერი
Seaborn ბიბლიოთეკა აშენებულია Matplotlib-ზე. Seaborn შეიძლება გამოყენებულ იქნას უფრო მიმზიდველი და ინფორმაციული სტატისტიკური გრაფიკების შესაქმნელად, ვიდრე Matplotlib.
Seaborn მოიცავს მონაცემთა კომპლექტზე ორიენტირებულ ინტეგრირებულ API-ს მრავალ ცვლადს შორის ურთიერთქმედების გამოსაკვლევად, მონაცემთა ვიზუალიზაციის სრული მხარდაჭერის გარდა.
Seaborn გთავაზობთ უამრავ ვარიანტს მონაცემთა ვიზუალიზაციისთვის, მათ შორის დროის სერიების ვიზუალიზაცია, ერთობლივი ნაკვეთები, ვიოლინოს დიაგრამები და მრავალი სხვა.
ის იყენებს სემანტიკურ რუქას და სტატისტიკურ აგრეგაციას, რათა უზრუნველყოს ინფორმაციული ვიზუალიზაცია ღრმა შეხედულებებით. იგი მოიცავს მონაცემთა ბაზაზე ორიენტირებულ უამრავ დიაგრამაზე ორიენტირებულ რუტინას, რომელიც მუშაობს მონაცემთა ჩარჩოებთან და მასივებთან, რომლებიც მოიცავს მონაცემთა მთლიან ნაკრებებს.
მისი მონაცემების ვიზუალიზაცია შეიძლება შეიცავდეს სვეტების დიაგრამებს, ტორტების დიაგრამებს, ჰისტოგრამებს, სკატერს, შეცდომების დიაგრამებს და სხვა გრაფიკებს. ეს პითონის მონაცემთა ვიზუალიზაციის ბიბლიოთეკა ასევე შეიცავს ინსტრუმენტებს ფერების პალიტრების შესარჩევად, რაც დაგეხმარებათ მონაცემთა ნაკრების ტენდენციების გამოვლენაში.
5. Scikit- ისწავლე
Scikit-learn არის პითონის უდიდესი ბიბლიოთეკა მონაცემთა მოდელირებისა და მოდელის შეფასებისთვის. ეს არის პითონის ერთ-ერთი ყველაზე გამოსადეგი ბიბლიოთეკა. მას აქვს უამრავი შესაძლებლობა, რომელიც შექმნილია მხოლოდ მოდელირების მიზნით.
იგი მოიცავს ყველა ზედამხედველობით და უკონტროლო მანქანათმცოდნეობის ალგორითმს, ასევე სრულად განსაზღვრულ ანსამბლის სწავლისა და მანქანათმცოდნეობის გაძლიერების ფუნქციებს.
მას მონაცემთა მეცნიერები იყენებენ რუტინის შესასრულებლად მანქანა სწავლის და მონაცემთა მოპოვების აქტივობები, როგორიცაა კლასტერირება, რეგრესია, მოდელის შერჩევა, განზომილების შემცირება და კლასიფიკაცია. მას ასევე გააჩნია ყოვლისმომცველი დოკუმენტაცია და შესანიშნავად ასრულებს.
Scikit-learn შეიძლება გამოყენებულ იქნას სხვადასხვა ზედამხედველობითი და უკონტროლო მანქანათმცოდნეობის მოდელების შესაქმნელად, როგორიცაა კლასიფიკაცია, რეგრესია, დამხმარე ვექტორული მანქანები, შემთხვევითი ტყეები, უახლოესი მეზობლები, გულუბრყვილო ბეიები, გადაწყვეტილების ხეები, კლასტერირება და ა.შ.
პითონის მანქანათმცოდნეობის ბიბლიოთეკა მოიცავს მრავალფეროვან მარტივ, მაგრამ ეფექტურ ინსტრუმენტებს მონაცემთა ანალიზისა და მაინინგ ამოცანების შესასრულებლად.
შემდგომი წაკითხვისთვის, აქ არის ჩვენი სახელმძღვანელო Scikit-ისწავლე.
6. Xgboost
XGBoost არის განაწილებული გრადიენტის გამაძლიერებელი ინსტრუმენტარიუმი, რომელიც შექმნილია სიჩქარის, მოქნილობისა და პორტაბელურობისთვის. ML ალგორითმების შესამუშავებლად, იგი იყენებს Gradient Boosting ჩარჩოს. XGBoost არის სწრაფი და ზუსტი პარალელური ხის გაძლიერების ტექნიკა, რომელსაც შეუძლია მონაცემთა მეცნიერების პრობლემების ფართო სპექტრის გადაჭრა.
Gradient Boosting ჩარჩოს გამოყენებით, ეს ბიბლიოთეკა შეიძლება გამოყენებულ იქნას მანქანური სწავლების ალგორითმების შესაქმნელად.
იგი მოიცავს ხის პარალელურ გაძლიერებას, რომელიც ეხმარება გუნდებს მონაცემთა მეცნიერების სხვადასხვა საკითხების გადაჭრაში. კიდევ ერთი უპირატესობა ის არის, რომ დეველოპერებს შეუძლიათ გამოიყენონ იგივე კოდი Hadoop, SGE და MPI-სთვის.
ის ასევე საიმედოა როგორც განაწილებულ, ასევე მეხსიერებით შეზღუდულ სიტუაციებში.
7. ტენზორული
TensorFlow არის უფასო ბოლოდან ბოლომდე ღია AI პლატფორმა ინსტრუმენტების, ბიბლიოთეკებისა და რესურსების ფართო სპექტრით. TensorFlow უნდა იყოს ნაცნობი ყველასთვის, ვინც მუშაობს მანქანათმცოდნეობის პროექტები პითონში.
ეს არის ღია კოდის სიმბოლური მათემატიკის ხელსაწყოები რიცხვითი გამოთვლებისთვის, მონაცემთა ნაკადის გრაფიკების გამოყენებით, რომლებიც შემუშავებულია Google-ის მიერ. გრაფიკის კვანძები ასახავს მათემატიკურ პროცესებს ტიპიურ TensorFlow მონაცემთა ნაკადის გრაფიკში.
გრაფიკის კიდეები, თავის მხრივ, არის მრავალგანზომილებიანი მონაცემთა მასივები, რომლებიც ასევე ცნობილია როგორც ტენსორები, რომლებიც მიედინება ქსელის კვანძებს შორის. ეს საშუალებას აძლევს პროგრამისტებს გაანაწილონ დამუშავება ერთ ან მეტ CPU-ს ან GPU-ს შორის დესკტოპზე, მობილურ მოწყობილობაზე ან სერვერზე კოდის შეცვლის გარეშე.
TensorFlow განვითარებულია C და C++-ში. TensorFlow-ის საშუალებით შეგიძლიათ უბრალოდ შექმნათ და მატარებელი მანქანათმცოდნეობა მოდელები, რომლებიც იყენებენ მაღალი დონის API-ებს, როგორიცაა Keras.
მას ასევე აქვს აბსტრაქციის მრავალი ხარისხი, რაც საშუალებას გაძლევთ აირჩიოთ საუკეთესო გადაწყვეტა თქვენი მოდელისთვის. TensorFlow ასევე საშუალებას გაძლევთ განათავსოთ მანქანური სწავლების მოდელები ღრუბელში, ბრაუზერში ან საკუთარ მოწყობილობაში.
ეს არის ყველაზე ეფექტური ინსტრუმენტი სამუშაოებისთვის, როგორიცაა ობიექტების ამოცნობა, მეტყველების ამოცნობა და მრავალი სხვა. ეს ხელს უწყობს ხელოვნურის განვითარებას ნეირონული ქსელები რომელიც უნდა გაუმკლავდეს მონაცემთა მრავალ წყაროს.
აქ არის ჩვენი სწრაფი სახელმძღვანელო TensorFlow-ზე შემდგომი წაკითხვისთვის.
8. კერას
Keras არის უფასო და ღია წყარო პითონზე დაფუძნებული ნერვული ქსელი ხელსაწყოების ნაკრები ხელოვნური ინტელექტის, ღრმა სწავლისა და მონაცემთა მეცნიერების აქტივობებისთვის. ნერვული ქსელები ასევე გამოიყენება მონაცემთა მეცნიერებაში დაკვირვების მონაცემების ინტერპრეტაციისთვის (ფოტოები ან აუდიო).
ეს არის ინსტრუმენტების კოლექცია მოდელების შესაქმნელად, გრაფიკული მონაცემებისა და მონაცემების შესაფასებლად. ის ასევე შეიცავს წინასწარ ეტიკეტირებულ მონაცემთა ნაკრებებს, რომელთა სწრაფად იმპორტირება და ჩატვირთვა შესაძლებელია.
ეს არის მარტივი გამოსაყენებელი, მრავალმხრივი და იდეალურია საძიებო კვლევისთვის. გარდა ამისა, ის საშუალებას გაძლევთ შექმნათ სრულად დაკავშირებული, კონვოლუციური, გაერთიანებული, განმეორებადი, ჩაშენებული და ნერვული ქსელების სხვა ფორმები.
ეს მოდელები შეიძლება გაერთიანდეს სრულფასოვანი ნერვული ქსელის შესაქმნელად უზარმაზარი მონაცემთა ნაკრებისა და პრობლემებისთვის. ეს არის ფანტასტიკური ბიბლიოთეკა მოდელირებისა და ნერვული ქსელების შესაქმნელად.
მისი გამოყენება მარტივია და დეველოპერებს დიდ მოქნილობას აძლევს. Keras არის დუნე პითონის მანქანური სწავლების სხვა პაკეტებთან შედარებით.
ეს იმიტომ ხდება, რომ ის ჯერ ქმნის გამოთვლით გრაფიკს, რომელიც იყენებს backend ინფრასტრუქტურას და შემდეგ იყენებს მას ოპერაციების ჩასატარებლად. კერასი წარმოუდგენლად ექსპრესიული და ადაპტირებადია, როდესაც საქმე ეხება ახალ კვლევას.
9. პიტორჩი
PyTorch არის პითონის პოპულარული პაკეტი ღრმა სწავლება და მანქანათმცოდნეობა. ეს არის პითონზე დაფუძნებული ღია წყაროს სამეცნიერო გამოთვლითი პროგრამული უზრუნველყოფა ღრმა სწავლისა და ნერვული ქსელების უზარმაზარ მონაცემთა ნაკრებებზე დასანერგად.
Facebook ფართოდ იყენებს ამ ხელსაწყოების კომპლექტს ნერვული ქსელების შესაქმნელად, რომლებიც ხელს უწყობენ სახის ამოცნობას და ავტომატურ მონიშვნას.
PyTorch არის პლატფორმა მონაცემთა მეცნიერებისთვის, რომელთაც სურთ სწრაფად დაასრულონ ღრმა სწავლის სამუშაოები. ინსტრუმენტი საშუალებას აძლევს ტენსორის გამოთვლებს შეასრულოს GPU აჩქარებით.
ის ასევე გამოიყენება სხვა საკითხებში, მათ შორის დინამიური გამოთვლითი ქსელების ასაგებად და გრადიენტების ავტომატურად გამოთვლაში.
საბედნიეროდ, PyTorch არის ფანტასტიკური პაკეტი, რომელიც დეველოპერებს საშუალებას აძლევს ადვილად გადავიდნენ თეორიიდან და კვლევებიდან ტრენინგზე და განვითარებაზე, როდესაც საქმე ეხება მანქანათმცოდნეობას და ღრმა სწავლის კვლევას, რათა მისცეს მაქსიმალური მოქნილობა და სიჩქარე.
10. NLTK
NLTK (Natural Language Toolkit) არის პითონის პოპულარული პაკეტი მონაცემთა მეცნიერებისთვის. ტექსტის მონიშვნა, ტოკენიზაცია, სემანტიკური მსჯელობა და ბუნებრივი ენის დამუშავებასთან დაკავშირებული სხვა ამოცანები შეიძლება შესრულდეს NLTK-ით.
NLTK ასევე შეიძლება გამოყენებულ იქნას უფრო რთული ხელოვნური ინტელექტის დასასრულებლად (ხელოვნური ინტელექტი) სამუშაოები. NLTK თავდაპირველად შეიქმნა ხელოვნური ინტელექტისა და მანქანათმცოდნეობის სწავლების სხვადასხვა პარადიგმების მხარდასაჭერად, როგორიცაა ლინგვისტური მოდელი და კოგნიტური თეორია.
ის ამჟამად მართავს AI ალგორითმს და სწავლის მოდელის განვითარებას რეალურ სამყაროში. იგი ფართოდ იქნა გამოყენებული, როგორც სასწავლო ინსტრუმენტი და როგორც ინდივიდუალური სასწავლო ინსტრუმენტი, გარდა იმისა, რომ იგი გამოიყენება როგორც პლატფორმა პროტოტიპებისა და კვლევის სისტემების განვითარებისთვის.
კლასიფიკაცია, გარჩევა, სემანტიკური მსჯელობა, ფუძე, მონიშვნა და ტოკენიზაცია ყველა მხარდაჭერილია.
დასკვნა
ამით მთავრდება პითონის ბიბლიოთეკების ტოპ ათეული მონაცემთა მეცნიერებისთვის. პითონის მონაცემთა მეცნიერების ბიბლიოთეკები რეგულარულად განახლდება, რადგან მონაცემთა მეცნიერება და მანქანათმცოდნეობა უფრო პოპულარული ხდება.
არსებობს Python-ის რამდენიმე ბიბლიოთეკა Data Science-ისთვის და მომხმარებლის არჩევანი ძირითადად განისაზღვრება იმ პროექტის ტიპის მიხედვით, რომელზეც ისინი მუშაობენ.
დატოვე პასუხი