اڄ جي سماج ۾، ڊيٽا سائنس انتهائي اهم آهي!
ايتري قدر جو ڊيٽا سائنسدان کي تاج ڪيو ويو آهي ”ايڪهين صديءَ جي سڀ کان پرڪشش نوڪري“، ان جي باوجود ڪنهن کي به اميد ناهي ته گيڪي نوڪريون سيڪسي هونديون!
بهرحال، ڊيٽا جي وڏي اهميت جي ڪري، ڊيٽا سائنس هن وقت ڪافي مشهور آهي.
پٿون، ان جي شمارياتي تجزيي، ڊيٽا ماڊلنگ، ۽ پڙهڻ جي صلاحيت سان، هڪ بهترين آهي پروگرامنگ ٻوليون هن ڊيٽا مان قيمت ڪڍڻ لاء.
پٿون ڪڏهن به پنهنجي پروگرامرز کي حيران ڪرڻ کان روڪي نه ٿو جڏهن اهو اچي ٿو ڊيٽا سائنس جي چئلينجن کي منهن ڏيڻ جي. اهو هڪ وڏي پيماني تي استعمال ٿيل، اعتراض تي مبني، کليل ذريعو، اعلي ڪارڪردگي پروگرامنگ ٻولي آهي مختلف اضافي خاصيتن سان.
Python ڊيٽا سائنس لاءِ قابل ذڪر لائبريرين سان ٺهيل آهي جيڪي پروگرامر هر روز مشڪلاتن کي حل ڪرڻ لاءِ استعمال ڪندا آهن.
هتي غور ڪرڻ لاءِ بهترين پٿون لائبريريون آهن:
1. پنڌ
پانڊاس ھڪڙو پيڪيج آھي جيڪو ڊولپرز کي "ليبل ٿيل" ۽ "لابستگي" ڊيٽا سان ڪم ڪرڻ ۾ مدد ڏيڻ لاء تيار ڪيو ويو آھي قدرتي انداز ۾. اهو ٻن وڏن ڊيٽا جي جوڙجڪ تي ٺهيل آهي: "سيريز" (هڪ طرفي، شين جي هڪ فهرست سان ملندڙ جلندڙ) ۽ "ڊيٽا فريم" (ٻه طرفي، ڪيترن ئي ڪالمن سان ٽيبل وانگر).
پانڊاس سپورٽ ڊيٽا ڍانچي کي ڊيٽا فريم شين ۾ تبديل ڪرڻ، گم ٿيل ڊيٽا سان معاملو ڪرڻ، ڊيٽا فريم مان ڪالمن شامل ڪرڻ/ حذف ڪرڻ، گم ٿيل فائلن کي نقل ڪرڻ، ۽ ڊيٽا کي ڏسڻ هسٽوگرام يا پلاٽ باڪس استعمال ڪندي.
اهو پڻ ڪيترن ئي اوزار مهيا ڪري ٿو پڙهڻ ۽ لکڻ جي ڊيٽا جي وچ ۾ ميموري ڊيٽا جي جوڙجڪ ۽ ڪيترن ئي فائل فارميٽ جي وچ ۾.
مختصر طور تي، اهو تيز ۽ سادي ڊيٽا پروسيسنگ، ڊيٽا گڏ ڪرڻ، ڊيٽا پڙهڻ ۽ لکڻ، ۽ ڊيٽا بصري لاء مثالي آهي. جڏهن هڪ ڊيٽا سائنس پروجيڪٽ ٺاهيندي، توهان هميشه پنهنجي ڊيٽا کي سنڀالڻ ۽ تجزيو ڪرڻ لاءِ بيسٽ لائبريري پانڊا استعمال ڪندا.
2. نڀاڳو
NumPy (Numerical Python) سائنسي حسابن ۽ بنيادي ۽ نفيس سرن جي عملن لاءِ هڪ بهترين اوزار آهي.
لائبريري Python ۾ n-arrays ۽ matrices سان ڪم ڪرڻ لاءِ ڪجھ مددگار خاصيتون مهيا ڪري ٿي.
اهو صفن تي عمل ڪرڻ آسان بڻائي ٿو جنهن ۾ ساڳي ڊيٽا جي قسم جا قدر شامل آهن ۽ arrays تي رياضياتي عملن کي انجام ڏيڻ (بشمول ویکٹرائيزيشن). حقيقت ۾، رياضياتي عملن کي ویکٹرائيز ڪرڻ لاءِ NumPy صف جو قسم استعمال ڪرڻ ڪارڪردگي کي بهتر بڻائي ٿو ۽ عمل جو وقت گھٽائي ٿو.
رياضياتي ۽ منطقي عملن لاءِ ملٽي ڊيمانشنل صفن جي مدد لائبريري جي بنيادي خصوصيت آهي. NumPy فنڪشن استعمال ڪري سگھجن ٿا انڊيڪس، ترتيب ڏيڻ، ٻيهر شڪل ڏيڻ، ۽ بصري ۽ آواز جي لهرن کي حقيقي انگن جي هڪ گھڻائي واري صف جي طور تي.
3. matplotlib
پٿون دنيا ۾، Matplotlib ھڪڙي وڏي پيماني تي استعمال ٿيل لائبريرين مان ھڪڙو آھي. اهو جامد، متحرڪ، ۽ انٽرويو ڊيٽا بصري ٺاهڻ لاء استعمال ڪيو ويندو آهي. Matplotlib وٽ ڪيترائي چارٽنگ ۽ ڪسٽمائيزيشن جا اختيار آھن.
هسٽوگرام استعمال ڪندي، پروگرامر گراف کي ٽوڙي، ٽائيڪ، ۽ ايڊٽ ڪري سگھن ٿا. اوپن سورس لائبريري پروگرامن ۾ پلاٽ شامل ڪرڻ لاءِ اعتراض تي مبني API مهيا ڪري ٿي.
جڏهن هن لائبريري کي استعمال ڪندي پيچيده تصويرون پيدا ڪرڻ لاءِ، جڏهن ته، ڊولپرز کي لازمي طور تي عام کان وڌيڪ ڪوڊ لکڻ گهرجن.
اهو نوٽ ڪرڻ جي قابل آهي ته مشهور چارٽنگ لائبريريون بغير ڪنهن رڪاوٽ جي Matplotlib سان گڏ آهن.
ٻين شين جي وچ ۾، اهو پائٿون اسڪرپٽس، پٿون ۽ آئي پيٿون شيلز، جپائيٽر نوٽ بڪ، ۽ ويب ايپليڪيشن سرور.
پلاٽ، بار چارٽ، پائي چارٽ، هسٽوگرامس، اسڪرپٽ پلاٽ، ايرر چارٽ، پاور اسپيڪٽرا، اسٽيمپلاٽس، ۽ ڪنهن ٻئي قسم جي ويزولائيزيشن چارٽ سڀ ان سان ٺاهي سگھجن ٿا.
4. سمنڊ جو ڪنارو
Seaborn لائبريري Matplotlib تي ٺهيل آهي. Seaborn استعمال ڪري سگھجي ٿو Matplotlib کان وڌيڪ پرڪشش ۽ معلوماتي شمارياتي گراف ٺاهڻ لاءِ.
Seaborn ڪيترن ئي متغيرن جي وچ ۾ رابطي جي تحقيق ڪرڻ لاءِ هڪ مربوط ڊيٽا سيٽ تي مبني API شامل ڪري ٿو، اضافي طور تي ڊيٽا بصري جي مڪمل مدد سان.
Seaborn پيش ڪري ٿو انگن اکرن لاءِ اختيارن جو هڪ شاندار انگ، جنهن ۾ ٽائيم-سيريز ويزولائيزيشن، گڏيل پلاٽ، وائلن ڊراگرام، ۽ ٻيا ڪيترائي شامل آهن.
اهو استعمال ڪري ٿو سيمينٽڪ ميپنگ ۽ شمارياتي مجموعو معلوماتي بصيرت مهيا ڪرڻ لاءِ گہرے بصيرت سان. ان ۾ ڊيٽا سيٽ تي مبني چارٽنگ روٽين جو تعداد شامل آھي جيڪي ڊيٽا فريم ۽ صفن سان ڪم ڪن ٿيون جن ۾ پوري ڊيٽا سيٽ شامل آھن.
ان جي ڊيٽا جي تصويرن ۾ بار چارٽ، پائي چارٽ، هسٽوگرام، اسڪرپٽ، غلطي چارٽ، ۽ ٻيا گرافڪس شامل ٿي سگھن ٿا. هن Python ڊيٽا بصري لائبريري ۾ رنگ پيليٽس کي چونڊڻ جا اوزار پڻ شامل آهن، جيڪي ڊيٽا سيٽ ۾ رجحانات کي ظاهر ڪرڻ ۾ مدد ڪن ٿيون.
5. اسڪائيڪو-سکو
Scikit-learn ڊيٽا جي ماڊلنگ ۽ ماڊل جي تشخيص لاءِ سڀ کان وڏي پٿون لائبريري آهي. اهو سڀ کان وڌيڪ مددگار Python لائبريرين مان هڪ آهي. اهو صرف ماڊلنگ جي مقصد لاء ٺهيل صلاحيتن جو هڪ مجموعو آهي.
ان ۾ سڀ نگراني ڪيل ۽ غير نگراني ٿيل مشين لرننگ الگورتھم شامل آھن، گڏوگڏ مڪمل طور تي بيان ڪيل اينسبل لرننگ ۽ بوسٽنگ مشين لرننگ افعال شامل آھن.
اهو ڊيٽا سائنسدانن طرفان استعمال ڪيو ويندو آهي معمول ڪرڻ لاءِ مشين جي سکيا ۽ ڊيٽا مائننگ سرگرميون جهڙوڪ ڪلسترنگ، ريگريشن، ماڊل چونڊ، طول و عرض جي گھٽتائي، ۽ درجه بندي. اهو پڻ جامع دستاويزن سان گڏ اچي ٿو ۽ شاندار طور تي انجام ڏئي ٿو.
Scikit-learn مختلف قسم جي نگراني ڪيل ۽ غير نگراني ٿيل مشين لرننگ ماڊل ٺاهڻ لاءِ استعمال ٿي سگھن ٿيون جهڙوڪ درجه بندي، ريگريشن، سپورٽ ویکٹر مشينون، رينڊم فاريسٽ، ويجھي پاڙيسري، نيوي بيز، فيصلي واري وڻ، ڪلسترنگ وغيره.
پٿون مشين لرننگ لئبرريءَ ۾ ڊيٽا جي تجزيي ۽ مائننگ جي ڪمن کي انجام ڏيڻ لاءِ مختلف سادو اڃا تائين ڪارائتو اوزار شامل آهن.
وڌيڪ پڙهڻ لاء، هتي اسان جي گائيڊ تي آهي سکيو- سکيو.
6. XGBoost
XGBoost هڪ ورهايل گريڊيئنٽ بوسٽنگ ٽول ڪٽ آهي جيڪا رفتار، لچڪ ۽ پورائيبلٽي لاءِ ٺهيل آهي. ML الگورتھم کي ترقي ڪرڻ لاء، اھو Gradient Boosting فريم ورڪ استعمال ڪري ٿو. XGBoost هڪ تيز ۽ صحيح متوازي وڻ وڌائڻ واري ٽيڪنڪ آهي جيڪا ڊيٽا سائنس جي مسئلن جي وسيع رينج کي حل ڪري سگهي ٿي.
Gradient Boosting فريم ورڪ کي استعمال ڪندي، هي لائبريري مشين لرننگ الگورٿمز ٺاهڻ لاءِ استعمال ٿي سگهي ٿي.
ان ۾ شامل آهي متوازي وڻ وڌائڻ، جيڪو ٽيمن کي مختلف ڊيٽا سائنس جي مسئلن کي حل ڪرڻ ۾ مدد ڪري ٿو. ٻيو فائدو اهو آهي ته ڊولپر استعمال ڪري سگهن ٿا ساڳيو ڪوڊ Hadoop، SGE، ۽ MPI لاءِ.
اهو پڻ قابل اعتماد آهي ٻنهي ورهايل ۽ ياداشت جي محدود حالتن ۾.
7. ٽنسور فلو
TensorFlow هڪ مفت آخر کان آخر تائين اوپن سورس AI پليٽ فارم آهي جنهن ۾ اوزارن، لائبريرين ۽ وسيلن جي وڏي حد آهي. TensorFlow لازمي طور تي ڪم ڪندڙ ڪنهن کي واقف هجڻ گهرجي مشين سکيا جا منصوبا Python ۾.
اهو هڪ کليل-ذريعو علامتي رياضي ٽول ڪٽ آهي عددي حساب لاءِ ڊيٽا فلو گرافس استعمال ڪندي جيڪي گوگل پاران تيار ڪيا ويا آهن. گراف نوڊس هڪ عام TensorFlow ڊيٽا فلو گراف ۾ رياضياتي عمل کي ظاهر ڪن ٿا.
ٻئي طرف، گراف جي ڪنڊن، گھڻائي ڊيٽا آري آهن، جن کي ٽينسر پڻ سڏيو ويندو آهي، جيڪو نيٽ ورڪ نوڊس جي وچ ۾ وهندو آهي. اهو پروگرامرز کي هڪ يا وڌيڪ سي پي يوز يا GPUs جي وچ ۾ پروسيسنگ ورهائڻ جي اجازت ڏئي ٿو ڊيسڪ ٽاپ، موبائل ڊوائيس، يا سرور تي ڪوڊ تبديل ڪرڻ کان سواء.
TensorFlow C ۽ C++ ۾ ترقي ڪئي وئي آهي. TensorFlow سان، توهان آساني سان ٺاهي سگهو ٿا ۽ ٽرين مشين لرننگ ماڊل اعلي سطحي APIs استعمال ڪندي جهڙوڪ Keras.
اهو پڻ تجريد جا ڪيترائي درجا آهن، توهان کي توهان جي ماڊل لاء بهترين حل چونڊڻ جي اجازت ڏئي ٿي. TensorFlow توهان کي مشين لرننگ ماڊلز کي ڪلائوڊ، برائوزر، يا توهان جي پنهنجي ڊوائيس تي ترتيب ڏيڻ جي اجازت ڏئي ٿي.
اهو سڀ کان وڌيڪ مؤثر اوزار آهي نوڪريون جهڙوڪ اعتراض جي سڃاڻپ، تقرير جي سڃاڻپ، ۽ ٻيا ڪيترائي. اهو مصنوعي جي ترقي ۾ مدد ڪري ٿو نظرياتي نيٽ ورڪ جيڪو ڪيترن ئي ڊيٽا ذريعن سان معاملو ڪرڻ گهرجي.
ھتي آھي اسان جي تڪڙي ھدايت TensorFlow تي وڌيڪ پڙھڻ لاءِ.
8. ڪيرا
Keras هڪ آزاد ۽ کليل ذريعو آهي پٿون جي بنياد تي نيورل نيٽ ورڪ مصنوعي ذهانت، گہرے سکيا، ۽ ڊيٽا سائنس جي سرگرمين لاءِ ٽول ڪٽ. نيورل نيٽ ورڪ پڻ استعمال ڪيا ويا آهن ڊيٽا سائنس ۾ مشاهدي واري ڊيٽا (فوٽو يا آڊيو) جي تشريح ڪرڻ لاءِ.
اهو اوزارن جو هڪ مجموعو آهي ماڊل ٺاهڻ، ڊيٽا گراف ڪرڻ، ۽ ڊيٽا جو جائزو وٺڻ. اهو پڻ شامل آهي اڳ-ليبل ٿيل ڊيٽا سيٽ جيڪي جلدي درآمد ۽ لوڊ ڪري سگھجن ٿيون.
اهو استعمال ڪرڻ آسان آهي، ورسٽائل، ۽ مثالي تحقيقي تحقيق لاءِ. ان کان علاوه، اهو توهان کي مڪمل طور تي ڳنڍڻ جي اجازت ڏئي ٿو، ڪنوولوشنل، پولنگ، بار بار، ايمبيڊنگ، ۽ نيورل نيٽ ورڪ جا ٻيا فارم.
اهي ماڊل ملائي سگھجن ٿا هڪ مڪمل نيورل نيٽ ورڪ ٺاهڻ لاءِ وڏي ڊيٽا سيٽ ۽ مسئلن لاءِ. هي ماڊلنگ ۽ نيورل نيٽ ورڪ ٺاهڻ لاءِ هڪ شاندار لائبريري آهي.
اهو استعمال ڪرڻ آسان آهي ۽ ڊولپرز کي تمام گهڻي لچڪ ڏئي ٿو. ڪيرا ٻين پٿون مشين لرننگ پيڪيجز جي مقابلي ۾ سست آهي.
اھو ھن ڪري آھي جو اھو پھريون ٺاھيندو آھي ھڪڙي حسابي گراف کي استعمال ڪندي پس منظر واري انفراسٽرڪچر کي ۽ پوءِ ان کي استعمال ڪرڻ لاءِ آپريشن ڪرڻ لاءِ. ڪيراس ناقابل يقين حد تائين اظهار ڪندڙ ۽ قابل اطلاق آهي جڏهن اها نئين تحقيق ڪرڻ جي اچي ٿي.
9. پائي ٽيچ
PyTorch هڪ مشهور پٿون پيڪيج آهي تمام گهڻي سکيا ۽ مشين سکيا. اهو پيٿون تي ٻڌل اوپن سورس سائنسي ڪمپيوٽنگ سافٽ ويئر آهي جنهن کي لاڳو ڪرڻ لاءِ ڊيپ لرننگ ۽ نيورل نيٽ ورڪ وڏي ڊيٽا سيٽن تي.
Facebook هن ٽول ڪٽ جو وسيع استعمال ڪري ٿو نيورل نيٽ ورڪ ٺاهڻ لاءِ جيڪي سرگرمين ۾ مدد ڪن ٿيون جهڙوڪ چهري جي سڃاڻپ ۽ آٽو ٽيگنگ.
PyTorch ڊيٽا سائنسدانن لاءِ هڪ پليٽ فارم آهي جيڪي تيز سکيا واري نوڪريون مڪمل ڪرڻ چاهيندا آهن. اوزار ٽينسر جي حسابن کي GPU تيز رفتار سان انجام ڏيڻ جي قابل بنائي ٿو.
اهو ٻين شين لاءِ پڻ استعمال ڪيو ويو آهي، بشمول متحرڪ ڪمپيوٽيشنل نيٽ ورڪ ٺاهڻ ۽ خود بخود ڳڻپيوڪر گريجوئيٽ.
خوشقسمتيءَ سان، PyTorch ھڪڙو شاندار پيڪيج آھي جيڪو ڊولپرز کي آسانيءَ سان نظريي ۽ تحقيق کان ٽريننگ ۽ ڊولپمينٽ ڏانھن منتقل ڪرڻ جي اجازت ڏئي ٿو جڏھن اھو اچي ٿو مشين لرننگ ۽ ڊيپ لرننگ ريسرچ لاءِ ته جيئن وڌ ۾ وڌ لچڪ ۽ رفتار ڏئي.
10. NLTK
NLTK (Natural Language Toolkit) ھڪڙو مشهور پٿون پيڪيج آھي ڊيٽا سائنسدانن لاءِ. ٽيڪسٽ ٽيگنگ، ٽوڪنائيزيشن، سيمينٽڪ استدلال، ۽ قدرتي ٻولي پروسيسنگ سان لاڳاپيل ٻين ڪمن کي NLTK سان پورو ڪري سگھجي ٿو.
NLTK پڻ استعمال ڪري سگھجي ٿو وڌيڪ پيچيده AI مڪمل ڪرڻ لاءِ (مصنوعي انٽيليجنس) نوڪريون. NLTK اصل ۾ مختلف AI ۽ مشين لرننگ جي تدريسي پيراڊمز کي سپورٽ ڪرڻ لاءِ ٺاهي وئي، جيئن لساني ماڊل ۽ سنجيدگي وارو نظريو.
اهو في الحال ڊرائيونگ AI الگورتھم ۽ حقيقي دنيا ۾ ماڊل ترقي جي سکيا. اهو وسيع طور تي استعمال لاءِ استعمال ڪيو ويو آهي تدريسي اوزار ۽ انفرادي مطالعي جي اوزار جي طور تي، ان کان علاوه استعمال ڪيو پيو وڃي هڪ پليٽ فارم طور پروٽوٽائپنگ ۽ تحقيقي نظام کي ترقي ڪرڻ لاءِ.
درجه بندي، تجزيه، منطقي استدلال، اسٽيمنگ، ٽيگنگ، ۽ ٽوڪنائيزيشن سڀ سپورٽ آهن.
ٿڪل
اهو ڊيٽا سائنس لاءِ مٿين ڏهه پٿون لائبريرين کي ختم ڪري ٿو. پٿون ڊيٽا سائنس لائبريريون باقاعده طور تي اپڊيٽ ڪيون وينديون آهن جيئن ڊيٽا سائنس ۽ مشين لرننگ وڌيڪ مشهور ٿي وڃن.
ڊيٽا سائنس لاءِ ڪيتريون ئي پٿون لائبريريون آهن، ۽ صارف جي پسند گهڻو ڪري ان منصوبي جي قسم سان طئي ٿيندي آهي جنهن تي هو ڪم ڪري رهيا آهن.
جواب ڇڏي وڃو