Τα πέντε καλύτερα πλαίσια για τους επιστήμονες δεδομένων

Υπάρχουν πολλά εργαλεία που μπορούν να σας βοηθήσουν όταν ξεκινάτε την καριέρα σας στην επιστήμη των δεδομένων. Μερικά από αυτά τα εργαλεία θα τα χρησιμοποιήσετε σχεδόν σε κάθε νέο έργο. Σε αυτήν την ανάρτηση, σας παρουσιάζουμε πέντε εργαλεία και τεχνολογίες που μπορούν να σας βοηθήσουν να βυθίσετε στον κόσμο της επιστήμης των δεδομένων και να είστε βολικοί για την εκμάθηση μηχανών ή για μεγάλα προβλήματα δεδομένων.

Scikit-learn

Το Scikit-learn είναι μια πολύ δημοφιλής και πολύ καλά τεκμηριωμένη βιβλιοθήκη ανοιχτού κώδικα μάθησης βιβλιοθήκης αλγορίθμων, με στόχο την παροχή ενός συνόλου κοινών αλγορίθμων στους χρήστες της Python μέσω μιας συνεπούς διασύνδεσης. Γίνεται γρήγορα ένα πλαίσιο go-to για την εκμάθηση μηχανών, καθώς εξελίσσεται συνεχώς με νέα μοντέλα, βελτιώσεις απόδοσης στην ταχύτητα και τη μνήμη και μεγάλες δυνατότητες δεδομένων. Αν και το scikit-learn χρησιμοποιείται γενικά για μικρότερα δεδομένα, προσφέρει ένα αξιοπρεπές σύνολο αλγορίθμων για την ταξινόμηση, την παλινδρόμηση, την ομαδοποίηση και την αποσύνθεση.

Από τον Οκτώβριο του 2018, ο αναμενόμενος μέσος μισθός είναι σχεδόν 140.000 δολάρια ετησίως, με σημαντικά ονόματα όπως η Amazon, η IBM, μεταξύ άλλων, που αναζητούν ενεργά επιστήμονες δεδομένων που ειδικεύονται σε αυτό.

Πάντα

Το Pandas είναι ένα πακέτο Python που έχει σχεδιαστεί για να δουλεύει με δεδομένα "ετικετοποιημένα" και "σχεσιακά" απλά και διαισθητικά. Το Pandas είναι ένα τέλειο εργαλείο για την ανταλλαγή δεδομένων, σχεδιασμένο για γρήγορο και εύκολο χειρισμό, συσσωμάτωση και οπτικοποίηση δεδομένων. Ένας εύκολος τρόπος για να σκεφτείς τον Pandas είναι απλώς να το δεις ως έκδοση του Python του Excel της Microsoft.

Ο Pandas υπερέχει με την πρακτική ανάλυση δεδομένων σε οικονομικά, στατιστικές, κοινωνικές επιστήμες και μηχανική. Το Pandas λειτουργεί καλά με ελλιπή, ακατάστατα και μη επισημασμένα δεδομένα (δηλ. Το είδος των δεδομένων που πιθανότατα συναντάτε στον πραγματικό κόσμο) και παρέχει εργαλεία για τη διαμόρφωση, τη συγχώνευση, την αναδιαμόρφωση και τον τεμαχισμό σετ δεδομένων. Πολλοί εργαζόμενοι αναλυτών και ειδικών της Python αναζητούν ανθρώπους που γνωρίζουν πολύ καλά το Pandas.

TensorFlow

Αναπτύχθηκε από την Google μόλις πριν από λίγα χρόνια, το TensorFlow είναι μια βιβλιοθήκη λογισμικού ανοιχτού κώδικα για αριθμητικούς υπολογισμούς χρησιμοποιώντας γραφήματα ροής δεδομένων. Οι κόμβοι στο γράφημα αντιπροσωπεύουν μαθηματικές πράξεις, ενώ οι άκρες των γραφικών παραστάσεων αντιπροσωπεύουν τις πολυδιάστατες συστοιχίες δεδομένων (tensors) που επικοινωνούν μεταξύ τους.

Το TensorFlow είναι αναμφισβήτητα ένα από τα καλύτερα πλαίσια βαθιάς μάθησης και έχει υιοθετηθεί από διάφορους γίγαντες όπως η Airbus, το Twitter, η IBM και άλλοι κυρίως λόγω της εξαιρετικά ευέλικτης και αρθρωτής αρχιτεκτονικής του συστήματος. Φυσικά, δεδομένου ότι αναπτύχθηκε στο Google, οι μηχανικοί συνεχώς την ενημερώνουν και προσθέτουν περισσότερες δυνατότητες. Μην περιμένετε το TensorFlow να χάσει ατμό σύντομα.

Apache Kafka

Το Apache Kafka είναι μια κατανεμημένη πλατφόρμα ανοικτού κώδικα ικανή να χειρίζεται τρισεκατομμύρια γεγονότα την ημέρα σε πραγματικό χρόνο. Αρχικά σχεδιάστηκε ως ουρά μηνυμάτων, ο Kafka βασίζεται σε μια αφαίρεση ενός κατανεμημένου καταγραφικού δέσμευσης. Από τη στιγμή που δημιουργήθηκε και ανοίχθηκε από τη LinkedIn το 2011, ο Kafka εξελίχθηκε γρήγορα από την ουρά μηνυμάτων σε μια ολοκληρωμένη πλατφόρμα ροής.

Η Kafka εξουσιάζει πολλά εμπορικά σήματα, όπως Netflix, Airbnb, LinkedIn και άλλα. Είναι ένα δημοφιλές πλαίσιο επειδή επιτρέπει την παροχή και πρόσβαση σε τεράστιους όγκους δεδομένων από πολλές εσωτερικές πλατφόρμες. Σκεφτείτε το ως τη ραχοκοκαλιά της ανταλλαγής δεδομένων, εξυπηρετώντας πολλαπλές πλατφόρμες και διαδικασίες που χρησιμοποιούν διαφορετικούς τύπους δεδομένων.

Jupyter Notebooks

Το Jupyter Notebook είναι ένα απίστευτα ισχυρό εργαλείο για την ανάπτυξη και την παρουσίαση έργων επιστήμης δεδομένων. Ένα σημειωματάριο ενσωματώνει τον κώδικα και την έξοδο του σε ένα ενιαίο έγγραφο που συνδυάζει οπτικοποιήσεις, αφηγηματικό κείμενο, μαθηματικές εξισώσεις και άλλα πλούσια μέσα. Η διαισθητική ροή εργασιών προωθεί την επαναληπτική και ταχεία ανάπτυξη, καθιστώντας τους φορητούς υπολογιστές μια ολοένα και πιο δημοφιλής επιλογή στην καρδιά της σύγχρονης επιστήμης των δεδομένων, της ανάλυσης και της ολοένα και μεγαλύτερης επιστήμης.

Το πρόγραμμα Jupyter επωφελείται από μια μεγάλη κοινότητα συνεργατών, συνεργασίες με πολλές εταιρείες (Rackspace, Microsoft, Continuum Analytics, Google, Github) και πανεπιστήμια (UC Berkeley, Πανεπιστήμιο George Washington, NYU). καλλιέργεια.

Μπόνους: SQL

Θα θέλαμε να μην αναφέρουμε τουλάχιστον τη γλώσσα της βάσης δεδομένων που χρησιμοποιείται περισσότερο παγκοσμίως. Η SQL είναι η τυπική γλώσσα για τα συστήματα διαχείρισης σχεσιακών βάσεων δεδομένων. Οι εντολές SQL χρησιμοποιούνται για την εκτέλεση εργασιών όπως η ενημέρωση δεδομένων σε μια βάση δεδομένων ή η ανάκτηση δεδομένων από μια βάση δεδομένων.

Από τον Οκτώβριο του 2018, υπάρχουν περισσότερες από 100.000 θέσεις εργασίας που αναζητούν ανθρώπους που γνωρίζουν SQL. Αυτό κυμαίνεται από προγραμματιστές SQL έως επαγγελματίες μάρκετινγκ - τα αναλυτικά στοιχεία είναι σημαντικά, ανεξάρτητα από τη βιομηχανία ή τον ρόλο. Καθώς οι εταιρείες αναζητούν όλο και περισσότερο καθημερινά τους επιστήμονες δεδομένων, ο αριθμός αυτός θα αυξηθεί μόνο εκθετικά.

συμπέρασμα

Ο χρόνος σας είναι ένας περιορισμένος πόρος, σε αυτήν την ανάρτηση αναφέρουμε έξι χρήσιμα εργαλεία και τεχνολογίες που ελπίζουμε ότι θα είναι χρήσιμες για εσάς. Το Scikit-learn και οι pandas είναι μεγάλες βιβλιοθήκες του Python για να ελέγξουν τη μηχανική μάθηση. Το πλαίσιο TensorFlow θα σας εισαγάγει στο γραφικό υπολογισμό και θα σας επιτρέψει να μάθετε και να εφαρμόσετε νευρωνικά δίκτυα χρησιμοποιώντας αυτή τη βιβλιοθήκη. Το Apache Kafka θα είναι χρήσιμο για προβλήματα μηχανικής πληροφορικής. Τα σημειωματάρια Jupyter θα σας επιτρέψουν να δοκιμάσετε και να αλληλεπιδράσετε με τον κώδικα σας, ενώ θα αναπτύξετε μοντέλα μηχανικής μάθησης. Και η εκμάθηση SQL κώδικας είναι ένας πολύ καλός τρόπος για να ενσωματώσετε και να διερευνήσετε τα δομημένα δεδομένα που χρησιμοποιείτε.

- - - - - - - - - - - - - - - - -

Διαβάστε περισσότερα άρθρα σχετικά με τα επιστημονικά δεδομένα σχετικά με το OpenDataScience.com, συμπεριλαμβανομένων εκπαιδευτικών και οδηγών από αρχάριους έως προχωρημένους! Εγγραφείτε στο εβδομαδιαίο ενημερωτικό μας δελτίο εδώ και λάβετε τα τελευταία νέα κάθε Πέμπτη.