Bemutatjuk a legnépszerűbb eszközöket és az elrejtett gyöngyszemeket is a Data Science-ben. Forradalmasítsd a megközelítésedet az adatelemzésben!
More...
A data science több, mint egy divatos szó; ez egy multidiszciplináris terület, amely számos eszközt, módszert és könyvtárat használ. Ezek a könyvtárak nagyon fontos kellékek egy data scientist arzenáljában, segítik a feladatok végrehajtását az adatmanipulációtól a gépi tanulásig, big data feldolgozásáig és még sok másig.
Célunk, hogy átfogó áttekintést nyújtsunk ezekről a data science könyvtárakról, különös tekintettel azokra a programozási nyelvekre, amelyeken alapulnak - Python és R - és azoknak az IT szakemberekre, akik elsősorban használják ezeket.
Mi is az a Data Science?
Egy olyan terület, amely ötvözi a statisztikai elemzést, programozást és domain-specifikus szakértelmet, hogy betekintést nyerjen összetett adatokból. Ezek közé tartozik az adatok gyűjtése, előfeldolgozása, elemzése, vizualizációja és értelmezése. A data scientistek különféle könyvtárakat és eszközöket használnak, hogy a nyers adatokat hasznos információkká alakítsák.
A Data Science igen kiterjedt, és magában foglalja, de nem korlátozódik a következőkre:
- 1Leíró elemzés: Az adatok összegzése és megértése, valamint grafikonokkal és irányítópultokkal történő megjelenítése.
- 2Előrejelző elemzés: Gépi tanulás segítségével a jövőbeli trendek előrejelzése a múltbeli adatok alapján.
- 3Ajánlás: Cselekvési javaslatok adása az adatokból nyert betekintések alapján.
- 4Szöveg- és érzelemelemzés: Információk kinyerése és értelmezése strukturálatlan szöveges adatokból.
- 5Big Data feldolgozása: Nagy méretű adatállományok kezelése és értékes információk kinyerése.
A statisztika, számítástechnika és információelmélet elemeinek egyesítésével a Data Science a döntéshozatal alapjául szolgál különböző ágazatokban, beleértve az egészségügyet, a Fintech-et, a marketinget és még sok mást.
Data Science könyvtárak
NumPy: A matematikai gerinc
Programozási nyelv: Python
Kik használják: Data scientistek/Data analystek, Machine Learning engineers
A NumPy (Numerical Python) fontos a numerikus számításokhoz a Python ökoszisztémában. Az array objektuma hatékonyabb, mint a hagyományos Python listák, és nélkülözhetetlena az olyan feladatokhoz, mint a lineáris algebra, Fourier-transzformáció és véletlenszám-generálás. A NumPy architektúrája hatékony memória-kezelést és optimalizált teljesítményt biztosít, így az első választás a tudományos számításokhoz.
Pandas: Az adat manipuláció mestere
Programozási nyelv: Python
Kik használják: Data scientistek, Business analystek, adatmérnökök
A Pandas egy adatmanipulációra és adattisztításra specializált átfogó Python könyvtár. Magas szintű adatstruktúrákat, mint a DataFrame-ek és Series-ek, kínál, amelyek lehetővé teszik az átalakítást és az adatállományok egyesítését. Képes különféle fájlformátumok olvasására és írására, így sokoldalú és központi eszköz bármilyen adatmanipulációs feladathoz.
Matplotlib: Adat vizualizáció tökéletesítve
Programozási nyelv: Python
Kik használják: Data scientistek, Data Visualization szakértők, Research scientistek
A Matplotlib a Python alapértelmezett könyvtára sokféle vizualizáció készítésére. Nagyfokú testreszabhatóságot kínál, lehetővé téve a részletes adatmegjelenítést. A Matplotlib különböző grafikon típusokat támogat, mint a vonaldiagramok, szórásdiagramok és hőtérképek, így a felhasználó nagy mértékben irányíthatja a vizuális megjelenést.
R Packages: A statisztikai eszköztár
ggplot2: Kiválló látványvilág
Programozási nyelv: R
Kik használják: Statisztikusok, Data scientistek, Data analystek
A ggplot2 több, mint egy egyszerű grafikon készítő csomag; ez egy átfogó rendszer grafikák leíró létrehozására. A "The Grammar of Graphics" koncepcióira építve a ggplot2 lehetővé teszi az összetett rétegezést, így bonyolult vizualizációk nagy precizitással és esztétikusan hozhatunk létre.
Tidyverse: Adatmanipuláció könnyedén
Programozási nyelv: R
Kik használják: Statisztikusok, Data scientistek, Akadémikusok
A Tidyverse egy célorientált R csomaggyűjtemény, amelyet data sciencere optimalizáltak. Olyan csomagokon keresztül gazdagítja az R adatmanipulációs képességeit, mint a dplyr és a tidyr, amelyek lehetővé teszik az intuitívabb szintaxist és az egyszerűbb adattisztítást és átalakítást.
caret: Machine Learning hatékonyabbá tétele
Programozási nyelv: R
Kik használják: Machine Learning engineerek, Data scientistek, Statisztikusok
A caret csomag átfogó erőforrásként szolgál az osztályozási és regressziós modellek betanításához és vizualizálásához R-ben. Eszközei az adatok felosztására, előfeldolgozására, jellemzők kiválasztására, modellek hangolására és vizualizálására egyszerűsítik a gépi tanulási munkafolyamatot, így az előrejelző elemzések kedvelt eszközévé válik.
Machine learning data science könyvtárakkal
Scikit-learn: Machine Learning egyszerűsítése
Programozási nyelv: Python
Kik használják: Machine Learning engineerek, Data scientistek, Research scientistek
A Scikit-learn egy robusztus gépi tanulási algoritmusokat kínáló könyvtár Pythonhoz. Klaszterezéshez, osztályozáshoz vagy regresszióhoz a Scikit-learn tiszta és hatékony API-kat biztosít az adatmodellezéshez, valamint eszközöket az adatok előfeldolgozásához, a modellek értékeléséhez és a hiperparaméter-hangoláshoz.
TensorFlow And PyTorch: A Deep Learning bajnokai
Programozási nyelv: Python
Kik használják: Deep Learning engineerek, Research scientistek, AI szakértők
A TensorFlow a termelés telepítésre tervezték, így robusztusságot és skálázhatóságot kínál, míg a PyTorch kiemelkedik a dinamikus számítási gráf biztosításával, ami kutatásbaráttá teszi. Ezek a könyvtárak és keretrendszerek megkönnyítik a neurális hálózatok tervezését és betanítását, kiterjedt könyvtárakat és közösségi támogatást nyújtva.
Big data - Data Science könyvtárakkal
Apache Hadoop: Skálázható keretrendszer
Programozási nyelv: Java
Kik használják: Data engineerek/Big data architektek, DevOpsok
Az Apache Hadoop egy nyílt forráskódú keretrendszer nagy adatkészletek elosztott tárolására és feldolgozására. A MapReduce programozási modell alkalmazásával költséghatékony, skálázható és hibatűrő környezetet biztosít a big data elemzésekhez.
Apache Spark: Gyorsaság és hatékonyság
Programozási nyelv: Scala
Kik használják: Data egineerek, Big data analystek, Data scientistek
Az Apache Spark kiemelkedik a big data számítás területén, a memóriában történő adatfeldolgozási képességeivel, amelyek jelentősen csökkentik az I/O műveleteket és felgyorsítják az olyan feladatokat, mint például a lekérdezéseket és a gépi tanulást.
SQL eszközök: Túl az egyszerű lekérdezésen
SQL Workbench: Átfogó adatkezelés
Programozási nyelv: SQL
Kik használják: adatbázis adminisztrátorok, Data engineerek, Data analystek
Az SQL Workbench számos funkciót kínál, beleértve az adat import/exportot, a tranzakciókezelést és a batch szkriptelést. Támogat különböző relációs adatbázisokat, mint például a MySQL, PostgreSQL és SQL Server, lehetővé téve a kiterjedt adatmanipulációt.
Mode Analytics: Ahol a lekérdezés összeér az együttműködéssel
Programozási nyelv: SQL, Python
Kik használják: Data scientistek, BI szakértők, Data analystek
A Mode Analytics egyesíti az SQL lekérdezések erejét a Python notbookokkal, hogy egységes munkaterületet biztosítson. Együttműködési funkciói, mint a megosztott dashboardok és valós idejű szerkesztés, megkönnyítik a csapatmunkát az adatprojekteken.
Titkos gyöngyszemek
Beautiful Soup: A Web Scraperők társa
Programozási nyelv: Python
Kik használják: Data scientistek, Data engineerek, Web fejlesztők
A Beautiful Soup leegyszerűsíti a bonyolult webes adatgyűjtést. Képes HTML és XML dokumentumokat elemezni, lehetővé téve az egyszerű navigációt és címkealapú keresést, így a webes adatkinyerés kedvelt könyvtára.
NLTK: A nyelvi eszköztár
Programozási nyelv: Python
Kik használják: Data scientistek, NLP kutatók, Nyelvészek
Az NLTK (Natural Language Toolkit) kiterjedt könyvtárakat és programokat kínál a szimbolikus és statisztikai természetes nyelvfeldolgozáshoz. Feladatai közé tartozik a szövegek osztályozása, érzelemelemzés és szintaktikai elemzés.
Gyakran Ismételt Kérdések
A data science könyvtár előre lefordított rutinokat és algoritmusokat foglal magában, amelyek célja különféle data science feladatok megkönnyítése, mint az adatmanipuláció, statisztikai modellezés, gépi tanulás és mások.
Mindkét nyelvnek megvannak az előnyei. A Python sokoldalúságot és nagyobb ökoszisztémát kínál, míg az R a statisztikai elemzésre és adatvizualizációra specializálódott.
A megfelelő könyvtár kiválasztásának összhangban kell lennie a projekt céljaival, az adatok típusával, amikkel dolgozol, és a szükséges elemzési technikákkal. A választást befolyásolhatja a csapat egy adott programozási nyelvben való jártassága is.
Bár kapcsolódnak egymáshoz, nem szinonimák. A data science egy tágabb fogalom, amely az adatokból való betekintések kinyerését foglalja magában. Ezzel szemben a gépi tanulás egy részterület, amely algoritmusok fejlesztésére fókuszál predikciók készítéséhez vagy a döntéshozatal automatizálásához.
Igen. A big data keretrendszerek és könyvtárak lehetővé teszik a nagyméretű és összetett adatkészletek kezelését és elemzését, amelyek egyre gyakoribbak a mai adatközpontú világban.
A data science könyvtárak többek, mint egyszerű eszközök; az innovációhoz számos területének alapkövei, beleértve az egészségügyet, a pénzügyeket és az automatizálást.
Ezeket a könyvtárakat különböző IT szakemberek igényeihez igazították—legyen szó data analystekről, machine learning mérnökökről vagy big data architectekről.
Ha vállalatod belső állományába IT szakembert keresel, akkor munkaerő-közvetítés szolgáltatás keretében tudunk segíteni. neked. Amennyiben projektedre keresel speciális szaktudással rendelkező IT szakértőt vagy erőforrás-hiánnyal rendelkezel, akkor szólj nekünk és IT contracting szolgáltatásunk keretében elvégezzük a szoftverfejlesztési-, tesztelési-, üzleti elemzési-, üzemeltetési-, vagy akár DevOps feladatokat is!
Hogy elsőként értesülj legújabb blogbejegyzéseinkről, kövess minket a LinkedInen és a Facebookon!