Veri Bilimcileri İçin En İyi Beş Çerçeve

Veri bilimi kariyerinize başladığınızda size yardımcı olabilecek birçok araç var. Bu araçlardan bazıları, neredeyse her yeni projede bunları kullanacaksınız. Bu yazıda, size veri bilimi dünyasına dalmanıza yardımcı olacak ve makine öğrenmesi veya büyük veri problemleri için kullanışlı olacak beş araç ve teknoloji sunuyoruz.

Scikit-öğrenme

Scikit-learn, Python kullanıcılarına tutarlı bir arabirim aracılığıyla bir dizi ortak algoritma sağlama hedefiyle, çok popüler ve çok iyi belgelenmiş bir açık kaynak kodlu makine algoritmaları öğrenme kütüphanesidir. Makine, yeni modeller, hız ve hafızadaki verimlilik iyileştirmeleri ve büyük veri yetenekleri ile sürekli geliştikçe hızlı bir şekilde go-to-Go hale geliyor. Scikit-learn genellikle daha küçük veriler için kullanılsa da, çekirdek dışı sınıflandırma, regresyon, kümeleme ve ayrıştırma için uygun bir algoritma kümesi sunar.

Ekim 2018’den bu yana, beklenen ortalama maaş, yıllık olarak yaklaşık 140.000 dolar; Amazon, IBM gibi büyük isimlerle birlikte aktif olarak uzmanlaşmış veri bilimcileri arıyor.

Pandalar

Pandalar “etiketli” ve “ilişkisel” verilerle basit ve sezgisel olarak çalışmak üzere tasarlanmış bir Python paketidir. Pandalar, hızlı ve kolay veri manipülasyonu, birleştirme ve görselleştirme için tasarlanan veri taraması için mükemmel bir araçtır. Pandaları düşünmenin kolay bir yolu, yalnızca Python’un Microsoft’un Excel sürümü olarak bakmasıdır.

Pandalar finans, istatistik, sosyal bilimler ve mühendislik alanlarında pratik veri analizi ile öne çıkıyor. Pandalar eksik, dağınık ve etiketlenmemiş verilerle (yani gerçek dünyada karşılaşmanız muhtemel verilerin türü) iyi çalışır ve veri kümelerini biçimlendirme, birleştirme, yeniden şekillendirme ve dilimleme araçları sağlar. Pek çok analist ve Python uzmanı işi Panda'larda iyi niyetli insanlar arıyor.

TensorFlow

Birkaç yıl önce Google tarafından geliştirilen TensorFlow, veri akış grafiklerini kullanarak sayısal hesaplama için açık kaynaklı bir yazılım kütüphanesidir. Grafikteki düğümler matematiksel işlemleri temsil ederken, grafik kenarları aralarında iletilen çok boyutlu veri dizilerini (tensörler) temsil eder.

TensorFlow tartışmasız en iyi öğrenme çerçevelerinden biridir ve Airbus, Twitter, IBM ve diğerleri gibi birçok dev tarafından esas olarak oldukça esnek ve modüler sistem mimarisi nedeniyle benimsenmiştir. Tabii ki, Google’da geliştirildiğini düşünürsek, mühendisler sürekli güncelleniyor ve daha fazla özellik ekliyorlar. TensorFlow'un yakında herhangi bir zamanda buharını kaybetmesini beklemeyin.

Apache Kafka

Apache Kafka, günde trilyonlarca olayı gerçek zamanlı olarak idare edebilen açık kaynaklı bir yayın platformudur. Başlangıçta bir mesajlaşma sırası olarak algılanan Kafka, dağıtılmış bir işlem günlüğünün bir soyutlamasına dayanır. 2011'de LinkedIn tarafından yaratılıp açıldığından beri Kafka, mesajlaşma kuyruğundan tam teşekküllü bir akış platformuna hızlı bir şekilde gelişti.

Kafka, Netflix, Airbnb, LinkedIn ve diğerleri dahil olmak üzere birçok isim markasına güç veriyor. Popüler bir çerçevedir, çünkü birden fazla dahili platformdan büyük miktarda veri sağlamayı ve bunlara erişmeyi mümkün kılar. Farklı veri türlerini kullanan çoklu platformlara ve işlemlere hizmet eden veri alışverişinin bel kemiği olarak düşünün.

Jüpyter Defterleri

Jupyter Notebook, veri bilimi projelerini etkileşimli olarak geliştirmek ve sunmak için inanılmaz derecede güçlü bir araçtır. Bir dizüstü bilgisayar kodu ve çıktısını görselleştirmeleri, anlatı metnini, matematiksel denklemleri ve diğer zengin medyayı birleştiren tek bir belgeye entegre eder. Sezgisel iş akışı, güncel veri bilimi, analiz ve genel olarak bilime bağlı olarak dizüstü bilgisayarları giderek daha popüler bir seçenek haline getirerek yinelemeli ve hızlı gelişmeyi teşvik eder.

Jüpyter Projesi, büyük bir katılımcı topluluğu, birçok şirketle (Rackspace, Microsoft, Continuum Analytics, Google, Github) ve üniversitelerle (UC Berkeley, George Washington Üniversitesi, NYU.) Ortaklıklar kazanıyor. Bu büyük isimler, Jupyter’in sürekli olarak büyüyor.

Bonus: SQL

En azından dünyanın en yaygın kullanılan veritabanı dilinden bahsetmediğimiz için hatırlatırız. SQL ilişkisel veritabanı yönetim sistemleri için standart dildir. SQL ifadeleri, bir veritabanındaki verileri güncellemek veya bir veritabanından veri almak gibi görevleri gerçekleştirmek için kullanılır.

Ekim 2018'den itibaren, SQL'i tanıyan kişileri arayan 100.000'den fazla iş var. Bu, SQL geliştiricilerinden pazarlama profesyonellerine kadar uzanır - endüstri veya rol ne olursa olsun analitik önemlidir. Şirketler her geçen gün veri bilimcilerini aradıkça, bu rakam sadece katlanarak artacaktır.

Sonuç

Vaktiniz sınırlı bir kaynaktır, bu yazıda bilmeniz için faydalı olacağını umduğumuz altı faydalı araç ve teknolojiden bahsediyoruz. Scikit-learn ve pandalar, makine öğrenmesini kontrol etmek için harika python kütüphaneleridir. TensorFlow çerçevesi size bilgi işlem grafiğini tanıtır ve bu kütüphaneyi kullanarak sinir ağlarını öğrenmenize ve uygulamanıza izin verir. Apache Kafka, veri mühendisliği problemlerinde faydalı olacaktır. Jupyter dizüstü bilgisayarlar, makine öğrenme modelleri geliştirirken kodunuzu test etmenize ve etkileşime geçmenize olanak tanır. Ve SQL kodunu öğrenmek, kullandığınız yapılandırılmış verileri birleştirmeniz ve sorgulamanız için harika bir yoldur.

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

OpenDataScience.com'da, başlangıçtan ileri seviyeye kadar öğreticiler ve kılavuzlar dahil olmak üzere daha fazla veri bilimi makalesi okuyun! Haftalık bültenimize buradan abone olun ve her Perşembe en son haberleri alın.