Ngôn ngữ Python đã nổi lên như một trong những công cụ tốt nhất cho các ứng dụng khoa học dữ liệu trong những năm gần đây. Nó được hỗ trợ bởi một cộng đồng rộng lớn cung cấp hỗ trợ dưới nhiều hình thức khác nhau để giúp bạn dễ dàng đi vào hệ sinh thái này. Bạn có thể kiểm tra một số tài nguyên tuyệt vời trên trang web của chúng tôi. Đầu tiên, chúng ta hãy xem xét một số khung khoa học dữ liệu đáng chú ý trong Python. Show
Khoa học dữ liệu là gì?Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực lớn và các công cụ được sử dụng để thực hiện thăm dò dữ liệu, học máy, trực quan hóa, phân tích thống kê, kỹ thuật NLP hoặc học sâu không ngừng phát triển. Ngày nay, có rất nhiều công cụ để giải quyết mọi nhu cầu. Khoa học dữ liệu là quá trình sử dụng một cách tiếp cận lặp để trích xuất những hiểu biết từ dữ liệu thô và biến chúng thành kiến thức có thể hành động. Các nhà khoa học dữ liệu tập trung vào việc làm cho quá trình này hiệu quả hơn, điều này đòi hỏi họ phải biết toàn bộ phổ các công cụ cần thiết cho nhiệm vụ này. Khung khoa học dữ liệu là gì?Khung khoa học dữ liệu là một tập hợp các thư viện cung cấp chức năng khai thác dữ liệu, tức là, các phương pháp khám phá dữ liệu, làm sạch nó và chuyển đổi nó thành một số định dạng hữu ích hơn có thể được sử dụng để xử lý dữ liệu hoặc các tác vụ học máy. Toàn bộ quá trình liên quan đến việc xây dựng trực quan hóa để có được thông tin chi tiết từ dữ liệu của bạn. Tại sao Python cho học máy và khoa học dữ liệu?Data Science?Python là một ngôn ngữ lập trình phổ biến cho các nhà khoa học dữ liệu. Nó cho phép bạn thực hiện tạo mẫu nhanh chóng các mô hình thống kê và các công cụ phân tích định lượng. Nó có một cộng đồng người dùng khoa học dữ liệu lớn, đây là một trong những lý do tại sao Python được coi là một trong những ngôn ngữ nổi bật nhất hiện nay. Các thư viện khác nhau giúp bạn thực hiện phân tích dữ liệu và học máy trên các bộ dữ liệu lớn. Sự đa dạng của các thư viện Python, làm cho nó trở thành một môi trường tuyệt vời cho khoa học dữ liệu, vì bạn có thể sử dụng công cụ phù hợp cho công việc của mình. Top 10 khung khoa học dữ liệuDưới đây là 10 khung khoa học dữ liệu hàng đầu cho Python. Danh sách này dựa trên những hiểu biết và kinh nghiệm từ việc thực hành các nhà khoa học dữ liệu và phản hồi từ độc giả của chúng tôi. 1. Tenorflow và Keras TensorFlow là một khung học máy mạnh mẽ dựa trên Python. Nó có thể được sử dụng để làm mọi thứ, từ các tính toán đơn giản đến xây dựng các mạng lưới thần kinh phức tạp. Nó được hỗ trợ bởi Google và đã xuất hiện từ năm 2007, mặc dù nó chỉ trở thành nguồn mở vào năm 2015. Năm 2017, TensorFlow đã phát hành một gói bổ trợ có tên Keras cung cấp các API cấp cao và các khối xây dựng (tương tự như MATLAB) để tạo học tập sâu mô hình. 2. NumpyThư viện Numpy là một gói được xây dựng trên đỉnh của ngôn ngữ Python cung cấp các hoạt động số hiệu quả. Nó rất tuyệt vời để thao túng ma trận và thực hiện nhiều tính toán số khác. Nó có thể được sử dụng một mình hoặc với các khung khác như Tensorflow hoặc Theano. 3. GandasPandas là một gói cung cấp các cấu trúc dữ liệu cấp cao và các công cụ phân tích cho Python. Nó có thể được sử dụng để tải các tệp CSV hoặc Excel, thao tác dữ liệu, trực quan hóa nó bằng biểu đồ hoặc biểu đồ, v.v. Mảng). Gấu trúc làm việc với DataFrames cực kỳ dễ dàng. 4. MatplotlibMatplotlib là một thư viện Python để trực quan hóa dữ liệu. Nó cung cấp một số thư viện trực quan hóa dữ liệu được sử dụng nhiều nhất cho dữ liệu khoa học và số trong Python để bạn có thể tạo biểu đồ tương tự như R hoặc MATLAB. Bạn cũng có thể chọn từ các phần ba khác nhau như Qt, WX, v.v., cho trực quan hóa của bạn. Khi làm việc với học máy, có lợi khi trực quan hóa dữ liệu của bạn để xem các ngoại lệ hoặc các giá trị đáng ngờ khác có mặt không. Matplotlib là thư viện vẽ đồ thị Python được sử dụng rộng rãi nhất, nhưng một số lựa chọn thay thế như Bokeh và Seaborn cung cấp trực quan tiên tiến hơn. 5. SCIKIT-LEARNScikit-Learn là một tập hợp các mô-đun Python cho học máy được xây dựng trên đỉnh của Scipy. Nó cung cấp nhiều thuật toán học máy tiêu chuẩn để phân loại, hồi quy, phân cụm, v.v. 6. SpacySpacy là một thư viện xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) tuyệt vời trong Python. Nó cung cấp các công cụ và mô hình để xử lý văn bản để tính toán nghĩa của các từ, câu hoặc toàn bộ văn bản. Ngoài ra, bạn có thể dễ dàng mã hóa và phân tích ngôn ngữ tự nhiên với API dễ sử dụng của Spacy. 7. Bộ công cụ ngôn ngữ tự nhiênNLTK NLTK là một bộ sưu tập các mô -đun Python khác để xử lý các ngôn ngữ tự nhiên. Các tính năng của nó bao gồm gắn thẻ một phần giọng nói, cây phân tích cú pháp, nhận dạng thực thể, phân loại, v.v. Ngoài ra, nó có thể được sử dụng để xử lý văn bản để tính toán ý nghĩa của từ, câu hoặc toàn bộ văn bản. 8. TheanoTheano là một thư viện Python để xác định hiệu quả, tối ưu hóa và đánh giá các biểu thức toán học liên quan đến các mảng đa chiều. Do đó, nó có thể được sử dụng cho các ứng dụng học máy hoạt động với các tính toán chuyên sâu về mặt tính toán. 9. PytorchPytorch, một khung học máy dựa trên ngọn đuốc, cung cấp các API cấp cao và các khối xây dựng để tạo ra các mô hình học tập sâu. Nó cung cấp tính linh hoạt tối đa và khả năng sử dụng mã Python để xác định, tải, biến đổi và thao tác dữ liệu. Pytorch xây dựng trên đỉnh Theano bằng cách thêm 10. Caffe/Caffe2Caffe là một khung học máy/học tập sâu được tạo ra với tốc độ và mô -đun trong tâm trí. Caffe2 là một thư viện nhẹ, mô-đun và có thể mở rộng được xây dựng để cung cấp các khối xây dựng dễ sử dụng, mở rộng để tạo mẫu nhanh các thuật toán thông minh máy như mạng thần kinh. Ngoài ra, Caffe/Caffe2 có thể được sử dụng để thị giác máy, xử lý lời nói và âm thanh và học tập củng cố. Làm thế nào để chọn đúng khung?Có nhiều khuôn khổ cho học máy có sẵn. Tuy nhiên, rất khó để chọn khung thích hợp mà không cần học các trường hợp, hạn chế và sử dụng của nó. Một số yếu tố cần xem xét trong khi chọn một khung là: Dễ sử dụngMột thư viện tốt sẽ giúp bạn dễ dàng bắt đầu với bộ dữ liệu của bạn, cho dù hình ảnh, văn bản hay bất cứ điều gì khác. Bạn sẽ có thể tải và lưu dữ liệu trong bộ nhớ một cách hiệu quả. Triển khai phần cứngMột số khung nhắm mục tiêu triển khai phần cứng và chúng có thể cung cấp một cách để tăng tốc các mô hình của bạn bằng cách sử dụng GPU, TPU, v.v. Hỗ trợ đa ngôn ngữNhiều thư viện hỗ trợ Python, R, Scala, C ++, v.v., trong khi một số mô -đun bị giới hạn ở một hoặc hai ngôn ngữ. Nếu bạn muốn nghiên cứu các nguyên mẫu xây dựng cho startup của mình, hãy xem xét hỗ trợ đa ngôn ngữ. Uyển chuyểnMột số khung cứng hơn, buộc bạn phải sử dụng các kiến trúc được xác định trước của chúng để xây dựng các mô hình. Tuy nhiên, khả năng xác định mô hình của bạn là rất quan trọng nếu bạn muốn mở rộng ra ngoài khả năng hiện tại của khung. Hỗ trợ hệ sinh tháiMột thư viện âm thanh nên có tài liệu, hướng dẫn, ví dụ, câu hỏi tràn chồng, v.v., có sẵn trực tuyến. Điều này cho phép bạn bắt đầu nhanh chóng và hiệu quả. Các nhà khoa học dữ liệu sử dụng công cụ nào?Ngoài các khung được liệt kê ở trên, các nhà khoa học dữ liệu sử dụng một số công cụ cho các tác vụ khác nhau. Trong đoạn này, chúng tôi trải qua một số công cụ mà các nhà khoa học dữ liệu chủ yếu sử dụng. AnacondaAnaconda là một nền tảng khoa học dữ liệu nguồn mở bao gồm các gói phổ biến nhất cho các nhà khoa học dữ liệu, như Numpy, Scipy, Pandas, Scikit-Learn và Jupyter Notebook. Nó cung cấp một cách đơn giản hơn nhiều để thiết lập máy trạm của bạn để phân tích dữ liệu hơn là cài đặt từng công cụ theo cách thủ công. Anaconda có thể được cài đặt bằng trình cài đặt Anaconda chính thức, cung cấp nó trên Linux, Windows và Mac OS X. Môi trường này có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu với gấu trúc hoặc xây dựng các ứng dụng web bằng bình. Notebook Sao MộcSao Mộc cung cấp trải nghiệm điện toán tương tác cho các nhà khoa học dữ liệu, nhà phát triển, sinh viên và bất kỳ ai quan tâm đến việc phân tích, chuyển đổi và trực quan hóa dữ liệu. Nó là một ứng dụng rất linh hoạt, cho phép bạn tạo sổ ghi chép để phân tích và thăm dò dữ liệu. Những máy tính xách tay này có thể được chia sẻ với các đồng nghiệp và cung cấp một môi trường tuyệt vời cho công việc tương tác. Notebook IpythonMột chương trình điện toán tương tác khác cho các nhà khoa học dữ liệu là máy tính xách tay Ipython. Nó cung cấp một giao diện dựa trên web cho một ứng dụng có tên Ipython. Bạn có thể sử dụng nó để tạo sổ ghi chép với các ô Markdown, được chuyển đổi thành các tài liệu HTML được trang trí bằng văn bản và đa phương tiện. Những máy tính xách tay này cung cấp một cách đơn giản để chia sẻ mã của bạn và xử lý với những người khác. Các câu hỏi thường gặpMột dự án khoa học dữ liệu có thể được thuê ngoài không?Vâng, nó có thể được thuê ngoài cho các công ty khoa học dữ liệu. Nếu bạn cần một số trợ giúp với dự án của bạn, thì hãy liên hệ với chúng tôi. Những ngôn ngữ nào khác hơn Python phổ biến cho khoa học dữ liệu?data science?R là một ngôn ngữ khác mà các nhà khoa học dữ liệu sử dụng cho các dự án khoa học dữ liệu. Julia và Scala cũng được sử dụng để xây dựng các ứng dụng khoa học dữ liệu. Python chỉ được sử dụng cho khoa học dữ liệu?Không, Python được sử dụng để học máy, phát triển web (DJANGO), Ứng dụng web (Bình), Phát triển ứng dụng, Dự án Khoa học Dữ liệu, Điện toán khoa học, v.v. SQL có phải là khung khoa học dữ liệu không?Không, SQL không phải là một khung khoa học dữ liệu. Nó có một ngôn ngữ truy vấn cơ sở dữ liệu cho các truy vấn có cấu trúc trên cơ sở dữ liệu quan hệ. Vì vậy, các khung Python tốt nhất để phân tích dữ liệu lớn là gì? Sự kết luậnNó có thể là một thách thức để chọn khung phù hợp cho dự án học máy của bạn. Xem xét các yếu tố sau trong khi chọn thư viện: dễ sử dụng, triển khai phần cứng, hỗ trợ đa ngôn ngữ, tính linh hoạt và hỗ trợ hệ sinh thái. Cũng nên thử một vài khung phổ biến trước khi đưa ra quyết định của bạn. Chúc may mắn! Python IDE nào là tốt nhất cho khoa học dữ liệu?6 ID Python tốt nhất cho Khoa học & Học máy dữ liệu [2023].. Spyder.. Thonny.. JupyterLab.. Pycharm. Khám phá các khóa học khoa học dữ liệu phổ biến của chúng tôi .. Mã trực quan .. Khung Python nào chủ yếu được sử dụng?Django là một trong những khung web Python phổ biến nhất.Nó phù hợp với các nhà phát triển ở các cấp độ khác nhau: từ người mới bắt đầu đến các chuyên gia.Django giúp bạn tiết kiệm mã viết thời gian và làm cho nó hiệu quả hơn. is one of the most popular python web frameworks. It suits developers of different levels: from beginners to professionals. Django helps you save time writing code and make it more efficient.
Django có thể được sử dụng cho khoa học dữ liệu không?Tạo giao diện người dùng chuyên nghiệp và trông độc đáo trong Django cho khoa học dữ liệu với việc sử dụng khung UI ngữ nghĩa.Hiểu các khái niệm cốt lõi đằng sau Pandas, Numpy, Matplotlib & Seaborn để tạo công cụ phân tích tùy chỉnh I Trình duyệt cho những người không biết gì về lập trình.. Understand the core concepts behind Pandas, Numpy, Matplotlib & Seaborn in order to create custom analytic tool i the browser for people who don't know anything about programming.
Thư viện Python nào không được sử dụng cho khoa học dữ liệu?Mặc dù gấu trúc cung cấp nhiều phương pháp thống kê, nhưng việc thực hiện khoa học dữ liệu trong Python là không đủ.Gấu trúc phụ thuộc vào các thư viện Python khác cho khoa học dữ liệu như Numpy, Scipy, Sci-kit Learn, matplotlib, GGVIS trong hệ sinh thái Python để kết luận từ các bộ dữ liệu lớn.pandas provide many statistical methods, it is not enough to do data science in Python. Pandas depend upon other python libraries for data science like NumPy, SciPy, Sci-Kit Learn, Matplotlib, ggvis in the Python ecosystem to conclude from large data sets. |
