Năm khung tốt nhất cho các nhà khoa học dữ liệu

Có nhiều công cụ có thể giúp bạn khi bạn bắt đầu sự nghiệp khoa học dữ liệu. Một số trong những công cụ này bạn sẽ sử dụng chúng gần như trong mọi dự án mới. Trong bài đăng này, chúng tôi trình bày cho bạn năm công cụ và công nghệ có thể giúp bạn hòa mình vào thế giới khoa học dữ liệu và sẽ thuận tiện cho việc học máy hoặc các vấn đề dữ liệu lớn.

Học hỏi

Scikit-learn là một thư viện thuật toán học máy nguồn mở rất phổ biến và được ghi chép rất tốt, với mục tiêu cung cấp một bộ các thuật toán phổ biến cho người dùng Python thông qua một giao diện nhất quán. Nó nhanh chóng trở thành một khuôn khổ cho việc học máy, vì nó liên tục phát triển với các mô hình mới, cải thiện hiệu quả về tốc độ và bộ nhớ và khả năng dữ liệu lớn. Mặc dù scikit-learn thường được sử dụng cho dữ liệu nhỏ hơn, nhưng nó cung cấp một bộ thuật toán hợp lý để phân loại ngoài lõi, hồi quy, phân cụm và phân tách.

Tính đến tháng 10 năm 2018, mức lương trung bình dự kiến ​​là gần 140.000 đô la hàng năm, với các tên tuổi lớn như Amazon, IBM, trong số những người khác đang tích cực tìm kiếm các nhà khoa học dữ liệu chuyên về nó.

Gấu trúc

Pandas là gói Python được thiết kế để hoạt động với dữ liệu quan hệ trực tuyến và gắn nhãn trực tuyến. Pandas là một công cụ hoàn hảo để sắp xếp dữ liệu, được thiết kế để thao tác, tổng hợp và hiển thị dữ liệu nhanh chóng và dễ dàng. Một cách dễ dàng để nghĩ về Pandas là chỉ cần xem nó là phiên bản Python của Microsoft Excel Excel.

Pandas vượt trội với phân tích dữ liệu thực tế trong tài chính, thống kê, khoa học xã hội và kỹ thuật. Gấu trúc hoạt động tốt với dữ liệu không đầy đủ, lộn xộn và không được gắn nhãn (nghĩa là loại dữ liệu bạn có thể gặp trong thế giới thực) và cung cấp các công cụ để định hình, hợp nhất, định hình lại và cắt dữ liệu. Nhiều công việc phân tích và chuyên gia Python tìm kiếm những người thành thạo về Pandas.

Kéo căng

Được phát triển bởi Google chỉ một vài năm trước đây, TensorFlow là một thư viện phần mềm nguồn mở để tính toán số bằng các biểu đồ luồng dữ liệu. Các nút trong biểu đồ biểu thị các hoạt động toán học, trong khi các cạnh của biểu đồ biểu thị các mảng dữ liệu đa chiều (tenxơ) được truyền giữa chúng.

TensorFlow được cho là một trong những khung học sâu tốt nhất và đã được một số người khổng lồ như Airbus, Twitter, IBM và những người khác áp dụng chủ yếu do kiến ​​trúc hệ thống rất linh hoạt và mô đun. Tất nhiên, xem xét nó được phát triển tại Google, các kỹ sư liên tục cập nhật nó và bổ sung thêm nhiều tính năng. Don Patrick mong đợi TensorFlow sẽ mất hơi sớm.

Kafka Apache

Apache Kafka là một nền tảng phát trực tuyến phân tán mã nguồn mở có khả năng xử lý hàng nghìn tỷ sự kiện mỗi ngày trong thời gian thực. Ban đầu được hình thành như một hàng đợi nhắn tin, Kafka dựa trên sự trừu tượng của nhật ký cam kết phân tán. Kể từ khi được LinkedIn tạo ra và mở nguồn từ năm 2011, Kafka đã nhanh chóng phát triển từ hàng đợi nhắn tin đến một nền tảng phát trực tuyến đầy đủ.

Kafka trao quyền cho nhiều thương hiệu tên tuổi, bao gồm Netflix, Airbnb, LinkedIn và các thương hiệu khác. Nó có một khung phổ biến vì nó có thể cung cấp và truy cập khối lượng dữ liệu khổng lồ từ nhiều nền tảng nội bộ. Hãy coi nó là xương sống của trao đổi dữ liệu, phục vụ nhiều nền tảng và quy trình sử dụng các loại dữ liệu khác nhau.

Máy tính xách tay Jupyter

Notebook Jupyter là một công cụ vô cùng mạnh mẽ để tương tác phát triển và trình bày các dự án khoa học dữ liệu. Một máy tính xách tay tích hợp mã và đầu ra của nó vào một tài liệu duy nhất kết hợp trực quan hóa, văn bản tường thuật, phương trình toán học và các phương tiện phong phú khác. Quy trình làm việc trực quan thúc đẩy sự phát triển lặp đi lặp lại và nhanh chóng, làm cho máy tính xách tay trở thành một lựa chọn ngày càng phổ biến ở trung tâm của khoa học dữ liệu đương đại, phân tích và ngày càng khoa học nói chung.

Dự án Jupyter được hưởng lợi từ cộng đồng lớn, cộng tác viên với nhiều công ty (Rackspace, Microsoft, Continuum Analytics, Google, Github) và các trường đại học (UC Berkeley, Đại học George Washington, NYU.) Những tên tuổi lớn này liên quan giúp đảm bảo rằng Jupyter liên tục phát triển.

Tiền thưởng: SQL

Chúng tôi rất tiếc khi không nhắc đến ít nhất là ngôn ngữ cơ sở dữ liệu được sử dụng rộng rãi nhất trên thế giới. SQL là ngôn ngữ tiêu chuẩn cho các hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu quan hệ. Các câu lệnh SQL được sử dụng để thực hiện các tác vụ như cập nhật dữ liệu trên cơ sở dữ liệu hoặc truy xuất dữ liệu từ cơ sở dữ liệu.

Tính đến tháng 10 năm 2018, có hơn 100.000 việc làm đang tìm kiếm những người biết SQL. Điều này bao gồm từ các nhà phát triển SQL đến các chuyên gia tiếp thị - phân tích là quan trọng, bất kể ngành hay vai trò. Khi các công ty đang tìm kiếm các nhà khoa học dữ liệu ngày càng nhiều hơn, con số này sẽ chỉ tăng theo cấp số nhân.

Phần kết luận

Thời gian của bạn là một nguồn tài nguyên hạn chế, trong bài đăng này, chúng tôi đề cập đến sáu công cụ và công nghệ hữu ích mà chúng tôi hy vọng sẽ hữu ích cho bạn biết. Scikit-learn và gấu trúc là những thư viện python tuyệt vời để kiểm tra việc học máy. Khung công tác TensorFlow sẽ giới thiệu cho bạn về điện toán đồ thị và sẽ cho phép bạn tìm hiểu và triển khai các mạng thần kinh bằng thư viện này. Apache Kafka sẽ hữu ích cho các vấn đề kỹ thuật dữ liệu. Máy tính xách tay Jupyter sẽ cho phép bạn kiểm tra và tương tác với mã của mình trong khi phát triển các mô hình học máy. Và học mã SQL là một cách tuyệt vời để bạn tích hợp và truy vấn dữ liệu có cấu trúc mà bạn sử dụng.

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

Đọc thêm các bài báo khoa học dữ liệu trên OpenDataScience.com, bao gồm các hướng dẫn và hướng dẫn từ cấp độ sơ cấp đến nâng cao! Theo dõi bản tin hàng tuần của chúng tôi ở đây và nhận tin tức mới nhất mỗi thứ Năm.