أفضل خمسة أطر عمل لعلماء البيانات

هناك العديد من الأدوات التي يمكن أن تساعدك عند بدء حياتك المهنية في علم البيانات. بعض هذه الأدوات سوف تستخدمها تقريبًا في كل مشروع جديد. في هذا المنشور ، نقدم لك خمس أدوات وتقنيات يمكنها مساعدتك على الانغماس في عالم علوم البيانات وستكون سهلة الاستخدام في التعلم الآلي أو مشاكل البيانات الكبيرة.

Scikit تعلم

Scikit-Learn هي مكتبة خوارزمية للتعلم الآلي مفتوحة المصدر تحظى بشعبية كبيرة وموثقة جيدًا ، بهدف توفير مجموعة من الخوارزميات الشائعة لمستخدمي Python من خلال واجهة متسقة. لقد أصبح سريعًا إطارًا عمليًا للتعلم الآلي ، حيث يتطور باستمرار مع نماذج جديدة ، وتحسين الكفاءة في السرعة والذاكرة ، وقدرات البيانات الكبيرة. على الرغم من أن scikit-Learn يستخدم عمومًا في البيانات الأصغر ، إلا أنه يوفر مجموعة جيدة من الخوارزميات للتصنيف غير الأساسي ، والانحدار ، والتجميع ، والتحلل.

اعتبارًا من أكتوبر 2018 ، يبلغ متوسط ​​الراتب المتوقع حوالي 140،000 دولار سنويًا ، مع أسماء رئيسية مثل Amazon ، IBM ، من بين آخرين يبحثون بنشاط عن علماء البيانات المتخصصين فيه.

الباندا

Pandas هي حزمة بيثون مصممة للعمل مع البيانات "المسمى" و "العلائقية" بسيطة وبديهية. تعد Pandas أداة مثالية لجدل البيانات ، وهي مصممة لمعالجة البيانات بسرعة وسهولة وتجميعها وتصورها. طريقة سهلة للتفكير في Pandas هي ببساطة النظر إليها كإصدار Python من Microsoft Excel.

تتفوق Pandas مع تحليل البيانات العملي في المالية والإحصاء والعلوم الاجتماعية والهندسة. يعمل Pandas بشكل جيد مع البيانات غير المكتملة والفوضوية وغير المُعلَّمة (أي نوع البيانات التي من المحتمل أن تصادفها في العالم الواقعي) ، ويوفر أدوات لتشكيل مجموعات البيانات ودمجها وإعادة تشكيلها وتقطيعها. تبحث العديد من وظائف المحللين و Python عن أشخاص لديهم دراية جيدة في Pandas.

TensorFlow

تم تطويره بواسطة Google قبل بضع سنوات ، TensorFlow هي مكتبة برامج مفتوحة المصدر لحساب رقمي باستخدام الرسوم البيانية لتدفق البيانات. تمثل العقد في الرسم البياني العمليات الرياضية ، بينما تمثل حواف الرسم البياني صفيفات البيانات متعددة الأبعاد (التنسورات) التي يتم توصيلها بينهما.

تعتبر TensorFlow أحد أفضل أطر التعلم العميقة وقد تم تبنيها من قبل العديد من الشركات العملاقة مثل Airbus و Twitter و IBM وغيرها بسبب بنية النظام المرنة والمرنة للغاية. بالطبع ، بالنظر إلى أنه تم تطويره في Google ، فإن المهندسين هناك يقومون بتحديثه باستمرار وإضافة المزيد من الميزات. لا تتوقع أن تفقد TensorFlow قوتها في أي وقت قريب.

اباتشي كافكا

Apache Kafka عبارة عن منصة تدفق مفتوحة المصدر قادرة على التعامل مع تريليونات الأحداث يوميًا في الوقت الفعلي. تم تصميم Kafka في البداية باعتباره قائمة انتظار للرسائل ، ويستند إلى مجموعة من سجلات الالتزام الموزعة. منذ إنشائها وفتحها من قبل LinkedIn في 2011 ، تطورت Kafka بسرعة من قائمة انتظار الرسائل إلى نظام دفق كامل.

تعمل شركة Kafka على تشغيل العديد من العلامات التجارية للأسماء ، بما في ذلك Netflix و Airbnb و LinkedIn وغيرها. إنه إطار شائع لأنه يتيح توفير كميات هائلة من البيانات والوصول إليها من منصات داخلية متعددة. فكر في الأمر باعتباره العمود الفقري لتبادل البيانات ، حيث يقدم منصات وعمليات متعددة تستخدم أنواعًا مختلفة من البيانات.

كوكب المشتري

يعد Jupyter Notebook أداة قوية بشكل لا يصدق لتطوير وتقديم مشاريع علوم البيانات بشكل تفاعلي. يدمج دفتر الملاحظات الكود ومخرجه في وثيقة واحدة تجمع بين المرئيات والنص السردي والمعادلات الرياضية والوسائط الغنية الأخرى. يشجع سير العمل البديهي التطور التكراري والسريع ، مما يجعل أجهزة الكمبيوتر المحمولة خيارًا شائعًا بشكل متزايد في قلب علوم البيانات المعاصرة ، والتحليل ، والعلوم بشكل متزايد بشكل عام.

يستفيد مشروع Jupyter من مجموعة كبيرة من المساهمين والشراكات مع العديد من الشركات (Rackspace و Microsoft و Continuum Analytics و Google و Github) والجامعات (جامعة كاليفورنيا في بيركلي وجامعة جورج واشنطن في نيويورك). وتساعد هذه الأسماء الكبيرة المعنية على ضمان استمرار Jupyter المتنامية.

المكافأة: SQL

سنكون مقصرين أن نذكر على الأقل لغة قواعد البيانات الأكثر استخدامًا في العالم. SQL هي اللغة القياسية لأنظمة إدارة قواعد البيانات العلائقية. تُستخدم عبارات SQL لتنفيذ مهام مثل تحديث البيانات في قاعدة بيانات أو استرداد البيانات من قاعدة بيانات.

اعتبارًا من أكتوبر 2018 ، يوجد أكثر من 100،000 وظيفة تبحث عن أشخاص يعرفون SQL. يتراوح ذلك من مطوري SQL إلى محترفي التسويق - التحليلات مهمة ، بغض النظر عن الصناعة أو الدور. نظرًا لأن الشركات تبحث عن علماء البيانات أكثر فأكثر يوميًا ، فإن هذا الرقم سيزداد بشكل كبير.

خاتمة

وقتك مورد محدود ، نذكر في هذا المنشور ست أدوات وتقنيات مفيدة نأمل أن تكون مفيدة لك. Scikit-Learn و pandas هي مكتبات كبيرة من python للتحقق من تعلم الآلة. سيقدم لك إطار عمل TensorFlow حوسبة الرسم البياني ، وسيسمح لك بتعلم وتنفيذ الشبكات العصبية باستخدام هذه المكتبة. سيكون Apache Kafka مفيدًا لمشاكل هندسة البيانات. تسمح لك دفاتر Jupyter باختبار كودك والتفاعل معه أثناء تطوير نماذج تعلم الآلة. وتعلم رمز SQL هو وسيلة رائعة بالنسبة لك لدمج واستعلام البيانات المنظمة التي تستخدمها.

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

اقرأ المزيد من مقالات علم البيانات على OpenDataScience.com ، بما في ذلك البرامج التعليمية والأدلة من المبتدئين إلى المستويات المتقدمة! اشترك في نشرتنا الأسبوعية هنا واحصل على آخر الأخبار كل يوم خميس.