Prawdziwy profesjonalista jest przygotowany na wszystko i wyposażony w odpowiednią wiedzę i narzędzia do pracy. Nie inaczej jest w przypadku data scientistów czy analityków, którzy na co dzień pracują z danymi. Oto frameworki data science, które powinny przyjść z pomocą zarówno na początku drogi z tym zawodem, jak i osobom już pracującym w branży.

1. TensorFlow

Gdy chodzi o frameworki data science, to jednym z najczęściej polecanych jest biblioteka programistyczna TensorFlow – otwarta źródłowa biblioteka napisana przez Google Brain Team. Wykorzystywana jest w uczeniu maszynowym i głębokich sieciach neuronowych. Jest to podstawowa biblioteka typu open source ułatwiająca tworzenie i trenowanie modeli machine learning. Wykorzystuje wykresy przepływu danych do budowania modeli, a także umożliwia programistom tworzenie wielkoskalowych sieci neuronowych z wieloma warstwami.

2. Pandas

Kolejnym proponowanym przez ekspertów narzędziem jest Pandas. To popularne oprogramowanie do zarządzania danymi, które napisane jest w Pythonie. Idealnie nadaje się do pracy z tabelami liczbowymi i danymi szeregów czasowych. Zapewnia elastyczne struktury danych, które ułatwiają manipulację danymi. Jest podstawą silników rekomendacji Netflixa i Spotify. Pandas działa dobrze z niekompletnymi i nieoznakowanymi danymi oraz zapewnia narzędzia do kształtowania, scalania, przekształcania i wycinania zestawów danych.

3. PyTorch

Niezwykle popularne są open source’owe biblioteki programistyczne języka Python do zastosowania w uczeniu maszynowym, np. w systemach przetwarzających język naturalny. Jedną z takich platform, które służą do budowania i trenowania modeli uczenia głębokiego na podstawie sieci neuronowych, jest PyTorch. Biblioteka jest pozytywnie oceniana za wspieranie szybkich i elastycznych eksperymentów oraz płynne przejście do wdrożenia produkcyjnego. To narzędzie charakteryzuje prosty interfejs, a szczególnie pomocne okazuje się także w tworzeniu wykresów obliczeniowych.

4. SciKit-Learn

SciKit-Learn to biblioteka open source z gotowymi algorytmami ML, która została stworzona na bazie SciPy do zastosowań i służy m.in. do przetwarzania obrazu, klasyfikacji, clusteringu czy badania modeli. Scikit zapewnia narzędzia do analizy modeli, takie jak tablica pomyłek, żeby oceniać ich skuteczność. Jest zaprojektowany do współpracy z numerycznymi i naukowymi bibliotekami Pythona NumPy i SciPy.

5. Keras

Keras to biblioteka sieci neuronowych typu open source napisana w Pythonie. Działać także na innych popularnych bibliotekach niższego poziomu, takich jak Tensorflow, Theano i CNTK. Może okazać się przydatna zwłaszcza wtedy, gdy mamy do czynienia z dużą ilością danych i chcemy je wykorzystać do projektowania zaawansowanych rozwiązań sztucznej inteligencji. Keras pomaga zarówno w stworzeniu prostych zastosowań związanych z machine learning, jak i zaawansowanych modeli deep learningowych.

6. Theano

Biblioteka Theano służy do wspierania obliczeń numerycznych. Niektóre biblioteki, takie jak Pylearn2, używają Theano jako podstawowego komponentu do obliczeń matematycznych. Theano pomaga w efektywnym definiowaniu, optymalizacji i ocenie wyrażeń matematycznych obejmujących tablice wielowymiarowe. Biblioteka jest dobrze zoptymalizowana, ponieważ wykorzystuje zarówno procesory, jak i karty graficzne. Podczas jej tworzenia głównym założeniem było szybkie przetwarzanie algorytmów sieci neuronowych używanych w deep learning – właśnie do takich celów najczęściej jest używana.

7. Numpy

Numpy, czyli Numerical Python – podstawowy zestaw narzędzi, które umożliwiają zaawansowane obliczenia matematyczne na macierzach. Numpy to biblioteka open source, która zapewnia programistom wszechstronność w pracy z macierzami i wielowymiarowymi tablicami. Jest to standardowa biblioteka do obliczeń naukowych w Pythonie i zapewnia potężne narzędzia do integracji kodu C/C++ i Fortran.

Frameworki data science a open source? Niezmienny trend w data science

Przedstawiliśmy narzędzia i biblioteki, które pozwalają specjalistom z branży technologicznej opracowywać modele ML lub aplikacje uczenia maszynowego bez konieczności zagłębiania się w techniczny aspekt tworzenia algorytmów. To nie tylko oszczędność czasu, ale przede wszystkim możliwość pełnego skupienia się na problemie do rozwiązania.

Ważnym czynnikiem do odniesienia sukcesu w data science jest korzystanie z już gotowych narzędzi i modeli. Rozwiązania w otwartym dostępie nie tylko są trendem, ale i koniecznością. Dzisiaj organizacje w dużym stopniu zaczynają zależeć od rozwiązań open source’owych. Żeby były skuteczne, powinny spełniać podstawowy warunek – integrować się z innymi systemami za pośrednictwem otwartych interfejsów API i zapewniać nieskończoną skalowalność.

Z tym drugim jest gorzej. Podczas gdy narzędzia open source mogą być niezwykle cenne w codziennej pracy analityków, w przypadku budowania długoterminowej strategii firmy opartej na zaawansowanej analityce te rozwiązania stwarzają wyzwania związane z koordynacją, integracją i dostarczaniem wartości biznesowej.

Platformy łączą i odpowiadają na wyzwania

I w tym miejscu pojawiają się platformy integrujące narzędzia w otwartym dostępie. Jedną z nich jest np. SAS Viya – platforma, która umożliwia wykonywanie zaawansowanych zadań związanych z modelowaniem analitycznym. Począwszy od eksploracji danych, poprzez wykorzystanie zaawansowanych metod statystycznych, data mining, data science, prognozowanie, metody optymalizacyjne, aż po wdrożenie wyników analiz, zarządzanie wieloma modelami w środowisku produkcyjnym i raportowanie wyników.

Warto zaznaczyć, że SAS Viya daje też analitykom możliwość pracy w preferowanym przez nich języku programowania niezależnie od tego, czy wolą R, czy Python. Dodatkowo zapewnia zespołom narzędzia, których będą potrzebować do zarządzania, eksploracji, przetwarzania i optymalizacji danych. To jedna baza, która może służyć wszystkim użytkownikom biznesowym bez względu na ich rolę w procesie korzystania z danych, przetwarzając je w bezpiecznym i kontrolowanym środowisku.

Podczas tworzenia modeli platforma pozwala przechodzić z narzędzi open source do SAS i vice versa. Dzięki temu procesy analityczne w firmie stają się dostępne dla wielu użytkowników, niezależnie od ich wiedzy technicznej.