Самоуверенная коллекция библиотек, которую вы определенно хотели бы проверить
Я не буду перечислять Pandas, NumPy, Scikit-learn, Matplotlib, Seaborn, TensorFlow, PyTorch и т. д.
Вы, наверное, уже знаете о них. В этих библиотеках нет ничего плохого; они уже являются необходимым минимумом для науки о данных с использованием Python.
И интернет наводнен статьями об этих инструментах — эта статья не будет одной из них, уверяю тебя, мой друг. Кроме того, мы не будем вдаваться в дебаты о Python и R, оба из которых имеют свое место в академических кругах и в отрасли, но сегодня мы сосредоточимся на Python.
В частности, эта статья будет посвящена немного менее известным, но ценным библиотекам, дружественным к Python. Начиная со сбора данных и заканчивая анализом, моделированием данных, проведением экспериментов и, наконец, развертыванием моделей, эти библиотеки охватывают весь жизненный цикл обработки данных.
Благодаря разработке этих библиотек и инструментов количество людей в отрасли и входные барьеры для развития науки о данных значительно уменьшились.
Эти библиотеки помогают собирать и синтезировать данные
Действительно, если у нас нет данных, нет дальнейшего развития ИИ, машинного обучения или науки о данных. Эти библиотеки помогают нам получать фактические данные через Интернет и создавать синтетические данные.
Scrapy — это высокоуровневая высокоуровневая система веб-сканирования и веб-скрейпинга, используемая для сканирования веб-сайтов и извлечения структурированных данных с их страниц. Его можно использовать для различных целей, от интеллектуального анализа данных до мониторинга и автоматизированного тестирования.
Я помню, как использовал эту библиотеку, когда мне нужно было собрать данные с разных сайтов, чтобы собрать информацию и отзывы о ресторанах в городе, и она хорошо справлялась со своей задачей.
Несмотря на то, что Scrapy изначально был разработан для парсинга веб-страниц, его также можно использовать для извлечения данных с помощью API или в качестве универсального поискового робота.
YData Synthetic — это механизм синтетических данных с открытым исходным кодом. Используя различные виды Генеративно-состязательных сетей (GANS), движок изучает закономерности и статистические свойства исходных данных. Он может создавать бесконечные выборки синтетических данных, которые напоминают исходные данные.
Синтетические данные — это искусственно сгенерированные данные, которые не собираются из реальных событий. Он воспроизводит статистические компоненты фактических данных без какой-либо информации, позволяющей установить личность, что обеспечивает конфиденциальность отдельных лиц.
Используя синтетические данные для нескольких вариантов использования во время моей постоянной работы, я лично внес свой вклад в этот проект с открытым исходным кодом и считаю, что синтетические данные — это способ получить высококачественные данные в масштабе, защищая при этом конфиденциальность пользователя.
Эта библиотека поможет вам ускорить работу с EDA.
Хотите верьте, хотите нет, но собранные вами данные всегда беспорядочны. Нам необходимо оценить качество данных и извлечь из них выводы.
Обещание Pandas Profiling очень простое; этопомогает ускорить исследовательский анализ данных благодаря более быстрому пониманию данных.
Добавив две строки кода, вы можете сгенерировать отчет о профилировании ваших данных, чтобы обнаружить проблемы с данными и раскрыть любые идеи в течение нескольких минут с помощью этой библиотеки. Pandas-profiling является частью Data-Centric AI community, к которому вы тоже можете присоединиться.
Каждый проект, который я начинаю, как только у меня есть данные, я сначала запускаю его через pandas-profiling, чтобы проверить данные, очистить данные и изучить данные с помощью сгенерированного отчета.
Эти библиотеки помогают моделировать данные в разных доменах.
Благодаря имеющимся у нас передовым библиотекам специалисты по данным тратят меньше времени на создание модели. Эти три библиотеки отлично справляются со сложными алгоритмами и предоставляют нам простые интерфейсы для выполнения работы.
PyCaret — это библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом на Python, которая автоматизирует рабочие процессы машинного обучения.
По сравнению с другими библиотеками машинного обучения, PyCaret — это альтернативная библиотека с низким кодом, которую можно использовать для замены сотен строк кода всего несколькими строками.
Вам нужно освоить PyCaret, чтобы понять, как легко начать моделировать данные в современном мире науки о данных. Я продолжаю использовать этот инструмент всякий раз, когда хочу найти лучшую модель машинного обучения для решения поставленной задачи.
Обработка естественного языка (NLP) стала развивающейся областью в рамках ИИ и позволяет решать различные бизнес-задачи с помощью чат-ботов, сервисов перевода, инструментов анализа настроений и многого другого.
Хотя вы можете заниматься наукой о данных, не работая с НЛП, при желании Spacy — один из лучших доступных инструментов для начала работы.
spaCy — это библиотека для расширенной обработки естественного языка в Python и Cython. Он поставляется с предварительно обученными конвейерами и в настоящее время поддерживает токенизацию и обучение для более чем 60 языков.
Подобно НЛП, компьютерное зрение является еще одной важной областью ИИ и используется для решения множества бизнес-задач, начиная от обнаружения изображений и заканчивая предотвращением кражи.
OpenCV (Библиотека компьютерного зрения с открытым исходным кодом) — это библиотека с открытым исходным кодом, включающая несколько сотен алгоритмов компьютерного зрения.
OpenCV содержит основы обработки изображений и компьютерного зрения и необходим, если вы решите работать с визуальными данными.
Эта библиотека поможет вам проводить эксперименты с машинным обучением.
Ключом к созданию наиболее эффективной модели является итеративный процесс оптимизации выбранных показателей для конкретной бизнес-задачи. Экспериментируя, ваша модель превращается из средней в хорошую.
MLflow — это платформа с открытым исходным кодом для управления жизненным циклом машинного обучения, включая эксперименты, воспроизводимость, развертывание и центральный реестр моделей.
По сути, MLflow — это гораздо больше, чем отслеживание экспериментов, но это хорошая отправная точка для включения в наш жизненный цикл науки о данных.
Лично я после включения этой библиотеки сэкономил много времени на отслеживании и управлении экспериментами, моделями и связанными с ними результатами.
Эти библиотеки — ваш друг для развертывания моделей.
Какой смысл строить модели машинного обучения, если ими никто не пользуется? Крайне важно обеспечить удобство развертывания этих моделей.
Создание веб-приложения — отличный способ продемонстрировать 100 % своих проектов, даже если они являются любимыми для вашего резюме.
Streamlit – это библиотека Python с открытым исходным кодом, которая позволяет легко создавать красивые настраиваемые веб-приложения для машинного обучения и обработки данных и делиться ими. Используя Streamlit, мы можем создавать и развертывать мощные приложения для работы с данными за относительно короткое время.
Streamlit — мой незаменимый инструмент, когда мне нужно быстро прототипировать сценарии моделирования Python в веб-приложение за несколько часов. Библиотека удобна для python и специалистов по данным, и вам будет удобно ее использовать в течение нескольких дней.
Flask — это облегченная структура веб-приложений Интерфейс шлюза веб-сервера. Он предназначен для быстрого и легкого начала работы с возможностью масштабирования до сложных приложений.
Начавшись как простая оболочка для Werkzeug и Jinja, он стал одним из самых популярных фреймворков веб-приложений Python.
В то время как Streamlit отлично подходит для быстрого прототипирования, Flask — это еще один инструмент веб-приложений, который помогает создавать более сложные и удобные для производства веб-приложения. Когда появляется больше возможностей для разработки, я могу положиться на Flask, который поможет мне преобразовать мои модели в веб-приложение, независимо от сложности требований.
Docker — это инструмент, предназначенный для создания, развертывания и запуска приложений с использованием контейнеров. Docker-контейнер — это не что иное, как упакованный пакет кода приложения, необходимых библиотек и других зависимостей.
Теперь Docker не относится к миру ИИ, а является стандартным инструментом разработки программного обеспечения и приложений. Как это становится актуальным для ИИ? Когда вы закончите очистку данных, эксперименты, моделирование и преобразование их в веб-приложения, пришло время упаковать приложение независимо от среды разработки.
Последний шаг перед развертыванием приложения — убедиться, что созданные вами приложения воспроизводимы, и Docker поможет вам в этом. Вот более подробное объяснение того, как специалисты по данным могут использовать докер.
Заключительные мысли
В этой статье перечислены 10 лучших инструментов для обработки данных на протяжении всего жизненного цикла науки о данных. Мы подробно рассказали о важнейших функциях каждого инструмента и о том, чем они будут полезны, если вы решите использовать их в своем следующем проекте.
Я знаю, о чем вы думаете — вы, вероятно, использовали отличную библиотеку для обработки данных и задаетесь вопросом, почему она не попала в список. Область обширна, и экосистема науки о данных быстро растет, поэтому всегда есть что-то еще.
Дайте мне знать, что вы хотели бы добавить к этому списку в ответах. Но если у вас не было возможности использовать что-либо из вышеперечисленного, вы должны проверить их!
