Einführung

Bei der Betrachtung eines Data-Science-Projekts können sich die Namen, die herumgeworfen werden, ein bisschen wie Wortsalat anfühlen. Kafka? Funke? Keras? Was sind all diese Wörter und warum sind sie für die Datenwissenschaft so wichtig?

In diesem Blog stellen wir das Warum von Programmierframeworks vor und stellen Ihnen dann 31 Programmierframeworks und -schnittstellen vor, die häufig in Datenprojekten verwendet werden. Abschließend zeigen wir Ihnen, wie Sie Hilfe von uns erhalten können, wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, wie Sie Data Science in Ihrem Unternehmen erkunden können.

Was ist ein Programmierrahmen?

Aber zuerst ist es wichtig zu verstehen, was ein Programmierrahmen ist. Die meisten Menschen haben wahrscheinlich ein grundlegendes Verständnis dafür, dass beim Programmieren Codezeilen geschrieben werden. Das Schreiben von Codezeilen von Grund auf für jedes einzelne Projekt ist jedoch mühsam. Frameworks und Bibliotheken verkürzen den kreativen Prozess und ermöglichen es Programmierern, bewährte programmatische Lösungen für häufig auftretende Probleme zu nutzen.

Dies gilt insbesondere für die Datenwissenschaft, wo die zu lösenden Probleme so wirkungsvoll sind, dass sie nicht fehlerbehaftet werden können… und so komplex, dass es sehr zeitaufwändig sein kann, jedes Mal von vorne zu beginnen.

Frameworks und Bibliotheken sind im Wesentlichen Startblöcke für die Erstellung von Code. Diese Codeblöcke wurden von einer Community erstellt, getestet und optimiert.

Drei Vorteile von Frameworks für Data Scientists

Frameworks bieten Datenwissenschaftlern und den Technologieteams, in denen sie arbeiten, viele Vorteile.

  • Frameworks Erstellen Sie besseren Code. Frameworks helfen Codierern dabei, bessere Entwurfsmuster zu erstellen und doppelten oder unsicheren Code zu vermeiden. Der nachfolgende Code ist einfacher zu schreiben, einfacher zu testen und einfacher zu debuggen.
  • Frameworks sind vorab getestet und voroptimiert. Data Science-Teams können sich Zeit sparen, indem sie vorab getesteten und voroptimierten Code verwenden, anstatt von vorne zu beginnen.
  • Schnellere Implementierung. Die Implementierungsbahn ist kürzer, wenn Teams Code verwenden, der stark dokumentiert, getestet und optimiert wurde. Teams können weniger Zeit für das Entwerfen und Testen und mehr Zeit für das Analysieren und Optimieren der Modelle aufwenden.

Als Nächstes stellen wir Ihnen 31 gängige Data Science-Frameworks (und -Schnittstellen) vor, die Sie in der Data Science-Welt hören werden.

31 Data Science Frameworks und Schnittstellen

1. Apache Kafka

Apache Kafka ist eine Open-Source-Plattform für skalierbare Nachrichten, die auf Java und Scala basiert und von LinkedIn erstellt wurde. Als Streaming-Plattform („Ingestion Backbone“) kann sie Billionen von Ereignissen pro Tag in Echtzeit verarbeiten. Kafka wird als datenwissenschaftliches Framework in Projekten verwendet, bei denen auf sehr große Mengen von Echtzeitdaten zugegriffen und diese verarbeitet werden müssen.

Erfahren Sie mehr über Apache Kafka unter https://kafka.apache.org/.

2. AWS Deep Learning-AMI

AWS Deep Learning AMI ist an sich kein Framework, aber es ist ein Tool, mit dem Datenwissenschaftler schneller und besser arbeiten können. Laut Amazon bieten „die AWS Deep Learning AMIs Praktikern und Forschern des maschinellen Lernens die Infrastruktur und Tools, um das Deep Learning in der Cloud in jeder Größenordnung zu beschleunigen.“ Zum Zeitpunkt dieses Schreibens sind die AWS DL-Umgebungen mit TensorFlow, PyTorch, Apache MXNet, Chainer, Microsoft Cognitive Toolkit, Gluon, Horovod und Keras vorkonfiguriert.

Weitere Informationen zu AWS Deep Learning AMI finden Sie unter https://aws.amazon.com/machine-learning/amis/.

3. Bokeh

Bokeh ist eine Open-Source-Python-Datenvisualisierungsbibliothek, mit der interaktive, skalierbare Visualisierungen in Browsern erstellt werden. Bei Bokeh ist die „Interaktivität“ der wichtige Teil und der Grund, warum Datenwissenschaftler sie gerne für Visualisierungen verwenden. Bokeh besteht aus Schichten, die zuerst mit Figuren, dann mit Elementen und schließlich mit Glyphen beginnen. Danach können „Inspektoren“ hinzugefügt werden, um die Benutzerinteraktion zu ermöglichen.

Erfahren Sie mehr über Bokeh unter https://bokeh.org/.

4. KAFFE

Caffe (jetzt Caffe2, ein Teil von PyTorch) ist ein in C ++ geschriebenes „Deep-Learning-Framework, das Ausdruck, Geschwindigkeit und Modularität berücksichtigt“. Caffe wird mit vorkonfigurierten Trainingsmodulen geliefert, was es zu einem großartigen Rahmen für Anfänger macht, die noch keine Erfahrung mit maschinellem Lernen haben. Caffe speichert und bearbeitet Daten in „Blobs“, einem Standardarray und einer einheitlichen Speicherschnittstelle. Blob-Eigenschaften beschreiben, wie Informationen über Schichten eines neuronalen Netzwerks hinweg gespeichert und übertragen werden. Datenwissenschaftler, die Caffe erforschen, probieren auch TensorFlow, Theano, Veles und das Microsoft Cognitive Toolkit aus.

Erfahren Sie mehr über Caffe unter https://caffe2.ai/.

5. Ketter

Chainer ist ein Open-Source-Python-Framework für neuronale Netze, das von einem Startup für maschinelles Lernen und Robotik in Tokio erstellt wurde. Chainer ist bekannt für seine Geschwindigkeit, insbesondere im Vergleich zu anderen „anspruchsvolleren“ Frameworks wie Tensorflow. Chainer war der erste, der die Definition des neuronalen Netzwerks "Define-by-Run" bereitstellte, die dynamische Änderungen im neuronalen Netzwerk ermöglicht (ein Vorteil beim Debuggen). Es unterstützt auch die CUDA-Berechnung und kann mit Standard-Python-Tools überprüft werden.

Erfahren Sie mehr über Chainer unter https://chainer.org/.

6. Tiefes Lernen4j

Eclipse DeepLearning4j ist „die erste kommerzielle Open-Source-Deep-Learning-Bibliothek für Java und Scala“. Da es verteilt ist, kann es mehrere CPUs nutzen, um das Training zu beschleunigen. Es ist mit jeder JVM-Sprache wie Scala, Clojure und Kotlin kompatibel und funktioniert mit Spark und Hadoop. Mit DeepLearning4j können Sie tiefe flache Netze aus flachen Netzen erstellen, die sich bilden

Erfahren Sie mehr über DeepLearning4j unter https://deeplearning4j.org/.

7. Schnell.ai

Fastai ist eine Deep-Learning-Bibliothek, die von Jeremy Howard und Rachel Thomas mit Python entwickelt wurde. Laut der Dokumentation ist Fastai „eine Deep-Learning-Bibliothek, die Praktikern Komponenten auf hoher Ebene zur Verfügung stellt, die schnell und einfach hochmoderne Ergebnisse in Standard-Deep-Learning-Bereichen liefern können, und Forschern Komponenten auf niedriger Ebene zur Verfügung stellt, die dies können gemischt und aufeinander abgestimmt werden, um neue Ansätze zu entwickeln. “ Das Fastai-Team zielt darauf ab, künstliche Intelligenz und tiefes Lernen zu demokratisieren, und hat daher das Training für das Framework frei und Open Source gemacht.

Erfahren Sie mehr unter https://www.fast.ai/.

8. Gluon

Gluon ist eine Open Source Deep Learning-Oberfläche von Microsoft und Amazon. Über die Benutzeroberfläche können Entwickler von maschinellem Lernen mithilfe vorgefertigter neuronaler Netzwerkkomponenten schnell Modelle entwickeln, ohne die Leistung zu beeinträchtigen. Dies bedeutet schnelleres Prototyping und Training.

Erfahren Sie mehr über Gluon unter https://gluon.mxnet.io/ .

9. H2O

H2O ist eine Open-Source-Plattform für Unternehmen (eine von vielen derselben Gruppe), die Geschäftsanwendungsfälle in über 20,000 Organisationen weltweit bedient. H2O-Modelle können mit häufig verwendeten Sprachen wie Python und R erstellt werden. Außerdem verfügt es über „AutoML“, mit dem der maschinelle Lernprozess innerhalb benutzerdefinierter Grenzen automatisiert werden kann. Und da es verteilt ist, kann es extrem große Datenmengen unterstützen und die Geschwindigkeit beibehalten, was es perfekt für Unternehmensanwendungen macht.

Erfahren Sie mehr über H2O unter https://www.h2o.ai/.

10. Horowod

Horovod ist ein kostenloses Open-Source-Software-Framework für verteiltes Deep-Learning-Training mit TensorFlow, Keras, PyTorch und Apache MXNet. Es wurde vom Engineering-Team für maschinelles Lernen bei Uber als Teil seiner Michelangelo-Plattform entwickelt, um die verteilten TensorFlow-Modelle besser trainieren zu können.

Erfahren Sie mehr über Horovod unter https://github.com/horovod/horovod .

11. Jupyter-Notizbuch

Jupyter Notebook ist eine webbasierte Open-Source-Schnittstelle für Workflows in den Bereichen Datenwissenschaft, wissenschaftliches Rechnen und maschinelles Lernen. Darin können Sie Dokumente erstellen und freigeben, die Live-Code, Gleichungen, Visualisierungen und narrativen Text enthalten. Jupyter Notebook unterstützt über 40 Programmiersprachen, darunter Python, R, Julia und Scala.

Erfahren Sie mehr über Jupyter Notebook unter https://jupyter.org/.

12. Keras

Keras ist eine Open-Source-Data-Science-Bibliothek, die eine Python-Schnittstelle für künstliche neuronale Netze bietet. Ab Version 2.4 dient es als Schnittstelle für die TensorFlow-Bibliothek. frühere Versionen unterstützten TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit, R, Theano, PlaidML und mehr. Es unterstützt neuronale Netzwerkbausteine ​​wie Ebenen, Ziele, Aktivierungsfunktionen und Optimierer.

Erfahren Sie mehr über Keras unter https://keras.io.

13. Leichte GBM

Light GBM ist ein „Gradienten-Boosting-Framework“, das baumbasierte Algorithmen für maschinelles Lernen verwendet. Sein auf Histogrammen basierender Algorithmus platziert kontinuierliche Werte in diskreten Bins, was zu einem schnelleren Training und einer effizienten Speichernutzung führt. Laut den Dokumenten bietet Light GBM Datenwissenschaftlern eine schnellere Trainingsgeschwindigkeit und höhere Effizienz, eine geringere Speichernutzung, eine bessere Genauigkeit sowie die Unterstützung des parallelen und GPU-Lernens. Es unterstützt auch den Umgang mit umfangreichen Daten. Es wird für Ranking-, Klassifizierungs- und andere maschinelle Lernaufgaben verwendet.

Erfahren Sie mehr über Light GBM unter https://github.com/microsoft/LightGBM.

14. Matplotlib

Matplotlib ist eine umfassende, beliebte und Open-Source-Python-Bibliothek zum Erstellen von Visualisierungen in Publikationsqualität. Visualisierungen können statisch, animiert oder interaktiv sein. Es wurde aus MATLAB emuliert und enthält daher globale Stile, ähnlich wie MATLAB, einschließlich der Objekthierarchie.

Erfahren Sie mehr über Matplotlib unter https://matplotlib.org/.

15. Microsoft Cognitive Toolkit (früher als CNTK bekannt)

Erfahren Sie mehr über Microsoft Cognitive Toolkit ist ein Open-Source-Toolkit für verteiltes Deep Learning in kommerzieller Qualität. Es war eines der ersten Unternehmen, das ONNX unterstützte, eine Open-Source-Modelldarstellung für „Framework-Interoperabilität und gemeinsame Optimierung“. Es funktioniert auch mit gängigen datenwissenschaftlichen Sprachen wie Python und C ++, um kommerzielle KI zu erstellen.

Weitere Informationen zum Microsoft Cognitive Toolkit finden Sie unter https://docs.microsoft.com/en-us/cognitive-toolkit/.

16. MXNET

Apache MXNET ist ein weiteres Open-Source-Framework, diesmal für tiefes Lernen. MXNET ist tief in Python integriert und unterstützt Scala, Julia, Clojure, Java, C ++, R und Perl. Eine der Hauptattraktionen von MXNET ist die Möglichkeit, zwischen symbolischer Programmierung und zwingender Programmierung zu wechseln, um maximale Produktivität zu erzielen. Ein weiterer Vorteil ist die Fähigkeit, das Training zu skalieren und zu verteilen.

Erfahren Sie mehr über MXNET unter https://mxnet.apache.org/.

17. NumPy

NumPy („numerisches Python“) ist eine weitere Python-Programmierbibliothek, die diesmal für die Arbeit mit numerischem und wissenschaftlichem Rechnen als Array-Verarbeitungspaket verwendet wird. Der geschwindigkeitsoptimierte C-Code von NumPy bietet Array-Objekte, die 50-mal schneller als Python-Listen sind, sodass sie sich ideal für Data Science-Zwecke eignen.

Erfahren Sie mehr über NumPy unter https://numpy.org/.

18. TensorFlow

TensorFlow ist eine „End-to-End-Open-Source-Plattform für maschinelles Lernen“, mit der Data Science Modelle für maschinelles Lernen (ML) entwickeln und trainieren kann. Es ist besonders nützlich, um schnell schnelle Prototypen zu erstellen. Datenwissenschaftler können in jeder Sprache schreiben, die sie bereits kennen, um Modelle in der Cloud oder vor Ort zu trainieren und bereitzustellen.

Erfahren Sie mehr über TensorFlow unter https://www.tensorflow.org/.

19. Scikit-lernen

Scikit-learn ist eine einfach zu erlernende Open-Source-Python-Bibliothek für maschinelles Lernen, die auf NumPy, SciPy und matplotlib basiert. Es kann zur Datenklassifizierung, Regression, Clusterbildung, Reduzierung der Dimensionalität, Modellauswahl und Vorverarbeitung verwendet werden.

Erfahren Sie mehr über Scikit-learn unter https://scikit-learn.org/stable/.

20. ONNX

ONNX ist kein Framework, aber dennoch ein wertvolles Tool. Es steht für „Open Neural Network Exchange“. Es ist ein Open-Source-Format, das Modelle für maschinelles Lernen darstellt. ONNX bietet Datenwissenschaftlern einen gemeinsamen Satz von Operatoren und ein gemeinsames Dateiformat, das zwischen Frameworks, Tools, Laufzeiten und Compilern verwendet werden kann. Bestehende Modelle können in das und aus dem ONNX-Format exportiert werden.

Erfahren Sie mehr über ONNX unter https://onnx.ai/.

21. Pandas

Pandas (kurz für „Panel-Daten“) ist ein Werkzeug für maschinelles Lernen, das zum Erkunden, Bereinigen, Transformieren und Visualisieren von Daten verwendet wird, damit es in Modellen und Schulungen für maschinelles Lernen verwendet werden kann. Es ist eine Open-Source-Python-Bibliothek, die auf NumPy basiert. Pandas können drei Arten von Datenstrukturen verarbeiten: Serien, DataFrame und Panel.

Erfahren Sie mehr über Pandas unter https://pandas.pydata.org/.

22. Verschwört

Plotly ist ein beliebtes Tool zum Erstellen von Analytics Apple. Es enthält eine Vielzahl von Produkten, darunter Dash, ein Open-Source-Python- und R-Framework zum Erstellen webbasierter Analyseanwendungen, und Dash DAQ zum Erstellen von Datenerfassungs-GUIs auf wissenschaftlichen Instrumenten. Plotly enthält auch API-Bibliotheken für Python, R, MATLAB, Node.js, Julia, Arduino und REST sowie eine Integration mit Jupyter Notebook. Plotly bietet auch eine Open-Source-JavaScript-Bibliothek und eine lokale Installation.

Die Python Plotly-Bibliothek ist eine Plotbibliothek mit über 40 verschiedenen Diagrammtypen und Visualisierungen, die dann in Jupyter-Notizbüchern, in HTML oder als Teil von auf DASH basierenden Anwendungen angezeigt werden können.

Erfahren Sie mehr über Plotly unter https://plotly.com/.

23. Pydot

Pydot ist eine Python-Oberfläche für Graphvizs Dot, die analysiert und in die DOT-Sprache kopiert werden kann. Mit Pydot können Datenwissenschaftler Diagramme verarbeiten, ändern und verarbeiten sowie die Struktur von Diagrammen anzeigen, damit sie in neuronalen Netzen verwendet werden können.

Erfahren Sie mehr über Pydot unter https://pypi.org/project/pydot/.

24. PyTorch

PyTorch ist ein weiteres Open-Source-Python-Framework, mit dem Datenwissenschaftler schnell Deep-Learning-Aufgaben ausführen können. PyTorch wird von Salesforce, der Stanford University, Udacity und anderen verwendet, um Tensor-Berechnungen durchzuführen und dynamische neuronale Netze aufzubauen. PyTorch basiert auf Torch, einer C-basierten Open-Source-Deep-Learning-Bibliothek.

Erfahren Sie mehr über PyTorch unter https://pytorch.org/.

25. SciPy

SciPy ist ein Open-Source-Ökosystem für Mathematik und wissenschaftliches Rechnen wie lineare Algebra, Integration, Lösung von Differentialgleichungen und Signalverarbeitung. Es enthält mehrere nützliche Kernpakete, darunter NumPy, IPython, SciPy Library, MatPlotlib, SymPy und Pandas.

Erfahren Sie mehr über SciPy unter https://www.scipy.org/.

26. Shogun

Shogun ist eine Open-Source-Bibliothek für maschinelles Lernen, die viele datenwissenschaftliche Programmiersprachen wie Python, Octave, R, Java / Scala, Lua, C # und Ruby unterstützt. Es unterstützt viele Algorithmen wie Dimensionsreduktionsalgorithmen, Clustering-Algorithmen und Vektormaschinen. Es ist in der Lage, große Datenmengen zu verarbeiten, was es zu einer gültigen Wahl für Unternehmensanwendungen macht.

Erfahren Sie mehr über Shogun unter https://www.shogun-toolbox.org/.

27. Funke MLib

MLib ist die Bibliothek für maschinelles Lernen von Apache Spark. Es wurde von UC Berkeley entwickelt und kann sehr große Datenmengen mit hoher Geschwindigkeit verarbeiten. Dank des Abfrageoptimierers und der physischen Optimierungs-Engine ist es 100-mal schneller als Hadoop für die Verarbeitung großer Datenmengen. Datenwissenschaftler können Anwendungen in Java, Scala, Python, R und SQL schreiben.

Erfahren Sie mehr über Spark MLib unter https://spark.apache.org/.

28. Seegeboren

Seaborn ist eine Python-Datenvisualisierungsbibliothek zum Zeichnen „attraktiver und informativer“ statistischer Grafiken. Seaborn basiert auf Matplotlib. Es enthält eine Vielzahl von Visualisierungen zur Auswahl, einschließlich Zeitreihen und gemeinsamer Diagramme.

Erfahren Sie mehr über Seaborn unter https://seaborn.pydata.org/.

29. Theano

Theano ist eine „Python-Bibliothek, mit der Sie mathematische Ausdrücke mit mehrdimensionalen Arrays effizient definieren, optimieren und auswerten können.“ Es ist eng in NumPy integriert, führt Datenberechnungen schneller als auf einer CPU durch, wertet Ausdrücke schneller aus und enthält integrierte Unit-Tests und Selbstverifizierung. Leider wurde Theano zuletzt im Jahr 2017 aktualisiert und wird langsam durch andere Tools ersetzt.

Erfahren Sie mehr über Theano unter http://deeplearning.net/software/theano/.

30. Veles

Veles ist ein Open-Source-Tool für die Analyse von Binärdaten. Mit Veles können Datenwissenschaftler Binärcode in für Menschen verständliche Visualisierungen umwandeln. So können Datenwissenschaftler sogar Binärdateien rückentwickeln, Dateisystem-Images untersuchen oder sich mühelos mit Steganografie beschäftigen.

Erfahren Sie mehr über Veles unter https://codisec.com/veles/ .

31. Xgboost

Xgboost, das für eXtreme Gradient Boosting steht, ist ein Open-Source-Tool, das von Tianqi Chen entwickelt wurde und jetzt Teil der Distributed Machine Learning Community (DMLC) ist. Xgboost ist ein weit verbreitetes Tool für Regression, Klassifizierung, Ranking, Modelloptimierung und Algorithmusverbesserungen und wurde in Projekten auf Unternehmensebene getestet. Laut seinem Ersteller „hat xgboost eine reguliertere Modellformalisierung verwendet, um die Überanpassung zu kontrollieren, wodurch eine bessere Leistung erzielt wird.“

Erfahren Sie mehr über Xgboost unter https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/.

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