۵ ابزار برای سرعت بخشیدن به پیشرفت پروژه علوم داده شما

شکل ۱. ابزار منتشر‌شده در: towardsdatascience به تاریخ ۳ آوریل ۲۰۲۱لینک منبع: 5 Tools to Speed Up Your Data Science Project Progressوقتی شما برای اولین بار وارد قلمرو علم داده می‌شوید، احتمالا خودتان تنها خواهید بود. شما باید برنامه‌نویسی، ریاضیات، آمار، تجسم و تجسم داده‌ها را خودتان یاد بگیرید. در ابتدا، پروژه‌هایی که روی آن‌ها کار خواهید کرد ساده و کوچک خواهند بود. شما کسی خواهید بود که داده‌ها را جمع‌آوری می‌کنید، آن‌ها را تمیز می‌کنید، تجزیه و تحلیل می‌کنید، مدل یادگیری ماشین را توسعه می‌دهید، آموزش می‌دهید، و عملکرد آن را اندازه‌گیری می‌کنید؛ به طور خلاصه، شما کسی خواهید بود که از ابتدا تا انتها از تمام جنبه‌های پروژه مراقبت می‌کنید.اما پس از آن، شما به یک شرکت ملحق می‌شوید و عضوی از یک تیم می‌شوید، و به احتمال زیاد، شما مسئول تنها یک مرحله از توسعه پروژه خواهید بود. سپس باید یاد بگیرید که چطور کار دیگران را بسازید، چطور با آن‌ها ارتباط برقرار کنید، و چطور همه با هم کار کنید تا یک پروژه موفق بسازید.مطالعه مقاله ۱۲ کتابخانه برتر پایتون برای علم داده در سال ۲۰۲۱ توصیه می‌شود.یک مسیر یادگیری برای تبدیل شدن به یک دانشمند دادهو همه ما می‌دانیم که وقتی یک پروژه جدید به ما داده می‌شود، جستجو برای یافتن ابزاری برای آسان کردن زندگی‌مان احتمالا اولین چیزی نیست که به ذهن خطور می‌کند. به هر حال، جستجو برای ابزارهای علم داده مانند یک مارپیچ بی‌پایان است؛ وقتی شما وارد شوید، ممکن است ساعت‌ها -گاهی اوقات روزها- طول بکشد تا بیرون بروید!بنابراین، اجازه دهید این بار سنگین را از دوش شما بردارم و پنج ابزاری که به شما کمک می‌کنند بازده کارتان را افزایش دهید و پیشرفت پروژه شما را سریع‌تر، صاف‌تر، و لذت‌بخش‌تر کند را در مقابل شما قرار دهم.ابزار Apache Kafkaبیایید این لیست را با ابزاری که در جامعه، آپاچی کافکا شناخته شده است، آغاز کنیم. آپاچی کافکا یک جریان رویداد منبع باز برای تیم‌های توزیع شده است. آپاچی کافکا یک خط داده با عملکرد بالا، یکپارچه‌سازی داده‌ها و تجزیه و تحلیل جریان را ارائه می‌دهد.این ابزار برای داده‌های بلادرنگ طراحی و ساخته شد که به دانشمندان داده اجازه می‌داد تا جریان عظیمی از سوابق را با دقت و سرعت ذخیره کنند. استفاده از آپاچی کافکا به شما و تیم‌تان -و شرکت- اجازه می‌دهد تا چندین خوشه را بر روی یک یا چند سرور اجرا کرده و از این خوشه‌ها برای جریان دادن و طبقه‌بندی داده‌های ورودی به موضوعات، هر کدام با برچسب زمانی خود استفاده کنید. همچنین API های متعددی را برای تمام نیازهای تیم شما ارائه می‌دهد، از جمله API مصرف‌کننده، API جریان، و API تولیدکننده.ابزار DataRobotچه در زمینه علم داده جدید باشید و چه یک فرد با‌تجربه، این ابزار بعدی برای شماست. DataRobot یک سکوی یادگیری ماشینی برای دانشمندان داده در تمام سطوح مهارت است. این پلتفرم به شما این امکان را می‌دهد که مدل‌های دقیق را در زمانی کوتاه بسازید، آموزش دهید و گسترش دهید. DataRobot از پردازنده‌های موازی بزرگ استفاده می‌کند که به شما اجازه می‌دهد تا مدل‌های خود را به راحتی با استفاده از منابع مختلف از پایتون، R، اسپارک ML و دیگر کتابخانه‌های متن باز توسعه دهید.ابزار DataRobot یک محصول متنوع برای بهتر کردن زندگی شما ارائه می‌دهد، مانند DataRobot Cloud، که به شما اجازه می‌دهد تا مدل‌های پیش‌بینی‌کننده سطح بالا را بسازید و آن‌ها را با استفاده ازAWS، و DataRobot P توسعه دهید، که یک پلتفرم برای شرکت‌هایی است که به آن‌ها امکان استقرار انعطاف‌پذیر مدل‌های خود و یک پلتفرم‌های قوی و امن برای مشتری مورد تقاضا را می‌دهد.ممکن است به مطالعه مقاله برگه تقلب پایتون برای دانشمندان داده (۲۰۲۱)علاقمند باشید.ابزار Trifactaدر لیست ما، تریفکتا قرار دارد، که تنها یک ابزار نیست؛ بلکه مجموعه‌ای از ابزارها است که شرکت‌ها و دانشمندان داده را در زمان، پول و منابع زیادی در حین ساخت پروژه‌های علم داده حفظ می‌کند. تریفکتا بر روی مرحله اصلی وقت‌گیر یک پروژه داده تمرکز می‌کند، که یک چالش داده‌ای است. به هر کسی این امکان را می‌دهد که با داده بهتر کار کند.تریفکتا یک ابزار جالب برای دسته‌بندی داده‌ها ارائه می‌دهد که به شما کمک می‌کند تا الگوریتم‌های یادگیری ماشین خود را با ارائه پیشنهادها و تحویل به شما به طور موثر، سریع و دقیق آماده کنید تا داده‌های خود را برای تجسم و تجزیه و تحلیل دقیق آماده کنید. تریفکتا قادر به انجام این کار است زیرا توسط یک موتور با عملکرد بالا که به ویژه برای کش‌مکش داده‌ها طراحی شده‌ است، کار می‌کند. تریفکتا همچنین رویدادهایی را برای دانشمندان داده سازماندهی می‌کند، مانند نشست آتی رنگلر که در ۷-۹ آوریل برگزار می‌شود.ابزار Apache Sparkآپاچی اسپارک یک موتور تجزیه و تحلیل و پردازش قوی برای داده‌های واقعی در مقیاس بزرگ است. آپاچی اسپارک API های مختلف و سطح بالایی را برای زبان‌های مختلف برنامه‌نویسی، شامل پایتون، Rو جاوا پیشنهاد می‌دهد. همچنین از ابزارهای تجزیه و تحلیل داده سطح بالا مانند SPark SQL برای SQL، SPark MLب برای توسعه و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین، ticX برای تجسم و پردازش گراف، و در نهایت، جریان ساختاریافته برای پردازش جریان پشتیبانی می‌کند.با استفاده از آپاچی اسپارک، شما می‌توانید به منابع مدیریت داده‌های مختلف مانند کساندرا و S3 دسترسی داشته باشید. در نهایت، Apache SPark همچنین بیش از ۸۰ اپراتور ارائه می‌دهد که به شما اجازه می‌دهد تا انواع مختلفی از کاربردهای موازی را ایجاد کنید.ابزار Cascadingآخرین اما نه حداقل در فهرست امروز، Cascading است. Cascading پلتفرمی برای دانشمندان داده برای ساخت و توسعه کاربردهای کلان داده در Apache Hadoop است. Cascading تنها برای توسعه راه‌حل برای مسائل بزرگ و پیچیده نیست؛ بلکه می‌توانید از آن برای حل مسائل ساده استفاده کنید زیرا قدرت چارچوب یکپارچه‌سازی سیستم، پردازش داده‌ها، و موتورهای برنامه‌ریزی را تقویت می‌کند.برنامه‌های کاربردی ایجاد شده در آپاچی اسپارک را می‌توان بر روی نگاشت کاهش، Apache Flink، و آپاچی‌تی اجرا و گسترش داد. همچنین پشتیبانی زیادی از تیم‌های توزیع‌شده هادوپ می‌کند.نتیجه‌گیریکار کردن با یک تیم همیشه آسان نیست؛ شما باید بدانید چگونه با یکدیگر هم‌کاری کرده و هماهنگ شوید؛ اگر تیم شما در سراسر جهان توزیع شده باشد، که حتی قبل از کرونا نیز وجود داشته است، این مسئله چالش برانگیزتر می‌شود. زمانی که تیم در سراسر جهان با مناطق زمانی مختلف و زبان‌های بومی تقسیم می‌شود، هر ابزاری که بتواند به جمع کردن این واژه کمک کند، کار را سرعت ببخشد و آن را کارآمدتر کند همیشه مورد استقبال قرار می‌گیرد.من هرگز یک دانشمند داده یا کسی را در زمینه IT ندیده‌ام که بگوید، «نه، من به هیچ ابزاری برای سرعت بخشیدن و آسان کردن کارم نیاز ندارم.» همه ما از یک کمک کوچک قدردانی می‌کنیم، ابزاری که به ما کمک می‌کند تا کارهای مورد نیاز، کارهای تکراری را سرعت ببخشیم، که به ما اجازه می‌دهد بیشتر وقت و توانایی خود را صرف کارهایی کنیم که نیاز به خلاقیت و هوش دارند.در این مقاله، من ۵ ابزار را توصیه کردم که کمک بزرگی به تیم‌هایی که روی پروژه‌های علم داده کار می‌کنند، می‌کنند. این ابزارها به شما در تمیز کردن داده‌ها، تجزیه و تحلیل داده‌ها و حتی ساخت، آموزش و تست مدل‌های یادگیری ماشین کمک می‌کنند.این متن با استفاده از ربات ترجمه مقاله دیتاساینس ترجمه شده و به صورت محدود مورد بازبینی انسانی قرار گرفته است.در نتیجه می‌تواند دارای برخی اشکالات ترجمه باشد.مقالات لینک‌شده در این متن می‌توانند به صورت رایگان با استفاده از مقاله‌خوان ترجمیار به فارسی مطالعه شوند.