公司商城网站建设方案,事业单位网站建设算固定资产吗,怎样做浏览的网站不被发现,wordpress延时加载作者 | Sai Krishna译者 | 火火酱#xff0c;责编 | Carol封图 | CSDN 付费下载自视觉中国地球上的数据量每分每秒都在增加#xff0c;海量的数据源源不断地从四面八方涌入各种机构组织#xff0c;而这些数据最终或许会成为能够指引我们做出战略决策的宝贵财富。这就是数据科… 作者 | Sai Krishna译者 | 火火酱责编 | Carol封图 | CSDN 付费下载自视觉中国 地球上的数据量每分每秒都在增加海量的数据源源不断地从四面八方涌入各种机构组织而这些数据最终或许会成为能够指引我们做出战略决策的宝贵财富。 这就是数据科学行业存在的根本意义。它将数据转化为知识将信息转化为可行的方法并协助人们做出以数据为依据的决策。在此背景下各企业都在不断加强数据的收集和利用各企业急需能够解析数据的人通过应用人工智能AI、机器学习ML以及其他技术来得出解决方案。 同样在数据领域工作也是很多人谋求成功的首选之路。这里有最前沿的工具技术知识、体面的薪水和广阔的晋升空间。此外不可否认的是“数据科学家”这个头衔绝对会为你的简历锦上添花。 接下来我们将一起来了解在该领域中最热门的前五名数据科学架构。Apache Kafka 最初LinkedIn公司以“消息队列”的构想开发了Kafka后来将其捐赠给了Apache软件基金会Apache Software Foundation。而现在Kafka成为了一个由Java和Scala编写的开源流处理软件平台旨在实现高吞吐、低延迟以及实时数据处理。由于它能从各内部平台访问并提供大量数据所以在数据科学行业中大受欢迎。包括Airbnb、LinkedIn 和Netflix在内的多家企业都在使用Apache Kafka。Jupyter Notebooks Jupyter Notebooks起源于2014年的IPython Project项目该项目旨在为跨所有编程语言的交互式数据科学和科学计算提供支持。作为一款开源web应用程序它能够创建并共享包含实时代码、方程、可视化和叙述性文本的文档。Jupyter Notebook是一款能够协助数据从业者进行交互式开发和呈现数据科学项目的强大工具。其工作流的直观性使其适用于各种目的包括数据清理和转换、数据可视化、数值模拟、统计建模等等。目前该项目与多家公司Continuum Analytics、Github、谷歌、微软、Rackspace和大学乔治华盛顿大学、纽约大学、加州大学伯克利分校都建立了合作关系。Pandas Pandas是一款针对Python语言编写的开源软件库有时也被称为Python的Microsoft Excel可用于数据的分析、操作和可视化。框架中提供的多种工具可对数据集进行合并、处理、二次处理和切片因此是处理不完整、杂乱和未标记数据的不二之选。它能够处理数值表和时间序列的数据结构和操作。毫无疑问Pandas是在工程、金融、社会科学和统计领域进行数据分析的最佳选择而熟练使用Pandas绝对会为你的Python生涯增加成功筹码。Scikit-learn 作为热门Python开源ML库之一Scikit-learn是行业内许多大神的首选它通过一致的调用接口为Python用户提供了通用算法。该框架中包含了对数据进行分类、回归、聚类和降维的强大算法集但同时它也常被用来处理小型数据集。鉴于Scikit-learn在开发人员社区和ML专家中有口皆碑我们有理由相信针对其进行的各种研究将会为其带来更好的数据处理能力、更好的内存和速度效率以及更优化的模型。TensorFlow TensorFlow是一款由谷歌开发的开源ML库通过使用数据流图来进行数值计算。图中的节点表示数据运算线表示节点间相互联系的多维数据数组即张量。该架构能为那些想要创建和试验深度学习架构的人提供方便的数据集成公式例如将图表、SQL表和图像输入到一起。此外它还实现了可移植性能够在CPU、GPU、台式机、移动设备和服务器上运行。鉴于其谷歌开发背景因此不会出现断更的情况可以放心使用。包括Airbus、IBM 和 Twitter在内的多家企业都是其忠实用户。原文链接https://datafloq.com/read/the-popular-frameworks-data-science-industry/8543本文由 CSDN 云计算翻译转载请注明出处推荐阅读
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