¿Sabes cuáles son los mejores Framework Open Source utilizados en Data Science?. El trabajo de la ciencia de los datos exige la utilización de ambientes de aprendizaje automático. Con el propósito de lograr la automatización de los procesos que estimulan a las empresas. Las respuestas basadas en los marcos, sugieren que los científicos en Data Science no requieren de mucha experiencia en los lenguajes de programación ni en codificación.
En contraparte, pueden emplear la experiencia adquirida para la resolución de inconvenientes más complejos. Los mejores Framework Open Source son usados por los profesionales en la ciencia de los datos. Teniendo en cuenta, que la ciencia de los datos representa un área del conocimiento interdisciplinaria que emplea metodologías y técnicas definidas. Con la finalidad de captar información para ser empleada en el campo de la informática.
La obtención de información a través de los datos, se utiliza para apoyar en las soluciones de los inconvenientes presentados en las diferentes organizaciones. Cabe destacar, que los datos obtenidos transmiten sobre la situación actual de la empresa, los motivos que impulsan el crecimiento de la misma y la manera en que afectan el negocio. Por tal razón, los mejores Framework Open Source son los que emplean los profesionales del área.
¿Cuáles son los mejores Framework Open Source para la Data Science?
Dentro del mercado de software libre, se siente un gran aumento de popularidad y apoyo de las comunidades. Entre los mejores Framework Open Source dedicados a la Data Science, se encuentran:
TensorFlow entre los mejores Framework Open Source
Entre los mejores Framework Open Source se encuentra TensorFlow, el cual es una biblioteca basada en el aprendizaje automático de software libre. Ha sido creada por Google con el fin de gestionar la computación de los números. Haciendo uso de gráficos de los flujos de los datos.
Su utilidad es para la construcción y experimentación de arquitecturas para el aprendizaje profundo, la integración de los datos, tablas SQL, imágenes unidas y los gráficos de entrada.
Entre las importantes marcas que hacen uso de TensorFlow, están:
- Gmail.
- Uber.
- Airbnb.
- Nvidia., entre otras.
Scikit-learn framework
Esta representa una biblioteca de aprendizaje automático open source, reconocida por Phyton. Actualiza constantemente los productos para optimizar la eficacia, debido a ser software libre es referente para desarrollar el aprendizaje automático industrial.
Keras Framework Open Source
Phyton es quien escribe esta biblioteca Open Source con red neuronal. Tiene la capacidad de trabajar sobre diferentes bibliotecas inferiores tales como, CNTK, TensorFlow y Theano. Si la empresa maneja una gran cantidad de datos, este es uno de los mejores Framework Open Source para desarrollar el aprendizaje profundo.
Pandas entre los mejores Framework Open Source para la Data Science
Pandas se encuentra dentro del listado de los mejores Framework Open Source para el uso en la Data Science. Del mismo modo que las anteriores, es una biblioteca de Phyton para manipular y analizar los datos. Tiene la particularidad, de otorgar estructuras de los datos, operaciones que manejan tablas de números y series por tiempo.
Esta biblioteca se comporta muy bien con datos que están inconclusos, sin ser etiquetados y desordenados.
Spark MLib
Es una biblioteca común de aprendizaje automático, de acuerdo a una encuesta el 5% de los programadores usan dicha biblioteca. Ofrece apoyo para Scala, Java, R y Phyton, se puede utilizar en Hadoop, Kubernetes, Apache Mesos, entre otros beneficios de la nube.
Framework PyTorch
Este framework ha sido programado por el equipo de estudio de inteligencia artificial de Facebook. Es el instrumento primordial de software para desarrollar el aprendizaje profundo siguiendo a TensorFlow. PyTorch opera con gráficos que se actualizan de forma dinámica es decir, que ejecuta modificaciones en el proceso y la arquitectura.
El Matplotlib Framework Open Source
Representa a la biblioteca de trazado creada para Phyton, es usada fundamentalmente para visualizar los datos. Por medio del trazado de los histogramas, gráficos en 3D, los diagramas para dispersión entre otros y se usa como extensión de números de NumPy.
Matplotlib es una biblioteca que visualiza de inmediato, integrado en las pruebas de Data Science en Phyton. Logra que dichas visualizaciones se realicen de manera interactiva y fácil, produce diagramas para las dispersiones, histogramas gráficos de barras, de 3D, de imágenes, potencia de espectros, entre otros.
NumPy uno de los mejores Framework Open Source
Uno de los mejores Framework Open Source es NumPy, el cual es una biblioteca que otorga a los desarrolladores la posibilidad de laborar de manera versátil con matriz multidimensional. Representa, la biblioteca ideal para la computación de la ciencia en Phyton, otorgando instrumentos que integran a los códigos Fortran y C / C++.
Framework Nacido en el mar
Se utiliza para visualizar los datos Phyton, basados en Matplotlib. Su perspectiva primordial se centra en visualizar los modelos de estadística, incluyendo mapas de calor. Los cuales, otorgan un resumen de datos representando la distribución general.
Theano
Dicha biblioteca es de Phyton, creada para la computación de números parecida a NumPy. Ciertas bibliotecas tales como Pylearn2 emplean Theano para complementar su soporte dirigido a la matemática computarizada. Esta biblioteca apoya en la definición, evaluación y optimización de las pruebas matemáticas que incluyen de forma eficaz alguna matriz multidimensional.
Los mejores Framework Open Source para utilizarlos en Data Science, apoyan al personal encargado de desarrollar y resolver los inconvenientes del negocio en vez de complicarse con códigos innecesarios. Si deseas estudiar y convertirte en un profesional en la materia, te invitamos a que curses una Maestría en Data Science.
