مقایسه کتابخانه های رایگان پایتون برای داده کاوی و تجزیه و تحلیل داده های بزرگ

نرجس شهرکی

آشنایی با کتابخانه های پایتون در تجزیه و تحلیل داده های بزرگ

امروزه برنامه نویسی یک کارآفرینی است و افراد زیادی را به یادگیری بهترین زبان های برنامه نویسی علاقه مند کرده است. ممکن است این سوال برای شما پیش بیاید که کدام زبان برنامه نویسی می تواند برای آینده شغلی شما مناسب باشد؟ به جرات می توان گفت که زبان برنامه نویسی پایتون یکی از بهترین زبان های برنامه نویسی دنیا است که محبوبیت آن، به ویژه در زمینه علم داده در حال افزایش است. در نتیجه ، تعداد فزاینده ای کتابخانه رایگان برای استفاده در دسترس است. پیش از این به مفهوم کتابخانه های زبان برنامه نویسی پرداختیم. سپس انواع کتابخانه زبان برنامه نویسی پایتون را بیان کردیم. اما در کنار مقالات متنوع توصیه میکنیم آموزش زبان برنامه نویسی پایتون که به  صورت صفر تا صد در سایت قرار گرفته و همچنین  آموزش ساخت مدیا پلیر با استفاده از زبان پایتون را ملاحظه نمایید. اما حال در این مقاله به مقایسه کتابخانه های مختلف داده کاوی و کتابخانه های تجزیه و تحلیل داده های بزرگ در پایتون می پردازیم. در ابتدا برای  مقایسه کتابخانه های پایتون در تجزیه و تحلیل داده های بزرگ را به شش گروه تقسیم کرده ایم که عبارتند از کتابخانه های اصلی ، آماده سازی داده ها ، تجسم داده ها ، یادگیری ماشین ، یادگیری عمیق و داده های بزرگ . سپس به مقایسه کتابخانه های پایتون داده کاوی و تجزیه و تحلیل داده می پردازیم.

مقایسه کتابخانه های پایتون در تجزیه و تحلیل داده های بزرگ

برای مقایسه کتابخانه های پایتون در تجزیه و تحلیل داده های بزرگ هر یک از کتابخانه ها را به شما معرفی می کنیم سپس رایج ترین کتابخانه در تجزیه و تحلیل داده ها را به شما معرفی می کنیم.

 کتابخانه های اصلی

بسیاری از وظایف DM و ML در پایتون مبتنی بر محاسبات سریع و کارآمد عددی و بردار با کتابخانه های NumPy  و SciPy  است. بسیاری از کارکردهای این کتابخانه ها در واقع پوشش دهنده Netlib ، پیاده سازی های ایمن و قوی الگوریتم های علمی هستند. مزیت اصلی NumPy و SciPy توانایی آن ها در انجام محاسبات بردار کارآمد و پخش بر روی آرایه های n بعدی است.

احتمالاً رایج ترین کتابخانه ای که برای این منظور در DM استفاده می شود، Cython است. Cython زبانی است که بر روی Python ساخته شده است و همچنین از فراخوانی توابع C و داشتن نوع C متغیرها و کلاس ها پشتیبانی می کند. استفاده از Cython می تواند بخش های مهم کد را چندین برابر سریع تر کند. 

 آماده سازی داده ها

در حال حاضر بهترین و پرکاربردترین کتابخانه پایتون در تجزیه و تحلیل داده های بزرگ در این زمینه Pandas است. pandas دارای طیف گسترده ای از قابلیت ها برای فرمت های داده ورودی/خروجی مانند Excel ، csv ، Python/NumPy ، HTML ، SQL و موارد دیگر است. علاوه بر این ، Pandas دارای قابلیت های جستجوی قدرتمند ، محاسبات آماری و تجسم اولیه هستند. 

هر کتابخانه دیگری در این زمینه مسائل بسیار بزرگتری نسبت به Pandas دارد. PyTables  و h5py فقط نوع داده HDF5 را می پذیرند ، که یک محدودیت بزرگ برای استفاده عمومی است. چندین کتابخانه مشابه دیگر نیز وجود دارد ، اما در حال حاضر هیچ کدام از آن ها نمی توانند برای Pandas قابل رقابت باشند.

 تجسم داده ها

Plotly از اکثر نمودارهای استاندارد که در DM و ML استفاده می شود، پشتیبانی می کند. seaborn  دارای چند قابلیت کمتر از Plotly و Matplotlib دارای چند قابلیت کمتر از seaborn است. اگر چه تفاوت هایی بین این سه کتابخانه پایتون در تجزیه و تحلیل داده های بزرگ وجود دارد ، اما همه آن ها دارای قابلیت ترسیم اصلی هستند. Bokeh و ggplot  کمترین گزینه ها را دارند و کم استفاده ترین کتابخانه ها هستند.

Matplotlib ، پیاده سازی پایتون از نمودارهای مشابه زبان برنامه نویسی MATLAB است و در سطح پایینی نوشته شده است و دارای امکانات زیادی برای سفارشی سازی است. 

seaborn برای استفاده و یادگیری برای مبتدیان راحت تر از Matplotlib است. اگرچه استفاده از آن آسان تر است ، در مورد برخی از نمودارهای پیچیده که نیاز به سفارشی سازی زیادی دارند ، ممکن است که seaborn گزینه ای غیر ممکن باشد.

به نظر می رسد Plotly قوی ترین کتابخانه پایتون در زمینه تجسم داده است. نقص اصلی آن نحوی نسبتاً غیرقابل تصور است و یادگیری را برای مبتدیان دشوار می کند. با این حال ، این نقص با مستندات بسیار غنی ارائه می شود که نمونه های زیادی ارائه می دهد. ممکن است نمودارهای Plotly را با Dash در صفحات وب ادغام کنید. 

Bokeh برای ادغام طرح های تعاملی در صفحات وب در نظر گرفته شده است ، جایی که کاربر می تواند داده ها را خودش کاوش کند. ggplot پیاده سازی روش ترسیم R توسط پایتون است. اگرچه همه کتابخانه های این گروه بر اساس داده های ارائه شده، نسبتا محبوب هستند، اما باید ذکر کنیم که ggplot در دو سال گذشته نگهداری یا توسعه نیافته است.

 یادگیری ماشین

scikit-learn  محبوب ترین کتابخانه پایتون برای یادگیری ماشین است. در کنار آن ، mlxtend ، یک کتابخانه جدید و کوچک که تنها شامل چند الگوریتم اصلی است ، وجود دارد و Shogun ، که در درجه اول به زبان C ++ نوشته شده است ، اما برای همه عملکردهای آن یک بسته پایتون موجود است. Shogun الگوریتم های بیشتری نسبت به mlxtend دارد ، اما بسیار کمتر از scikit-learn. فقط تعداد انگشت شماری الگوریتم وجود دارد که Shogun پیاده سازی کرده است و scikit-learn آن را انجام نمی دهد. همچنین یک کتابخانه به نام mlpy وجود دارد که یک کتابخانه کوچک ، مشابه mlxtend است ، اما هیچ الگوریتم شناخته شده ای که سایر کتابخانه ها از آن استفاده نمی کنند ،پیاده سازی نشده است.

scikit-Learn دارای مزیتی در تعداد الگوریتم های اجرا شده است. مزیت Shogun نسبت به کتابخانه های دیگر در تعداد الگوریتم هایی است که انواع مختلف درخت را پیاده سازی می کنند. اگرچه mlxtend یک کتابخانه کوچک است ، اما تنها کتابخانه ای است که دارای الگوریتم های قانون ارتباط پیاده سازی شده و یادگیری مجموعه ای است. فقدان این الگوریتم ها را می توان یک حذف بزرگ توسط scikit-learn و Shogun دانست. همین امر در مورد یادگیرندگان قانون استقرایی ، شبکه کامل بیزی ، forestچرخشی و خوشه بندی c-means فازی ، که در هیچ یک از کتابخانه های ذکر شده پیاده سازی نشده است ، صدق می کند.

درواقع scikit-learn دارای یک اجتماع بزرگ است، در حالی که mlpy دارای یک جامعه بسیار کوچک است. همچنین لازم به ذکر است که scikit-learn بهترین مستندات را دارد که برای استفاده بصری است. 

 یادگیری عمیق

عملکردهای اساسی در هر چهار کتابخانه موجود پیاده سازی شده است. Caffe  بیش از این ویژگی های اساسی ندارد و مستندات آن بصورت بصری ساختار بندی نشده است. Caffe نسخه جدید خود را دارد - Caffe2، اما دارای عملکردهای مشابهی است. TensorFlow (TF) توسط Google Brain توسعه یافته است ، دارای اسناد و مدارک خوب ، بسیاری از ویژگی ها در کنار اصول اولیه است و می توان کد را بسیار سفارشی کرد. از آنجا که به عنوان یک کتابخانه سطح پایین نوشته شده است ، تسلط بر آن کمی سخت تر است. TensorBoard یک ابزار تجسم است که با تمام نصب های استاندارد TF ارائه می شود. این به کاربران امکان می دهد مدل ها، پارامترها، ضررها و موارد دیگر را تحت نظر داشته باشند.

Keras در بالای TF ساخته شده است. بنابراین برنامه نویسی در Keras در سطح بالاتری قرار دارد. هزینه آن سفارشی سازی سخت تر کد است. به خوبی شناخته شده است که هنگام کدگذاری در سطح پایین ، سفارشی سازی و تغییر کد بسیار ساده تر است. PyTorch (PT) توسعه یافته و توسط فیس بوک استفاده می شود. این دستگاه جدیدتر از TF توسعه یافته است ، اما جامعه آن به سرعت در حال رشد است. PT پویا است و کد را به روش رویه ای اجرا می کند ، در حالی که در TF ، ابتدا باید کل مدل را طراحی کرده و سپس آن را در یک جلسه اجرا کنید. به همین دلیل ، اشکال زدایی کد در PT بسیار ساده تر است. PT دارای کدهای "pythonic" بیشتری است ، یادگیری آن آسان تر و استفاده از آن برای نمونه سازی سریع آسان تر است. PT و Keras همچنین مستندات خوبی دارند.

 داده های بزرگ

در حال حاضر ، محبوب ترین ابزار برای داده های بزرگ Spark و Hadoop MapReduce هستند. هر دو ابزار مقیاس پذیر ، انعطاف پذیر و مقاوم در برابر خطا هستند. آنها سیستم ذخیره سازی اختصاصی خود را دارند که به آنها اجازه می دهد روی دسته ای از رایانه ها کار کنند. Spark از مجموعه داده های توزیع شده انعطاف پذیر (RDD) استفاده می کند، در حالی که Hadoop از سیستم فایل توزیع شده Hadoop  (HDFS) استفاده می کند.

تفاوت اصلی بین Spark و Hadoop MapReduce این واقعیت است که Spark می تواند در حافظه RAM کار کند، در حالی که Hadoop همیشه روی سیستم فایل می نویسد. Hadoop در موارد حجم زیاد داده و زمانی که نیازی به نتایج فوری نیست، انتخاب خوبی است. در همه موارد دیگر ، Spark احتمالاً انتخاب بهتری است. اگر چه هر دو به زبان جاوا نوشته شده اند ، اما بسیاری از مهندسان کل داده ترجیح می دهند از آنها در ترکیب با پایتون استفاده کنند.

داده کاوی (DM) و تکنیک های یادگیری ماشین (ML)

داده کاوی (DM) با آماده سازی داده های به دست آمده از منابع مختلف اطلاعاتی (مانند پایگاه های داده ، فایل های متنی) و همچنین مدل سازی داده ها با استفاده از تکنیک های مختلف، بسته به هدفی که فرد می خواهد به دست آورد (به عنوان مثال طبقه بندی ، خوشه بندی و...) می باشد. DM از تکنیک های یادگیری ماشین (ML) برای کشف دانش جدید از اطلاعات موجود استفاده می کند. امروزه DM عمدتا در محدوده وسیع تری از علم داده در نظر گرفته می شود که شامل آمار ، تکنیک های کلان داده و تجسم داده ها نیز می شود. آماده سازی داده ها مرحله حیاتی در فرایند تجزیه و تحلیل داده ها است و شامل پیش پردازش داده ها و دستکاری داده ها (نزاع) می باشد.

هدف از پیش پردازش ، تمیز کردن ، یکپارچه سازی ، تغییر و کاهش داده های خام اولیه است تا بتواند برای تجزیه و تحلیل داده ها قابل استفاده باشد، در حالی که نزاع مجموعه داده از پیش پردازش شده را به یک قالب داده تبدیل می کند که می تواند به راحتی توسط الگوریتم های مدل سازی داده ها دستکاری شود.

استفاده از پایتون در حوزه علم داده 

در نظرسنجی منتشر شده در ماه مه 2018 توسط پرتال معتبر KDNuggets ، تحت عنوان "برترین تجزیه و تحلیل ، علم داده ، ابزارهای یادگیری ماشین" ، مشخص شد که تقریبا در 2000 شرکت کننده، پایتون توسط 65.2٪ آن ها استفاده شده است و در مقایسه با  RapidMiner و R که دو رقیب اصلی پایتون هستند رقم بالایی است. در دیدگاه عملی در سه سال گذشته، پایتون به عنوان زبان برنامه نویسی به اولین انتخاب در جامعه علم داده تبدیل شده است و R دومین انتخاب است. محبوبیت پایتون احتمالاً از سهولت استفاده نسبی (حتی برای دانشمندان غیر رایانه) ناشی می شود، اکوسیستم عظیمی که شامل تعدادی کتابخانه برای هر جنبه ای از علم داده و وابستگی آن از طریق بسته بندی NumPy و SciPy به اجرای سریع تعداد زیادی الگوریتم های علمی نوشته شده در C و Fortran است.

سخن پایانی

بعد از مقایسه کتاخانه پایتون در تجزیه و تحلیل داده های بزرگ،برای پیش پردازش و دستکاری داده ها ، استفاده از Pandas را توصیه می کنیم. در زمینه تجسم داده ها، همه چیز چندان روشن نیست و انتخاب کتابخانه تا حد زیادی به پروژه بستگی دارد. Plotly بیشترین قابلیت ها را دارد ، Seaborn بسیار بصری و آسان برای استفاده است ، در حالی که Matplotlib امکانات زیادی برای سفارشی سازی ارائه می دهد. scikit-learn بهترین کتابخانه در زمینه یادگیری ماشین است. ما استفاده از PyTorch یا Keras را برای نمونه سازی سریع و TensorFlow برای پروژه هایی که نیاز به سفارشی سازی زیادی دارند توصیه می کنیم. Hadoop Streaming و PySpark بهترین کتابخانه ها برای استفاده در زمینه داده های بزرگ هستند. همچنین  برای آشنایی، یادگیری بهتر و کاربردی تر به شما آموزش یادگیری ماشین با استفاده از R و پایتون را پیشنهاد می کنم.