اقرأ في هذا المقال
نضج مجال علم البيانات بشكل كبير في العقد الماضي، ومع ذلك غالبًا ما تكافح الفرق لتطبيق منهجية مناسبة لعلوم البيانات وإطار عمل تعاوني قائم على الفريق.
ما المقصود بإطارات علم البيانات
الإطار في مصطلحات البرامج عبارة عن مجموعة من مكونات البرامج الفردية المتوفرة في شكل رمز وهي جاهزة للتشغيل ويمكن تشغيلها بشكل مستقل أو معًا لتحقيق مهمة معقدة على أي جهاز، والجزء المهم جاهز للتشغيل.
في علم البيانات إطار عمل البرمجة هو برنامج تم تطويره بالفعل ويتضمن وظائف قابلة لإعادة الاستخدام بحيث يمكنك إنشاء مشاريعك بسهولة وسرعة وهذا هو السبب في أنّه من العملي استخدام إطار عمل، وتعني الحلول التي تركز على إطار العمل أنّ علماء البيانات لا يحتاجون دائمًا إلى خبرة واسعة في لغات البرمجة والبرمجة، ويمكنهم بدلاً من ذلك استخدام خبراتهم في حل المشكلات الأكبر المطروحة.
أنواع إطارات علم البيانات
1. نظام TensorFlow
- إنّ (TensorFlow) عبارة عن نظام أساسي لتعلم لغة الآلة شامل يتميز بإطار عمل شامل ومرن من الأدوات والمكتبات جنبًا إلى جنب مع موارد المجتمع، ممّا يساعد على إنشاء تطبيقات مدعومة من “التعلم الآلي” بسهولة.
- كما أنّه يجعل من السهل دمج البيانات مثل إدخال جداول (SQL) والرسوم البيانية والصور كلها معًا.
- تم إنشاء (TensorFlow) لأول مرة بواسطة (Google Brain Team) وما زال مفتوح المصدر.
- (TensorFlow) من (Google) هو نظام متعدد الاستخدامات مفتوح المصدر يُستخدم لبناء نماذج التعلم الآلي والتعلم العميق لحلول السحابة والجوال والويب وسطح المكتب.
- يُعتبر أحد أفضل الأطر لعلوم البيانات وقد تم استخدامه بشكل كبير من قبل بعض الشركات العملاقة الأكثر نجاحًا من مختلف الصناعات مثل: (Airbus) و(Intel) و(Twitter) و(Coca-Cola) و(eBay) و(Snapchat) و(PayPal) وغيرها الكثير.
- يمكن أيضًا للعديد من الشركات الصغيرة أو المتوسطة الاستفادة بشكل كبير من (TensorFlow) نظرًا لمرونته وسهولة استخدامه.
- يمكنك إدخال العديد من البيانات بسهولة تامة على سبيل المثال، الصور والرسوم البيانية إلى (SQL) وبسبب الخلفية (C) و(++C) يعمل (TensorFlow) بسرعة كبيرة.
- يستخدم علماء بيانات (Airbnb) إطار العمل لإنشاء نماذج التعلم العميق لتصنيف صور القائمة بشكل فعال لأنها المفتاح لاختيار المكان المناسب للبقاء، ولقد ساعد الشركة على إنشاء حل من شأنه تصنيف النوع لزيادة تجربة المستخدم والتأكد من المعلومات التي قدمها.
- كما يستخدم (TensorFlow) للتنبؤ بالطلب على السلع وحساب الأشخاص والعديد من المشاريع الأخرى المختلفة التي يمكن أن يكون لها تأثير كبير على الأعمال.
ملاحظة:“SQL” هي اختصار لـ “Structured Query Language”.
2. مكتبة Scikit-Learn
- إنّ (Scikit-Learn) هي مكتبة مجانية المصدر لممارسة لغة الآلة لاستعمالها في لغة برمجة (Python) وتتميز بخوارزميات التنويع والضم والتراجع المتنوعة.
- إنّه مصمم للتعامل مع المكتبات العددية والعلمية مثل: (NumPy) و(SciPy) وكلاهما تم تطويره واعتماده في (Python).
3. مكتبة كراس Keras
- تُعتبر (Keras) هي مكتبة (software) مجانية المصدر معروفة تمتلك القدرة على التشغيل أعلى مكتبات أخرى.
- مع وجود الكثير من البيانات يمكن المشاركة في التعلم العميق والذكاء الاصطناعي عبر هذا الإطار.
- من السهل استخدام أطر التعلم العميق مماّ يسهل عليك تجربة أفكار مختلفة لعلوم البيانات.
4. مكتبة الباندا Pandas
توفر لغة معالجة البيانات وتحليلها المكتوبة بلغة (python) هياكل بيانات وعمليات لمعالجة الجداول والسلسلة الزمنية المستندة إلى (NumPy)، كما يتم استخدامها لتطبيع البيانات غير المكتملة والفوضوية مع ميزات تشكيل مجموعات البيانات وتقطيعها ودمجها.
تعد (Pandas) مثالية لإعداد البيانات والجدال والتعامل مع البيانات الفوضوية وغير المهيكلة وغير المسماة وتستخدم (Pandas) في قطاعات مختلفة، من المالية والإحصاءات والهندسة وتحليلات الويب إلى علم الأعصاب والتسويق وغير ذلك الكثير.
5. مكتبة Spark MLib
مكتبة ذات دعم مكثف لـ (Java) و(Scala) و(Python) و(R)، ويمكن استخدام هذا الإطار على (Hadoop) و(Apache Mesos) و(Kubernetes) عبر الخدمات السحابية التي تتعامل مع مصادر بيانات متعددة.
6. مكتبة PyTorch
- إنّ (PyTorch) إطارًا مطورًا على (Facebook)، وهو إطار عمل خاص بالذكاء الاصطناعي للتعلم الكثير.
- تسمح مكتبة (PyTorch) بالتحديثات الديناميكية للرسوم البيانية ممّا يسمح بتغييرات سريعة في البنية.
- يعد (PyTorch) أحد أفضل أطر التعلم الآلي التي يمكنك العثور عليها لمشاريع علوم البيانات.
- (PyTorch) سهل الاستعمال بسبب الرسوم البيانية الحسابية الديناميكية (Dynamic arithmetic graphs) وبساطة (API) والكفاءة.
ملاحظة:“API” هي اختصار لـ “Application Programming Interface”.
7. مكتبة Matplotlib
- استنادًا إلى (MATLAB) تُعد (Matplotlib) مكتبة إعداد لبايثون ومع دعم واسع النطاق للتصور الغني والمخططات الديناميكية.
- إنّه امتداد رقمي لمكتبة (Numpy) لإنشاء الرسوم البيانية.
- تساعدك مكتبة التصور الافتراضية في كل مشروع لعلوم البيانات في (Python) و(Matplotlib) على تكوين تصورات تفاعلية بما في ذلك الرسوم البيانية، و(Dplots) و(scatterplots) ورسومات الصور والمخططات الشريطية وغيرها الكثير
8. مكتبة نومبي NumPy
تُعد (NumPy) مكتبة مفتوحة المصدر تجلب القوة الحسابية للغة (C) إلى (Python)، مع هياكل بيانات قوية لتطبيقات تحليل الأرقام، مثل: الحوسبة الكمية والحوسبة الإحصائية ومعالجة الإشارات ومعالجة الصور والرسوم البيانية والشبكات وعمليات علم الفلك وعلم النفس المعرفي وأكثر.
9. مكتبة Seaborn
مكتبة (Python) مفتوحة المصدر و(Seaborn) عبارة عن حزمة مرئيات مبنية على (Matplotlib)، كما يمكن العمل مع واجهات عالية المستوى لإنتاج رسوم بيانية إحصائية غنية وجذابة.
10. مكتبة ثيانو Theano
- على غرار (NumPy)، فإنّّ (Theano) مخصص للحساب العددي وهو الأفضل في معالجة التعبيرات الرياضية وتقييمها.
- يضمن (Theano) أن يتم التعبير عن العمليات الحسابية بكفاءة سواء على معمارية وحدة المعالجة المركزية أو وحدة معالجة الرسومات.
11. مكتبة Scikit-Learn
تم إنشاء (Scikit-Learn) بواسطة (David Cournapeau) في عام (2007م)، وهي الآن مكتبة (Python) التي يمكن اعتمادها لإنشاء مشاريع علوم بيانات متميزة، ويتضمن الكثير من أدوات التعلم الآلي لاستخراج وتحليل البيانات.
المبادئ الرئيسية لعمل إطارات علم البيانات
1- نهج الإنتاج
- غالبًا لا يوفر النموذج المنفرد قيمة مستدامة.
- بدلاً من ذلك تحتاج المؤسسات غالبًا إلى نظام منتج مستدام يقدم نتائج نموذجية على مدى فترة زمنية أطول.
- وهذا يستلزم منهجية قوية لعلوم البيانات تتوسع إلى ما هو أبعد من مجرد تطوير النموذج وإلى عمليات التعلم الآلي.
2- نهج الفريق
أصبح علم البيانات على نحو متزايد ممارسة جماعية، حيث يوجد في العديد من المشاريع فريق متنوع يتكون من أدوار جماعية متعددة، وبالتالي تحتاج الفرق إلى الاستفادة من نهج حديث قائم على الفريق لتنسيق العمل.
3- النهج الذكي
علم البيانات هو عملية تكرارية للغاية ولا سيما بمجرد أن تمتد إلى العالم الحقيقي مع ظروف السوق المتغيرة في الوقت الفعلي والتحولات التكنولوجية واحتياجات العمل المتطورة باستمرار، كما لن تعمل عمليات التخطيط المسبق الطويلة وغير المرنة، وبدلاً من ذلك يؤدي هذا إلى ظهور نهج ذكي.
