データサイエンスのためのトップ10のPythonフレームワーク

Pythonは近年、データサイエンスの用途に最適なツールの1つとして人気を博しています。Pythonは、このエコシステムへの参入を容易にするために、さまざまな形でサポートを提供する広大なコミュニティに支えられています。私たちのサイトでは、素晴らしいリソースを確認することができます。まずは、Pythonの注目すべきデータサイエンスフレームワークのいくつかを見てみましょう。

データサイエンスとは何か？

データサイエンスは大きな分野であり、データ探索、機械学習、可視化、統計分析、NLP技術、または深層学習を行うためのツールは常に進化しています。現在では、あらゆるニーズに対応できる多種多様なツールが存在します。

データサイエンスとは、反復的なアプローチを用いて生データから洞察を引き出し、実用的な知識に変えていくプロセスです。データサイエンティストは、このプロセスをより効率的にすることに注力しており、そのためには、このタスクに必要なツールの全範囲を知ることが必要です。

データサイエンスフレームワークとは？

データサイエンスフレームワークは、データマイニング機能を提供するライブラリの集合体です。つまり、データを探索し、クリーンアップして、データ処理や機械学習タスクに使用できるより有用な形式に変換するためのメソッドです。このプロセスでは、データから洞察を得るためのビジュアライゼーションを構築します。

機械学習とデータサイエンスにPythonを使う理由

Pythonは、データサイエンティストにとって一般的なプログラミング言語です。統計モデルや定量分析ツールのプロトタイプを迅速に作成することができます。

Pythonには大規模なデータサイエンスコミュニティがあり、これがPythonが今日最も著名な言語の1つと考えられている理由の1つです。さまざまなライブラリが、ビッグデータセットに対するデータ解析や機械学習の実行を支援します。Pythonのライブラリの多様性は、仕事に適したツールを使うことができるため、データサイエンスに最適な環境と言えます。

トップ10のデータサイエンスフレームワーク

ここでは、Python向けのトップ10データサイエンスフレームワークを紹介します。このリストは、実践しているデータサイエンティストの知見や経験、そして読者からのフィードバックに基づいています。

1. Tensorflow と Keras

Tensorflowは、Pythonをベースにした強力な機械学習フレームワークです。単純な計算から複雑なニューラルネットワークの構築まで、あらゆることができます。Googleが支援しており、2007年から存在していますが、2015年にオープンソース化されました。2017年には、TensorflowはKerasというアドオンパッケージをリリースし、ディープラーニングモデルを作成するためのハイレベルAPIやビルディングブロック（Matlabに似ている）を提供しています。

2. Numpy

Numpyライブラリは、Python言語の上に構築された効率的な数値演算を提供するパッケージです。行列操作や他の数値計算に非常に適しています。TensorflowやTheanoなどの他のフレームワークと組み合わせて使用することも、単体で使用することもできます。

3. Pandas

Pandasは、Python用の高水準のデータ構造と分析ツールを提供するパッケージです。CSVやエクセルファイルの読み込み、データの操作、グラフやチャートを使った可視化などに使用できます。pandasのコアコンセプトは、データで行うことはすべてSeries（1次元配列）またはDataFrame（2次元配列）の中で起こるということです。PandasはDataFrameを非常に簡単に扱えるようにします。

4. Matplotlib

Matplotlibは、データを可視化するためのPythonライブラリです。RやMatlabと同じようなグラフを作成できるように、科学データや数値データのための最も使用されているデータ可視化ライブラリのいくつかをPythonで提供しています。また、Qt、WXなど、さまざまなバックエンドからビジュアライゼーションを選択することができます。

機械学習を行う場合、データを視覚化して、外れ値やその他の疑わしい値が存在するかどうかを確認することは有益です。Matplotlibは最も広く使われているPythonグラフライブラリですが、BokehやSeabornのような代替品では、より高度な可視化を提供するものもあります。

5. Scikit-learn

Scikit-learnは、SciPyの上に構築された機械学習用のPythonモジュールのコレクションである。分類、回帰、クラスタリングなど、多くの標準的な機械学習アルゴリズムを提供します。また、パイプライン（モデルを形成するために接続された変換器と推定器からなる一連のステップ）もサポートしています。

6. SpaCy

SpaCyは、Pythonの優れた自然言語処理（NLP）ライブラリです。単語、文、またはテキスト全体の意味を計算するためにテキストを処理するツールとモデルを提供しています。また、SpaCyの使いやすいAPIを使用して、自然言語を簡単にトークン化および解析することができます。

7. Natural Language Toolkit (自然言語ツールキット)

NLTK

NLTKは、自然言語を処理するためのPythonモジュールの別のコレクションです。品詞タグ付け、構文木の解析、固有表現認識、分類などの機能があります。また、単語、文、またはテキスト全体の意味を計算するためにテキストを処理するために使用することができます。

8. Theano

Theanoは、多次元配列を含む数学的表現を効率的に定義、最適化、評価するためのPythonライブラリです。その結果、計算負荷の高い計算を行う機械学習アプリケーションで使用することができます。

9. Pytorch

Torchをベースにした機械学習フレームワークであるPytorchは、ディープラーニングモデルを作成するための高レベルAPIとビルディングブロックを提供します。最大限の柔軟性を提供し、Pythonコードを使用してデータを定義、ロード、変換、操作する機能があります。Pytorchは、Theanoに追加して構築されています。

10. Caffe/Caffe2

Caffeは、速度とモジュール性を念頭に置いて作成された機械学習/ディープラーニングフレームワークです。caffe2は、軽量でモジュール性があり、スケーラブルなライブラリで、ニューラルネットワークなどの機械知能アルゴリズムの高速プロトタイピングのための使いやすく拡張可能なビルディングブロックを提供するように設計されています。また、Caffe/Caffe2は、機械視覚、音声およびオーディオ処理、強化学習に使用することができます。

正しいフレームワークを選ぶには？

機械学習用のフレームワークは多く存在します。しかし、その機能、制約、使用例を学ばずに適切なフレームワークを選ぶのは難しいです。フレームワークを選ぶ際に考慮すべきいくつかの要素は以下の通りです。

使いやすさ

良いライブラリは、画像やテキストなど、データセットを簡単に始めることができるべきです。効率的にメモリ内にデータをロードおよび保存できる必要があります。

ハードウェアデプロイメント

一部のフレームワークは、ハードウェアプロイメントを対象としており、GPUやTPUなどを使用してモデルを高速化する方法を提供する場合があります。

多言語対応

多くのライブラリはPython、R、Scala 、C++などをサポートしていますが、一部のモジュールは1つまたは2つの言語に制限されています。スタートアップ向けのプロトタイプを構築する研究を行いたい場合は、多言語対応を検討してください。

柔軟性

一部のフレームワークはより硬直化されており、モデルを構築するためにあらかじめ定義されたアーキテクチャを使用することを強制します。ただし、フレームワークの現在の機能を超えて拡張したい場合は、モデルを定義する能力が重要です。

エコシステムサポート

優れたライブラリには、オンラインで利用可能なドキュメント、チュートリアル、例、Stack Overflowの質問などがあるべきです。これにより、迅速かつ効率的に開始できます。

データサイエンティストはどのようなツールを使用しているのか？

上記のフレームワークに加えて、データサイエンティストはさまざまなタスクにいくつかのツールを使用します。この段落では、データサイエンティストが主に使用するいくつかのツールを紹介します。

アナコンダ

アナコンダは、NumPy、SciPy、Pandas、Scikit-Learn、Jupyter Notebookなどのデータサイエンティスト向けの人気のあるパッケージを含むオープンソースのデータサイエンスプラットフォームです。各ツールを手動でインストールするよりも、データ分析用のワークステーションを設定する方法がはるかに簡単です。アナコンダは、公式のAnacondaインストーラーを使用してインストールでき、Linux、Windows、Mac OS Xで利用できます。この環境は、pandasを使用してデータを解析したり、Flaskを使用してウェブアプリケーションを構築するために使用できます。

ジュピターノートブック

Jupiterは、データサイエンティスト、開発者、学生、それからデータの分析、変換、可視化に興味のある人々のためのインタラクティブなコンピューティング体験を提供します。非常に柔軟なアプリケーションであり、データ分析と探索のためのノートブックを作成できます。これらのノートブックは他の人と共有でき、インタラクティブな作業に適した環境を提供します。

IPythonノートブック

データサイエンティスト向けの別のインタラクティブなコンピューティングプログラムは、IPython Notebookです。iPythonと呼ばれるアプリケーションへのWebベースのインターフェースを提供します。これを使用して、マークダウンセルを含むノートブックを作成できます。これらは、テキストやマルチメディアで装飾されたHTMLドキュメントに変換されます。これらのノートブックは、コードとプロセスを他の人と共有する簡単な方法を提供します。

よくある質問

データサイエンスプロジェクトはアウトソースできますか？

はい、データサイエンスの企業にアウトソースすることができます。プロジェクトにお手伝いが必要な場合は、お気軽にお問い合わせください。

Python以外のどの言語がデータサイエンスに人気ですか？

Rがデータサイエンティストがデータサイエンスプロジェクトに使用する別の言語の例として挙げられます。また、JuliaやScalaもデータサイエンスアプリケーションの構築に使用されます。

Pythonはデータサイエンスだけに使用されますか？

いいえ、Pythonは機械学習、ウェブ開発（Django）、ウェブアプリケーション（Flask）、アプリ開発、データサイエンスプロジェクト、科学計算などに使用されます。

SQLはデータサイエンスのフレームワークですか？

いいえ、SQLはデータサイエンスのフレームワークではありません。これは、リレーショナルデータベース上の構造化されたクエリのためのデータベースクエリ言語です。では、ビッグデータ分析のための最高のPythonフレームワークは何でしょうか？

まとめ

機械学習プロジェクトに適したフレームワークを選ぶのは難しいことがあります。ライブラリを選ぶ際には、使いやすさ、ハードウェアの展開、多言語対応、柔軟性、エコシステムのサポートなどの要素を考慮してください。また、決定する前にいくつかの人気のあるフレームワークを試してみることもお勧めします。頑張ってください！