数据科学产业中哪些架构最热门？本文为你盘点了 5 款！

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

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