Một số công cụ hữu hiệu mà Data Scientists cần biết
Data Science (Khoa học dữ liệu) là một ngành có tốc độ phát triển nhanh, với tốc độ khác với các lĩnh vực khác. Nó sẽ không ngừng phát triển và tiếp tục tiến lên, và bạn sẽ không muốn bị tụt lại phía sau.
Về cơ bản, các kỹ năng cần thiết để trở thành data scientist (kỹ sư khoa học dữ liệu) vẫn như cũ: kỹ năng thống kê, lập trình Python/R, kiến thức SQL hoặc NoSQL, PyTorch/ TensorFlow và trực quan hóa dữ liệu. Tuy nhiên, các công cụ dữ liệu mà họ sử dụng lại liên tục thay đổi. Trong bài viết này, chúng tôi sẽ chia sẻ các công cụ cơ bản tốt nhất dành cho các data scientists học thuật — và còn cho cả các data scientist mới vào nghề và ngay cả những người không phải là lập trình viên đang tìm cách sử dụng các kỹ thuật khoa học dữ liệu vào quy trình làm việc của họ.
1. Các IDEs: Jupyter Notebooks/ PyCharm/ Visual Studio Code
Có một điều cần thiết là ta phải sử dụng đúng IDE (Môi trường phát triển tích hợp) để phát triển dự án của mình. Những công cụ ở trên rất nổi tiếng và mang lại nhiều lợi ích cho các lập trình viên, những người yêu thích khoa học dữ liệu và các lập trình viên không chuyên. Mặc dù các học viện không triển khai được Jupyter Notebooks, các dự án nghiên cứu học thuật đưa ra một số kịch bản tốt nhất để triển khai notebooks nhằm tối ưu hóa việc quản lý chuyển giao kiến thức.
Ngoài Jupyter Notebooks, các công cụ như PyCharm và Visual Studio Code là tiêu chuẩn cho Phát triển Python. PyCharm là một trong những IDE Python phổ biến nhất. Nó tương thích với Linux, macOS và Windows và đi kèm với nhiều mô-đun, gói và công cụ để nâng cao trải nghiệm phát triển Python. PyCharm cũng có các tính năng mã thông minh tuyệt vời. Cuối cùng, cả Pycharm và Visual Studio Code đều cung cấp khả năng tích hợp tuyệt vời với các công cụ Git để kiểm soát phiên bản.
2. Anaconda
Anaconda là một giải pháp tuyệt vời để triển khai môi trường ảo, đặc biệt hữu ích nếu bạn cần sao chép mã của người khác. Điều này không tốt bằng việc sử dụng các containers, nhưng nếu bạn muốn mọi thứ đơn giản thì đây vẫn là một bước đi đúng hướng.
Ví dụ: bạn cố gắng tạo tệp requirement.txt trong đó bạn bao gồm tất cả các packages được sử dụng trong code của bạn. Đồng thời, bạn bắt đầu với một clean slate khi bạn chuẩn bị triển khai mã của người khác. Chỉ mất hai dòng mã để bắt đầu một môi trường ảo với Anaconda và cài đặt tất cả các packages cần thiết từ thư mục yêu cầu. Nếu sau khi làm điều đó, bạn không thể triển khai mã bạn đang làm việc, thì đó thường là lỗi của người khác. Bạn không nên cố gắng xem xem mình sai ở đâu.
Tiến sĩ Soumaya Mauthoor cũng so sánh Anaconda với pipenv để tạo môi trường ảo Python. Và bạn có thể thấy trong bài viết đó, có một lợi thế khi triển khai Anaconda.
3. iRender - GPU Cloud cho việc Đào tạo và Truyền các mô hình Học máy
Có rất nhiều tùy chọn cho học máy như một dịch vụ (MLaaS) để đào tạo các mô hình trên đám mây, chẳng hạn như Amazon SageMaker, Microsoft Azure ML Studio, IBM Watson ML Model Builder và Google Cloud AutoML. Đó đều là những công ty lớn cung cấp MLaaS lâu năm và có nhiều kinh nghiệm.
Tuy nhiên, những dịch vụ đó thường khá khó sử dụng đối với những người mới bắt đầu. Việc tính toán giá cả cũng phức tạp với nhiều chi phí ẩn mà bạn cần các khóa học để giúp bạn hiểu nó hoạt động thế nào, làm sao để không bị mất tiền vô nghĩa.
Tại iRender, chúng tôi cung cấp nhiều GPU cho thuê với RTX3090 hiện đại. Máy chủ từ xa của chúng tôi được Tối ưu hóa cho Khoa học Máy tính, Học máy, Học sâu.
Chúng tôi hỗ trợ tất cả các IDE & Thư viện AI như: TensorFlow, Jupyter, Python, Anaconda, MXNet, PyTorch, Keras, CNTK, Caffe, v.v.
Bạn có thể tham khảo các gói bên dưới được chúng tôi thiết kế riêng cho AI/ Học sâu:
Ngoài ra, tại iRender, chúng tôi còn cung cấp cho bạn nhiều hỗ trợ khác, không chỉ những cấu hình trên.
NVLink khiến nâng cao hiệu suất
Nếu 24GB VRam không đủ cho dự án của bạn, chúng tôi luôn có NVLink để giúp bạn tiếp cận nhiều hơn thế. Bạn có thể đọc bài viết này để biết cách set up NVLink tren máy của chúng tôi.
Công cụ truyền tải miễn phí và tiện lợi
iRender cung cấp một công cụ truyền tệp miễn phí và mạnh mẽ: Gpuhub Sync. Với tốc độ truyền file nhanh chóng, dung lượng dữ liệu lớn và hoàn toàn miễn phí. Bạn có thể chuyển tất cả dữ liệu cần thiết vào công cụ Gpuhub Sync của chúng tôi bất kỳ lúc nào mà không cần kết nối với server. Dữ liệu sẽ được đồng bộ tự động trong ổ Z bên trong server, sẵn sàng cho bạn sử dụng.
Giá cả linh hoạt
Ngoài giá thuê theo giờ, bạn có thể tiết kiệm từ 10% đến 20% với tính năng tự động thuê dài hạn (fixed rental) của chúng tôi. Đối với những ai cần thuê server nhiều hơn một ngày, hoặc có dự án cực lớn, chúng tôi khuyên bạn nên chọn gói thuê theo ngày/ tuần/ tháng. Mức chiết khấu rất hấp dẫn (lên đến 10% đối với gói hàng ngày, 20% đối với gói hàng tuần và tháng) và bạn không phải lo lắng về việc bị tính phí quá mức nếu bạn quên shutdown server.
Dịch vụ chăm sóc hỗ trợ khách hàng 24/7
Người dùng có thể truy cập vào nền tảng trực tuyến dựa trên web của chúng tôi và sử dụng nhiều nodes để kết xuất cùng một lúc. Do đó, với chúng tôi, không quan trọng bạn hiện diện ở đâu – miễn là bạn có kết nối với Internet, bạn có thể truy cập và tận hưởng các dịch vụ kết xuất 24/7 mà chúng tôi cung cấp và nếu bạn gặp bất kỳ vấn đề nào, đội ngũ support của chúng tôi luôn hiện diện 24/7 để hỗ trợ bạn..
Mặc dù nhiều data scientists trong ngành đã sử dụng các công cụ trên, các data scientists hàn lâm có xu hướng bị tụt lại phía sau. Anaconda, Jupyter Notebooks, PyCharm và Visual Studio Code là tất cả các công cụ mã nguồn mở/ miễn phí nên xem xét nếu bạn làm việc trong ngành khoa học dữ liệu.
Cuối cùng, các công cụ này có thể giúp bất kỳ data scientist học thuật hoặc mới làm quen nào tối ưu hóa quy trình làm việc của họ và trở nên phù hợp với các phương pháp hay nhất trong ngành.
Đăng ký tài khoản ngay hôm nay để trải nghiệm dịch vụ của chúng tôi. Hoặc liên hệ với chúng tôi qua Zalo: 0916806116 để được tư vấn và hỗ trợ.
Cảm ơn bạn & Happy Training!
Nguồn: builtin.com
