فراتر از Pandas و Scikit-learn: ۶ کتابخانه ضروری برای دانشمندان داده مدرن

آیا تا به حال هنگام کار با مجموعه داده‌های بزرگ با مشکلاتی مانند سرعت پایین عملکرد یا خطاهای کمبود حافظه (out-of-memory) مواجه شده‌اید؟ این چالش‌ها اغلب محدودیت‌های ابزارهایی مانند Pandas و Scikit-learn را آشکار می‌کنند که برای مدیریت پیچیدگی‌های گردش کار علم داده مدرن طراحی نشده‌اند. با بزرگ‌تر شدن مجموعه داده‌ها و پیچیده‌تر شدن مدیریت آن‌ها، این محدودیت‌ها می‌توانند مانع بهره‌وری و نوآوری شوند.

در طول زمان، علم داده متحول شده و نیازمند ابزارهایی است که مقیاس‌پذیر، خودکار و قادر به پردازش بلادرنگ باشند. کتابخانه‌های سنتی مانند Pandas و Scikit-learn در زمان معرفی خود انقلابی بودند، اما داده‌های مدرن امروزی به راه‌حلی نیاز دارند که بتواند محاسبات توزیع‌شده، اتوماسیون و یکپارچه‌سازی پیشرفته را مدیریت کند. برای ماندن در رقابت، دانشمندان داده به ابزارهایی نیاز دارند که با الزامات پیشرفته هماهنگ باشند.

هدف این وبلاگ برجسته کردن ابزارها و فناوری‌های نوظهوری است که فراتر از قابلیت‌های Pandas و Scikit-learn می‌روند. با کاوش در فناوری‌های جدیدی مانند Dask، RAPIDS، PyCaret و موارد دیگر، خواهیم فهمید که چگونه این پیشرفت‌ها در حال تغییر حوزه علم داده هستند و راه‌حل‌هایی برای مقیاس‌پذیری، اتوماسیون و گردش کار بهینه ارائه می‌دهند.

حوزه علم داده طی دهه گذشته شاهد گسترش سریعی بوده است. با گذشت زمان، مجموعه داده‌ها نیز از نظر حجم، پیچیدگی و تنوع گسترش یافته‌اند. برای مدت طولانی، Pandas و Scikit-learn راه‌حل‌های ترجیحی برای تکنیک‌هایی مانند دستکاری داده‌ها و یادگیری ماشین بوده‌اند. با این حال، با ادامه تکامل فناوری و الزامات صنعت، این کتابخانه‌های مرسوم در تطبیق با نیازهای گردش کار مدرن و پیچیدگی داده‌ها با مشکلاتی مواجه هستند.

۱. محدودیت‌های Pandas

• مشکلات مقیاس‌پذیری
  Pandas برای پردازش تک‌گره و درون‌حافظه‌ای (in-memory) طراحی شده است، که با افزایش حجم مجموعه داده‌ها فراتر از محدودیت‌های RAM سیستم، مشکل‌ساز می‌شود. برای مثال، یک فایل CSV پنجاه گیگابایتی را نمی‌توان با استفاده از Pandas روی دستگاهی با ۱۶ گیگابایت RAM پردازش کرد. این محدودیت دانشمندان داده را مجبور می‌کند یا مجموعه داده‌های خود را کوچک‌سازی (downsample) کنند، که کیفیت تحلیل را به خطر می‌اندازد، یا به چارچوب‌های مقیاس‌پذیرتر روی آورند.
• گلوگاه‌های عملکردی
  Pandas با استفاده از محاسبات تک‌رشته‌ای (single-threaded) عمل می‌کند، که آن را برای عملیات روی مجموعه داده‌های بزرگ ذاتاً کندتر می‌سازد. وظایفی مانند الحاق (join) دیتافریم‌های بزرگ یا اعمال توابع پیچیده به صورت ردیف به ردیف می‌تواند منجر به تأخیرهای قابل توجهی شود. به عنوان مثال، عملیات تجمیع داده‌ها بر روی یک مجموعه داده با ده‌ها میلیون ردیف می‌تواند ساعت‌ها طول بکشد، در حالی که ابزارهای مدرن طراحی‌شده برای محاسبات موازی می‌توانند نتایج مشابهی را در عرض چند دقیقه به دست آورند.
• گسستگی در گردش کار
  اگرچه Pandas بسیار سازگار است، اما فاقد پشتیبانی بومی برای محاسبات توزیع‌شده است. برای مقیاس‌بندی عملیات، کاربران اغلب به ابزارهای دیگری مانند Dask متوسل می‌شوند که API (رابط برنامه‌نویسی کاربردی) Pandas را تقلید می‌کند اما روی سیستم‌های توزیع‌شده کار می‌کند. این گردش کار گسسته، به ویژه برای تیم‌هایی که نیاز به حفظ سازگاری بین ابزارها دارند، پیچیدگی می‌افزاید.
• مستعد خطا با مجموعه داده‌های بزرگ
  مدیریت مجموعه داده‌های بزرگ در Pandas به دلیل محدودیت‌های حافظه می‌تواند مستعد خطا باشد. عملیات رایج مانند فیلتر کردن یا تبدیل‌ها می‌تواند منجر به خطاهای حافظه شود یا به اشکال‌زدایی قابل توجهی برای مدیریت مؤثر تکه‌های داده نیاز داشته باشد.

۲. چالش‌های Scikit-learn

• مقیاس‌پذیری برای داده‌های بزرگ (Big Data)
  Scikit-learn برای مجموعه داده‌های کوچک تا متوسط کارآمد است اما با داده‌هایی که از حافظه سیستم فراتر می‌روند، دچار مشکل می‌شود. وظایف یادگیری ماشین، مانند آموزش مدل‌های گرادیان بوستینگ یا انجام بهینه‌سازی ابرپارامترها، به الگوریتم‌هایی با حافظه کارآمد نیاز دارند که Scikit-learn به طور بومی از آنها پشتیبانی نمی‌کند.
• تنظیم دستی ابرپارامترها
  در حالی که Scikit-learn انعطاف‌پذیری در ساخت مدل ارائه می‌دهد، فاقد ویژگی‌های اتوماسیون قوی است. به عنوان مثال، بهینه‌سازی ابرپارامترها اغلب شامل تلاش دستی با GridSearchCV یا RandomizedSearchCV است که می‌تواند برای مجموعه داده‌های بزرگ زمان‌بر باشد. ابزارهای خودکار مانند PyCaret یا H2O.ai برای چنین وظایفی مناسب‌تر هستند و تکرارهای سریع‌تری را امکان‌پذیر می‌سازند.
• پشتیبانی محدود برای کاربردهای بلادرنگ
  کاربردهای مدرن، مانند تشخیص تقلب و توصیه‌های شخصی‌سازی‌شده، به مدل‌هایی نیاز دارند که بتوانند در زمان واقعی به‌روز شوند. رویکرد پردازش دسته‌ای (batch-processing) Scikit-learn برای این سناریوهای پویا نامناسب است و کاربران را مجبور می‌کند به دنبال جایگزین‌هایی مانند TensorFlow یا PyTorch باشند.
• ادغام با سیستم‌های توزیع‌شده
  Scikit-learn به طور بومی با چارچوب‌های کلان‌داده مانند Spark یا Dask ادغام نمی‌شود. این عدم یکپارچگی یکپارچه به این معنی است که تلاش مهندسی بیشتری برای پل زدن بین گردش کار یادگیری ماشین و پلتفرم‌های کلان‌داده مورد نیاز است که باعث کاهش بهره‌وری کلی می‌شود.

۳. نیازهای نوظهور در علم داده

تکامل علم داده توسط چندین روند هدایت می‌شود که هر کدام نشان می‌دهند چرا ابزارهای سنتی کوتاهی می‌کنند:

• رشد سریع داده‌ها
  حجم داده‌ها در نتیجه معرفی دستگاه‌های اینترنت اشیاء (IoT)، وب‌اسکرپینگ و آرشیو داده‌ها از برنامه‌ها به طور قابل توجهی افزایش یافته است. اکنون ابزارهایی برای مدیریت پتابایت‌ها داده ساختاریافته و بدون ساختار مورد نیاز است، وظیفه‌ای که Pandas و Scikit-learn برای انجام کارآمد آن طراحی نشده‌اند.
• تقاضا برای بینش‌های بلادرنگ
  برای اتخاذ تصمیمات حیاتی، تحلیل‌های بلادرنگ در صنایع متعددی از جمله مالی و تجارت الکترونیک ضروری است. به عنوان مثال، یک سیستم تشخیص تقلب باید تراکنش‌های مشکوک را فوراً شناسایی کند. این تقاضا را نمی‌توان با ابزارهای مرسوم که به پردازش دسته‌ای وابسته هستند، برآورده کرد.
• پیچیدگی در خطوط لوله یادگیری ماشین (Pipelines)
  خطوط لوله یادگیری ماشین امروزه شامل پیش‌پردازش، مهندسی ویژگی، آموزش مدل و استقرار است. ادغام این مراحل در یک گردش کار یکپارچه با Pandas و Scikit-learn چالش‌برانگیز است. ابزارهای نوظهور اکنون راه‌حل‌های سرتاسری (end-to-end) ارائه می‌دهند که این فرآیندها را ساده می‌کنند.
• محاسبات توزیع‌شده و ابری
  مقیاس‌پذیری در بحبوحه گذار به معماری‌های توزیع‌شده و محاسبات ابری به عنصری ضروری تبدیل شده است. ابزارها باید به طور مؤثر از CPUهای چند هسته‌ای و GPUها استفاده کنند. به عنوان مثال، Dask قابلیت‌های Pandas را برای سیستم‌های توزیع‌شده افزایش می‌دهد، در حالی که RAPIDS محاسبات را با استفاده از GPUها تسریع می‌کند.
• تکرارپذیری و همکاری
  ابزارهایی که تبادل بی‌دردسر آزمایش‌ها و نتایج را تسهیل می‌کنند، در محیط‌های مشارکتی ضروری هستند. Scikit-learn و Pandas ویژگی‌های داخلی برای ردیابی و تکرار آزمایش‌ها ندارند، در حالی که کتابخانه‌هایی مانند MLFlow و Weights & Biases در حال پاسخگویی به این نیازها هستند.

یک شرکت تجارت الکترونیک را در نظر بگیرید که رفتار مشتری را با استفاده از مجموعه داده‌ای شامل ۵۰۰ میلیون تراکنش تحلیل می‌کند. با Pandas، پردازش چنین مجموعه داده‌ای ممکن است به کوچک‌سازی قابل توجه یا تقسیم فایل به تکه‌ها نیاز داشته باشد، که خطر خطا را افزایش داده و گردش کار را کند می‌کند. به طور مشابه، ساخت یک مدل یادگیری ماشین برای پیش‌بینی ریزش مشتری با استفاده از Scikit-learn به مهندسی ویژگی دستی و مدیریت دقیق حافظه نیاز دارد. در مقابل، ابزارهای مدرن مانند Dask و PyCaret می‌توانند این وظایف را ساده کرده و نتایج سریع‌تری را با تلاش کمتر ارائه دهند.

با آشکارتر شدن محدودیت‌های کتابخانه‌های سنتی مانند Pandas و Scikit-learn، نسل جدیدی از ابزارها و فناوری‌ها برای پر کردن این شکاف وارد میدان شده‌اند. این ابزارها برای پرداختن به مشکلاتی مانند مقیاس‌پذیری، عملکرد و کارایی گردش کار طراحی شده‌اند و در عین حال ویژگی‌های قدرتمندی را برای علم داده مدرن آینده ارائه می‌دهند.

۱. اتوماسیون و گردش کار ساده‌شده

الف) PyCaret

PyCaret یک کتابخانه یادگیری ماشین کم‌کد (low-code) و منبع باز در پایتون است که هدف آن خودکارسازی گردش کار یادگیری ماشین است. PyCaret از پیش‌پردازش داده‌ها تا استقرار مدل، گردش کار سرتاسری را در چند خط کد ساده می‌کند. این کتابخانه با Scikit-learn ادغام می‌شود، اما با ارائه اتوماسیون پیشرفته و رابط کاربری ساده‌شده، فراتر از آن می‌رود. این کتابخانه برای دانشمندان داده‌ای که می‌خواهند به سرعت مدل‌ها را بسازند و مقایسه کنند، ایده‌آل است و زمان لازم برای بهینه‌سازی ابرپارامترها، مهندسی ویژگی و انتخاب مدل را به طور قابل توجهی کاهش می‌دهد.

• ویژگی‌های کلیدی: پیش‌پردازش خودکار، مقایسه مدل، بهینه‌سازی ابرپارامترها و استقرار آسان.
• مزایا: بهره‌وری را با کاهش کد نویسی تکراری افزایش می‌دهد؛ ایده‌آل برای نمونه‌سازی سریع و مقایسه مدل‌ها.

ب) MLflow

MLflow یک پلتفرم منبع باز برای مدیریت چرخه عمر یادگیری ماشین، شامل آزمایش، تکرارپذیری، استقرار و یک رجیستری مدل مرکزی است. MLflow با اجازه دادن به کاربران برای ردیابی پارامترها، کد، داده‌ها و نتایج برای هر اجرا، تکرارپذیری را تضمین می‌کند. این پلتفرم با کتابخانه‌های یادگیری ماشین مختلف (از جمله Scikit-learn، TensorFlow، PyTorch) کار می‌کند و آن را برای یک اکوسیستم متنوع ایده‌آل می‌سازد. MLflow بر خلاف ابزارهای سنتی که فاقد ردیابی قوی هستند، یک راه‌حل متمرکز برای همکاری تیمی و مدیریت پروژه ارائه می‌دهد.

• ویژگی‌های کلیدی: ردیابی آزمایش، بسته‌بندی کد، استقرار مدل و رجیستری مدل.
• مزایا: تکرارپذیری را بهبود می‌بخشد، همکاری را تسهیل می‌کند و استقرار مدل را ساده می‌سازد.

۲. پردازش داده‌های مقیاس‌پذیر

الف) Dask

Dask یک کتابخانه محاسبات موازی انعطاف‌پذیر برای پایتون است که برای مقیاس‌بندی گردش کارهای موجود پایتون، به ویژه آنهایی که بر پایه NumPy، Pandas و Scikit-learn ساخته شده‌اند، طراحی شده است. Dask با تقسیم مجموعه داده‌های بزرگ به تکه‌های کوچک‌تر و قابل مدیریت (که به عنوان دیتافریم‌های Dask شناخته می‌شوند) که می‌توانند به صورت موازی در چندین هسته یا حتی در یک خوشه پردازش شوند، این کار را انجام می‌دهد. Dask به طور یکپارچه با APIهای Pandas و NumPy ادغام می‌شود و انتقال به محاسبات مقیاس‌پذیر را برای دانشمندان داده آسان می‌کند.

به عنوان مثال، یک تحلیلگر داده که روی یک مجموعه داده ۱۰۰ گیگابایتی کار می‌کند، می‌تواند از Dask DataFrames برای انجام عملیاتی مانند فیلتر کردن، تجمیع و الحاق بدون بارگذاری کل مجموعه داده در حافظه استفاده کند. زمان‌بند Dask (Dask scheduler) اجرای این وظایف را در منابع موجود بهینه می‌کند.

• ویژگی‌های کلیدی: مقیاس‌بندی موازی Pandas و NumPy، زمان‌بندهای منعطف برای محیط‌های مختلف (تک‌ماشین، خوشه‌ها)، API آشنا.
• مزایا: پردازش مجموعه داده‌های بزرگتر از حافظه را امکان‌پذیر می‌کند؛ عملکرد را از طریق موازی‌سازی بهبود می‌بخشد؛ به حداقل تغییرات کد نسبت به گردش کارهای مبتنی بر Pandas نیاز دارد.

ب) RAPIDS

RAPIDS مجموعه‌ای از کتابخانه‌های نرم‌افزاری منبع باز و APIها است که به شما امکان می‌دهد خطوط لوله علم داده و تحلیل‌ها را به طور کامل بر روی GPUها اجرا کنید. RAPIDS که توسط NVIDIA توسعه یافته است، از CUDA برای محاسبات با عملکرد بالا استفاده می‌کند و می‌تواند سرعت پردازش داده‌ها و آموزش یادگیری ماشین را به طور چشمگیری افزایش دهد. مؤلفه اصلی آن، cuDF، یک کتابخانه دیتافریم مبتنی بر GPU است که API مشابه Pandas را ارائه می‌دهد، در حالی که cuML الگوریتم‌های یادگیری ماشین شتاب‌دهی‌شده با GPU را ارائه می‌دهد که با API Scikit-learn سازگار هستند.

• ویژگی‌های کلیدی: پردازش داده شتاب‌دهی‌شده با GPU (cuDF)، یادگیری ماشین شتاب‌دهی‌شده با GPU (cuML)، ادغام با Dask برای مقیاس‌پذیری چند GPU و چند گره.
• مزایا: سرعت‌بخشی قابل توجه برای دستکاری داده‌ها و آموزش مدل؛ امکان تحلیل مجموعه داده‌های بزرگتر در زمان کمتر؛ APIهای آشنا برای کاربران Pandas و Scikit-learn.