14 mest anvendte Datavidenskabelige værktøjer til 2019-væsentlige Datavidenskabelige ingredienser

en dataforsker er ansvarlig for at udtrække, manipulere, forbehandling og generere forudsigelser ud af data. For at gøre det kræver han forskellige statistiske værktøjer og programmeringssprog. I denne artikel deler vi nogle af de Datavidenskabelige værktøjer, som dataforskere bruger til at udføre deres dataoperationer. Vi vil forstå nøglefunktionerne i værktøjerne, de fordele, de giver, og sammenligning af forskellige datavidenskabelige værktøjer.

du skal tjekke – top færdigheder til at øge Data Science karriere

Introduktion til datalogi

datalogi er opstået som et af de mest populære områder i det 21.århundrede. Virksomheder ansætter dataforskere for at hjælpe dem med at få indsigt i markedet og forbedre deres produkter. Dataforskere arbejder som beslutningstagere og er stort set ansvarlige for at analysere og håndtere en stor mængde ustrukturerede og strukturerede data. For at gøre det kræver han forskellige værktøjer og programmeringssprog for Datalogi at reparere dagen på den måde, han ønsker. Vi vil gennemgå nogle af disse datavidenskabelige værktøjer, der bruges til at analysere og generere forudsigelser.

Top Datavidenskabsværktøjer

her er listen over 14 bedste datavidenskabsværktøjer, som de fleste dataforskere brugte.

SAS

det er et af de datavidenskabelige værktøjer, der er specielt designet til statistiske operationer. SAS er et proprietært program med lukket kilde, der bruges af store organisationer til at analysere data. SAS bruger Base SAS programmeringssprog, som til udførelse af statistisk modellering. Det bruges i vid udstrækning af fagfolk og virksomheder, der arbejder med pålidelige kommercielle programmer. SAS tilbyder adskillige statistiske biblioteker og værktøjer, som du som dataforsker kan bruge til at modellere og organisere deres data. Mens SAS er meget pålidelig og har stærk støtte fra virksomheden, er det meget dyrt og bruges kun af større industrier. SAS blegner også i sammenligning med nogle af de mere moderne værktøjer, der er open source. Desuden er der flere biblioteker og pakker i SAS, der ikke er tilgængelige i basispakken og kan kræve en dyr opgradering.

Apache Spark

Apache Spark or simply Spark er en allmægtig analysemotor, og det er det mest anvendte Datavidenskabsværktøj. Spark er specielt designet til at håndtere batchbehandling og Streambehandling. Den leveres med mange API ‘ er, der letter dataforskere til at gøre gentagen adgang til data til maskinindlæring, opbevaring i kvm osv. Det er en forbedring i forhold til Hadoop og kan udføre 100 gange hurtigere end MapReduce. Spark har mange Machine Learning API ‘ er, der kan hjælpe dataforskere med at lave stærke forudsigelser med de givne data.

Spark klarer sig bedre end andre Big Data platforme i sin evne til at håndtere streaming data. Dette betyder, at Spark kan behandle realtidsdata sammenlignet med andre analytiske værktøjer, der kun behandler Historiske data i batches. Spark tilbyder forskellige API ‘ er, der er programmerbare i Python, Java og R. Men den mest kraftfulde forbindelse af Spark er med Scala programmeringssprog, der er baseret på Java Virtual Machine og er cross-platform i naturen.

Spark er yderst effektiv i klyngestyring, hvilket gør det meget bedre end Hadoop, da sidstnævnte kun bruges til opbevaring. Det er dette klyngestyringssystem, der gør det muligt for Spark at behandle applikationen med høj hastighed.

BigML

BigML, det er et andet meget anvendt Datavidenskabeligt værktøj. Det giver et fuldt interaktabelt, skybaseret GUI-miljø, som du kan bruge til behandling af maskinlæringsalgoritmer. BigML leverer et standardiseret program, der bruger cloud computing til industriens krav. Gennem det kan virksomheder bruge maskinlæringsalgoritmer på tværs af forskellige dele af deres virksomhed. For eksempel kan den bruge dette ene program på tværs til salgsprognoser, risikoanalyse og produktinnovation. BigML har specialiseret sig i forudsigelig modellering. Det bruger en bred vifte af maskinlæringsalgoritmer som klyngedannelse, klassificering, prognoser for tidsserier osv.

BigML giver en brugervenlig internetgrænseflade ved hjælp af Rest API ‘ er, og du kan oprette en gratis konto eller en premium-konto baseret på dine databehov. Det tillader interaktive visualiseringer af data og giver dig mulighed for at eksportere visuelle diagrammer på dine mobile eller IOT-enheder.

desuden kommer BigML med forskellige automatiseringsmetoder, der kan hjælpe dig med at automatisere tuning af hyperparametermodeller og endda automatisere arbejdsgangen for genanvendelige scripts.

D3.JS

Javascript bruges hovedsageligt som et scriptsprog på klientsiden. D3.JS, et Javascript-bibliotek giver dig mulighed for at lave interaktive visualiseringer på din hjemmeside. Med flere API ‘ er af D3.js, du kan bruge flere funktioner til at skabe dynamisk visualisering og analyse af data i din bro.ser. Et andet stærkt træk ved D3.js er brugen af animerede overgange. D3.js gør dokumenter dynamiske ved at tillade opdateringer på klientsiden og aktivt bruge ændringen i data til at afspejle visualiseringer på bro.sereren.

du kan kombinere dette med CSS for at skabe berømte og forbigående visualiseringer, der hjælper dig med at implementere tilpassede grafer på hjemmesider. Samlet set kan det være et meget nyttigt værktøj for dataforskere, der arbejder på IOT-baserede enheder, der kræver interaktion på klientsiden til visualisering og databehandling.

MATLAB

MATLAB er et numerisk computermiljø med flere paradigmer til behandling af matematisk information. Det er et lukket kildeprogram, der letter matricsfunktioner, algoritmisk implementering og statistisk modellering af data. MATLAB er mest udbredt i flere videnskabelige discipliner.

i datalogi bruges MATLAB til simulering af neurale netværk og uklar logik. Ved hjælp af MATLAB-grafikbiblioteket kan du oprette kraftfulde visualiseringer. MATLAB bruges også i billed-og signalbehandling. Dette gør det til et meget alsidigt værktøj for dataforskere, da de kan tackle alle problemerne, fra datarensning og analyse til mere avancerede dybindlæringsalgoritmer.

desuden gør MATLABS nemme integration til virksomhedsapplikationer og indlejrede systemer det til et ideelt Datalogisk værktøj. Det hjælper også med at automatisere forskellige opgaver lige fra udvinding af data til genbrug af scripts til beslutningstagning. Det lider imidlertid af begrænsningen af at være et proprietært program med lukket kilde.

fremragende

sandsynligvis det mest anvendte dataanalyseværktøj. Microsoft udviklede sig mest til regnearkberegninger, og i dag bruges det i vid udstrækning til databehandling, visualisering og komplekse beregninger. Det er et stærkt analytisk værktøj til datalogi. Mens det har været det traditionelle værktøj til dataanalyse, packs stadig en punch.

forskellige formler, tabeller, filtre, skiver osv. Du kan også oprette dine egne brugerdefinerede funktioner og formler ved hjælp af . Selvom det ikke er beregnet til at beregne den enorme mængde Data, er det stadig et ideelt valg til at oprette kraftfulde datavisualiseringer og regneark. Du kan også bruge den til at manipulere og analysere data. En masse data forskere bruger udmærke sig for data rengøring, da det giver en interactable GUI miljø til at pre-behandle oplysninger nemt.

med udgivelsen af ToolPak til Microsoft er det nu meget lettere at beregne komplekse analyser. Det blegner dog stadig i sammenligning med meget mere avancerede Datavidenskabelige værktøjer som SAS. Alt i alt er det på et lille og ikke-virksomhedsniveau et ideelt værktøj til dataanalyse.

ggplot2

ggplot2 er en avanceret datavisualiseringspakke til programmeringssproget R. Udviklerne skabte dette værktøj til at erstatte den oprindelige grafikpakke af R, og det bruger kraftfulde kommandoer til at skabe berømte visualiseringer. Det er det mest anvendte bibliotek, som dataforskere bruger til at skabe visualiseringer fra analyserede data.
Ggplot2 er en del af tidyverse, en pakke i R, der er designet til datalogi. En måde, hvorpå ggplot2 er meget bedre end resten af datavisualiseringerne, er æstetik. Med ggplot2 kan dataforskere oprette tilpassede visualiseringer for at engagere sig i forbedret historiefortælling. Ved hjælp af ggplot2 kan du kommentere dine data i visualiseringer, tilføje tekstetiketter til datapunkter og øge intractability af dine grafer. Du kan også oprette forskellige stilarter af kort som choropleths, cartograms, sekskanter osv. Det er det mest anvendte datavidenskabsværktøj.

Tableau

Tableau er et Datavisualiseringsprogram, der er fyldt med kraftig grafik til at lave interaktive visualiseringer. Det er fokuseret på industrier, der arbejder inden for business intelligence. Det vigtigste aspekt ved Tableau er dets evne til at interface med databaser, regneark, OLAP (Online Analytical Processing) terninger osv. Sammen med disse funktioner har Tableau evnen til at visualisere geografiske data og til at plotte længdegrader og breddegrader på kort.

sammen med visualiseringer kan du også bruge dets analyseværktøj til at analysere data. Tableau leveres med et aktivt samfund, og du kan dele dine resultater på online platformen. Mens Tableau er virksomhedsprogram, leveres den med en gratis version kaldet Tableau Public.

Jupyter

projekt Jupyter er et open source-værktøj baseret på IPython til at hjælpe udviklere med at gøre open source-programmer og erfaringer interaktiv computing. Jupyter understøtter flere sprog som Julia, Python og R. Det er et internetapplikationsværktøj, der bruges til at skrive live kode, visualiseringer og præsentationer. Jupyter er et meget populært værktøj, der er designet til at imødekomme kravene til datalogi.

det er et interaktabelt miljø, hvorigennem dataforskere kan udføre alle deres ansvarsområder. Det er også et kraftfuldt værktøj til historiefortælling, da forskellige præsentationsfunktioner er til stede i den. Ved hjælp af Jupyter Notebooks kan man udføre datarensning, statistisk beregning, visualisering og skabe forudsigelige maskinindlæringsmodeller. Det er 100% open source og er derfor gratis. Der er et online Jupyter-miljø kaldet Collaboratory, der kører på skyen og gemmer dataene i Google Drev.

Matplotlib

Matplotlib er et plotte-og visualiseringsbibliotek udviklet til Python. Det er det mest populære værktøj til generering af grafer med de analyserede data. Det bruges hovedsageligt til at plotte komplekse grafer ved hjælp af enkle kodelinjer. Ved hjælp af dette, kan man generere bar plots, histogrammer, scatterplots etc. Matplotlib har flere vigtige moduler. Et af de mest anvendte moduler er pyplot. Det tilbyder en MATLAB som en grænseflade. Pyplot er også et open source-alternativ til MATLABS grafiske moduler.

Matplotlib er et foretrukket værktøj til datavisualiseringer og bruges af dataforskere frem for andre moderne værktøjer. Faktisk brugte NASA Matplotlib til at illustrere datavisualiseringer under landingen af Føniks rumfartøj. Det er også et ideelt værktøj til begyndere i at lære datavisualisering med Python.

NLTK

naturlig sprogbehandling er opstået som det mest populære felt inden for Datalogi. Det beskæftiger sig med udviklingen af statistiske modeller, der hjælper computere med at forstå menneskets sprog. Disse statistiske modeller er en del af maskinindlæring og er gennem flere af dens algoritmer i stand til at hjælpe computere med at forstå det naturlige sprog. Python sprog kommer med en samling af biblioteker kaldet Natural Language Toolkit (NLTK) udviklet til dette særlige formål kun.

NLTK bruges i vid udstrækning til forskellige sprogbehandlingsteknikker som tokenisering, stamming, tagging, parsing og maskinindlæring. Den består af over 100 corpora, som er en samling af data til opbygning af maskinindlæringsmodeller. Det har en række applikationer såsom dele af Talemærkning, Ordsegmentering, maskinoversættelse, tekst til tale talegenkendelse osv.

Scikit-learn

Scikit-learn er et bibliotek baseret i Python, der bruges til implementering af maskinlæringsalgoritmer. Det er enkelt og nemt at implementere et værktøj, der er meget brugt til analyse og datalogi. Det understøtter en række funktioner i Machine Learning såsom data forbehandling, klassificering, regression, klyngedannelse, dimensionalitet reduktion, etc

Scikit-learn gør det nemt at bruge komplekse machine learning algoritmer. Det er derfor i situationer, der kræver hurtig prototyping og er også en ideel platform til at udføre forskning, der kræver grundlæggende maskinindlæring. Det gør brug af flere underliggende biblioteker af Python såsom SciPy, Numpy, Matplotlib, etc.

Tensorstrøm

Tensorstrøm er blevet et standardværktøj til maskinindlæring. Det er meget brugt til avancerede maskinlæringsalgoritmer som dyb læring. Udviklere opkaldt Tensorstrøm efter tensorer, som er multidimensionelle arrays. Det er et open source og stadigt udviklende værktøjssæt, der er kendt for sin ydeevne og høje beregningsmæssige evner. Tensorstrøm kan køre på både CPU ‘er og GPU’ er og er for nylig dukket op på mere kraftfulde TPU-platforme. Dette giver det en hidtil uset kant med hensyn til processorkraften i avancerede maskinlæringsalgoritmer.

på grund af sin høje behandlingsevne har Tensorstrøm en række applikationer såsom talegenkendelse, billedklassificering, lægemiddelopdagelse, generering af billede og sprog osv. For dataforskere med speciale i maskinindlæring er Tensorstrøm et must-vide værktøj.

Vika

Vika er et maskinlæringsprogram skrevet i Java. Det er en samling af forskellige Machine Learning algoritmer til data mining. Vika består af forskellige machine learning værktøjer som klassificering, klyngedannelse, regression, visualisering og data forberedelse.

det er et open source GUI-program, der muliggør lettere implementering af maskinlæringsalgoritmer gennem en interactable platform. Du kan forstå, hvordan maskinlæring fungerer på dataene uden at skulle skrive en kodelinje. Den er ideel til dataforskere, der er begyndere i maskinindlæring.

Lær hvordan man bliver dataforsker

så det var alt i datavidenskabsværktøjer. Håber du kunne lide vores forklaring.

Resume

vi konkluderer, at datavidenskab kræver en lang række værktøjer. Værktøjerne til datalogi er til at analysere data, skabe æstetiske og interaktive visualiseringer og skabe kraftfulde forudsigelige Modeller ved hjælp af maskinlæringsalgoritmer. De fleste af de datavidenskabelige værktøjer leverer komplekse datavidenskabelige operationer et sted. Dette gør det lettere for brugeren at implementere funktionaliteter inden for datalogi uden at skulle skrive deres kode fra bunden. Der er også flere andre værktøjer, der imødekommer applikationsdomænerne inden for datalogi.

Udforsk fremtiden for datavidenskab