14 nejpoužívanějších vědeckých Dat Nástrojů pro 2019 – Základní Data Science Složky

Data Vědec je zodpovědný za těžbu, manipulaci, pre-zpracování a generování předpovědi z dat. K tomu potřebuje různé statistické nástroje a programovací jazyky. V tomto článku, budeme sdílet některé nástroje pro vědu o datech, které vědci v oblasti dat používají k provádění svých datových operací. Pochopíme Klíčové vlastnosti nástrojů, výhody, které poskytují, a srovnání různých nástrojů pro vědu o datech.

musíte zkontrolovat – Top-dovednosti pro zvýšení vědeckých Dat Kariéru,

Úvod do datové vědy

datová věda se objevila jako jedna z nejpopulárnějších oblastí 21.století. Společnosti zaměstnávají datové vědce, aby jim pomohli získat přehled o trhu a zlepšit své produkty. Vědci v oblasti dat pracují jako tvůrci rozhodnutí a jsou do značné míry zodpovědní za analýzu a zpracování velkého množství nestrukturovaných a strukturovaných dat. Aby tak učinil, potřebuje různé nástroje a programovací jazyky pro vědu o datech, aby opravil den tak, jak chce. Projdeme některé z těchto nástrojů pro vědu o datech, které slouží k analýze a generování předpovědí.

Top Data Science Tools

zde je seznam 14 nejlepších datových vědeckých nástrojů, které většina datových vědců používá.

SAS

je to jeden z těch nástrojů datové vědy, které jsou speciálně navrženy pro statistické operace. SAS je proprietární software s uzavřeným zdrojem, který používají velké organizace k analýze dat. SAS používá základní programovací jazyk SAS, který pro provádění statistického modelování. Je široce používán profesionály a společnostmi pracujícími na spolehlivém komerčním softwaru. SAS nabízí řadu statistických knihoven a nástrojů, které můžete jako datový vědec použít pro modelování a organizaci svých dat. Zatímco SAS je vysoce spolehlivý a má silnou podporu od společnosti, je vysoce nákladný a používá se pouze ve větších průmyslových odvětvích. Také SAS bledne ve srovnání s některými modernějšími nástroji, které jsou open-source. Kromě toho, existuje několik knihoven a balíčků v SAS, které nejsou k dispozici v základním balení a může vyžadovat drahé upgradation.

Apache Spark

Apache Spark nebo prostě Jiskra je all-výkonný analytics engine a to je nejvíce používá Data Science nástroj. Spark je speciálně navržen pro zpracování dávky a zpracování proudu. Dodává se s mnoha API, které vědcům dat usnadňují opakovaný přístup k datům pro strojové učení, ukládání v SQL atd. Je to zlepšení oproti Hadoop a může provádět 100 krát rychleji než MapReduce. Spark má mnoho API pro strojové učení, které mohou vědcům dat pomoci při vytváření silných předpovědí s danými daty.

Spark dělá lépe než jiné velké datové platformy ve své schopnosti zpracovávat streamovaná data. To znamená, že Spark může zpracovávat data v reálném čase ve srovnání s jinými analytickými nástroji, které zpracovávají pouze Historická data v dávkách. Spark nabízí různá API, která jsou programovatelná v Pythonu, Jáva, a R. nejsilnější spojení Spark je však s programovacím jazykem Scala, který je založen na virtuálním stroji Java a má povahu napříč platformami.

Spark je vysoce efektivní v řízení clusteru, což je mnohem lepší než Hadoop, protože ten se používá pouze pro ukládání. Je to tento systém správy klastrů, který umožňuje Spark zpracovávat aplikace vysokou rychlostí.

BigML

BigML, je to další široce používaný nástroj pro vědu o datech. Poskytuje plně interactable, cloudové GUI prostředí, které můžete použít pro zpracování algoritmů strojového učení. BigML poskytuje standardizovaný software využívající cloud computing pro průmyslové požadavky. Prostřednictvím toho mohou společnosti používat algoritmy strojového učení v různých částech své společnosti. Například, to může použít tento jeden software napříč pro předpovídání prodeje, analytika rizik, a inovace produktů. BigML se specializuje na prediktivní modelování. Používá širokou škálu algoritmů strojového učení, jako je shlukování, klasifikace, prognóza časových řad atd.

BigML poskytuje snadno použitelné webové rozhraní pomocí Rest API a můžete si vytvořit bezplatný účet nebo prémiový účet na základě vašich datových potřeb. To umožňuje interaktivní vizualizace dat a poskytuje vám možnost exportovat vizuální grafy na vašem mobilním nebo IOT zařízení.

Kromě toho, BigML přichází s různými automatizace metody, které vám mohou pomoci automatizovat ladění hyperparameter modely a dokonce i automatizovat workflow opakovaně použitelných skriptů.

D3.JS

Javascript se používá hlavně jako skriptovací jazyk na straně klienta. D3.JS, knihovna Javascript umožňuje provádět interaktivní vizualizace ve webovém prohlížeči. S několika API D3.js, můžete použít několik funkcí k vytvoření dynamické vizualizace a analýzy dat ve Vašem prohlížeči. Další výkonná vlastnost D3.js je použití animovaných přechodů. D3.js dělá dokumenty dynamické tím, že umožňuje aktualizace na straně klienta a aktivně pomocí změny v datech, aby odrážely vizualizace v prohlížeči.

můžete to kombinovat s CSS a vytvořit slavné a přechodné vizualizace, které vám pomohou implementovat přizpůsobené grafy na webových stránkách. Celkově může být velmi užitečným nástrojem pro datové vědce, kteří pracují na zařízeních založených na IOT, která vyžadují interakci na straně klienta pro vizualizaci a zpracování dat.

MATLAB

MATLAB je multi-paradigma numerické výpočetní prostředí pro zpracování matematické informace. Jedná se o software s uzavřeným zdrojem, který usnadňuje maticové funkce, algoritmickou implementaci a statistické modelování dat. MATLAB je nejrozšířenější v několika vědních oborech.

v datové vědě se MATLAB používá pro simulaci neuronových sítí a fuzzy logiky. Pomocí grafické knihovny MATLAB můžete vytvářet výkonné vizualizace. MATLAB se také používá při zpracování obrazu a signálu. To z něj činí velmi všestranný nástroj pro datové vědce, protože mohou řešit všechny problémy, od čištění a analýzy dat až po pokročilejší algoritmy hlubokého učení.

kromě toho je snadná integrace MATLABu pro podnikové aplikace a vestavěné systémy z něj činí ideální nástroj pro vědu o datech. Pomáhá také při automatizaci různých úkolů od extrakce dat až po opětovné použití skriptů pro rozhodování. Trpí však omezením proprietárního softwaru s uzavřeným zdrojem.

Excel

pravděpodobně nejpoužívanější nástroj pro analýzu dat. Microsoft vyvinul Excel hlavně pro tabulkové výpočty a dnes je široce používán pro zpracování dat, vizualizaci a složité výpočty. Excel je výkonný analytický nástroj pro datovou vědu. I když to byl tradiční nástroj pro analýzu dat, Excel stále zabalí úder.

Excel přichází s různými vzorci, tabulkami, filtry, kráječe atd. Můžete si také vytvořit vlastní funkce a vzorce pomocí aplikace Excel. Zatímco Excel není pro výpočet obrovského množství dat, je stále ideální volbou pro vytváření výkonných vizualizací dat a tabulek. Můžete také připojit SQL s Excel a můžete jej použít k manipulaci a analýze dat. Mnoho vědců dat používá Excel pro čištění dat, protože poskytuje interactable GUI prostředí pro snadné předběžné zpracování informací.

s vydáním ToolPak pro Microsoft Excel je nyní mnohem snazší vypočítat složité analýzy. Ve srovnání s mnohem pokročilejšími nástroji pro vědu o datech, jako je SAS, však stále bledne. Celkově je Excel na malé a nepodnikatelské úrovni ideálním nástrojem pro analýzu dat.

ggplot2

ggplot2 je pokročilý vizualizační balíček pro programovací jazyk R. Vývojáři vytvořili tento nástroj nahradit nativní grafický balíček R a používá výkonné příkazy k vytvoření slavné vizualizace. Je to nejrozšířenější knihovna, kterou vědci dat používají pro vytváření vizualizací z analyzovaných dat.
Ggplot2 je součástí tidyverse, balíčku v R, který je určen pro datovou vědu. Jedním ze způsobů, jak je ggplot2 mnohem lepší než ostatní vizualizace dat, je estetika. S ggplot2 mohou vědci v oblasti dat vytvářet přizpůsobené vizualizace, aby se zapojili do vylepšeného vyprávění. Pomocí ggplot2, můžete anotovat svá data ve vizualizacích, přidat textové štítky do datových bodů a zvýšit neřešitelnost vašich grafů. Můžete také vytvářet různé styly map, jako jsou choroplethy, kartogramy, hexbins atd. Je to nejpoužívanější nástroj pro vědu o datech.

Tableau

Tableau je software pro vizualizaci dat, který je nabitý výkonnou grafikou pro interaktivní vizualizace. Zaměřuje se na odvětví působící v oblasti business intelligence. Nejdůležitějším aspektem Tableau je jeho schopnost rozhraní s databázemi, tabulkami, kostkami OLAP (online analytické zpracování) atd. Spolu s těmito funkcemi má Tableau schopnost vizualizovat geografická data a vykreslovat délky a zeměpisné šířky v Mapách.

spolu s vizualizacemi můžete také použít analytický nástroj k analýze dat. Tableau přichází s aktivní komunitou a můžete sdílet svá zjištění na online platformě. Zatímco Tableau je podnikový software, přichází s bezplatnou verzí s názvem Tableau Public.

Jupyter

Projekt Jupyter je open-source nástroj založený na IPython pro pomoc vývojářům při vytváření open-source software a zkušenosti, interaktivní výpočetní techniky. Jupyter podporuje více jazyků, jako je Julia, Python, a R. jedná se o webový aplikační nástroj používaný pro psaní živého kódu, vizualizace, a prezentace. Jupyter je široce populární nástroj, který je určen k řešení požadavků datové vědy.

je to interactable prostředí, jehož prostřednictvím datové vědci mohou plnit všechny své povinnosti. Je to také mocný nástroj pro vyprávění příběhů, protože v něm jsou přítomny různé prezentační funkce. Pomocí notebooků Jupyter lze provádět čištění dat, statistické výpočty, vizualizaci a vytvářet prediktivní modely strojového učení. Je to 100% open-source, a proto je zdarma. Existuje online prostředí Jupyter s názvem Collaboratory, které běží v cloudu a ukládá data na Disk Google.

Matplotlib

Matplotlib je Knihovna pro vykreslování a vizualizaci vyvinutá pro Python. Je to nejoblíbenější nástroj pro generování grafů s analyzovanými daty. Používá se hlavně pro vykreslování složitých grafů pomocí jednoduchých řádků kódu. Pomocí tohoto, jeden může generovat sloupcové grafy, histogramy, scatterplots atd. Matplotlib má několik základních modulů. Jedním z nejpoužívanějších modulů je pyplot. Nabízí MATLAB jako rozhraní. Pyplot je také open-source alternativou k grafickým modulům MATLABu.

Matplotlib je preferovaný nástroj pro vizualizaci dat a je používán datovými vědci nad jinými současnými nástroji. Ve skutečnosti NASA použila Matplotlib pro ilustraci vizualizací dat během přistání kosmické lodi Phoenix. Je také ideálním nástrojem pro začátečníky v učení vizualizace dat s Pythonem.

NLTK

zpracování přirozeného jazyka se ukázalo jako nejoblíbenější pole v datové vědě. Zabývá se vývojem statistických modelů, které pomáhají počítačům porozumět lidskému jazyku. Tyto statistické modely jsou součástí strojového učení a prostřednictvím několika jeho algoritmů jsou schopny pomoci počítačům porozumět přirozenému jazyku. Jazyk Python je dodáván s kolekcí knihoven s názvem Natural Language Toolkit (NLTK) vyvinutých pouze pro tento konkrétní účel.

NLTK je široce používán pro různé jazykové zpracování techniky, jako je tokenizace, vyplývající, značkování, parsing a strojového učení. Skládá se z více než 100 korpusů, které jsou sbírkou dat pro vytváření modelů strojového učení. Má řadu aplikací, jako jsou části značkování řeči, segmentace slov,strojový překlad, rozpoznávání řeči z textu na řeč atd.

Scikit-learn

Scikit-learn je knihovna založená v Pythonu, která se používá pro implementaci algoritmů strojového učení. Je jednoduché a snadné implementovat nástroj, který je široce používán pro analýzu a vědu o datech. Podporuje řadu funkcí ve strojovém učení, jako je předzpracování dat, klasifikace, regrese, shlukování, redukce dimenzionality atd.

Scikit-learn usnadňuje použití složitých algoritmů strojového učení. Je tedy v situacích, které vyžadují rychlé prototypování, a je také ideální platformou pro provádění výzkumu vyžadujícího základní strojové učení. Využívá několik základních knihoven Pythonu, jako jsou SciPy, Numpy, Matplotlib atd.

TensorFlow

TensorFlow se stal standardním nástrojem pro strojové učení. Je široce používán pro pokročilé algoritmy strojového učení, jako je hluboké učení. Vývojáři pojmenovali TensorFlow po Tenzorech, které jsou vícerozměrnými poli. Jedná se o open-source a neustále se vyvíjející sadu nástrojů, která je známá svým výkonem a vysokými výpočetními schopnostmi. TensorFlow může běžet na CPU i GPU a nedávno se objevil na výkonnějších platformách TPU. To mu dává bezprecedentní výhodu, pokud jde o výpočetní výkon pokročilých algoritmů strojového učení.

Vzhledem k jeho vysoké schopnosti zpracování, Tensorflow má celou řadu aplikací, jako je rozpoznávání řeči, klasifikace obrazu, léčiv, obraz a jazyk generace, atd. Pro datové vědce specializující se na strojové učení je Tensorflow nezbytným nástrojem.

Weka

Weka nebo Waikato prostředí pro analýzu znalostí je strojové učení software napsaný v Javě. Jedná se o sbírku různých algoritmů strojového učení pro dolování dat. Weka se skládá z různých nástrojů strojového učení, jako je klasifikace, shlukování, regrese, vizualizace a příprava dat.

jedná se o open-source GUI software, který umožňuje snadnější implementaci algoritmů strojového učení prostřednictvím interactable platformy. Můžete pochopit fungování strojového učení na datech, aniž byste museli psát řádek kódu. Je ideální pro datové vědce, kteří jsou začátečníky ve strojovém učení.

Naučte se, jak se stát datovým vědcem

takže to bylo vše v nástrojích pro datovou vědu. Doufám, že se vám naše vysvětlení líbilo.

shrnutí

dospěli jsme k závěru, že věda o datech vyžaduje širokou škálu nástrojů. Nástroje pro vědu o datech slouží k analýze dat, vytváření estetických a interaktivních vizualizací a vytváření výkonných prediktivních modelů pomocí algoritmů strojového učení. Většina nástrojů datové vědy poskytuje komplexní operace datové vědy na jednom místě. To usnadňuje uživateli implementovat funkce datové vědy, aniž by museli psát svůj kód od nuly. Také existuje několik dalších nástrojů, které obstarávají aplikační domény datové vědy.

Prozkoumejte budoucnost datové vědy