14 Most Used Data Science Tools for 2019 – Essential Data Science Ingredients

Ein Data Scientist ist verantwortlich für das Extrahieren, Manipulieren, Vorverarbeiten und Generieren von Vorhersagen aus Daten. Dazu benötigt er verschiedene statistische Werkzeuge und Programmiersprachen. In diesem Artikel werden wir einige der Data-Science-Tools vorstellen, die von Data Scientists zur Durchführung ihrer Datenoperationen verwendet werden. Wir werden die wichtigsten Funktionen der Tools, die Vorteile, die sie bieten, und den Vergleich verschiedener Data Science-Tools verstehen.

Sie müssen die Top–Fähigkeiten überprüfen, um die Karriere in der Datenwissenschaft zu fördern

Einführung in die Datenwissenschaft

Die Datenwissenschaft hat sich zu einem der beliebtesten Bereiche des 21. Unternehmen beschäftigen Data Scientists, um Einblicke in den Markt zu gewinnen und ihre Produkte zu verbessern. Data Scientists arbeiten als Entscheidungsträger und sind maßgeblich für die Analyse und den Umgang mit einer großen Menge unstrukturierter und strukturierter Daten verantwortlich. Dazu benötigt er verschiedene Tools und Programmiersprachen für die Datenwissenschaft, um den Tag so zu gestalten, wie er es möchte. Wir werden einige dieser datenwissenschaftlichen Tools durchgehen, die verwendet werden, um Vorhersagen zu analysieren und zu generieren.

Top Data Science Tools

Hier ist die Liste der 14 besten Data Science Tools, die die meisten Data Scientists verwendet haben.

SAS

Es ist eines dieser Data-Science-Tools, die speziell für statistische Operationen entwickelt wurden. SAS ist eine proprietäre Closed-Source-Software, die von großen Organisationen zur Analyse von Daten verwendet wird. SAS verwendet Basis SAS Programmiersprache, die für die Durchführung der statistischen Modellierung. Es wird häufig von Fachleuten und Unternehmen verwendet, die an zuverlässiger kommerzieller Software arbeiten. SAS bietet zahlreiche statistische Bibliotheken und Tools, die Sie als Data Scientist für die Modellierung und Organisation ihrer Daten verwenden können. SAS ist zwar sehr zuverlässig und wird vom Unternehmen stark unterstützt, ist jedoch sehr teuer und wird nur von größeren Branchen verwendet. Außerdem verblasst SAS im Vergleich zu einigen der moderneren Tools, die Open Source sind. Darüber hinaus gibt es mehrere Bibliotheken und Pakete in SAS, die nicht im Basispaket verfügbar sind und ein teures Upgrade erfordern können.

Apache Spark

Apache Spark oder einfach Spark ist eine leistungsstarke Analyse-Engine und das am häufigsten verwendete Data Science-Tool. Spark wurde speziell für die Stapelverarbeitung und Stream-Verarbeitung entwickelt. Es wird mit vielen APIs geliefert, die es Datenwissenschaftlern ermöglichen, wiederholt auf Daten für maschinelles Lernen, Speicherung in SQL usw. zuzugreifen. Es ist eine Verbesserung gegenüber Hadoop und kann 100-mal schneller als MapReduce arbeiten. Spark verfügt über viele APIs für maschinelles Lernen, die Datenwissenschaftlern helfen können, mit den angegebenen Daten aussagekräftige Vorhersagen zu treffen.

Spark kann Streaming-Daten besser verarbeiten als andere Big-Data-Plattformen. Dies bedeutet, dass Spark Echtzeitdaten im Vergleich zu anderen Analysetools verarbeiten kann, die nur historische Daten in Stapeln verarbeiten. Spark bietet verschiedene APIs, die in Python programmierbar sind, Java, und R. Die leistungsstärkste Verbindung von Spark besteht jedoch in der Programmiersprache Scala, die auf Java Virtual Machine basiert und plattformübergreifend ist.

Spark ist hocheffizient im Cluster-Management, was es viel besser macht als Hadoop, da letzteres nur für die Speicherung verwendet wird. Dieses Cluster-Management-System ermöglicht es Spark, Anwendungen mit hoher Geschwindigkeit zu verarbeiten.

BigML

BigML, es ist ein weiteres weit verbreitetes Data Science Tool. Es bietet eine vollständig interaktive, cloudbasierte GUI-Umgebung, die Sie für die Verarbeitung von Algorithmen für maschinelles Lernen verwenden können. BigML bietet eine standardisierte Software mit Cloud Computing für Branchenanforderungen. Dadurch können Unternehmen maschinelle Lernalgorithmen in verschiedenen Teilen ihres Unternehmens einsetzen. Die IT kann diese eine Software beispielsweise für Vertriebsprognosen, Risikoanalysen und Produktinnovationen verwenden. BigML ist auf prädiktive Modellierung spezialisiert. Es verwendet eine Vielzahl von Algorithmen für maschinelles Lernen wie Clustering, Klassifizierung, Zeitreihenprognose usw.

BigML bietet eine einfach zu bedienende Weboberfläche mit Rest-APIs und Sie können je nach Datenbedarf ein kostenloses Konto oder ein Premium-Konto erstellen. Es ermöglicht interaktive Visualisierungen von Daten und bietet Ihnen die Möglichkeit, visuelle Diagramme auf Ihren mobilen oder IOT-Geräten zu exportieren.

Darüber hinaus verfügt BigML über verschiedene Automatisierungsmethoden, mit denen Sie die Optimierung von Hyperparametermodellen automatisieren und sogar den Workflow wiederverwendbarer Skripte automatisieren können.

D3.js

Javascript wird hauptsächlich als clientseitige Skriptsprache verwendet. D3.js, eine Javascript-Bibliothek ermöglicht es Ihnen, interaktive Visualisierungen auf Ihrem Web-Browser zu machen. Mit mehreren APIs von D3.js, können Sie mehrere Funktionen verwenden, um dynamische Visualisierung und Analyse von Daten in Ihrem Browser zu erstellen. Eine weitere leistungsstarke Funktion von D3.js ist die Verwendung von animierten Übergängen. D3.js macht Dokumente dynamisch, indem es Aktualisierungen auf der Clientseite zulässt und die Änderung der Daten aktiv nutzt, um Visualisierungen im Browser widerzuspiegeln.

Sie können dies mit CSS kombinieren, um illustre und vorübergehende Visualisierungen zu erstellen, mit denen Sie benutzerdefinierte Grafiken auf Webseiten implementieren können. Insgesamt kann es ein sehr nützliches Werkzeug für Datenwissenschaftler sein, die an IOT-basierten Geräten arbeiten, die eine clientseitige Interaktion zur Visualisierung und Datenverarbeitung erfordern.

MATLAB

MATLAB ist eine numerische Rechenumgebung mit mehreren Paradigmen zur Verarbeitung mathematischer Informationen. Es ist eine Closed-Source-Software, die Matrixfunktionen, algorithmische Implementierung und statistische Modellierung von Daten erleichtert. MATLAB wird in mehreren wissenschaftlichen Disziplinen am häufigsten verwendet.

In der Datenwissenschaft wird MATLAB zur Simulation neuronaler Netze und Fuzzy-Logik verwendet. Mit der MATLAB-Grafikbibliothek können Sie leistungsstarke Visualisierungen erstellen. MATLAB wird auch in der Bild- und Signalverarbeitung eingesetzt. Dies macht es zu einem sehr vielseitigen Werkzeug für Datenwissenschaftler, da sie alle Probleme angehen können, von der Datenbereinigung und -analyse bis hin zu fortschrittlicheren Deep-Learning-Algorithmen.

Darüber hinaus ist MATLAB dank seiner einfachen Integration für Unternehmensanwendungen und eingebettete Systeme ein ideales Data Science-Tool. Es hilft auch bei der Automatisierung verschiedener Aufgaben, die von der Extraktion von Daten bis zur Wiederverwendung von Skripten für die Entscheidungsfindung reichen. Es leidet jedoch unter der Einschränkung, eine proprietäre Closed-Source-Software zu sein.

Excel

Wahrscheinlich das am weitesten verbreitete Datenanalysetool. Microsoft hat Excel hauptsächlich für Tabellenkalkulationsberechnungen entwickelt und wird heute häufig für die Datenverarbeitung, Visualisierung und komplexe Berechnungen verwendet. Excel ist ein leistungsfähiges Analysetool für Data Science. Während es das traditionelle Werkzeug für die Datenanalyse war, hat Excel immer noch einen Schlag.

Excel enthält verschiedene Formeln, Tabellen, Filter, Slicer usw. Sie können auch Ihre eigenen benutzerdefinierten Funktionen und Formeln mit Excel erstellen. Excel ist zwar nicht für die Berechnung der riesigen Datenmenge geeignet, aber dennoch eine ideale Wahl für die Erstellung leistungsstarker Datenvisualisierungen und Tabellenkalkulationen. Sie können SQL auch mit Excel verbinden und damit Daten bearbeiten und analysieren. Viele Datenwissenschaftler verwenden Excel für die Datenbereinigung, da es eine interaktive GUI-Umgebung bietet, um Informationen einfach vorzuverarbeiten.

Mit der Veröffentlichung von ToolPak für Microsoft Excel ist es jetzt viel einfacher, komplexe Analysen zu berechnen. Es verblasst jedoch immer noch im Vergleich zu viel fortschrittlicheren Data-Science-Tools wie SAS. Insgesamt ist Excel auf kleiner und Nicht-Unternehmensebene ein ideales Werkzeug für die Datenanalyse.

ggplot2

ggplot2 ist ein erweitertes Datenvisualisierungspaket für die Programmiersprache R. Die Entwickler haben dieses Tool erstellt, um das native Grafikpaket von R zu ersetzen, und es verwendet leistungsstarke Befehle, um illustre Visualisierungen zu erstellen. Es ist die am weitesten verbreitete Bibliothek, die Datenwissenschaftler zum Erstellen von Visualisierungen aus analysierten Daten verwenden.
Ggplot2 ist Teil von tidyverse, einem Paket in R, das für Data Science entwickelt wurde. Eine Möglichkeit, in der ggplot2 viel besser ist als der Rest der Datenvisualisierungen, ist die Ästhetik. Mit ggplot2 können Datenwissenschaftler maßgeschneiderte Visualisierungen erstellen, um ein verbessertes Storytelling zu ermöglichen. Mit ggplot2 können Sie Ihre Daten in Visualisierungen mit Anmerkungen versehen, Datenpunkten Textbeschriftungen hinzufügen und die Unübersichtlichkeit Ihrer Diagramme verbessern. Sie können auch verschiedene Arten von Karten wie Choroplethen, Kartogramme, Hexbins usw. erstellen. Es ist das am häufigsten verwendete Data Science-Tool.

Tableau

Tableau ist eine Datenvisualisierungssoftware, die mit leistungsstarken Grafiken für interaktive Visualisierungen ausgestattet ist. Es konzentriert sich auf Branchen, die im Bereich Business Intelligence tätig sind. Der wichtigste Aspekt von Tableau ist die Fähigkeit zur Schnittstelle mit Datenbanken, Tabellenkalkulationen, OLAP-Cubes (Online Analytical Processing) usw. Zusammen mit diesen Funktionen bietet Tableau die Möglichkeit, geografische Daten zu visualisieren und Längen- und Breitengrade in Karten darzustellen.

Neben Visualisierungen können Sie auch das Analysetool zum Analysieren von Daten verwenden. Tableau verfügt über eine aktive Community und Sie können Ihre Ergebnisse auf der Online-Plattform teilen. Tableau ist zwar eine Unternehmenssoftware, wird jedoch mit einer kostenlosen Version namens Tableau Public geliefert.

Jupyter

Project Jupyter ist ein auf IPython basierendes Open-Source-Tool, mit dem Entwickler Open-Source-Software erstellen und interaktives Computing erleben können. Jupyter unterstützt mehrere Sprachen wie Julia, Python und R. Es ist ein Webanwendungstool zum Schreiben von Live-Code, Visualisierungen und Präsentationen. Jupyter ist ein weit verbreitetes Tool, das auf die Anforderungen der Datenwissenschaft zugeschnitten ist.

Es ist eine interaktionsfähige Umgebung, in der Datenwissenschaftler alle ihre Aufgaben erfüllen können. Es ist auch ein leistungsfähiges Werkzeug für das Geschichtenerzählen, da verschiedene Präsentationsfunktionen darin vorhanden sind. Mit Jupyter Notebooks können Daten bereinigt, statistische Berechnungen durchgeführt, visualisiert und prädiktive Modelle für maschinelles Lernen erstellt werden. Es ist 100% Open Source und daher kostenlos. Es gibt eine Online-Jupyter-Umgebung namens Collaboratory, die in der Cloud ausgeführt wird und die Daten in Google Drive speichert.

Matplotlib

Matplotlib ist eine für Python entwickelte Plotting- und Visualisierungsbibliothek. Es ist das beliebteste Tool zum Generieren von Diagrammen mit den analysierten Daten. Es wird hauptsächlich zum Zeichnen komplexer Diagramme mit einfachen Codezeilen verwendet. Damit kann man Balkendiagramme, Histogramme, Streudiagramme usw. generieren. Matplotlib hat mehrere wesentliche Module. Eines der am häufigsten verwendeten Module ist pyplot. Es bietet ein MATLAB wie eine Schnittstelle. Pyplot ist auch eine Open-Source-Alternative zu den Grafikmodulen von MATLAB.

Matplotlib ist ein bevorzugtes Werkzeug für Datenvisualisierungen und wird von Datenwissenschaftlern gegenüber anderen modernen Tools verwendet. Tatsächlich verwendete die NASA Matplotlib zur Veranschaulichung von Datenvisualisierungen während der Landung der Raumsonde Phoenix. Es ist auch ein ideales Werkzeug für Anfänger beim Erlernen der Datenvisualisierung mit Python.

NLTK

Die Verarbeitung natürlicher Sprache hat sich zum beliebtesten Bereich in der Datenwissenschaft entwickelt. Es befasst sich mit der Entwicklung statistischer Modelle, die Computern helfen, die menschliche Sprache zu verstehen. Diese statistischen Modelle sind Teil des maschinellen Lernens und können durch mehrere seiner Algorithmen Computer beim Verständnis natürlicher Sprache unterstützen. Python wird mit einer Sammlung von Bibliotheken namens Natural Language Toolkit (NLTK) geliefert, die nur für diesen speziellen Zweck entwickelt wurden.

NLTK wird häufig für verschiedene Sprachverarbeitungstechniken wie Tokenisierung, Stemming, Tagging, Parsing und maschinelles Lernen verwendet. Es besteht aus über 100 Korpora, die eine Sammlung von Daten zum Erstellen von Modellen für maschinelles Lernen darstellen. Es verfügt über eine Vielzahl von Anwendungen wie das Markieren von Sprachteilen, die Wortsegmentierung, die maschinelle Übersetzung, die Spracherkennung von Text zu Sprache usw.

Scikit-learn

Scikit-learn ist eine in Python basierende Bibliothek, die zur Implementierung von Algorithmen für maschinelles Lernen verwendet wird. Es ist einfach und leicht, ein Tool zu implementieren, das häufig für Analyse und Datenwissenschaft verwendet wird. Es unterstützt eine Vielzahl von Funktionen im maschinellen Lernen wie Datenvorverarbeitung, Klassifizierung, Regression, Clustering, Dimensionsreduktion usw

Scikit-learn erleichtert die Verwendung komplexer Algorithmen für maschinelles Lernen. Es ist daher in Situationen, die Rapid Prototyping erfordern, und ist auch eine ideale Plattform, um Forschung durchzuführen, die grundlegendes maschinelles Lernen erfordert. Es verwendet mehrere zugrunde liegende Bibliotheken von Python wie SciPy, Numpy, Matplotlib usw.

TensorFlow

TensorFlow ist zu einem Standardwerkzeug für maschinelles Lernen geworden. Es wird häufig für fortschrittliche Algorithmen für maschinelles Lernen wie Deep Learning verwendet. Entwickler nannten TensorFlow nach Tensoren, die mehrdimensionale Arrays sind. Es ist ein Open-Source-Toolkit, das sich ständig weiterentwickelt und für seine Leistung und hohe Rechenleistung bekannt ist. TensorFlow kann sowohl auf CPUs als auch auf GPUs ausgeführt werden und ist kürzlich auf leistungsstärkeren TPU-Plattformen aufgetaucht. Dies gibt ihm einen beispiellosen Vorteil in Bezug auf die Verarbeitungsleistung fortschrittlicher Algorithmen für maschinelles Lernen.

Aufgrund seiner hohen Verarbeitungsfähigkeit bietet Tensorflow eine Vielzahl von Anwendungen wie Spracherkennung, Bildklassifizierung, Wirkstoffentdeckung, Bild- und Sprachgenerierung usw. Für Datenwissenschaftler, die sich auf maschinelles Lernen spezialisiert haben, ist Tensorflow ein Muss.

Weka

Weka oder Waikato Environment for Knowledge Analysis ist eine in Java geschriebene Software für maschinelles Lernen. Es ist eine Sammlung verschiedener maschineller Lernalgorithmen für das Data Mining. Weka besteht aus verschiedenen Machine Learning Tools wie Klassifikation, Clustering, Regression, Visualisierung und Datenaufbereitung.

Es ist eine Open-Source-GUI-Software, die eine einfachere Implementierung von Algorithmen für maschinelles Lernen über eine interaktionsfähige Plattform ermöglicht. Sie können die Funktionsweise des maschinellen Lernens für die Daten verstehen, ohne eine Codezeile schreiben zu müssen. Es ist ideal für Datenwissenschaftler, die Anfänger im maschinellen Lernen sind.

Erfahren Sie, wie Sie ein Data Scientist werden

Also, das war alles in Data Science Tools. Hoffe dir hat unsere Erklärung gefallen.

Zusammenfassung

Wir kommen zu dem Schluss, dass Data Science eine Vielzahl von Tools erfordert. Die Tools für Data Science dienen der Analyse von Daten, der Erstellung ästhetischer und interaktiver Visualisierungen und der Erstellung leistungsstarker Vorhersagemodelle mithilfe von Algorithmen für maschinelles Lernen. Die meisten Data-Science-Tools bieten komplexe Data-Science-Vorgänge an einem Ort. Dies erleichtert es dem Benutzer, Funktionalitäten von Data Science zu implementieren, ohne seinen Code von Grund auf neu schreiben zu müssen. Darüber hinaus gibt es mehrere andere Tools, die auf die Anwendungsbereiche der Datenwissenschaft zugeschnitten sind.

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