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

Datatieteilijä on vastuussa datan talteenotosta, manipuloinnista, esikäsittelystä ja ennusteiden tuottamisesta. Sitä varten hän tarvitsee erilaisia tilastollisia työkaluja ja ohjelmointikieliä. Tässä artikkelissa jaamme joitakin datatieteen työkaluja, joita Datatutkijat käyttävät dataoperaatioidensa suorittamiseen. Ymmärrämme työkalujen keskeiset ominaisuudet, niiden tarjoamat edut ja eri datatieteen työkalujen vertailun.

sinun täytyy tarkistaa Huipputaitosi edistääksesi datatieteen uraasi

Introduction to Data Science

Data Science on noussut esiin yhtenä 2000-luvun suosituimmista aloista. Yritykset palkkaavat Datatutkijoita auttamaan heitä saamaan tietoa markkinoista ja parantamaan tuotteitaan. Datatutkijat työskentelevät päätöksentekijöinä ja ovat suurelta osin vastuussa suuren määrän jäsentelemätöntä ja jäsenneltyä dataa analysoinnista ja käsittelystä. Sitä varten hän tarvitsee datatieteen eri työkaluja ja ohjelmointikieliä korjatakseen päivän haluamallaan tavalla. Käymme läpi joitakin näistä data science työkaluja hyödyntää analysoida ja tuottaa ennusteita.

Top Data Science Tools

tässä on luettelo 14 parhaasta datatieteen työkalusta, joita suurin osa datatieteilijöistä käytti.

SAS

se on yksi niistä datatieteen työkaluista, jotka on suunniteltu erityisesti tilastollisiin operaatioihin. SAS on suljetun lähdekoodin oma ohjelmisto, jota suuret organisaatiot käyttävät tietojen analysointiin. SAS käyttää base SAS-ohjelmointikieltä, joka suorittaa tilastollista mallinnusta. Sitä käyttävät laajalti ammattilaiset ja yritykset, jotka työskentelevät luotettavien kaupallisten ohjelmistojen parissa. SAS tarjoaa lukuisia tilastokirjastoja ja työkaluja, joita sinä Datatieteilijänä voit käyttää datan mallintamiseen ja järjestämiseen. Vaikka SAS on erittäin luotettava ja sillä on vahva tuki yhtiöltä, se on erittäin kallis ja sitä käyttävät vain suuremmat teollisuudenalat. Myös, SAS kalpenee verrattuna joitakin nykyaikaisempia työkaluja, jotka ovat avoimen lähdekoodin. Lisäksi SAS: ssa on useita kirjastoja ja paketteja, joita ei ole saatavilla peruspaketissa ja jotka voivat vaatia kallista päivittämistä.

Apache Spark

Apache Spark or simply Spark on kaikkivoipa analytiikkamoottori ja käytetyin datatieteen työkalu. Spark on suunniteltu erityisesti eräkäsittelyyn ja Stream-käsittelyyn. Sen mukana tulee monia sovellusliittymiä, jotka helpottavat Datatutkijoita tekemään toistuvaa pääsyä tietoihin koneoppimista, SQL-tallennusta jne. varten. Se on parannus Hadoop ja voi suorittaa 100 kertaa nopeammin kuin MapReduce. Sparkilla on monia koneoppimisen sovellusliittymiä, jotka voivat auttaa Datatutkijoita tekemään tehokkaita ennusteita annetuilla tiedoilla.

Spark pärjää muita Big Data-alustoja paremmin suoratoistodatan käsittelyssä. Tämä tarkoittaa, että Spark voi käsitellä reaaliaikaista dataa verrattuna muihin analyyttisiin työkaluihin, jotka käsittelevät vain historiatietoa erissä. Spark tarjoaa erilaisia ohjelmointirajapintoja, jotka ovat ohjelmoitavissa Pythonilla, Javalla ja R: llä, mutta voimakkain Spark-ohjelmointikieli on Java-virtuaalikoneeseen perustuvalla Scala-ohjelmointikielellä, joka on luonteeltaan cross-platform.

Spark on erittäin tehokas klusterinhallinnassa, mikä tekee siitä huomattavasti Hadoopia paremman, sillä jälkimmäistä käytetään vain varastointiin. Juuri tämä klusterin hallintajärjestelmä mahdollistaa Spark-sovelluksen nopean käsittelyn.

BigML

BigML, se on toinen laajalti käytetty datatieteen työkalu. Se tarjoaa täysin vuorovaikutteisen, pilvipohjaisen GUI-ympäristön, jota voit käyttää Koneoppimisalgoritmien käsittelyyn. BigML tarjoaa standardoidun ohjelmiston, joka käyttää pilvilaskentaa teollisuuden tarpeisiin. Sen kautta yritykset voivat käyttää koneoppimisen algoritmeja eri puolilla yritystään. Se voi esimerkiksi käyttää tätä yhtä ohjelmistoa myynnin ennustamiseen, riskianalyysiin ja tuoteinnovaatioihin. BigML on erikoistunut ennakoivaan mallinnukseen. Se käyttää monenlaisia koneoppimisen algoritmeja, kuten klusterointia, luokittelua, aikasarjojen ennustamista jne.

BigML tarjoaa helppokäyttöisen web-käyttöliittymän Rest-sovellusliittymien avulla ja voit luoda ilmaisen tilin tai premium-tilin tietojesi tarpeiden mukaan. Se mahdollistaa tiedon interaktiivisen visualisoinnin ja tarjoaa sinulle mahdollisuuden viedä visuaalisia kaavioita mobiili-tai IOT-laitteissa.

lisäksi BigML sisältää erilaisia automaatiomenetelmiä, joiden avulla voit automatisoida hyperparametrimallien virityksen ja jopa automatisoida uudelleenkäytettävien skriptien työnkulun.

D3.JS

JavaScriptiä käytetään pääasiassa asiakaspuolen skriptauskielenä. D3.JS, Javascript-kirjasto voit tehdä interaktiivisia visualisointeja web-selain. Useilla D3: n Sovellusliittymillä.js, voit käyttää useita toimintoja luoda dynaaminen visualisointi ja analyysi tietoja selaimessasi. Toinen tehokas ominaisuus D3.js on käyttö animoituja siirtymiä. D3.JS tekee asiakirjoista dynaamisia sallimalla päivitykset asiakaspuolella ja käyttämällä aktiivisesti datan muutosta heijastamaan visualisointeja selaimessa.

voit yhdistää tämän CSS: ään luodaksesi maineikkaita ja ohimeneviä visualisointeja, jotka auttavat sinua toteuttamaan räätälöityjä graafeja web-sivuilla. Kaiken kaikkiaan se voi olla erittäin hyödyllinen työkalu Datatutkijoille, jotka työskentelevät IOT-pohjaisten laitteiden parissa, jotka vaativat asiakaspuolen vuorovaikutusta visualisointiin ja tietojenkäsittelyyn.

MATLAB

MATLAB on matemaattisen tiedon käsittelyyn tarkoitettu moniparadigmaattinen numeerinen laskentaympäristö. Se on suljetun lähdekoodin ohjelmisto, joka helpottaa matriisifunktioita, algoritmista toteutusta ja tiedon tilastollista mallintamista. MATLAB on laajimmin käytössä useilla tieteenaloilla.

Datatieteessä MATLABIA käytetään neuroverkkojen ja sumean logiikan simulointiin. Matlab-grafiikkakirjaston avulla voit luoda tehokkaita visualisointeja. MATLABIA käytetään myös kuvan-ja signaalinkäsittelyssä. Tämä tekee siitä erittäin monipuolisen työkalun Datatutkijoille, koska he voivat puuttua kaikkiin ongelmiin, datan puhdistuksesta ja analysoinnista kehittyneempiin Syväoppimisalgoritmeihin.

lisäksi MATLABin helppo integrointi yrityssovelluksiin ja sulautettuihin järjestelmiin tekee siitä ihanteellisen datatieteen työkalun. Se auttaa myös automatisoimaan erilaisia tehtäviä aina tietojen louhinnasta komentosarjojen uudelleenkäyttöön päätöksentekoa varten. Se kuitenkin kärsii rajoituksesta olla suljetun lähdekoodin oma ohjelmisto.

Excel

lienee käytetyin Data-analyysityökalu. Microsoft kehitti Excel enimmäkseen taulukkolaskenta ja tänään, se on laajalti käytetty tietojenkäsittely, visualisointi, ja monimutkaisia laskelmia. Excel on tehokas analyyttinen työkalu Data Science. Vaikka se on ollut perinteinen työkalu tietojen analysointiin, Excel pakkaa edelleen booli.

Excelissä on erilaisia kaavoja, taulukoita,suodattimia, viipaleita jne. Voit myös luoda omia mukautettuja toimintoja ja kaavoja Excelin avulla. Vaikka Excel ei ole laskettaessa valtava määrä dataa, se on silti ihanteellinen valinta luoda tehokkaita tietojen visualisointeja ja laskentataulukoita. Voit myös liittää SQL Excel ja käyttää sitä manipuloida ja analysoida tietoja. Paljon tietoja tutkijat käyttävät Excel tietojen puhdistus, koska se tarjoaa interactable GUI ympäristö esikäsitellä tietoja helposti.

Toolpakin julkaisun myötä Microsoft Exceliin on nyt paljon helpompi laskea monimutkaisia analyyseja. Kuitenkin, se edelleen kalpenee verrattuna paljon kehittyneempiä Data Science työkaluja, kuten SAS. Kaiken kaikkiaan pienellä ja ei-yritystasolla Excel on ihanteellinen työkalu tietojen analysointiin.

ggplot2

ggplot2 on kehittynyt datavisualisointipaketti R-ohjelmointikielelle. Kehittäjät luonut tämän työkalun korvata natiivi grafiikka paketti R ja se käyttää tehokkaita komentoja luoda maineikkaita visualisointeja. Se on yleisimmin käytetty kirjasto, että Data tutkijat käyttävät luoda visualisointeja analysoitu data.
Ggplot2 on osa Tidyverse-pakettia, joka on R: ssä tarkoitettu Datatieteeseen. Yksi tapa, jolla ggplot2 on paljon parempi kuin muut datan visualisoinnit, on estetiikka. Ggplot2: n avulla Datatutkijat voivat luoda räätälöityjä visualisointeja voidakseen osallistua tehostettuun tarinankerrontaan. Ggplot2: n avulla voit lisätä tietoja visualisointeina, lisätä tekstimerkintöjä datapisteisiin ja parantaa kuvaajien kestävyyttä. Voit myös luoda erilaisia tyylejä karttoja, kuten choropleths, kartogrammit, hexbins, jne. Se on eniten käytetty datatieteen työkalu.

Tableau

Tableau on Datavisualisointiohjelma, joka on täynnä tehokkaita grafiikoita interaktiivisten visualisointien tekemiseksi. Se on keskittynyt toimialoille, jotka työskentelevät liiketoimintatiedustelun alalla. Tärkein näkökohta Tableau on sen kyky käyttöliittymä tietokantoihin, taulukkolaskenta, OLAP (Online analyyttinen käsittely) kuutiot, jne. Näiden piirteiden ohella Tableaulla on kyky visualisoida maantieteellistä dataa ja piirtää karttoihin pituusasteita ja leveysasteita.

visualisointien ohella sen analytiikkatyökalua voi käyttää myös datan analysointiin. Tableau mukana aktiivinen yhteisö ja voit jakaa havaintoja online-alustalla. Vaikka Tableau on enterprise-ohjelmisto, sen mukana tulee ilmainen versio nimeltä Tableau Public.

Jupyter

Project Jupyter on ipythoniin perustuva avoimen lähdekoodin työkalu, joka auttaa kehittäjiä tekemään avoimen lähdekoodin ohjelmistoja ja kokemuksia interaktiivisesta tietojenkäsittelystä. Jupyter tukee useita kieliä, kuten Julia, Python, ja R. Se on web-sovellus työkalu käytetään kirjoittamaan elävää koodia, visualisointeja, ja esityksiä. Jupyter on laajalti suosittu työkalu, joka on suunniteltu vastaamaan datatieteen vaatimuksiin.

se on vuorovaikutteinen ympäristö, jonka kautta Datatutkijat voivat hoitaa kaikki velvollisuutensa. Se on myös tehokas työkalu tarinankerrontaan, sillä siinä on erilaisia esitysominaisuuksia. Jupyter-muistikirjojen avulla voidaan suorittaa tietojen puhdistus, tilastollinen laskenta, visualisointi ja luoda ennakoivia koneoppimismalleja. Se on 100% avoimen lähdekoodin ja on, siksi, ilmainen. On olemassa Online-Jupyter-ympäristö nimeltä Collaboratory, joka toimii pilvessä ja tallentaa tiedot Google Driveen.

Matplotlib

Matplotlib on Pythonia varten kehitetty piirto-ja visualisointikirjasto. Se on suosituin työkalu graafien tuottamiseen analysoiduilla tiedoilla. Sitä käytetään pääasiassa monimutkaisten kuvaajien piirtämiseen yksinkertaisilla koodiriveillä. Käyttämällä tätä, voidaan luoda bar tontteja, histogrammeja, scatterplots jne. Matplotlib on useita olennaisia moduuleja. Yksi yleisimmin käytetyistä moduuleista on pyplot. Se tarjoaa MATLABin kuin käyttöliittymän. Pyplot on myös avoimen lähdekoodin vaihtoehto MATLABin graafisille moduuleille.

Matplotlib on suositeltava työkalu datan visualisointiin, ja Datatutkijat käyttävät sitä muihin nykyisiin työkaluihin verrattuna. Itse asiassa NASA käytti Matplotlibia havainnollistamaan Datavisualisointeja Phoenix-avaruusaluksen laskeutumisen aikana. Se on myös ihanteellinen työkalu aloittelijoille oppimisen tietojen visualisointi Python.

NLTK

luonnollisen kielen käsittely on noussut datatieteen suosituimmaksi alaksi. Se käsittelee sellaisten tilastollisten mallien kehittämistä, jotka auttavat tietokoneita ymmärtämään ihmisen kieltä. Nämä tilastolliset mallit ovat osa koneoppimista ja pystyvät useiden algoritmiensa avulla auttamaan tietokoneita luonnollisen kielen ymmärtämisessä. Python-kielen mukana tulee kokoelma kirjastoja nimeltä Natural Language Toolkit (Nltk), jotka on kehitetty vain tätä tarkoitusta varten.

NLTK: ta käytetään laajasti eri kielenkäsittelytekniikoissa, kuten tokenisoinnissa, stemmauksessa, merkintätekniikassa, jäsennyksessä ja koneoppimisessa. Se koostuu yli 100 corporasta, jotka ovat tiedonkeruu rakennuskoneoppimalleihin. Sillä on erilaisia sovelluksia, kuten puheen merkintöjen osia, sanojen segmentointia, konekääntämistä, tekstistä puheeseen puheentunnistusta jne.

Scikit-learn

Scikit-learn on Python-kieleen perustuva kirjasto, jota käytetään Koneoppimisalgoritmien toteuttamiseen. On yksinkertainen ja helppo toteuttaa työkalu, jota käytetään laajasti analyysi-ja datatieteessä. Se tukee erilaisia koneoppimisen ominaisuuksia, kuten tietojen esikäsittelyä, luokittelua, regressiota, ryhmittelyä, dimensionalennuksen vähentämistä jne.

Scikit-learnin avulla on helppo käyttää monimutkaisia koneoppimisalgoritmeja. Siksi se on tilanteissa, jotka vaativat nopeaa prototyyppien ja on myös ihanteellinen alusta tehdä tutkimusta, joka vaatii perus koneoppimista. Se käyttää useita taustalla kirjastot Python kuten SciPy, Numpy, Matplotlib, jne.

TensorFlow

Tensorflow on muodostunut koneoppimisen vakiotyökaluksi. Sitä käytetään laajalti edistyneissä koneoppimisen algoritmeissa, kuten Syväoppimisessa. Kehittäjät nimesivät TensorFlow ’ n tensorien mukaan, jotka ovat moniulotteisia ryhmiä. Se on avoimen lähdekoodin ja alati kehittyvä työkalupakki, joka on tunnettu suorituskyvystään ja korkeista laskennallisista kyvyistään. TensorFlow voi toimia sekä suorittimilla että GPU: lla, ja se on viime aikoina ilmestynyt tehokkaammille TPU-alustoille. Tämä antaa sille ennennäkemättömän etulyöntiaseman kehittyneiden koneoppimisalgoritmien prosessointitehon suhteen.

korkean prosessointikykynsä vuoksi Tensorflow ’ lla on useita sovelluksia, kuten puheentunnistus, kuvanluokitus, huumeiden löytäminen, kuvan ja kielen luominen jne. Koneoppimiseen erikoistuneille Datatutkijoille Tensorflow on must know-työkalu.

Weka

Weka tai Waikato Environment for Knowledge Analysis on Java-kielellä kirjoitettu koneoppimisohjelma. Se on kokoelma erilaisia koneoppimisen algoritmeja tiedon louhintaan. Weka koostuu erilaisista koneoppimisen työkaluista, kuten luokittelusta, ryhmittelystä, regressiosta, visualisoinnista ja tiedon valmistelusta.

se on avoimen lähdekoodin GUI-ohjelmisto, joka mahdollistaa koneoppimisalgoritmien toteuttamisen helpommin vuorovaikutteisen alustan kautta. Koneoppimisen toimivuuden voi ymmärtää datasta ilman, että tarvitsee kirjoittaa koodiriviä. Se sopii Datatutkijoille, jotka ovat vasta-alkajia Koneoppimisessa.

Opi tulemaan Datatieteilijäksi

niin, tämä kaikki oli datatieteen työkaluissa. Toivottavasti pidit selityksestämme.

Yhteenveto

päätämme, että datatiede vaatii laajan valikoiman työkaluja. Datatieteen työkalut ovat datan analysointiin, esteettisten ja interaktiivisten visualisointien luomiseen sekä tehokkaiden ennakoivien mallien luomiseen koneoppimisalgoritmien avulla. Suurin osa datatieteen työkaluista tuottaa monimutkaisia datatieteellisiä operaatioita yhdessä paikassa. Näin käyttäjän on helpompi toteuttaa datatieteen toiminnallisuuksia ilman, että heidän täytyy kirjoittaa koodinsa tyhjästä. Myös, on olemassa useita muita työkaluja, jotka palvelevat sovellusalueille data science.

tutki datatieteen tulevaisuutta