14 Outils de Science des Données les plus utilisés pour 2019 – Ingrédients essentiels de la Science des données

Un scientifique des données est responsable de l’extraction, de la manipulation, du prétraitement et de la génération de prédictions à partir des données. Pour ce faire, il a besoin de divers outils statistiques et langages de programmation. Dans cet article, nous partagerons certains des outils de science des données utilisés par les Data Scientists pour mener à bien leurs opérations de données. Nous comprendrons les principales caractéristiques des outils, les avantages qu’ils offrent et la comparaison de divers outils de science des données.

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Introduction à la science des données

La science des données est devenue l’un des domaines les plus populaires du 21e siècle. Les entreprises emploient des Data Scientists pour les aider à mieux comprendre le marché et à améliorer leurs produits. Les Data Scientists travaillent en tant que décideurs et sont en grande partie responsables de l’analyse et du traitement d’une grande quantité de données non structurées et structurées. Pour ce faire, il a besoin de divers outils et langages de programmation pour la science des données afin de réparer la journée comme il le souhaite. Nous passerons en revue certains de ces outils de science des données utilisés pour analyser et générer des prédictions.

Principaux outils de science des données

Voici la liste des 14 meilleurs outils de science des données utilisés par la plupart des scientifiques des données.

SAS

C’est l’un de ces outils de science des données spécialement conçus pour les opérations statistiques. SAS est un logiciel propriétaire à source fermée utilisé par les grandes organisations pour analyser des données. SAS utilise le langage de programmation SAS de base pour effectuer une modélisation statistique. Il est largement utilisé par les professionnels et les entreprises travaillant sur des logiciels commerciaux fiables. SAS propose de nombreuses bibliothèques et outils statistiques que vous, en tant que Data Scientist, pouvez utiliser pour modéliser et organiser leurs données. Bien que SAS soit très fiable et bénéficie d’un fort soutien de la part de l’entreprise, il est très coûteux et n’est utilisé que par les grandes industries. En outre, SAS pâlit par rapport à certains des outils les plus modernes qui sont open-source. De plus, il existe plusieurs bibliothèques et paquets dans SAS qui ne sont pas disponibles dans le pack de base et peuvent nécessiter une mise à niveau coûteuse.

Apache Spark

Apache Spark ou simplement Spark est un moteur d’analyse tout-puissant et c’est l’outil de science des données le plus utilisé. Spark est spécialement conçu pour gérer le traitement par lots et le traitement par flux. Il est livré avec de nombreuses API qui facilitent les Data Scientists pour permettre un accès répété aux données pour l’apprentissage automatique, le stockage en SQL, etc. C’est une amélioration par rapport à Hadoop et peut fonctionner 100 fois plus vite que MapReduce. Spark dispose de nombreuses API d’apprentissage automatique qui peuvent aider les Data Scientists à faire des prédictions puissantes avec les données données.

Spark fait mieux que les autres plates-formes Big Data dans sa capacité à gérer les données en streaming. Cela signifie que Spark peut traiter des données en temps réel par rapport à d’autres outils analytiques qui traitent uniquement des données historiques par lots. Spark propose diverses API programmables en Python, Java et R. Mais la conjonction la plus puissante de Spark est avec le langage de programmation Scala, basé sur une machine virtuelle Java et de nature multiplateforme.

Spark est très efficace dans la gestion de cluster, ce qui le rend bien meilleur que Hadoop car ce dernier n’est utilisé que pour le stockage. C’est ce système de gestion de cluster qui permet à Spark de traiter les applications à grande vitesse.

BigML

BigML, c’est un autre outil de science des données largement utilisé. Il fournit un environnement graphique entièrement interactable basé sur le cloud que vous pouvez utiliser pour le traitement d’algorithmes d’apprentissage automatique. BigML fournit un logiciel standardisé utilisant le cloud computing pour répondre aux exigences de l’industrie. Grâce à elle, les entreprises peuvent utiliser des algorithmes d’apprentissage automatique dans différentes parties de leur entreprise. Par exemple, il peut utiliser ce logiciel pour la prévision des ventes, l’analyse des risques et l’innovation produit. BigML est spécialisé dans la modélisation prédictive. Il utilise une grande variété d’algorithmes d’apprentissage automatique tels que le clustering, la classification, la prévision de séries chronologiques, etc.

BigML fournit une interface Web facile à utiliser à l’aide des API Rest et vous pouvez créer un compte gratuit ou un compte premium en fonction de vos besoins en données. Il permet des visualisations interactives de données et vous offre la possibilité d’exporter des graphiques visuels sur vos appareils mobiles ou IOT.

De plus, BigML est livré avec diverses méthodes d’automatisation qui peuvent vous aider à automatiser le réglage des modèles d’hyperparamètres et même à automatiser le flux de travail des scripts réutilisables.

D3.js

Javascript est principalement utilisé comme langage de script côté client. D3.js, une bibliothèque Javascript vous permet de faire des visualisations interactives sur votre navigateur web. Avec plusieurs API de D3.js, vous pouvez utiliser plusieurs fonctions pour créer une visualisation dynamique et une analyse des données dans votre navigateur. Une autre caractéristique puissante de D3.js est l’utilisation de transitions animées. D3.js rend les documents dynamiques en autorisant les mises à jour côté client et en utilisant activement la modification des données pour refléter les visualisations sur le navigateur.

Vous pouvez combiner cela avec CSS pour créer des visualisations illustres et transitoires qui vous aideront à implémenter des graphiques personnalisés sur des pages Web. Dans l’ensemble, il peut être un outil très utile pour les scientifiques des données qui travaillent sur des appareils basés sur l’IOT qui nécessitent une interaction côté client pour la visualisation et le traitement des données.

MATLAB

MATLAB est un environnement de calcul numérique multi-paradigmes pour le traitement d’informations mathématiques. C’est un logiciel à source fermée qui facilite les fonctions matricielles, la mise en œuvre algorithmique et la modélisation statistique des données. MATLAB est le plus largement utilisé dans plusieurs disciplines scientifiques.

En science des données, MATLAB est utilisé pour simuler les réseaux de neurones et la logique floue. En utilisant la bibliothèque graphique MATLAB, vous pouvez créer des visualisations puissantes. MATLAB est également utilisé dans le traitement d’images et de signaux. Cela en fait un outil très polyvalent pour les scientifiques des données car ils peuvent résoudre tous les problèmes, du nettoyage et de l’analyse des données aux algorithmes d’apprentissage profond plus avancés.

De plus, l’intégration facile de MATLAB pour les applications d’entreprise et les systèmes embarqués en fait un outil de science des données idéal. Il aide également à automatiser diverses tâches allant de l’extraction de données à la réutilisation de scripts pour la prise de décision. Cependant, il souffre de la limitation d’être un logiciel propriétaire à source fermée.

Excel

Probablement l’outil d’analyse de données le plus utilisé. Microsoft a développé Excel principalement pour les calculs de feuilles de calcul et aujourd’hui, il est largement utilisé pour le traitement des données, la visualisation et les calculs complexes. Excel est un outil d’analyse puissant pour la science des données. Bien qu’il ait été l’outil traditionnel d’analyse de données, Excel a toujours du punch.

Excel est livré avec diverses formules, tableaux, filtres, trancheuses, etc. Vous pouvez également créer vos propres fonctions et formules personnalisées à l’aide d’Excel. Bien qu’Excel ne soit pas pour calculer l’énorme quantité de données, il reste un choix idéal pour créer de puissantes visualisations de données et des feuilles de calcul. Vous pouvez également connecter SQL à Excel et l’utiliser pour manipuler et analyser des données. De nombreux scientifiques des données utilisent Excel pour le nettoyage des données car il fournit un environnement GRAPHIQUE interactable pour pré-traiter facilement les informations.

Avec la sortie de ToolPak pour Microsoft Excel, il est désormais beaucoup plus facile de calculer des analyses complexes. Cependant, cela fait encore pâle figure par rapport à des outils de science des données beaucoup plus avancés comme SAS. Dans l’ensemble, au niveau des petites entreprises et des entreprises, Excel est un outil idéal pour l’analyse des données.

ggplot2

ggplot2 est un package de visualisation de données avancé pour le langage de programmation R. Les développeurs ont créé cet outil pour remplacer le package graphique natif de R et il utilise des commandes puissantes pour créer des visualisations illustres. C’est la bibliothèque la plus utilisée par les Data Scientists pour créer des visualisations à partir de données analysées.
Ggplot2 fait partie de tidyverse, un package en R conçu pour la science des données. L’une des façons dont ggplot2 est bien meilleure que le reste des visualisations de données est l’esthétique. Avec ggplot2, les Data Scientists peuvent créer des visualisations personnalisées afin de participer à une narration améliorée. En utilisant ggplot2, vous pouvez annoter vos données dans des visualisations, ajouter des étiquettes de texte aux points de données et améliorer l’intractibilité de vos graphiques. Vous pouvez également créer différents styles de cartes telles que des choroplèthes, des cartogrammes, des hexbines, etc. C’est l’outil de science des données le plus utilisé.

Tableau

Tableau est un logiciel de visualisation de données qui regorge de graphiques puissants pour réaliser des visualisations interactives. Il est axé sur les industries travaillant dans le domaine de la business intelligence. L’aspect le plus important de Tableau est sa capacité à s’interfacer avec des bases de données, des feuilles de calcul, des cubes OLAP (Traitement Analytique en Ligne), etc. En plus de ces fonctionnalités, Tableau a la possibilité de visualiser des données géographiques et de tracer des longitudes et des latitudes sur des cartes.

Outre les visualisations, vous pouvez également utiliser son outil d’analyse pour analyser les données. Tableau est doté d’une communauté active et vous pouvez partager vos résultats sur la plateforme en ligne. Alors que Tableau est un logiciel d’entreprise, il est livré avec une version gratuite appelée Tableau Public.

Jupyter

Project Jupyter est un outil open-source basé sur IPython pour aider les développeurs à créer des logiciels open-source et à expérimenter l’informatique interactive. Jupyter prend en charge plusieurs langages tels que Julia, Python et R. C’est un outil d’application Web utilisé pour écrire du code en direct, des visualisations et des présentations. Jupyter est un outil très populaire conçu pour répondre aux exigences de la science des données.

C’est un environnement interactif à travers lequel les scientifiques des données peuvent exercer toutes leurs responsabilités. C’est également un outil puissant pour la narration car diverses fonctionnalités de présentation y sont présentes. À l’aide des Notebooks Jupyter, on peut effectuer le nettoyage des données, le calcul statistique, la visualisation et créer des modèles prédictifs d’apprentissage automatique. Il est 100% open-source et est donc gratuit. Il existe un environnement Jupyter en ligne appelé Collaboratory qui s’exécute sur le cloud et stocke les données dans Google Drive.

Matplotlib

Matplotlib est une bibliothèque de traçage et de visualisation développée pour Python. C’est l’outil le plus populaire pour générer des graphiques avec les données analysées. Il est principalement utilisé pour tracer des graphiques complexes à l’aide de lignes de code simples. En utilisant cela, on peut générer des graphiques à barres, des histogrammes, des nuages de points, etc. Matplotlib a plusieurs modules essentiels. L’un des modules les plus utilisés est pyplot. Il offre un MATLAB comme une interface. Pyplot est également une alternative open-source aux modules graphiques de MATLAB.

Matplotlib est un outil privilégié pour les visualisations de données et est utilisé par les Data Scientists par rapport à d’autres outils contemporains. En fait, la NASA a utilisé Matplotlib pour illustrer les visualisations de données lors de l’atterrissage du vaisseau spatial Phoenix. C’est également un outil idéal pour les débutants dans l’apprentissage de la visualisation de données avec Python.

NLTK

Le traitement du langage naturel est devenu le domaine le plus populaire en science des données. Il traite du développement de modèles statistiques qui aident les ordinateurs à comprendre le langage humain. Ces modèles statistiques font partie de l’apprentissage automatique et, grâce à plusieurs de ses algorithmes, peuvent aider les ordinateurs à comprendre le langage naturel. Le langage Python est livré avec une collection de bibliothèques appelées Natural Language Toolkit (NLTK) développées uniquement à cet effet particulier.

NLTK est largement utilisé pour diverses techniques de traitement du langage telles que la tokenisation, la stemming, le marquage, l’analyse syntaxique et l’apprentissage automatique. Il se compose de plus de 100 corpus qui sont une collection de données pour la construction de modèles d’apprentissage automatique. Il a une variété d’applications telles que des parties du Marquage vocal, de la Segmentation des Mots, de la Traduction Automatique, de la Reconnaissance Vocale Texte-Parole, etc.

Scikit-learn

Scikit-learn est une bibliothèque basée sur Python qui est utilisée pour implémenter des algorithmes d’apprentissage automatique. Il est simple et facile de mettre en œuvre un outil largement utilisé pour l’analyse et la science des données. Il prend en charge une variété de fonctionnalités dans l’apprentissage automatique telles que le prétraitement des données, la classification, la régression, le clustering, la réduction de la dimensionnalité, etc.

Scikit-learn facilite l’utilisation d’algorithmes d’apprentissage automatique complexes. C’est donc dans des situations nécessitant un prototypage rapide et c’est également une plate-forme idéale pour effectuer des recherches nécessitant un apprentissage automatique de base. Il utilise plusieurs bibliothèques sous-jacentes de Python telles que SciPy, Numpy, Matplotlib, etc.

TensorFlow

TensorFlow est devenu un outil standard pour l’apprentissage automatique. Il est largement utilisé pour les algorithmes avancés d’apprentissage automatique tels que l’apprentissage en profondeur. Les développeurs ont nommé TensorFlow d’après des tenseurs qui sont des tableaux multidimensionnels. Il s’agit d’une boîte à outils open source en constante évolution, connue pour ses performances et ses capacités de calcul élevées. TensorFlow peut fonctionner à la fois sur des processeurs et des GPU et est récemment apparu sur des plates-formes TPU plus puissantes. Cela lui donne un avantage sans précédent en termes de puissance de traitement des algorithmes avancés d’apprentissage automatique.

En raison de sa capacité de traitement élevée, Tensorflow a une variété d’applications telles que la reconnaissance vocale, la classification d’images, la découverte de médicaments, la génération d’images et de langages, etc. Pour les Data Scientists spécialisés dans l’apprentissage automatique, Tensorflow est un outil incontournable.

Weka

Weka ou Waikato Environment for Knowledge Analysis est un logiciel d’apprentissage automatique écrit en Java. Il s’agit d’une collection de divers algorithmes d’apprentissage automatique pour l’exploration de données. Weka se compose de divers outils d’apprentissage automatique tels que la classification, le clustering, la régression, la visualisation et la préparation des données.

C’est un logiciel d’interface graphique open source qui permet une implémentation plus facile des algorithmes d’apprentissage automatique via une plate-forme interactable. Vous pouvez comprendre le fonctionnement de l’apprentissage automatique sur les données sans avoir à écrire une ligne de code. Il est idéal pour les Data Scientists débutants en apprentissage automatique.

Apprenez à devenir un Data Scientist

Donc, tout cela était dans les outils de science des données. J’espère que vous avez aimé notre explication.

Résumé

Nous concluons que la science des données nécessite une vaste gamme d’outils. Les outils de la science des données permettent d’analyser les données, de créer des visualisations esthétiques et interactives et de créer de puissants modèles prédictifs à l’aide d’algorithmes d’apprentissage automatique. La plupart des outils de science des données fournissent des opérations complexes de science des données en un seul endroit. Cela facilite la mise en œuvre des fonctionnalités de la science des données par l’utilisateur sans avoir à écrire son code à partir de zéro. En outre, il existe plusieurs autres outils qui répondent aux domaines d’application de la science des données.

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