14 leggyakrabban használt adattudományi eszközök 2019 – re-alapvető adattudományi összetevők

az Adattudós felelős az adatokból származó előrejelzések kinyeréséért, manipulálásáért, előfeldolgozásáért és előállításáért. Ehhez különféle statisztikai eszközökre és programozási nyelvekre van szükség. Ebben a cikkben megosztjuk azokat az adattudományi eszközöket, amelyeket az Adattudósok használnak adatműveleteik elvégzéséhez. Meg fogjuk érteni az eszközök legfontosabb jellemzőit, az általuk nyújtott előnyöket és a különböző adattudományi eszközök összehasonlítását.

meg kell check – Top készségek, hogy növeljék az adatok tudomány karrier

Bevezetés Az Adattudományba

az Adattudomány a 21.század egyik legnépszerűbb területévé vált. A vállalatok Adatkutatókat alkalmaznak, hogy segítsenek nekik betekintést nyerni a piacról és javítani termékeiket. Az adattudósok döntéshozóként dolgoznak, és nagyrészt felelősek a strukturálatlan és strukturált adatok nagy mennyiségének elemzéséért és kezeléséért. Ehhez különféle eszközökre és programozási nyelvekre van szüksége az Adattudomány számára, hogy a napot úgy javítsa, ahogy akarja. Ezen adattudományi eszközök közül néhányat felhasználunk az előrejelzések elemzésére és generálására.

Top Data Science Tools

itt van a lista a 14 legjobb data science tools, hogy a legtöbb adat tudósok használt.

SAS

ez egyike azoknak az adattudományi eszközöknek, amelyeket kifejezetten statisztikai műveletekhez terveztek. A SAS egy zárt forráskódú szoftver, amelyet a nagy szervezetek használnak az adatok elemzésére. SAS használ base SAS programozási nyelv, amely elvégzésére statisztikai modellezés. Széles körben használják a szakemberek és a megbízható kereskedelmi szoftvereken dolgozó vállalatok. A SAS számos statisztikai könyvtárat és eszközt kínál, amelyeket Ön, mint Adattudós használhat az adatok modellezéséhez és rendezéséhez. Míg a SAS rendkívül megbízható és a vállalat erős támogatásával rendelkezik, rendkívül drága és csak a nagyobb iparágak használják. Is, SAS sápadt összehasonlítva néhány modern eszközök, amelyek a nyílt forráskódú. Ezenkívül számos olyan könyvtár és csomag van az SAS-ben, amelyek nem állnak rendelkezésre az alapcsomagban, és költséges frissítést igényelhetnek.

Apache Spark

az Apache Spark vagy egyszerűen a Spark egy mindenható elemző motor, és ez a leggyakrabban használt adattudományi eszköz. A Spark kifejezetten a kötegelt feldolgozás és a Stream feldolgozás kezelésére készült. Számos API-val rendelkezik, amelyek megkönnyítik az adatkutatók számára, hogy ismételt hozzáférést biztosítsanak az adatokhoz a gépi tanuláshoz, az SQL-ben történő tároláshoz stb. Ez egy javulás a Hadoop-hoz képest, és 100-szor gyorsabb, mint a MapReduce. A Spark számos gépi tanulási API-val rendelkezik, amelyek segíthetnek az Adatkutatóknak abban, hogy erőteljes előrejelzéseket tegyenek az adott adatokkal.

a Spark jobban teljesít, mint más Big Data platformok a streaming adatok kezelésében. Ez azt jelenti, hogy a Spark valós idejű adatokat képes feldolgozni más analitikai eszközökhöz képest, amelyek csak a történelmi adatokat dolgozzák fel tételekben. A Spark különböző API-kat kínál, amelyek programozhatók Pythonban, Java-ban és R-ben.de a Spark legerősebb összekapcsolása a Scala programozási nyelv, amely Java virtuális gépen alapul, és platformközi jellegű.

a Spark rendkívül hatékony a klaszterkezelésben, ami sokkal jobbá teszi, mint a Hadoop, mivel ez utóbbit csak tárolásra használják. Ez a klaszterkezelő rendszer lehetővé teszi a Spark számára, hogy nagy sebességgel feldolgozza az alkalmazást.

BigML

BigML, ez egy másik széles körben használt adattudományi eszköz. Ez egy teljesen interactable, felhő-alapú GUI környezet, amely segítségével a feldolgozás gépi tanulási algoritmusok. A BigML szabványosított szoftvert biztosít felhőalapú számítástechnikával az ipari igényekhez. Ezen keresztül a vállalatok gépi tanulási algoritmusokat használhatnak vállalatuk különböző részein. Például használhatja ezt az egy szoftvert az értékesítés előrejelzéséhez, a kockázatelemzéshez és a termékinnovációhoz. A BigML a prediktív modellezésre specializálódott. A gépi tanulási algoritmusok széles skáláját használja, mint például a klaszterezés, az osztályozás, az idősoros előrejelzés stb.

a BigML egy könnyen használható webes felületet biztosít a Rest API-k használatával, és ingyenes fiókot vagy prémium fiókot hozhat létre az adatigényei alapján. Lehetővé teszi az adatok interaktív megjelenítését, és lehetővé teszi a vizuális diagramok exportálását mobil vagy IOT eszközökön.

ezenkívül a BigML különféle automatizálási módszerekkel rendelkezik, amelyek segíthetnek a hiperparaméter modellek hangolásának automatizálásában, sőt az újrafelhasználható szkriptek munkafolyamatának automatizálásában is.

D3.js

a Javascriptet elsősorban kliens oldali szkriptnyelvként használják. D3.js, a Javascript könyvtár lehetővé teszi, hogy interaktív vizualizációk a web-böngésző. A D3 több API-jával.js, több funkciót is használhat dinamikus megjelenítés és adatok elemzése a böngészőben. A D3 másik erőteljes tulajdonsága.a js az animált átmenetek használata. D3.a JS dinamikussá teszi a dokumentumokat azáltal, hogy lehetővé teszi a frissítéseket az ügyféloldalon, és aktívan használja az adatok változását, hogy tükrözze a megjelenítéseket a böngészőben.

kombinálhatja ezt a CSS-sel, hogy illusztris és átmeneti vizualizációkat hozzon létre, amelyek segítenek testreszabott grafikonok megvalósításában a weboldalakon. Összességében nagyon hasznos eszköz lehet az adatkutatók számára, akik olyan IOT alapú eszközökön dolgoznak, amelyek ügyféloldali interakciót igényelnek a vizualizációhoz és az adatfeldolgozáshoz.

MATLAB

a MATLAB egy több paradigmás numerikus számítási környezet matematikai információk feldolgozásához. Ez egy zárt forráskódú szoftver, amely megkönnyíti a mátrixfunkciókat, az algoritmikus megvalósítást és az adatok statisztikai modellezését. A MATLABOT a legszélesebb körben használják számos tudományos tudományágban.

az Adattudományban a MATLAB a neurális hálózatok és a fuzzy logika szimulálására szolgál. A MATLAB grafikus könyvtár segítségével hatékony vizualizációkat hozhat létre. A MATLAB-ot kép-és jelfeldolgozásban is használják. Ez egy nagyon sokoldalú eszköz az adatkutatók számára, mivel képesek kezelni az összes problémát, az adatok tisztításától és elemzésétől a fejlettebb mély tanulási algoritmusokig.

ezenkívül a MATLAB vállalati alkalmazásokhoz és beágyazott rendszerekhez való egyszerű integrációja ideális adattudományi eszközzé teszi. Segít a különböző feladatok automatizálásában is, kezdve az adatok kinyerésétől a szkriptek döntéshozatali újrafelhasználásáig. Ugyanakkor szenved a zárt forráskódú szabadalmaztatott szoftver korlátozásától.

Excel

valószínűleg a legszélesebb körben használt adatelemző eszköz. A Microsoft az Excel-t leginkább táblázatkezelésre fejlesztette ki, és ma már széles körben használják adatfeldolgozásra, vizualizációra és összetett számításokra. Az Excel egy hatékony analitikai eszköz az Adattudomány számára. Bár ez volt az adatelemzés hagyományos eszköze, az Excel még mindig ütést tartalmaz.

az Excel különféle képletekkel, táblázatokkal, szűrőkkel, szeletelőkkel stb. Saját egyéni függvényeket és képleteket is létrehozhat az Excel használatával. Bár az Excel nem a hatalmas adatmennyiség kiszámítására szolgál, mégis ideális választás hatékony adatvizualizációk és táblázatok készítéséhez. Az SQL-t az Excelhez is csatlakoztathatja, és felhasználhatja az adatok manipulálására és elemzésére. Sok Adattudós használja az Excel-t az adatok tisztításához, mivel interactable GUI környezetet biztosít az információk egyszerű feldolgozásához.

a ToolPak for Microsoft Excel kiadásával most sokkal könnyebb kiszámítani a komplex elemzéseket. Ez azonban még mindig elhalványul a sokkal fejlettebb adattudományi eszközökhöz képest, mint például a SAS. Összességében kis és nem vállalati szinten az Excel ideális eszköz az adatok elemzéséhez.

ggplot2

a ggplot2 egy fejlett adatmegjelenítő csomag az R programozási nyelvhez. A fejlesztők ezt az eszközt az R natív grafikus csomagjának helyettesítésére hozták létre, és erőteljes parancsokat használnak illusztris vizualizációk létrehozására. Ez a legszélesebb körben használt könyvtár, amelyet az Adattudósok az elemzett adatokból vizualizációk létrehozására használnak.
Ggplot2 része tidyverse, egy csomag R, amely célja az adatok tudomány. Az egyik módja annak, hogy a ggplot2 sokkal jobb, mint a többi adatmegjelenítés, az esztétika. A ggplot2 segítségével az Adattudósok testreszabott vizualizációkat hozhatnak létre a továbbfejlesztett történetmesélés érdekében. A ggplot2 használatával feljegyezheti adatait a vizualizációkban, szöveges címkéket adhat az adatpontokhoz, és növelheti a Grafikonok kezelhetetlenségét. Különböző stílusú térképeket is létrehozhat, például koropleteket, kartogramokat, hexbin-eket stb. Ez a leggyakrabban használt adattudományi eszköz.

Tableau

Tableau egy adatmegjelenítő szoftver, amely tele van erős grafika, hogy interaktív vizualizációk. Az üzleti intelligencia területén működő iparágakra összpontosít. A Tableau legfontosabb szempontja az adatbázisokkal, táblázatokkal, OLAP (Online Analytical Processing) kockákkal stb. Ezen funkciók mellett a Tableau képes megjeleníteni a földrajzi adatokat, valamint a hosszúságok és szélességek térképeken történő ábrázolására.

a vizualizációk mellett az elemző eszközt is használhatja az adatok elemzésére. A Tableau aktív közösséggel rendelkezik, és megoszthatja eredményeit az online platformon. Míg a Tableau vállalati szoftver, a Tableau Public nevű ingyenes verzióval érkezik.

Jupyter

a Project Jupyter egy IPython alapú nyílt forráskódú eszköz, amely segíti a fejlesztőket a nyílt forráskódú szoftverek készítésében és az interaktív Számítástechnika élményében. Jupyter támogatja több nyelven, mint a Julia, Python, és R. Ez egy web-alkalmazás eszköz írására használt élő kódot, vizualizációk, és prezentációk. A Jupyter egy széles körben népszerű eszköz, amelyet az Adattudomány követelményeinek kielégítésére terveztek.

ez egy interaktív környezet, amelyen keresztül az adatkutatók minden feladatukat elláthatják. Ez egy hatékony eszköz a történetmeséléshez is, mivel különféle prezentációs funkciók vannak jelen benne. A Jupyter notebookok segítségével adattisztítást, statisztikai számításokat, vizualizációt és prediktív gépi tanulási modelleket lehet készíteni. 100% – ban nyílt forráskódú, ezért ingyenes. Van egy online Jupyter környezet, az úgynevezett Collaboratory, amely a felhőn fut, és az adatokat a Google Drive-ban tárolja.

Matplotlib

a Matplotlib egy Python számára kifejlesztett rajzoló és megjelenítő könyvtár. Ez a legnépszerűbb eszköz grafikonok előállításához az elemzett adatokkal. Főleg összetett grafikonok ábrázolására használják egyszerű kódsorokkal. Ennek segítségével sávdiagramokat, hisztogramokat, szórólapokat stb. A Matplotlib számos alapvető modullal rendelkezik. Az egyik legszélesebb körben használt modul a pyplot. A szálloda egy Matlab, mint egy interfész. A Pyplot a MATLAB grafikus moduljainak nyílt forráskódú alternatívája is.

a Matplotlib az adatvizualizációk előnyben részesített eszköze, amelyet az Adattudósok használnak más kortárs eszközökkel szemben. Valójában a NASA a Matplotlib-et használta az adatvizualizációk illusztrálására a Phoenix űrhajó leszállása során. Ez is egy ideális eszköz a kezdők számára a tanulás adatmegjelenítés Python.

NLTK

a természetes nyelv feldolgozása az Adattudomány legnépszerűbb területévé vált. Olyan statisztikai modellek fejlesztésével foglalkozik, amelyek segítik a számítógépeket az emberi nyelv megértésében. Ezek a statisztikai modellek a gépi tanulás részét képezik, és számos algoritmusán keresztül képesek segíteni a számítógépeket a természetes nyelv megértésében. Python nyelv jön egy gyűjtemény a könyvtárak úgynevezett Natural Language Toolkit (NLTK) kifejlesztett erre a célra csak.

az NLTK-t széles körben használják különböző nyelvi feldolgozási technikákhoz, mint például a tokenizálás, az eredet, a címkézés, az elemzés és a gépi tanulás. Több mint 100 korpuszból áll, amelyek adatgyűjtést jelentenek a gépi tanulási modellek építéséhez. Különféle alkalmazásokkal rendelkezik, mint például a beszéd címkézése, a szó szegmentálása, a gépi fordítás, A szöveg-beszéd beszédfelismerés stb.

Scikit-learn

a Scikit-learn egy Python alapú könyvtár, amelyet gépi tanulási algoritmusok végrehajtására használnak. Egyszerű és könnyen megvalósítható egy olyan eszköz, amelyet széles körben használnak az elemzéshez és az adattudományhoz. Támogatja a különböző funkciók a gépi tanulás, mint az adatok előfeldolgozás, osztályozás, regresszió, fürtözés, dimenzió csökkentése, stb

Scikit-learn megkönnyíti a komplex gépi tanulási algoritmusok. Ezért olyan helyzetekben, amelyek gyors prototípus-készítést igényelnek, és ideális platform az alapvető gépi tanulást igénylő kutatások elvégzéséhez. A Python számos mögöttes könyvtárát használja, mint például a SciPy, a Numpy, a Matplotlib stb.

TensorFlow

a TensorFlow a gépi tanulás standard eszközévé vált. Széles körben használják olyan fejlett gépi tanulási algoritmusokhoz, mint a mély tanulás. A fejlesztők a TensorFlow-t olyan Tenzorokról nevezték el, amelyek többdimenziós tömbök. Ez egy nyílt forráskódú és folyamatosan fejlődő eszközkészlet, amely teljesítményéről és magas számítási képességeiről ismert. A TensorFlow mind CPU-n, mind GPU-n futhat, és a közelmúltban jelent meg erősebb TPU platformokon. Ez példátlan előnyt jelent a fejlett gépi tanulási algoritmusok feldolgozási teljesítménye szempontjából.

magas feldolgozási képessége miatt a Tensorflow számos alkalmazással rendelkezik, mint például beszédfelismerés, képosztályozás, gyógyszerfelfedezés, kép-és nyelvgenerálás stb. A gépi tanulásra szakosodott Adattudósok számára a Tensorflow elengedhetetlen eszköz.

Weka

a WEKA vagy a Waikato Environment for Knowledge Analysis egy Java nyelven írt gépi tanulási szoftver. Ez a gyűjtemény a különböző gépi tanulási algoritmusok adatbányászat. A Weka különböző gépi tanulási eszközökből áll, mint például osztályozás, klaszterezés, regresszió, vizualizáció és adatelőkészítés.

ez egy nyílt forráskódú GUI szoftver, amely lehetővé teszi a gépi tanulási algoritmusok könnyebb megvalósítását egy interactable platformon keresztül. Megértheti a gépi tanulás működését az adatokon anélkül, hogy kódsort kellene írnia. Ideális azoknak az Adattudósoknak, akik kezdők a gépi tanulásban.

Ismerje meg, hogyan válhat Adattudóssá

tehát ez mind az adattudományi eszközökben volt. Remélem tetszett a magyarázatunk.

Összegzés

arra a következtetésre jutottunk, hogy az Adattudomány eszközök széles skáláját igényli. Az Adattudomány eszközei az adatok elemzésére, esztétikai és interaktív vizualizációk létrehozására és hatékony prediktív modellek létrehozására szolgálnak gépi tanulási algoritmusok segítségével. Az adattudományi eszközök többsége komplex adattudományi műveleteket hajt végre egy helyen. Ez megkönnyíti a felhasználó számára az Adattudomány funkcióinak megvalósítását anélkül, hogy a kódot a semmiből kellene írni. Számos más eszköz is létezik, amelyek kielégítik az Adattudomány alkalmazási területeit.

fedezze fel az Adattudomány jövőjét