14 Strumenti di Data Science più utilizzati per il 2019 – Essential Data Science Ingredients

Uno scienziato dei dati è responsabile dell’estrazione, manipolazione, pre-elaborazione e generazione di previsioni dai dati. Per farlo, richiede vari strumenti statistici e linguaggi di programmazione. In questo articolo, condivideremo alcuni degli strumenti di Data Science utilizzati dai Data Scientist per svolgere le loro operazioni sui dati. Capiremo le caratteristiche chiave degli strumenti, i benefici che forniscono e il confronto di vari strumenti di scienza dei dati.

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Introduzione alla scienza dei dati

La scienza dei dati è emersa come uno dei campi più popolari del 21 ° secolo. Le aziende impiegano scienziati di dati per aiutarli a ottenere informazioni sul mercato e per migliorare i loro prodotti. I Data Scientist lavorano come decisori e sono in gran parte responsabili dell’analisi e della gestione di una grande quantità di dati non strutturati e strutturati. Per farlo, richiede vari strumenti e linguaggi di programmazione per la scienza dei dati per riparare la giornata nel modo in cui vuole. Passeremo attraverso alcuni di questi strumenti di scienza dei dati utilizza per analizzare e generare previsioni.

Top Data Science Tools

Ecco l’elenco dei 14 migliori strumenti di data science utilizzati dalla maggior parte degli scienziati dei dati.

SAS

È uno di quegli strumenti di scienza dei dati che sono specificamente progettati per le operazioni statistiche. SAS è un software proprietario closed source che viene utilizzato da grandi organizzazioni per analizzare i dati. SAS utilizza il linguaggio di programmazione SAS di base che per l’esecuzione di modellazione statistica. È ampiamente utilizzato da professionisti e aziende che lavorano su software commerciale affidabile. SAS offre numerose librerie statistiche e strumenti che è possibile utilizzare come Data Scientist per la modellazione e l’organizzazione dei propri dati. Mentre SAS è altamente affidabile e ha un forte sostegno da parte della società, è altamente costoso e viene utilizzato solo da industrie più grandi. Inoltre, SAS impallidisce rispetto ad alcuni degli strumenti più moderni che sono open-source. Inoltre, ci sono diverse librerie e pacchetti in SAS che non sono disponibili nel pacchetto base e possono richiedere un costoso aggiornamento.

Apache Spark

Apache Spark o semplicemente Spark è un potente motore di analisi ed è lo strumento di scienza dei dati più utilizzato. Spark è specificamente progettato per gestire l’elaborazione batch e l’elaborazione del flusso. Viene fornito con molte API che facilitano gli scienziati dei dati per rendere l’accesso ripetuto ai dati per l’apprendimento automatico,l’archiviazione in SQL, ecc. Si tratta di un miglioramento rispetto Hadoop e può eseguire 100 volte più veloce di MapReduce. Spark ha molte API di apprendimento automatico che possono aiutare i Data Scientist a fare previsioni potenti con i dati forniti.

Spark fa meglio di altre piattaforme Big Data nella sua capacità di gestire i dati in streaming. Ciò significa che Spark può elaborare dati in tempo reale rispetto ad altri strumenti analitici che elaborano solo dati storici in batch. Spark offre varie API programmabili in Python, Java e R. Ma la combinazione più potente di Spark è con il linguaggio di programmazione Scala basato su Java Virtual Machine ed è di natura multipiattaforma.

Spark è altamente efficiente nella gestione dei cluster, il che lo rende molto migliore di Hadoop poiché quest’ultimo viene utilizzato solo per l’archiviazione. È questo sistema di gestione cluster che consente a Spark di elaborare l’applicazione ad alta velocità.

BigML

BigML, è un altro strumento di scienza dei dati ampiamente utilizzato. Fornisce un ambiente GUI completamente interattivo basato su cloud che è possibile utilizzare per l’elaborazione di algoritmi di apprendimento automatico. BigML fornisce un software standardizzato che utilizza il cloud computing per i requisiti del settore. Attraverso di essa, le aziende possono utilizzare algoritmi di apprendimento automatico in varie parti della loro azienda. Ad esempio, può utilizzare questo software per la previsione delle vendite, l’analisi dei rischi e l’innovazione dei prodotti. BigML è specializzata nella modellazione predittiva. Utilizza un’ampia varietà di algoritmi di apprendimento automatico come il clustering, la classificazione, la previsione delle serie temporali, ecc.

BigML offre un’interfaccia Web facile da usare utilizzando le API Rest e puoi creare un account gratuito o un account premium in base alle tue esigenze di dati. Consente visualizzazioni interattive dei dati e offre la possibilità di esportare grafici visivi sui dispositivi mobili o IOT.

Inoltre, BigML è dotato di vari metodi di automazione che possono aiutare ad automatizzare la messa a punto di modelli di iperparametro e anche automatizzare il flusso di lavoro di script riutilizzabili.

D3.js

Javascript viene utilizzato principalmente come linguaggio di scripting lato client. D3.js, una libreria Javascript consente di effettuare visualizzazioni interattive sul browser web. Con diverse API di D3.js, è possibile utilizzare diverse funzioni per creare la visualizzazione dinamica e l’analisi dei dati nel browser. Un’altra potente caratteristica di D3.js è l’utilizzo di transizioni animate. D3.js rende dinamici i documenti consentendo aggiornamenti sul lato client e utilizzando attivamente la modifica dei dati per riflettere le visualizzazioni sul browser.

Puoi combinarlo con i CSS per creare visualizzazioni illustri e transitorie che ti aiuteranno a implementare grafici personalizzati sulle pagine web. Nel complesso, può essere uno strumento molto utile per i Data Scientist che stanno lavorando su dispositivi basati su IOT che richiedono l’interazione lato client per la visualizzazione e l’elaborazione dei dati.

MATLAB

MATLAB è un ambiente di calcolo numerico multi-paradigma per l’elaborazione di informazioni matematiche. È un software closed-source che facilita le funzioni di matrice, l’implementazione algoritmica e la modellazione statistica dei dati. MATLAB è più ampiamente utilizzato in diverse discipline scientifiche.

Nella scienza dei dati, MATLAB viene utilizzato per simulare reti neurali e logica fuzzy. Utilizzando la libreria grafica MATLAB, è possibile creare visualizzazioni potenti. MATLAB viene utilizzato anche nell’elaborazione di immagini e segnali. Questo lo rende uno strumento molto versatile per i Data Scientist in quanto possono affrontare tutti i problemi, dalla pulizia e analisi dei dati agli algoritmi di Deep Learning più avanzati.

Inoltre, la facile integrazione di MATLAB per applicazioni aziendali e sistemi embedded lo rendono uno strumento ideale per la scienza dei dati. Aiuta anche ad automatizzare varie attività che vanno dall’estrazione dei dati al riutilizzo degli script per il processo decisionale. Tuttavia, soffre della limitazione di essere un software proprietario closed-source.

Excel

Probabilmente lo strumento di analisi dei dati più utilizzato. Microsoft ha sviluppato Excel principalmente per i calcoli di fogli di calcolo e oggi è ampiamente utilizzato per l’elaborazione dei dati, la visualizzazione e calcoli complessi. Excel è un potente strumento analitico per la scienza dei dati. Mentre è stato lo strumento tradizionale per l’analisi dei dati, Excel racchiude ancora un pugno.

Excel viene fornito con varie formule, tabelle, filtri, affettatrici, ecc. È inoltre possibile creare le proprie funzioni personalizzate e formule utilizzando Excel. Mentre Excel non è per calcolare l’enorme quantità di dati, è ancora una scelta ideale per la creazione di potenti visualizzazioni di dati e fogli di calcolo. È inoltre possibile collegare SQL con Excel e può essere utilizzato per manipolare e analizzare i dati. Un sacco di scienziati di dati utilizzano Excel per la pulizia dei dati in quanto fornisce un ambiente GUI interagibile per pre-elaborare facilmente le informazioni.

Con il rilascio di ToolPak per Microsoft Excel, è ora molto più facile calcolare analisi complesse. Tuttavia, impallidisce ancora rispetto a strumenti di scienza dei dati molto più avanzati come SAS. Nel complesso, a livello piccolo e non aziendale, Excel è uno strumento ideale per l’analisi dei dati.

ggplot2

ggplot2 è un pacchetto avanzato di visualizzazione dei dati per il linguaggio di programmazione R. Gli sviluppatori hanno creato questo strumento per sostituire il pacchetto grafico nativo di R e utilizza potenti comandi per creare visualizzazioni illustri. È la libreria più utilizzata dagli scienziati dei dati per creare visualizzazioni dai dati analizzati.
Ggplot2 fa parte di tidyverse, un pacchetto in R progettato per la scienza dei dati. Un modo in cui ggplot2 è molto migliore rispetto al resto delle visualizzazioni dei dati è l’estetica. Con ggplot2, i Data Scientist possono creare visualizzazioni personalizzate al fine di impegnarsi in uno storytelling avanzato. Utilizzando ggplot2, è possibile annotare i dati nelle visualizzazioni, aggiungere etichette di testo ai punti dati e aumentare l’intrattabilità dei grafici. È inoltre possibile creare vari stili di mappe come coropleti, cartogrammi, esagoni, ecc. È lo strumento di scienza dei dati più utilizzato.

Tableau

Tableau è un software di visualizzazione dei dati che è ricco di grafica potente per rendere visualizzazioni interattive. Si concentra sulle industrie che lavorano nel campo della business intelligence. L’aspetto più importante di Tableau è la sua capacità di interfacciarsi con database, fogli di calcolo, cubi OLAP (elaborazione analitica online), ecc. Insieme a queste caratteristiche, Tableau ha la capacità di visualizzare i dati geografici e per tracciare longitudini e latitudini nelle mappe.

Oltre alle visualizzazioni, è anche possibile utilizzare il suo strumento di analisi per analizzare i dati. Tableau è dotato di una comunità attiva e puoi condividere i tuoi risultati sulla piattaforma online. Mentre Tableau è un software aziendale, viene fornito con una versione gratuita chiamata Tableau Public.

Jupyter

Progetto Jupyter è uno strumento open-source basato su IPython per aiutare gli sviluppatori a fare software open-source ed esperienze di calcolo interattivo. Jupyter supporta più lingue come Julia, Python e R. Si tratta di uno strumento di applicazione Web utilizzato per la scrittura di codice dal vivo, visualizzazioni e presentazioni. Jupyter è uno strumento molto popolare che è stato progettato per soddisfare i requisiti della scienza dei dati.

È un ambiente interattivo attraverso il quale i Data Scientist possono svolgere tutte le loro responsabilità. E ‘ anche un potente strumento per la narrazione come varie caratteristiche di presentazione sono presenti in esso. Utilizzando i notebook Jupyter, è possibile eseguire la pulizia dei dati, il calcolo statistico, la visualizzazione e creare modelli di apprendimento automatico predittivo. È 100% open-source ed è, quindi, gratuito. C’è un ambiente Jupyter online chiamato Collaboratory che gira sul cloud e memorizza i dati in Google Drive.

Matplotlib

Matplotlib è una libreria di plotting e visualizzazione sviluppata per Python. E ‘ lo strumento più popolare per la generazione di grafici con i dati analizzati. Viene utilizzato principalmente per tracciare grafici complessi utilizzando semplici linee di codice. Usando questo, si possono generare grafici a barre,istogrammi, scatterplots ecc. Matplotlib ha diversi moduli essenziali. Uno dei moduli più utilizzati è pyplot. Offre un MATLAB come un’interfaccia. Pyplot è anche un’alternativa open source ai moduli grafici di MATLAB.

Matplotlib è uno strumento preferito per le visualizzazioni dei dati e viene utilizzato dai Data Scientist rispetto ad altri strumenti contemporanei. In effetti, la NASA ha utilizzato Matplotlib per illustrare le visualizzazioni dei dati durante l’atterraggio della navicella spaziale Phoenix. È anche uno strumento ideale per i principianti nell’apprendimento della visualizzazione dei dati con Python.

NLTK

L’elaborazione del linguaggio naturale è emersa come il campo più popolare nella scienza dei dati. Si occupa dello sviluppo di modelli statistici che aiutano i computer a comprendere il linguaggio umano. Questi modelli statistici fanno parte dell’apprendimento automatico e attraverso molti dei suoi algoritmi, sono in grado di aiutare i computer nella comprensione del linguaggio naturale. Il linguaggio Python viene fornito con una raccolta di librerie chiamate Natural Language Toolkit (NLTK) sviluppate solo per questo particolare scopo.

NLTK è ampiamente utilizzato per varie tecniche di elaborazione del linguaggio come tokenizzazione, stemming, tagging, analisi e apprendimento automatico. Si compone di oltre 100 corpora che sono una raccolta di dati per la costruzione di modelli di apprendimento automatico. Ha una varietà di applicazioni come parti del discorso Tagging, segmentazione delle parole, traduzione automatica, Text to Speech Riconoscimento vocale, ecc.

Scikit-learn

Scikit-learn è una libreria basata in Python che viene utilizzata per implementare algoritmi di apprendimento automatico. È semplice e facile implementare uno strumento ampiamente utilizzato per l’analisi e la scienza dei dati. Supporta una varietà di funzioni nell’apprendimento automatico come la pre-elaborazione dei dati, la classificazione, la regressione, il clustering, la riduzione della dimensionalità, ecc

Scikit-learn rende facile l’uso di algoritmi di apprendimento automatico complessi. È quindi in situazioni che richiedono la prototipazione rapida ed è anche una piattaforma ideale per eseguire ricerche che richiedono l’apprendimento automatico di base. Fa uso di diverse librerie sottostanti di Python come SciPy, Numpy, Matplotlib, ecc.

TensorFlow

TensorFlow è diventato uno strumento standard per l’apprendimento automatico. È ampiamente usato per algoritmi di apprendimento automatico avanzati come l’apprendimento profondo. Gli sviluppatori hanno chiamato TensorFlow dopo Tensori che sono array multidimensionali. È un toolkit open-source e in continua evoluzione, noto per le sue prestazioni e le sue elevate capacità computazionali. TensorFlow può essere eseguito su entrambe le CPU e GPU ed è recentemente emerso su piattaforme TPU più potenti. Questo gli conferisce un vantaggio senza precedenti in termini di potenza di elaborazione di algoritmi di apprendimento automatico avanzati.

Grazie alla sua elevata capacità di elaborazione, Tensorflow ha una varietà di applicazioni come il riconoscimento vocale, la classificazione delle immagini, la scoperta di farmaci, la generazione di immagini e linguaggi, ecc. Per gli scienziati di dati specializzati nell’apprendimento automatico, Tensorflow è uno strumento indispensabile.

Weka

Weka o Waikato Environment for Knowledge Analysis è un software di apprendimento automatico scritto in Java. Si tratta di una raccolta di vari algoritmi di apprendimento automatico per il data mining. Weka è costituito da vari strumenti di apprendimento automatico come classificazione, clustering, regressione, visualizzazione e preparazione dei dati.

Si tratta di un software GUI open-source che consente una più facile implementazione di algoritmi di apprendimento automatico attraverso una piattaforma interattiva. È possibile comprendere il funzionamento dell’apprendimento automatico sui dati senza dover scrivere una riga di codice. È ideale per gli scienziati di dati che sono principianti nell’apprendimento automatico.

Imparare a diventare un Data Scientist

Quindi, questo era tutto in strumenti di scienza dei dati. Spero ti sia piaciuta la nostra spiegazione.

Sommario

Concludiamo che la scienza dei dati richiede una vasta gamma di strumenti. Gli strumenti per la scienza dei dati sono per l’analisi dei dati, la creazione di visualizzazioni estetiche e interattive e la creazione di potenti modelli predittivi utilizzando algoritmi di apprendimento automatico. La maggior parte degli strumenti di data science forniscono complesse operazioni di data science in un unico luogo. Ciò rende più facile per l’utente implementare funzionalità di data science senza dover scrivere il proprio codice da zero. Inoltre, ci sono molti altri strumenti che si rivolgono ai domini applicativi della scienza dei dati.

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