14 2019 년에 가장 많이 사용되는 데이터 과학 도구–필수 데이터 과학 성분

데이터 과학자는 데이터에서 예측을 추출,조작,전처리 및 생성하는 작업을 담당합니다. 이를 위해서는 다양한 통계 도구와 프로그래밍 언어가 필요합니다. 이 기사에서는 데이터 과학자들이 데이터 작업을 수행하는 데 사용하는 데이터 과학 도구 중 일부를 공유 할 것입니다. 우리는 도구의 주요 기능,그들이 제공하는 이점 및 다양한 데이터 과학 도구의 비교를 이해할 것입니다.

당신은 확인해야합니다–최고 기술은 데이터 과학 경력을 향상

데이터 과학 소개

데이터 과학은 21 세기의 가장 인기있는 분야 중 하나로 부상했습니다. 회사는 데이터 과학자를 고용하여 시장에 대한 통찰력을 얻고 제품을 개선 할 수 있도록 지원합니다. 데이터 과학자는 의사 결정자로 일하며 많은 양의 비정형 및 구조화 된 데이터를 분석하고 처리 할 책임이 있습니다. 그러기 위해서는 데이터 과학을 위한 다양한 도구와 프로그래밍 언어가 필요합니다. 우리는 이러한 데이터 과학 도구 중 일부를 통해 갈 것입니다 분석하고 예측을 생성하는 데 사용합니다.

상위 데이터 과학 도구

다음은 대부분의 데이터 과학자들이 사용한 14 가지 최고의 데이터 과학 도구 목록입니다.

통계 작업을 위해 특별히 설계된 데이터 과학 도구 중 하나입니다. 이 소프트웨어는 대규모 조직에서 데이터를 분석하는 데 사용됩니다. 통계 모델링을 수행하는 기본 프로그래밍 언어를 사용합니다. 그것은 널리 신뢰할 수있는 상용 소프트웨어 작업 전문가 및 회사에 의해 사용됩니다. 데이터 과학자로서 데이터를 모델링하고 구성하는 데 사용할 수 있는 수많은 통계 라이브러리와 도구를 제공합니다. 높은 신뢰성과 회사의 강력한 지원을 가지고 있지만,그것은 매우 비싸고 큰 산업에서만 사용됩니다. 또한,사스 오픈 소스입니다 더 현대적인 도구 중 일부에 비해 창백. 또한 기본 팩에는 사용할 수 없는 여러 라이브러리와 패키지가 있으며 값비싼 업그레이드가 필요할 수 있습니다.아파치 스파크

아파치 스파크 또는 단순히 스파크는 모든 강력한 분석 엔진이며 가장 많이 사용되는 데이터 과학 도구입니다. 스파크는 일괄 처리 및 스트림 처리를 처리하도록 특별히 설계되었습니다. 데이터 과학자가 기계 학습,스토리지 등을 위해 데이터에 반복적으로 액세스 할 수 있도록 지원하는 많은 아피스가 함께 제공됩니다. 그것은 하둡을 통해 개선 및 맵리 듀스보다 100 배 빠르게 수행 할 수 있습니다. 스파크는 데이터 과학자가 주어진 데이터로 강력한 예측을 할 수 있도록 많은 기계 학습 아피스를 보유하고 있습니다.

스파크는 스트리밍 데이터를 처리하는 능력에서 다른 빅 데이터 플랫폼보다 우수합니다. 즉,스파크는 과거 데이터만 일괄 처리하는 다른 분석 도구와 비교하여 실시간 데이터를 처리할 수 있습니다. 그러나 스파크의 가장 강력한 결합은 자바 가상 머신을 기반으로 자연 크로스 플랫폼입니다 스칼라 프로그래밍 언어입니다.

스파크는 클러스터 관리에서 매우 효율적이어서 하둡보다 훨씬 뛰어나며,후자는 저장용으로만 사용되기 때문이다. 이 클러스터 관리 시스템은 스파크가 응용 프로그램을 고속으로 처리 할 수있게합니다.

빅 미리리터

빅 미리리터,그것은 또 다른 널리 사용되는 데이터 과학 도구입니다. 이것은 수학적으로 정확한 유형 계층구조인,강력한 타입을 정의합니다. 이 프로그램은 모듈식 구조,유연한 구조,그리고 외부 데이터 베이스와는 독립적으로 구동할 수 있도록 설계되었습니다. 이를 통해 회사는 회사의 여러 부분에서 기계 학습 알고리즘을 사용할 수 있습니다. 예를 들어,이 소프트웨어를 판매 예측,위험 분석 및 제품 혁신에 사용할 수 있습니다. 예측 모델링을 전문으로합니다. 클러스터링,분류,시계열 예측 등과 같은 다양한 기계 학습 알고리즘을 사용합니다.데이터 요구 사항에 따라 무료 계정 또는 프리미엄 계정을 만들 수 있습니다. 그것은 데이터의 대화 형 시각화를 허용하고 모바일 또는 사물인터넷 장치에 시각적 차트를 내보낼 수있는 기능을 제공합니다.

또한 하이퍼파라미터 모델의 튜닝을 자동화하고 재사용 가능한 스크립트의 워크플로를 자동화하는 데 도움이 되는 다양한 자동화 방법도 함께 제공됩니다.

자바 스크립트는 주로 클라이언트 측 스크립팅 언어로 사용됩니다. 디 3.자바 스크립트 라이브러리를 사용하면 웹 브라우저에서 대화 형 시각화를 만들 수 있습니다. 여러 개의 아피스와 함께.여러 기능을 사용하여 브라우저에서 동적 시각화 및 데이터 분석을 만들 수 있습니다. 디 3 의 또 다른 강력한 기능.애니메이션 전환의 사용입니다. 디 3.클라이언트 쪽에서 업데이트를 허용하고 데이터의 변경 내용을 적극적으로 사용하여 브라우저에서 시각화를 반영하여 문서를 동적으로 만듭니다.

데이터 과학 도구-디 3.웹 페이지에 사용자 지정된 그래프를 구현하는 데 도움이 되는 눈에 띄는 일시적인 시각화를 만들 수 있습니다. 전반적으로 시각화 및 데이터 처리를 위해 클라이언트 측 상호 작용이 필요한 사물인터넷 기반 장치에서 작업하는 데이터 과학자에게 매우 유용한 도구가 될 수 있습니다.

매트랩

매트랩은 수학적 정보를 처리하기 위한 다중 패러다임 수치 컴퓨팅 환경이다. 매트릭스 함수,알고리즘 구현 및 데이터의 통계 모델링을 용이하게하는 폐쇄 소스 소프트웨어입니다. 매트랩은 여러 과학 분야에서 가장 널리 사용됩니다.

데이터 과학에서 매트랩은 신경망과 퍼지 논리를 시뮬레이션하는 데 사용됩니다. 그래픽 라이브러리를 사용하여 강력한 시각화를 만들 수 있습니다. 매트랩은 이미지 및 신호 처리에도 사용됩니다. 이를 통해 데이터 청소 및 분석에서 고급 딥 러닝 알고리즘에 이르기까지 모든 문제를 해결할 수 있으므로 데이터 과학자를위한 매우 다양한 도구가 될 수 있습니다.

또한,엔터프라이즈 애플리케이션과 임베디드 시스템을 위한 매트랩의 간편한 통합은 이상적인 데이터 과학 툴입니다. 또한 데이터 추출에서 의사 결정을위한 스크립트 재사용에 이르기까지 다양한 작업을 자동화하는 데 도움이됩니다. 그러나,폐쇄 소스 독점 소프트웨어 인의 한계에서 겪고있다.

엑셀

아마도 가장 널리 사용되는 데이터 분석 도구입니다. 마이크로소프트는 스프레트시트 계산을 위해 엑셀을 주로 개발하고 오늘,자료 처리,구상 및 복잡한 계산을 위해 널리 이용됩니다. 엑셀은 데이터 과학에 대한 강력한 분석 도구입니다. 이 데이터 분석을위한 전통적인 도구되었지만,엑셀은 여전히 펀치를 팩.

엑셀은 다양한 공식,테이블,필터,슬라이서 등으로 제공됩니다. 당신은 또한 엑셀을 사용하여 자신 만의 기능과 공식을 만들 수 있습니다. 엑셀은 엄청난 양의 데이터를 계산하는 것은 아니지만 강력한 데이터 시각화 및 스프레드 시트를 만드는 데 여전히 이상적인 선택입니다. 또한 데이터를 조작하고 분석하는 데 사용할 수 있습니다. 많은 데이터 과학자들은 정보를 쉽게 사전 처리 할 수있는 상호 작용 가능한 환경을 제공하기 때문에 데이터 청소를 위해 엑셀을 사용합니다.

마이크로 소프트 엑셀에 대한 툴팩의 출시와 함께,지금은 복잡한 분석을 계산하는 것이 훨씬 쉽다. 그러나,그것은 여전히 사스 같은 훨씬 더 진보 된 데이터 과학 도구에 비해 창백. 전반적으로,작은 비 기업 수준에,엑셀은 데이터 분석을위한 이상적인 도구입니다.이 패키지에는 디버깅 심볼이 들어 있습니다. 개발자는 연구의 기본 그래픽 패키지를 대체하기 위해이 도구를 생성하고 걸출한 시각화를 만들 수있는 강력한 명령을 사용하여. 데이터 과학자들이 분석 된 데이터에서 시각화를 만드는 데 사용하는 가장 널리 사용되는 라이브러리입니다.이 패키지는 추상 콜백을 클래스 메서드,함수 또는 함수 오브젝트에 연결하는 기능을 제공하고 다른 콜백을 연결하기 위한 어댑터 클래스를 담고 있습니다.. 데이터 시각화의 나머지 부분보다 훨씬 더 나은 방법은 미학입니다. 데이터 과학자는 향상된 스토리텔링에 참여하기 위해 맞춤형 시각화를 만들 수 있습니다. 데이터 요소에 텍스트 레이블을 추가하고 그래프의 난치성을 높일 수 있습니다. 또한 초로 플레스,카토 그램,헥스 빈 등과 같은 다양한 스타일의 맵을 만들 수 있습니다. 그것은 가장 많이 사용되는 데이터 과학 도구입니다.극적 장면

극적 장면

극적 장면

극적 장면

극적 장면극적 장면

극적 장면은 대화 형 시각화를 만들기 위해 강력한 그래픽으로 포장 된 데이터 시각화 소프트웨어입니다. 그것은 비즈니스 인텔리전스 분야에서 일하는 산업에 초점을 맞추고 있습니다. 극적 장면의 가장 중요한 측면은 데이터베이스,스프레드 시트,올랍(온라인 분석 처리)큐브 등과 인터페이스 할 수있는 기능입니다. 이러한 기능과 함께,극적 장면은 지리적 데이터를 시각화하고지도에서 경도 및 위도를 플로팅 할 수있는 능력을 가지고 있습니다.

데이터 과학 도구-시각화와 함께 분석 도구를 사용하여 데이터를 분석할 수도 있습니다. 극적 장면은 활발한 커뮤니티와 함께 제공하고 당신은 온라인 플랫폼에 결과를 공유 할 수 있습니다. 극적 장면은 엔터프라이즈 소프트웨어이지만,그것은 극적 장면 공개라는 무료 버전이 함께 제공됩니다.프로젝트 주피터는 개발자들이 오픈소스 소프트웨어를 만들고 대화형 컴퓨팅을 경험할 수 있도록 돕는 아이피톤 기반의 오픈소스 툴이다. 그것은 라이브 코드,시각화 및 프리젠 테이션을 작성하는 데 사용되는 웹 응용 프로그램 도구입니다. 이것은 수학적으로 정확한 유형 계층구조인,강력한 타입을 정의합니다.

데이터 과학자가 모든 책임을 수행 할 수있는 상호 작용 가능한 환경입니다. 그것은 또한 다양 한 프레 젠 테이 션 기능에 존재 하는 스토리 텔링에 대 한 강력한 도구입니다. 주피터 노트북을 사용하면 데이터 정리,통계 계산,시각화를 수행하고 예측 기계 학습 모델을 만들 수 있습니다. 그것은 100%오픈 소스이며,따라서 비용은 무료입니다. 구글 드라이브에 데이터를 클라우드에서 실행하고 저장하는 공동 작업이라는 온라인 주피터 환경이있다.

맷플로트리브

맷플로트리브는 파이썬을 위해 개발된 플로팅 및 시각화 라이브러리입니다. 이 분석 된 데이터와 그래프를 생성하기위한 가장 인기있는 도구입니다. 주로 간단한 코드 줄을 사용하여 복잡한 그래프를 플로팅하는 데 사용됩니다. 이를 사용하여 막대 플롯,히스토그램,산점도 등을 생성 할 수 있습니다. 매트 플롯리브에는 몇 가지 필수 모듈이 있습니다. 가장 널리 사용되는 모듈 중 하나는 파이 플롯입니다. 이 패키지에는 디버깅 심볼이 들어 있습니다. 파이플롯은 또한 매트랩의 그래픽 모듈에 대한 오픈 소스 대안이다.

맷플로트리브는 데이터 시각화를 위해 선호되는 도구이며 데이터 과학자가 다른 현대 도구보다 사용합니다. 사실,미항공 우주국은 피닉스 우주선이 착륙하는 동안 데이터 시각화를 설명하기 위해 맷플로트리브를 사용했다. 또한 파이썬 데이터 시각화 학습 초보자를위한 이상적인 도구입니다.

자연어 처리는 데이터 과학 분야에서 가장 인기있는 분야로 부상했다. 그것은 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하는 데 도움이되는 통계 모델의 개발을 다룹니다. 이러한 통계 모델은 기계 학습의 일부이며 여러 알고리즘을 통해 컴퓨터가 자연 언어를 이해하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이것은 수학적으로 정확한 유형 계층구조인,강력한 타입을 정의합니다.

토큰화,형태소 분석,태그 지정,구문 분석 및 기계 학습과 같은 다양한 언어 처리 기술에 널리 사용됩니다. 기계 학습 모델을 구축하기위한 데이터 모음 인 100 개가 넘는 말뭉치로 구성됩니다. 음성 태깅,단어 분할,기계 번역,텍스트 음성 인식 음성 인식 등과 같은 다양한 응용 프로그램이 있습니다.프로그래밍 인터페이스는 응용프로그램이 라디오와 교신할 수 있고 사용중인 라디오에서 필요한 적절한 명령어로 번역하는 일을 합니다.. 분석 및 데이터 과학에 널리 사용되는 도구를 간단하고 쉽게 구현할 수 있습니다. 이것은 수학적으로 정확한 유형 계층구조인,강력한 타입을 정의합니다. 따라서 신속한 프로토 타이핑이 필요한 상황에 있으며 기본적인 기계 학습이 필요한 연구를 수행 할 수있는 이상적인 플랫폼이기도합니다. 그것은 파이썬의 몇 가지 기본 라이브러리를 사용합니다.

텐서플로우

텐서플로우는 기계 학습을 위한 표준 도구가 되었습니다. 딥 러닝과 같은 고급 기계 학습 알고리즘에 널리 사용됩니다. 개발자는 다차원 배열 인 텐서 뒤에 텐서 흐름을 명명했습니다. 그것은 그것의 성능과 높은 계산 능력에 대한 알려져있다 오픈 소스와 끊임없이 진화하는 툴킷입니다. 텐서플로우는 2015 년 10 월 15 일부터 2015 년 10 월 15 일까지 운영될 예정입니다. 이것은 고급 기계 학습 알고리즘의 처리 능력 측면에서 전례없는 우위를 제공합니다.

높은 처리 능력으로 인해 텐서 플로우는 음성 인식,이미지 분류,약물 발견,이미지 및 언어 생성 등과 같은 다양한 응용 분야를 가지고 있습니다. 기계 학습을 전문으로하는 데이터 과학자에게 텐서 플로우는 반드시 알아야 할 도구입니다.

웨카

지식 분석을위한 웨카 또는 와이 카토 환경은 자바로 작성된 기계 학습 소프트웨어입니다. 이 데이터 마이닝을위한 다양한 기계 학습 알고리즘의 모음입니다. 웨카는 분류,클러스터링,회귀,시각화 및 데이터 준비와 같은 다양한 기계 학습 도구로 구성되어 있습니다.

그것은 상호 작용 가능한 플랫폼을 통해 기계 학습 알고리즘의 쉽게 구현 할 수있는 오픈 소스 가이 소프트웨어입니다. 한 줄의 코드를 작성하지 않고도 데이터에 대한 기계 학습의 기능을 이해할 수 있습니다. 그것은 기계 학습 초보자 데이터 과학자에 이상적입니다.

데이터 과학자가 되는 법 배우기

그래서,이 모든 것이 데이터 과학 도구였습니다. 당신이 우리의 설명을 좋아 바랍니다.

요약

우리는 데이터 과학은 도구의 광대 한 배열을 필요로 결론 지었다. 데이터 과학의 도구는 데이터를 분석하고,미적 및 대화 형 시각화를 만들고,기계 학습 알고리즘을 사용하여 강력한 예측 모델을 만드는 데 사용됩니다. 대부분의 데이터 과학 도구는 복잡한 데이터 과학 작업을 한 곳에서 제공합니다. 이를 통해 사용자는 처음부터 코드를 작성하지 않고도 데이터 과학의 기능을 쉽게 구현할 수 있습니다. 또한,데이터 과학의 응용 프로그램 도메인에 맞는 몇 가지 다른 도구가 있습니다.

데이터 과학의 미래 탐구