14 Mest Brukte Datavitenskapsverktøy For 2019 – Essensielle Datavitenskapsingredienser

En Datavitenskapsmann er ansvarlig for å trekke ut, manipulere, forbehandle og generere spådommer ut av data. For å gjøre det, krever han ulike statistiske verktøy og programmeringsspråk. I denne artikkelen vil vi dele Noen Av Datavitenskapsverktøyene Som Brukes av Datavitenskapere til å utføre sine dataoperasjoner. Vi vil forstå de viktigste funksjonene i verktøyene, fordelene de gir og sammenligning av ulike datavitenskapsverktøy.

Du må sjekke-Topp ferdigheter for å øke Datavitenskapskarrieren

Introduksjon Til Datavitenskap

Datavitenskap har dukket opp som et av de mest populære feltene i det 21. Århundre. Bedrifter ansetter Dataforskere for å hjelpe dem med å få innsikt om markedet og for å bedre sine produkter. Datavitenskapere jobber som beslutningstakere og er i stor grad ansvarlige for å analysere og håndtere en stor mengde ustrukturerte og strukturerte data. For å gjøre det, krever Han ulike verktøy og programmeringsspråk For Datavitenskap for Å reparere dagen slik han vil. Vi vil gå gjennom noen av disse datavitenskapsverktøyene som brukes til å analysere og generere spådommer.

Topp Datavitenskapsverktøy

her er listen over 14 beste datavitenskapsverktøy som de fleste datavitenskapere brukte.

SAS

DET er et av de datavitenskapelige verktøyene som er spesielt utviklet for statistiske operasjoner. SAS ER en lukket kildekode proprietær programvare som brukes av store organisasjoner til å analysere data. SAS bruker BASE SAS programmeringsspråk som for å utføre statistisk modellering. Det er mye brukt av fagfolk og selskaper som arbeider med pålitelig kommersiell programvare. SAS tilbyr en rekke statistiske biblioteker og verktøy som Du Som Datavitenskapsmann kan bruke til å modellere og organisere dataene sine. MENS SAS er svært pålitelig og har sterk støtte fra selskapet, er DET svært dyrt og brukes kun av større bransjer. OGSÅ, SAS blekner i forhold til noen av de mer moderne verktøy som er åpen kildekode. Videre er det flere biblioteker og pakker I SAS som ikke er tilgjengelige i basispakken og kan kreve en kostbar oppgradering.

Apache Spark

Apache Spark Er en allmektig analysemotor og det er Det mest brukte Datavitenskapsverktøyet. Spark er spesielt utviklet for å håndtere batchbehandling og Streambehandling. Den leveres med Mange Apier som letter Dataforskere for å få gjentatt tilgang til data For Maskinlæring, Lagring I SQL, etc. Det er en forbedring Over Hadoop og kan utføre 100 ganger raskere Enn MapReduce. Spark har Mange Maskinlærings-Api-Er som kan hjelpe Dataforskere med å gjøre kraftige spådommer med de gitte dataene.

Spark gjør det bedre enn andre Store Dataplattformer i sin evne til å håndtere streamingdata. Dette betyr At Spark kan behandle sanntidsdata sammenlignet med andre analyseverktøy som bare behandler historiske data i grupper. Spark tilbyr Ulike Apier som er programmerbare I Python, Java Og R. men Den kraftigste sammenhengen Av Spark er med scala programmeringsspråk som er basert På Java Virtual Machine og er kryssplattform i naturen.

Spark er svært effektiv i klyngestyring, noe som gjør Det mye bedre Enn Hadoop, da sistnevnte bare brukes til lagring. Det er dette klyngestyringssystemet som gjør At Spark kan behandle applikasjonen med høy hastighet.

BigML

BigML, Det er et annet mye brukt Datavitenskapsverktøy. Det gir en fullt interactable, skybasert GUI miljø som du kan bruke for behandling Av Maskinlæringsalgoritmer. BigML gir en standardisert programvare ved hjelp av cloud computing for bransjens krav. Gjennom it kan bedrifter bruke Maskinlæringsalgoritmer på tvers av ulike deler av selskapet. For eksempel kan den bruke denne programvaren til salgsprognoser, risikoanalyse og produktinnovasjon. BigML spesialiserer seg på prediktiv modellering. Den bruker et bredt utvalg Av Maskinlæringsalgoritmer som clustering, klassifisering, tidsserieprognoser, etc.

BigML gir et brukervennlig webgrensesnitt ved Hjelp Av Rest Apier, og du kan opprette en gratis konto eller en premium-konto basert på dine databehov. Det tillater interaktive visualiseringer av data og gir deg muligheten til å eksportere visuelle diagrammer på mobil-eller iot-enheter.

Videre Kommer BigML med ulike automatiseringsmetoder som kan hjelpe deg med å automatisere tuningen av hyperparameter-modeller og til og med automatisere arbeidsflyten til gjenbrukbare skript.

D3.Js

Javascript brukes hovedsakelig som skriptspråk på klientsiden. D3.js, Et Javascript-bibliotek lar deg lage interaktive visualiseringer på nettleseren din. Med flere Apier Av D3.js, kan du bruke flere funksjoner for å lage dynamisk visualisering og analyse av data i nettleseren din. En annen kraftig funksjon Av D3.js er bruken av animerte overganger. D3.js gjør dokumenter dynamiske ved å tillate oppdateringer på klientsiden og aktivt bruke endringen i data for å reflektere visualiseringer i nettleseren.

du kan kombinere DETTE MED CSS for å lage strålende og forbigående visualiseringer som vil hjelpe deg å implementere tilpassede grafer på web-sider. Samlet sett kan det være et svært nyttig verktøy for Datavitenskapere som jobber med iot-baserte enheter som krever klientsideinteraksjon for visualisering og databehandling.

MATLAB

MATLAB ER et multi-paradigme numerisk datamiljø for behandling av matematisk informasjon. Det er en lukket kildekode-programvare som letter matrisefunksjoner, algoritmisk implementering og statistisk modellering av data. MATLAB er mest brukt i flere vitenskapelige disipliner.

I Datavitenskap brukes MATLAB til å simulere nevrale nettverk og fuzzy logikk. Ved HJELP AV MATLAB graphics library, kan du lage kraftige visualiseringer. MATLAB brukes også i bilde-og signalbehandling. Dette gjør Det til et svært allsidig verktøy for Datavitenskapere, da de kan takle alle problemene, fra datarensing og analyse til mer avanserte Dyplæringsalgoritmer.

VIDERE GJØR MATLABS enkle integrasjon for bedriftsapplikasjoner og innebygde systemer det til et ideelt Datavitenskapsverktøy. Det hjelper også i å automatisere ulike oppgaver som spenner fra utvinning av data til gjenbruk av skript for beslutningstaking. Det lider imidlertid av begrensningen av å være en proprietær programvare med lukket kilde.

Excel

Sannsynligvis Det Mest brukte Dataanalyseverktøyet. Microsoft utviklet Excel for det meste for regnearkberegninger, og i dag er Det mye brukt til databehandling, visualisering og komplekse beregninger. Excel er et kraftig analyseverktøy for Datavitenskap. Mens Det har vært det tradisjonelle verktøyet for dataanalyse, Pakker Excel fortsatt et slag.

Excel kommer med ulike formler, tabeller, filtre, slicere, etc. Du kan også lage dine egne funksjoner og formler ved Hjelp Av Excel. Mens Excel ikke er for å beregne den enorme mengden Data, er Det fortsatt et ideelt valg for å lage kraftige datavisualiseringer og regneark. DU kan også koble SQL Med Excel og kan bruke DEN til å manipulere og analysere data. Mange Datavitenskapere bruker Excel for datarensing, da det gir et interaktabelt GUI-miljø for å pre-behandle informasjon enkelt.

Med utgivelsen Av ToolPak For Microsoft Excel er det nå mye enklere å beregne komplekse analyser. Men det pales fortsatt i forhold til mye mer avanserte Datavitenskapsverktøy som SAS. Samlet Sett, På et lite og ikke-bedriftsnivå, Er Excel et ideelt verktøy for dataanalyse.

ggplot2

ggplot2 er en avansert datavisualiseringspakke for R-programmeringsspråket. Utviklerne opprettet dette verktøyet for å erstatte den innfødte grafikkpakken R, og den bruker kraftige kommandoer for å skape berømte visualiseringer. Det er det mest brukte biblioteket Som Datavitenskapere bruker til å lage visualiseringer fra analyserte data.
Ggplot2 er en del av tidyverse, en pakke I R som er designet for Datavitenskap. En måte som ggplot2 er mye bedre enn resten av datavisualiseringer er estetikk. Med ggplot2 Kan Dataforskere lage tilpassede visualiseringer for å engasjere seg i forbedret historiefortelling. Ved hjelp av ggplot2 kan du kommentere dataene dine i visualiseringer, legge til tekstetiketter i datapunkter og øke intractability av grafene dine. Du kan også lage ulike stiler av kart som choropleths, cartograms, hexbins, etc. Det er det mest brukte datavitenskapsverktøyet.

Tableau

Tableau Er En Datavisualiseringsprogramvare som er fullpakket med kraftig grafikk for å lage interaktive visualiseringer. Det er fokusert på bransjer som arbeider innen business intelligence. Det viktigste aspektet Av Tableau er dets evne til å samhandle med databaser,regneark, OLAP (Online Analytical Processing) kuber, etc. Sammen med disse funksjonene Har Tableau muligheten til å visualisere geografiske data og for å plotte lengdegrader og breddegrader i kart.

sammen med visualiseringer kan du også bruke analyseverktøyet til å analysere data. Tableau kommer med et aktivt samfunn, og du kan dele dine funn på den elektroniske plattformen. Mens Tableau er enterprise-programvare, kommer den med en gratis versjon kalt Tableau Public.

Jupyter

Prosjekt Jupyter er en åpen kildekode verktøy basert På IPython for å hjelpe utviklere i å lage åpen kildekode programvare og erfaringer interaktiv databehandling. Jupyter støtter flere språk som Julia, Python Og R. Det er et webapplikasjonsverktøy som brukes til å skrive live kode, visualiseringer og presentasjoner. Jupyter er et populært verktøy som er designet for Å møte Kravene Til Datavitenskap.

Det er et interaktivt miljø der Dataforskere kan utføre alle sine ansvarsområder. Det er også et kraftig verktøy for historiefortelling som ulike presentasjonsfunksjoner er til stede i den. Ved Hjelp Av Jupyter Notatbøker kan man utføre datarensing, statistisk beregning, visualisering og lage prediktive maskinlæringsmodeller. Det er 100% åpen kildekode og er derfor gratis. Det er et Online Jupyter-miljø kalt Collaboratory som kjører på skyen og lagrer dataene I Google Disk.

Matplotlib

Matplotlib Er et plotting og visualisering bibliotek utviklet For Python. Det er det mest populære verktøyet for å generere grafer med analyserte data. Den brukes hovedsakelig til å plotte komplekse grafer ved hjelp av enkle kodelinjer. Ved hjelp av dette, kan man generere bar tomter, histogrammer, scatterplots etc. Matplotlib har flere viktige moduler. En av de mest brukte modulene er pyplot. Det tilbyr EN MATLAB som et grensesnitt. Pyplot er også et åpen kildekode-alternativ TIL matlabs grafiske moduler.

Matplotlib er et foretrukket verktøy for datavisualiseringer og brukes av Datavitenskapere over andre moderne verktøy. FAKTISK brukte NASA Matplotlib til å illustrere datavisualiseringer under landingen Av Phoenix-Romfartøy. Det er også et ideelt verktøy for nybegynnere i å lære datavisualisering med Python.

NLTK

Naturlig Språkbehandling har dukket opp som Det mest populære feltet Innen Datavitenskap. Det handler om utvikling av statistiske modeller som hjelper datamaskiner til å forstå menneskelig språk. Disse statistiske modellene er en Del Av Maskinlæring og gjennom flere av sine algoritmer, er i stand til å hjelpe datamaskiner med å forstå naturlig språk. Python språk kommer med en samling av biblioteker kalt Natural Language Toolkit (NLTK) utviklet for dette formålet bare.

NLTK er mye brukt til ulike språkbehandlingsteknikker som tokenisering, stemming, tagging, parsing og maskinlæring. Den består av over 100 korpus som er en samling av data for å bygge maskinlæringsmodeller. Den har en rekke programmer som Deler Av Tale Tagging, Ord Segmentering, Maskinoversettelse, Tekst Til Tale Talegjenkjenning, etc.

Scikit-lær

Scikit-lær er et bibliotek basert I Python som brukes til å implementere Maskinlæringsalgoritmer. Det er enkelt og enkelt å implementere et verktøy som er mye brukt til analyse og datavitenskap. Den støtter En rekke funksjoner I Maskinlæring som data preprosessering, klassifisering, regresjon, clustering, dimensjonsreduksjon, etc

Scikit-learn gjør Det enkelt å bruke komplekse maskinlæringsalgoritmer. Det er derfor i situasjoner som krever rask prototyping og er også en ideell plattform for å utføre forskning som krever grunnleggende Maskinlæring. Det gjør bruk av flere underliggende biblioteker Av Python som SciPy, Numpy, Matplotlib, etc.

TensorFlow

TensorFlow har blitt et standardverktøy For Maskinlæring. Det er mye brukt for avanserte maskinlæringsalgoritmer som Dyp Læring. Utviklere kalt TensorFlow Etter Tensorer som er flerdimensjonale arrays. Det er en åpen kildekode og stadig utviklende verktøykasse som er kjent for sin ytelse og høye beregningsmessige evner. TensorFlow kan kjøre på Både Cpuer og Gpuer og har nylig dukket opp på kraftigere TPU-plattformer. Dette gir den en enestående kant når det gjelder prosessorkraften til avanserte maskinlæringsalgoritmer.

På grunn Av sin høye behandlingsevne har Tensorflow en rekke applikasjoner som talegjenkjenning, bildeklassifisering, narkotikaoppdagelse, bilde og språkgenerering, etc. For Datavitenskapere som spesialiserer Seg På Maskinlæring, Er Tensorflow et must know-verktøy.

Weka

Weka Eller Waikato Miljø For Kunnskap Analyse er en maskin læring programvare skrevet I Java. Det er en samling Av Ulike Maskinlæringsalgoritmer for datautvinning. Weka består av ulike maskinlæringsverktøy som klassifisering, clustering, regresjon, visualisering og dataforberedelse.

DET er en ÅPEN kildekode GUI-programvare som gjør det enklere å implementere maskinlæringsalgoritmer gjennom en interaktabel plattform. Du kan forstå Funksjonen Av Maskinlæring på dataene uten å måtte skrive en linje med kode. Den er ideell for Datavitenskapere som er nybegynnere I Maskinlæring.

Lær hvordan du blir Dataforsker

Så dette var alt i datavitenskapsverktøy. Håper du likte vår forklaring.

Sammendrag

vi konkluderer med at datavitenskap krever et stort utvalg av verktøy. Verktøyene for datavitenskap er for å analysere data, skape estetiske og interaktive visualiseringer og skape kraftige prediktive modeller ved hjelp av maskinlæringsalgoritmer. De fleste datavitenskapsverktøyene leverer komplekse datavitenskapsoperasjoner på ett sted. Dette gjør det lettere for brukeren å implementere funksjoner i datavitenskap uten å måtte skrive koden fra bunnen av. Det er også flere andre verktøy som imøtekommer applikasjonsdomenene til datavitenskap.

Utforsk Fremtiden For Datavitenskap