14 meest gebruikte Data Science Tools voor 2019-Essential Data Science Ingredients

een Data Scientist is verantwoordelijk voor het extraheren, manipuleren, voorbewerken en genereren van voorspellingen uit data. Daarvoor heeft hij verschillende statistische hulpmiddelen en programmeertalen nodig. In dit artikel delen we enkele van de data Science Tools die door Data Scientists worden gebruikt om hun data-operaties uit te voeren. We zullen de belangrijkste kenmerken van de tools begrijpen, de voordelen die ze bieden en de vergelijking van verschillende data science tools.

u moet topvaardigheden controleren om uw carrià re op het gebied van gegevenswetenschap te stimuleren

Inleiding tot Data Science

Data Science is uitgegroeid tot een van de populairste gebieden van de 21e eeuw. Bedrijven nemen datawetenschappers in dienst om hen te helpen inzicht te krijgen in de markt en hun producten te verbeteren. Data Scientists werken als besluitvormers en zijn grotendeels verantwoordelijk voor het analyseren en verwerken van een grote hoeveelheid ongestructureerde en gestructureerde data. Daarvoor heeft hij verschillende tools en programmeertalen nodig voor Data Science om de dag te herstellen op de manier die hij wil. We zullen een aantal van deze data science tools gebruiken om voorspellingen te analyseren en te genereren.

Top Data Science Tools

hier is de lijst van 14 Beste data science tools die de meeste data scientists gebruikten.

SAS

het is een van die data science tools die speciaal zijn ontworpen voor statistische bewerkingen. SAS is een gesloten bron propriëtaire software die wordt gebruikt door grote organisaties om gegevens te analyseren. SAS maakt gebruik van basis SAS programmeertaal die voor het uitvoeren van statistische modellering. Het wordt veel gebruikt door professionals en bedrijven die werken aan betrouwbare commerciële software. SAS biedt tal van statistische bibliotheken en tools die u als Data Scientist kunt gebruiken voor het modelleren en organiseren van hun gegevens. Hoewel SAS zeer betrouwbaar is en sterke steun van het bedrijf heeft, is het zeer duur en wordt het alleen gebruikt door grotere industrieën. Ook, SAS verbleekt in vergelijking met sommige van de meer moderne tools die open-source zijn. Verder zijn er verschillende bibliotheken en pakketten in SAS die niet beschikbaar zijn in het basispakket en een dure upgradatie kunnen vereisen.

Apache Spark

Apache Spark of gewoon Spark is een krachtige analytics engine en het is de meest gebruikte Data Science tool. Spark is speciaal ontworpen voor batchverwerking en Streamverwerking. Het wordt geleverd met veel API ‘ s die Data wetenschappers te vergemakkelijken om herhaalde toegang tot gegevens voor Machine Learning, opslag in SQL, enz. Het is een verbetering ten opzichte van Hadoop en kan 100 keer sneller presteren dan MapReduce. Spark heeft veel Machine Learning API ‘ s die kunnen helpen gegevens wetenschappers om krachtige voorspellingen te maken met de gegeven gegevens.

Spark doet het beter dan andere Big Data Platforms in zijn vermogen om streaming data te verwerken. Dit betekent dat Spark realtime gegevens kan verwerken in vergelijking met andere analytische tools die alleen Historische gegevens in batches verwerken. Spark biedt verschillende API ‘ s die programmeerbaar zijn in Python, Java en R. maar de meest krachtige combinatie van Spark is met Scala programmeertaal die is gebaseerd op Java virtuele Machine en is cross-platform in de natuur.Spark is zeer efficiënt in Clusterbeheer, wat het veel beter maakt dan Hadoop, aangezien deze laatste alleen voor opslag wordt gebruikt. Het is dit cluster management systeem waarmee Spark om toepassing te verwerken op een hoge snelheid.

BigML

BigML, het is een andere veel gebruikte Data Science Tool. Het biedt een volledig interactief, cloud-gebaseerde GUI-omgeving die u kunt gebruiken voor het verwerken van machine Learning algoritmen. BigML biedt een gestandaardiseerde software met behulp van cloud computing voor de eisen van de industrie. Via It kunnen bedrijven Machine Learning-algoritmen gebruiken in verschillende delen van hun bedrijf. Het kan bijvoorbeeld deze ene software gebruiken voor verkoopvoorspellingen, risicoanalyse en productinnovatie. BigML is gespecialiseerd in voorspellende modellering. Het maakt gebruik van een breed scala aan machine Learning algoritmen zoals clustering, classificatie, tijdreeksvoorspelling, enz.

BigML biedt een eenvoudig te gebruiken webinterface met behulp van Rest API ‘ s en u kunt een GRATIS account of een premium account aanmaken op basis van uw gegevensbehoeften. Het maakt interactieve visualisaties van gegevens mogelijk en biedt u de mogelijkheid om visuele grafieken te exporteren op uw mobiele of IOT-apparaten.

bovendien wordt BigML geleverd met verschillende automatiseringsmethoden die u kunnen helpen bij het automatiseren van hyperparametermodellen en zelfs bij het automatiseren van de workflow van herbruikbare scripts.

D3.js

Javascript wordt voornamelijk gebruikt als scripttaal aan de clientzijde. D3.js, een Javascript-bibliotheek kunt u interactieve visualisaties te maken op uw web-browser. Met verschillende API ‘ s van D3.js, kunt u verschillende functies gebruiken om dynamische visualisatie en analyse van gegevens in uw browser te creëren. Een andere krachtige functie van D3.js is het gebruik van geanimeerde overgangen. D3.js maakt documenten dynamisch door updates toe te staan aan de clientzijde en actief gebruik te maken van de verandering in gegevens om visualisaties in de browser weer te geven.

u kunt dit combineren met CSS om illustere en tijdelijke visualisaties te maken die u zullen helpen om aangepaste grafieken op webpagina ‘ s te implementeren. Over het algemeen kan het een zeer nuttig hulpmiddel zijn voor gegevenswetenschappers die werken aan IOT-gebaseerde apparaten die client-side interactie vereisen voor visualisatie en gegevensverwerking.

MATLAB

MATLAB is een multi-paradigma numerieke computeromgeving voor de verwerking van wiskundige informatie. Het is een closed-source software die matrixfuncties, algoritmische implementatie en statistische modellering van gegevens vergemakkelijkt. MATLAB wordt het meest gebruikt in verschillende wetenschappelijke disciplines.

in Data Science wordt MATLAB gebruikt voor het simuleren van neurale netwerken en fuzzy logic. Met behulp van de MATLAB grafische bibliotheek kunt u krachtige visualisaties maken. MATLAB wordt ook gebruikt bij Beeld-en signaalverwerking. Dit maakt het een zeer veelzijdig hulpmiddel voor gegevenswetenschappers aangezien zij alle problemen kunnen aanpakken, van gegevensreiniging en analyse tot meer geavanceerde Deep Learning-algoritmen.

bovendien maken MATLAB ‘ s eenvoudige integratie voor bedrijfstoepassingen en embedded systemen het een ideale Data Science tool. Het helpt ook bij het automatiseren van verschillende taken, variërend van extractie van gegevens tot hergebruik van scripts voor besluitvorming. Het lijdt echter onder de beperking dat het een gesloten-bron propriëtaire software is.

Excel

waarschijnlijk het meest gebruikte instrument voor gegevensanalyse. Microsoft ontwikkelde Excel vooral voor spreadsheetberekeningen en vandaag de dag wordt het veel gebruikt voor gegevensverwerking, visualisatie en complexe berekeningen. Excel is een krachtige analytische tool voor Data Science. Hoewel het de traditionele tool voor gegevensanalyse is geweest, pakt Excel nog steeds een punch.

Excel wordt geleverd met verschillende formules, tabellen, filters, slicers, enz. U kunt ook uw eigen aangepaste functies en formules maken met Excel. Hoewel Excel is niet voor het berekenen van de enorme hoeveelheid gegevens, het is nog steeds een ideale keuze voor het maken van krachtige data visualisaties en spreadsheets. U kunt SQL ook verbinden met Excel en kunt het gebruiken om gegevens te manipuleren en te analyseren. Veel gegevenswetenschappers gebruiken Excel voor het opschonen van gegevens, omdat het een interacteerbare GUI-omgeving biedt om informatie eenvoudig vooraf te verwerken.

met de release van ToolPak voor Microsoft Excel is het nu veel gemakkelijker om complexe analyses te berekenen. Echter, het verbleekt nog steeds in vergelijking met veel meer geavanceerde data Science tools zoals SAS. Over het algemeen is Excel op klein en niet-ondernemingsniveau een ideaal hulpmiddel voor gegevensanalyse.

ggplot2

ggplot2 is een geavanceerd datavisualisatiepakket voor de R-programmeertaal. De ontwikkelaars hebben deze tool gemaakt om het native graphics-pakket van R te vervangen en het maakt gebruik van krachtige commando ‘ s om illustere visualisaties te maken. Het is de meest gebruikte bibliotheek die gegevenswetenschappers gebruiken voor het maken van visualisaties van geanalyseerde gegevens.
Ggplot2 maakt deel uit van tidyverse, een pakket in R dat is ontworpen voor Data Science. Een manier waarop ggplot2 is veel beter dan de rest van de data visualisaties is esthetiek. Met ggplot2 kunnen gegevenswetenschappers aangepaste visualisaties maken om deel te nemen aan verbeterde storytelling. Met ggplot2 kunt u uw gegevens annoteren in visualisaties, tekstlabels toevoegen aan gegevenspunten en hardnekkigheid van uw grafieken vergroten. U kunt ook verschillende stijlen van kaarten maken, zoals choropleths, cartogrammen, hexbins, enz. Het is de meest gebruikte data science tool.

Tableau

Tableau is een Data visualisatie software die is verpakt met krachtige graphics om interactieve visualisaties te maken. Het is gericht op industrieën die werkzaam zijn op het gebied van business intelligence. Het belangrijkste aspect van Tableau is de mogelijkheid om te communiceren met databases, spreadsheets, OLAP (Online Analytical Processing) kubussen, enz. Samen met deze functies, Tableau heeft de mogelijkheid om geografische gegevens te visualiseren en voor het plotten van lengtegraden en breedtegraden in kaarten.

samen met visualisaties kunt u ook de analysetool gebruiken om gegevens te analyseren. Tableau wordt geleverd met een actieve community en u kunt uw bevindingen delen op het online platform. Terwijl Tableau enterprise software is, wordt het geleverd met een gratis versie genaamd Tableau Public.Project Jupyter is een open-source tool gebaseerd op IPython voor het helpen van ontwikkelaars in het maken van open-source software en ervaringen interactieve computing. Jupyter ondersteunt meerdere talen zoals Julia, Python en R. Het is een web-applicatie tool die wordt gebruikt voor het schrijven van live code, visualisaties en presentaties. Jupyter is een alom populaire tool die is ontworpen om de eisen van Data Science aan te pakken.

het is een interacteerbare omgeving waardoor gegevenswetenschappers al hun verantwoordelijkheden kunnen uitvoeren. Het is ook een krachtige tool voor het vertellen van verhalen als verschillende presentatie functies zijn aanwezig in het. Met behulp van Jupyter Notebooks, kan men gegevens reinigen, statistische berekening, visualisatie uit te voeren en maak voorspellende machine learning modellen. Het is 100% open-source en is dus vrij van kosten. Er is een online Jupyter omgeving genaamd Collaboratory die draait op de cloud en slaat de gegevens in Google Drive.

Matplotlib

Matplotlib is een plot-en visualisatiebibliotheek ontwikkeld voor Python. Het is de meest populaire tool voor het genereren van grafieken met de geanalyseerde gegevens. Het wordt voornamelijk gebruikt voor het plotten van complexe grafieken met behulp van eenvoudige regels code. Met behulp van deze, kan men bar plots genereren, histogrammen, scatterplots etc. Matplotlib heeft verschillende essentiële modules. Een van de meest gebruikte modules is pyplot. Het biedt een MATLAB als een interface. Pyplot is ook een open-source alternatief voor MATLAB ‘ s grafische modules.

Matplotlib heeft de voorkeur voor datavisualisaties en wordt door datawetenschappers gebruikt boven andere hedendaagse tools. In feite, NASA gebruikt Matplotlib voor het illustreren van data visualisaties tijdens de landing van Phoenix ruimtevaartuig. Het is ook een ideaal hulpmiddel voor beginners in het leren van data visualisatie met Python.

NLTK

verwerking van natuurlijke taal is uitgegroeid tot het meest populaire gebied in de gegevenswetenschap. Het gaat over de ontwikkeling van statistische modellen die computers helpen de menselijke taal te begrijpen. Deze statistische modellen maken deel uit van Machine Learning en door verscheidene van zijn algoritmen, kunnen computers helpen bij het begrijpen van natuurlijke taal. Python language wordt geleverd met een verzameling bibliotheken genaamd Natural Language Toolkit (NLTK) ontwikkeld voor dit specifieke doel alleen.

NLTK wordt veel gebruikt voor verschillende taalverwerkingstechnieken zoals tokenisatie, stamping, tagging, parsing en machine learning. Het bestaat uit meer dan 100 corpora die een verzameling van gegevens voor het bouwen van machine learning modellen. Het heeft een verscheidenheid aan toepassingen, zoals Delen van spraak Tagging, Woordsegmentatie, automatische vertaling, Tekst naar spraak spraakherkenning, enz.

sikit-learn

sikit-learn is een bibliotheek gebaseerd in Python die wordt gebruikt voor het implementeren van Machine Learning algoritmen. Het is eenvoudig en gemakkelijk om een tool die veel wordt gebruikt voor analyse en Data science implementeren. Het ondersteunt een verscheidenheid aan functies in Machine Learning zoals gegevensvoorverwerking, classificatie, regressie, clustering, dimensionaliteitsreductie, etc

sikit-learn maakt het gemakkelijk om complexe machine learning algoritmen te gebruiken. Het is daarom in situaties die snelle prototyping vereisen en is ook een ideaal platform om onderzoek uit te voeren dat basis Machine Learning vereist. Het maakt gebruik van verschillende onderliggende bibliotheken van Python, zoals SciPy, Numpy, Matplotlib, enz.

TensorFlow

TensorFlow is een standaardinstrument geworden voor Machine Learning. Het wordt wijd gebruikt voor geavanceerde machine het leren algoritmen zoals diep het leren. Ontwikkelaars genaamd TensorFlow naar Tensors die multidimensionale arrays zijn. Het is een open-source en steeds evoluerende toolkit die bekend staat om zijn prestaties en hoge computationele vaardigheden. TensorFlow kan draaien op zowel CPU ’s als GPU’ s en is onlangs naar voren gekomen op krachtigere TPU-platforms. Dit geeft het een ongekende voorsprong in termen van de verwerkingskracht van geavanceerde machine learning algoritmen.

door zijn hoge verwerkingscapaciteit heeft Tensorflow een verscheidenheid aan toepassingen zoals spraakherkenning, beeldclassificatie, drug discovery, Beeld-en taalgeneratie, enz. Voor Data wetenschappers die gespecialiseerd zijn in Machine Learning, Tensorflow is een must know tool.

Weka

Weka Of Waikato Environment for Knowledge Analysis is een machine learning software geschreven in Java. Het is een verzameling van verschillende machine Learning algoritmen voor data mining. Weka bestaat uit verschillende machine learning tools zoals classificatie, clustering, regressie, visualisatie en data voorbereiding.

het is een open-source GUI-software die het mogelijk maakt om algoritmen voor machine learning gemakkelijker te implementeren via een interactief platform. U kunt de werking van Machine Learning op de gegevens begrijpen zonder een regel code te schrijven. Het is ideaal voor gegevenswetenschappers die beginners zijn in Machine Learning.

leer hoe je een Data Scientist wordt

dit was allemaal in data science tools. Ik hoop dat je onze uitleg leuk vond.

samenvatting

we concluderen dat data science een breed scala aan tools vereist. De tools voor data science zijn voor het analyseren van data, het creëren van esthetische en interactieve visualisaties en het creëren van krachtige voorspellende modellen met behulp van machine learning algoritmen. De meeste data science tools leveren complexe data science operaties op één plek. Dit maakt het makkelijker voor de gebruiker om functionaliteiten van data science te implementeren zonder dat ze hun code vanaf nul hoeven te schrijven. Ook zijn er verschillende andere tools die tegemoet te komen aan de toepassingsdomeinen van data science.

verkennen van de toekomst van Data Science