14 najczęściej używanych narzędzi Data Science w 2019 r.-Essential Data Science Ingredients

analityk danych jest odpowiedzialny za wyodrębnianie, manipulowanie, wstępne przetwarzanie i generowanie prognoz z danych. Aby to zrobić, potrzebuje różnych narzędzi statystycznych i języków programowania. W tym artykule podzielimy się niektórymi narzędziami do analizy danych wykorzystywanymi przez analityków danych do przeprowadzania operacji na danych. Zapoznamy się z kluczowymi cechami narzędzi, ich korzyściami i porównaniem różnych narzędzi do analizy danych.

musisz sprawdzić-najlepsze umiejętności, aby zwiększyć karierę w dziedzinie danych

Wprowadzenie do nauki o danych

Nauka o danych stała się jedną z najpopularniejszych dziedzin XXI wieku. Firmy zatrudniają analityków danych, aby pomóc im uzyskać wgląd w rynek i ulepszyć swoje produkty. Analitycy danych pracują jako decydenci i są w dużej mierze odpowiedzialni za analizę i obsługę dużej ilości nieustrukturyzowanych i ustrukturyzowanych danych. Aby to zrobić, potrzebuje różnych narzędzi i języków programowania do nauki danych, aby naprawić dzień w taki sposób, w jaki chce. Przejrzymy niektóre z tych narzędzi do analizy danych, aby analizować i generować prognozy.

najlepsze narzędzia do analizy danych

Oto lista 14 najlepszych narzędzi do analizy danych, z których korzystała większość analityków danych.

SAS

jest to jedno z tych narzędzi do nauki danych, które są specjalnie zaprojektowane do operacji statystycznych. SAS to zamknięte oprogramowanie własnościowe, które jest używane przez duże organizacje do analizy danych. SAS używa podstawowego języka programowania SAS, który służy do modelowania statystycznego. Jest szeroko stosowany przez profesjonalistów i firmy pracujące nad niezawodnym oprogramowaniem komercyjnym. SAS oferuje liczne biblioteki statystyczne i narzędzia, które analitycy danych mogą wykorzystać do modelowania i organizowania swoich danych. Chociaż SAS jest wysoce niezawodny i ma silne wsparcie ze strony firmy, jest bardzo drogi i jest używany tylko przez większe branże. Ponadto SAS blednie w porównaniu z niektórymi bardziej nowoczesnymi narzędziami, które są open-source. Ponadto istnieje kilka bibliotek i pakietów w SAS, które nie są dostępne w pakiecie podstawowym i mogą wymagać kosztownej aktualizacji.

Apache Spark

Apache Spark lub po prostu Spark to wszechstronny silnik analityczny i najczęściej używane narzędzie do analizy danych. Spark jest specjalnie zaprojektowany do przetwarzania wsadowego i strumieniowego. Jest wyposażony w wiele interfejsów API, które ułatwiają analitykom danych powtarzalny dostęp do danych w celu uczenia maszynowego, przechowywania w SQL itp. Jest to poprawa w stosunku do Hadoop i może wykonywać 100 razy szybciej niż MapReduce. Spark ma wiele interfejsów API uczenia maszynowego, które mogą pomóc analitykom danych w tworzeniu potężnych prognoz na podstawie danych.

Spark radzi sobie lepiej niż inne platformy Big Data w zakresie obsługi strumieniowych danych. Oznacza to, że Spark może przetwarzać dane w czasie rzeczywistym w porównaniu z innymi narzędziami analitycznymi, które przetwarzają tylko Dane historyczne w partiach. Spark oferuje różne interfejsy API, które można programować w Pythonie, Javie i R. ale najpotężniejszym połączeniem Spark jest język programowania Scala, który jest oparty na maszynie wirtualnej Javy i ma charakter wieloplatformowy.

Spark jest bardzo wydajny w zarządzaniu klastrami, co czyni go znacznie lepszym niż Hadoop, ponieważ ten ostatni jest używany tylko do przechowywania danych. Jest to system zarządzania klastrem, który umożliwia Spark przetwarzanie aplikacji z dużą prędkością.

BigML

BigML, to kolejne szeroko stosowane narzędzie do nauki danych. Zapewnia w pełni interaktywne, oparte na chmurze środowisko GUI, które można wykorzystać do przetwarzania algorytmów uczenia maszynowego. BigML dostarcza ustandaryzowane oprogramowanie wykorzystujące przetwarzanie w chmurze dla potrzeb przemysłu. Dzięki niemu firmy mogą korzystać z algorytmów uczenia maszynowego w różnych częściach swojej firmy. Może na przykład używać tego jednego oprogramowania do prognozowania sprzedaży, analizy ryzyka i innowacji produktów. BigML specjalizuje się w modelowaniu predykcyjnym. Wykorzystuje szeroką gamę algorytmów uczenia maszynowego, takich jak grupowanie, klasyfikacja, prognozowanie szeregów czasowych itp.

BigML zapewnia łatwy w użyciu interfejs internetowy za pomocą interfejsów API Rest i możesz utworzyć bezpłatne konto lub konto premium w oparciu o twoje potrzeby w zakresie danych. Umożliwia interaktywne wizualizacje danych i zapewnia możliwość eksportowania Wykresów wizualnych na urządzeniach mobilnych lub urządzeniach IOT.

co więcej, BigML oferuje różne metody automatyzacji, które mogą pomóc w automatyzacji strojenia modeli hiperparametrów, a nawet zautomatyzować przepływ pracy skryptów wielokrotnego użytku.

D3.js

Javascript jest używany głównie jako język skryptowy po stronie klienta. D3.js, biblioteka Javascript pozwala na tworzenie interaktywnych wizualizacji w przeglądarce internetowej. Z kilkoma interfejsami API D3.js, możesz użyć kilku funkcji do tworzenia dynamicznej wizualizacji i analizy danych w przeglądarce. Kolejna potężna funkcja D3.js to użycie animowanych przejść. D3.js sprawia, że dokumenty są dynamiczne, umożliwiając aktualizacje po stronie klienta i aktywnie wykorzystując zmianę danych w celu odzwierciedlenia wizualizacji w przeglądarce.

możesz połączyć to z CSS, aby tworzyć znakomite i przejściowe wizualizacje, które pomogą Ci zaimplementować niestandardowe wykresy na stronach internetowych. Ogólnie rzecz biorąc, może to być bardzo przydatne narzędzie dla analityków danych, którzy pracują na urządzeniach opartych na IOT, które wymagają interakcji po stronie klienta w celu wizualizacji i przetwarzania danych.

MATLAB

MATLAB jest wieloparadygmatycznym środowiskiem obliczeniowym do przetwarzania informacji matematycznych. Jest to oprogramowanie o zamkniętym kodzie źródłowym, które ułatwia funkcje matrycowe, implementację algorytmiczną i statystyczne modelowanie danych. MATLAB jest najczęściej stosowany w kilku dyscyplinach naukowych.

w Data Science, MATLAB jest używany do symulacji sieci neuronowych i logiki rozmytej. Korzystając z biblioteki graficznej MATLAB, możesz tworzyć potężne wizualizacje. MATLAB jest również stosowany w przetwarzaniu obrazów i sygnałów. Dzięki temu jest to bardzo wszechstronne narzędzie dla analityków danych, którzy mogą rozwiązać wszystkie problemy, od czyszczenia i analizy danych po bardziej zaawansowane algorytmy uczenia głębokiego.

ponadto łatwa integracja MATLAB z aplikacjami korporacyjnymi i systemami wbudowanymi sprawia, że jest to idealne narzędzie do analizy danych. Pomaga również w automatyzacji różnych zadań, począwszy od ekstrakcji danych do ponownego wykorzystania skryptów do podejmowania decyzji. Jednak cierpi z powodu ograniczenia bycia zamkniętym oprogramowaniem własnościowym.

Excel

prawdopodobnie najczęściej używane narzędzie do analizy danych. Microsoft opracował Excel głównie do obliczeń arkuszy kalkulacyjnych, a dziś jest szeroko stosowany do przetwarzania danych, wizualizacji i złożonych obliczeń. Excel jest potężnym narzędziem analitycznym dla nauki o danych. Chociaż jest to tradycyjne narzędzie do analizy danych, Excel nadal ma duże znaczenie.

Excel zawiera różne formuły, tabele, filtry, krajalnice itp. Możesz również tworzyć własne niestandardowe funkcje i formuły za pomocą programu Excel. Chociaż Excel nie służy do obliczania ogromnej ilości danych, nadal jest idealnym wyborem do tworzenia potężnych wizualizacji danych i arkuszy kalkulacyjnych. Możesz również połączyć SQL z programem Excel i używać go do manipulowania i analizowania danych. Wielu analityków danych używa Excela do czyszczenia danych, ponieważ zapewnia interaktywne środowisko GUI do łatwego wstępnego przetwarzania informacji.

wraz z wydaniem ToolPak dla Microsoft Excel znacznie łatwiej jest obliczać złożone analizy. Jednak nadal blednie w porównaniu ze znacznie bardziej zaawansowanymi narzędziami do analizy danych, takimi jak SAS. Ogólnie rzecz biorąc, na poziomie małym i nie-korporacyjnym, Excel jest idealnym narzędziem do analizy danych.

ggplot2

ggplot2 jest zaawansowanym pakietem wizualizacji danych dla języka programowania R. Programiści stworzyli to narzędzie, aby zastąpić natywny pakiet graficzny R i używa potężnych poleceń do tworzenia znakomitych wizualizacji. Jest to najczęściej używana biblioteka, której używają analitycy danych do tworzenia wizualizacji z analizowanych danych.
Ggplot2 jest częścią tidyverse, pakietu w R, który jest przeznaczony do nauki danych. Jednym ze sposobów, w jaki ggplot2 jest znacznie lepszy od reszty wizualizacji danych, jest estetyka. Dzięki ggplot2 analitycy danych mogą tworzyć niestandardowe wizualizacje, aby lepiej opowiadać historie. Korzystając z ggplot2, możesz przypisywać swoje dane do wizualizacji, dodawać etykiety tekstowe do punktów danych i zwiększać trudność Wykresów. Możesz także tworzyć różne style map, takie jak choroplety, kartogramy, sześciokąty itp. Jest to najczęściej używane narzędzie do analizy danych.

Tableau

Tableau to oprogramowanie do wizualizacji danych, które jest zapakowane w potężną grafikę do interaktywnych wizualizacji. Skupia się na branżach działających w obszarze Business intelligence. Najważniejszym aspektem Tableau jest jego zdolność do interfejsu z bazami danych, arkusze kalkulacyjne, OLAP (Online Analytical Processing) kostki, itp. Wraz z tymi cechami, Tableau ma możliwość wizualizacji danych geograficznych i do wykreślania długości i szerokości geograficznych w Mapach.

oprócz wizualizacji można również użyć narzędzia analitycznego do analizy danych. Tableau pochodzi z aktywnej społeczności i można podzielić się swoimi odkryciami na platformie online. Podczas Tableau jest oprogramowanie dla przedsiębiorstw, pochodzi z bezpłatną wersję o nazwie Tableau Public.

Jupyter

projekt Jupyter to narzędzie open-source oparte na IPython, które pomaga programistom w tworzeniu oprogramowania open-source i doświadczeniach z interaktywnymi obliczeniami. Jupyter obsługuje wiele języków, takich jak Julia, Python i R. Jest to narzędzie aplikacji internetowej używane do pisania kodu NA ŻYWO, wizualizacji i prezentacji. Jupyter jest bardzo popularnym narzędziem, które ma na celu sprostanie wymaganiom Nauki o danych.

jest to interaktywne środowisko, dzięki któremu naukowcy zajmujący się danymi mogą wykonywać wszystkie swoje obowiązki. Jest to również potężne narzędzie do opowiadania historii, ponieważ obecne są w nim różne funkcje prezentacji. Za pomocą notebooków Jupyter można wykonywać czyszczenie danych, obliczenia statystyczne, wizualizację i tworzyć predykcyjne modele uczenia maszynowego. Jest w 100% open-source i dlatego jest bezpłatny. Istnieje internetowe środowisko Jupyter o nazwie Collaboratory, które działa w chmurze i przechowuje dane na Dysku Google.

Matplotlib

Matplotlib jest biblioteką wykresów i wizualizacji opracowaną dla Pythona. Jest to najpopularniejsze narzędzie do generowania wykresów z analizowanymi danymi. Służy głównie do wykreślania złożonych wykresów za pomocą prostych linii kodu. Za pomocą tego można generować wykresy słupków, histogramy, punkty rozpraszające itp. Matplotlib posiada kilka podstawowych modułów. Jednym z najczęściej używanych modułów jest pyplot. Oferuje MATLAB jak interfejs. Pyplot jest również otwartoźródłową alternatywą dla modułów graficznych Matlaba.

Matplotlib jest preferowanym narzędziem do wizualizacji danych i jest używany przez analityków danych w porównaniu z innymi współczesnymi narzędziami. W rzeczywistości NASA wykorzystała Matplotlib do zilustrowania wizualizacji danych podczas lądowania statku kosmicznego Phoenix. Jest to również idealne narzędzie dla początkujących w uczeniu się wizualizacji danych za pomocą Pythona.

nltk

przetwarzanie języka naturalnego stało się najpopularniejszą dziedziną nauki o danych. Zajmuje się rozwojem modeli statystycznych, które pomagają komputerom zrozumieć ludzki język. Te modele statystyczne są częścią uczenia maszynowego i dzięki kilku algorytmom są w stanie pomóc komputerom w zrozumieniu języka naturalnego. Język Python jest dostarczany z kolekcją bibliotek o nazwie Natural Language Toolkit (nltk) opracowaną wyłącznie do tego celu.

NLTK jest szeroko stosowany w różnych technikach przetwarzania języka, takich jak tokenizacja, stemming, tagowanie, parsowanie i uczenie maszynowe. Składa się z ponad 100 korpusów, które są zbiorem danych do budowy modeli uczenia maszynowego. Ma wiele zastosowań, takich jak Części tagowania mowy, segmentacja słów, tłumaczenie maszynowe, Rozpoznawanie mowy z tekstu na mowę itp.

Scikit-learn

Scikit-learn jest biblioteką opartą na Pythonie, która służy do implementacji algorytmów uczenia maszynowego. Wdrożenie narzędzia, które jest szeroko stosowane do analizy i Nauki o danych, jest proste i łatwe. Obsługuje wiele funkcji uczenia maszynowego, takich jak wstępne przetwarzanie danych, klasyfikacja, regresja, klastrowanie, redukcja wymiarowości itp

Scikit-learn ułatwia korzystanie ze złożonych algorytmów uczenia maszynowego. Dlatego jest w sytuacjach, które wymagają szybkiego prototypowania, a także jest idealną platformą do wykonywania badań wymagających podstawowego uczenia maszynowego. Korzysta z kilku bazowych bibliotek Pythona, takich jak SciPy, Numpy, Matplotlib itp.

TensorFlow

TensorFlow stał się standardowym narzędziem do uczenia maszynowego. Jest szeroko stosowany w zaawansowanych algorytmach uczenia maszynowego, takich jak głębokie uczenie. Deweloperzy nazwali TensorFlow po tensorach, które są tablicami wielowymiarowymi. Jest to otwarty i stale rozwijający się zestaw narzędzi, który jest znany ze swojej wydajności i wysokich zdolności obliczeniowych. TensorFlow może działać zarówno na CPU, jak i GPU, a ostatnio pojawił się na bardziej wydajnych platformach TPU. Daje to niespotykaną dotąd przewagę pod względem mocy obliczeniowej zaawansowanych algorytmów uczenia maszynowego.

ze względu na wysoką zdolność przetwarzania, Tensorflow ma wiele zastosowań, takich jak rozpoznawanie mowy, klasyfikacja obrazów, wykrywanie leków, generowanie obrazów i języków itp. Dla analityków danych specjalizujących się w uczeniu maszynowym, TensorFlow jest narzędziem, które musi znać.

Weka

Weka lub Waikato Environment for Knowledge Analysis to oprogramowanie do uczenia maszynowego napisane w Javie. Jest to zbiór różnych algorytmów uczenia maszynowego do eksploracji danych. Weka składa się z różnych narzędzi uczenia maszynowego, takich jak klasyfikacja, klastrowanie, regresja, wizualizacja i przygotowanie danych.

jest to otwarte oprogramowanie GUI, które umożliwia łatwiejszą implementację algorytmów uczenia maszynowego poprzez interaktywną platformę. Można zrozumieć funkcjonowanie uczenia maszynowego na danych bez konieczności pisania linii kodu. Jest idealny dla naukowców zajmujących się danymi, którzy są początkującymi w uczeniu maszynowym.

dowiedz się, jak zostać analitykiem danych

wszystko to było w narzędziach do analizy danych. Mam nadzieję, że spodobało ci się nasze Wyjaśnienie.

podsumowanie

wnioskujemy, że nauka o danych wymaga szerokiego wachlarza narzędzi. Narzędzia do analizy danych służą do analizy danych, tworzenia estetycznych i interaktywnych wizualizacji oraz tworzenia potężnych modeli predykcyjnych z wykorzystaniem algorytmów uczenia maszynowego. Większość narzędzi data science zapewnia kompleksowe operacje Data science w jednym miejscu. Ułatwia to użytkownikowi implementację funkcjonalności data science bez konieczności pisania kodu od zera. Istnieje również kilka innych narzędzi, które zaspokajają dziedziny zastosowań nauki o danych.

poznaj przyszłość nauki o danych