14 a maioria das ferramentas usadas para a Ciência dos dados para 2019 – ingredientes essenciais para a Ciência dos dados

um cientista dos dados é responsável pela extração, manipulação, pré-processamento e geração de previsões a partir de dados. Para isso, ele precisa de várias ferramentas estatísticas e linguagens de programação. Neste artigo, vamos compartilhar algumas das ferramentas de Ciência de dados usadas por cientistas de dados para realizar suas operações de dados. Vamos compreender as principais características das ferramentas, benefícios que elas fornecem e comparação de várias ferramentas de ciência dos dados.Tem de controlar as suas competências para impulsionar a carreira científica dos dados. Mantenha-se actualizado com as últimas tendências tecnológicas. Junte-se à DataFlair no telegrama.!

Introdução à ciência dos dados

a Ciência dos dados surgiu como um dos campos mais populares do século XXI. As empresas empregam cientistas de dados para ajudá-los a obter insights sobre o mercado e para melhorar seus produtos. Os cientistas de Dados trabalham como decisores e são em grande parte responsáveis por analisar e lidar com uma grande quantidade de dados não estruturados e estruturados. Para isso, ele precisa de várias ferramentas e linguagens de programação para que a Ciência dos dados conserte o dia da maneira que quiser. Vamos passar por algumas dessas ferramentas de ciência de dados utilizadas para analisar e gerar previsões.

Top Data Science Tools

aqui está a lista de 14 melhores ferramentas de ciência dos dados que a maioria dos cientistas de dados usou.

SAS

é uma das ferramentas de ciência da informação especificamente concebidas para operações estatísticas. SAS é um software proprietário de código fechado que é usado por grandes organizações para analisar dados. SAS usa linguagem de programação SAS base que para realizar modelagem estatística. É amplamente utilizado por profissionais e empresas que trabalham em software comercial confiável. A SAS oferece inúmeras bibliotecas estatísticas e ferramentas que você, como cientista de dados, pode usar para modelar e organizar seus dados. Embora a SAS seja altamente fiável e tenha um forte apoio da empresa, é altamente dispendiosa e só é utilizada por grandes indústrias. Além disso, SAS pales em comparação com algumas das ferramentas mais modernas que são de código aberto. Além disso, existem várias bibliotecas e pacotes em SAS que não estão disponíveis no Pacote base e podem exigir uma atualização cara.

Apache Spark

Apache Spark or simply Spark is an all-powerful analytics engine and it is the most used Data Science tool. Spark é projetado especificamente para lidar com processamento em lote e processamento de fluxo. Ele vem com muitas APIs que facilitam os cientistas de dados para fazer o acesso repetido a dados para a aprendizagem de máquinas, armazenamento em SQL, etc. É uma melhoria sobre Hadoop e pode executar 100 vezes mais rápido do que MapReduce. Spark tem muitas APIs de aprendizagem de máquinas que podem ajudar os cientistas de dados a fazer previsões poderosas com os dados Dados Dados dados.

a faísca faz melhor do que outras grandes plataformas de dados na sua capacidade de lidar com a transmissão de dados. Isto significa que a Spark pode processar dados em tempo real em comparação com outras ferramentas analíticas que processam apenas dados históricos em lotes. Spark oferece várias APIs que são programáveis em Python, Java e R. Mas a mais poderosa conjunção de Spark é com a linguagem de programação Scala, que é baseada em Java Virtual Machine e é multi-plataforma na natureza.

Spark é altamente eficiente na gestão de clusters, o que o torna muito melhor do que Hadoop, uma vez que este último é usado apenas para armazenamento. É este sistema de gestão de clusters que permite Spark processar a aplicação em alta velocidade.

BigML

BigML, it is another widely used Data Science Tool. Ele fornece um ambiente GUI totalmente interactável, baseado em nuvem que você pode usar para processar algoritmos de aprendizagem de máquinas. BigML fornece um software padronizado usando computação em nuvem para os requisitos da indústria. Através dele, as empresas podem usar algoritmos de aprendizagem de máquinas em várias partes de sua empresa. Por exemplo, ele pode usar este software para previsão de vendas, análise de risco e inovação de produtos. BigML é especialista em modelagem preditiva. Ele usa uma grande variedade de algoritmos de aprendizagem de máquinas como clustering, classificação, previsão de séries temporais, etc.

BigML fornece uma interface web fácil de usar usando APIs de descanso e você pode criar uma conta gratuita ou uma conta premium com base nas suas necessidades de dados. Ele permite visualizações interativas de dados e fornece a você a capacidade de exportar gráficos visuais em seus dispositivos móveis ou IOT.

além disso, BigML vem com vários métodos de automação que podem ajudá-lo a automatizar a sintonização de modelos de hiperparâmetro e até mesmo automatizar o fluxo de trabalho de scripts reutilizáveis.

D3.js

Javascript is mainly used as a client-side scripting language. D3.js, uma biblioteca Javascript permite que você faça visualizações interativas no seu navegador web. Com várias APIs de D3.js, você pode usar várias funções para criar visualização dinâmica e análise de dados em seu navegador. Outra característica poderosa do D3.js é o uso de transições animadas. D3.a js torna os documentos dinâmicos, permitindo atualizações do lado do cliente e usando ativamente a mudança de dados para refletir visualizações no navegador.

pode combinar isto com CSS para criar visualizações ilustres e transitórias que o ajudarão a implementar gráficos personalizados nas páginas web. No geral, pode ser uma ferramenta muito útil para cientistas de dados que estão trabalhando em dispositivos baseados em IOT que requerem interação cliente-lado para visualização e processamento de dados.

MATLAB

MATLAB é um ambiente multi-paradigma de computação numérica para processamento de informação matemática. É um software de código fechado que facilita funções de matriz, implementação algorítmica e modelagem estatística de dados. O MATLAB é mais amplamente utilizado em várias disciplinas científicas.

in Data Science, MATLAB is used for simulating neural networks and fuzzy logic. Usando a biblioteca de gráficos MATLAB, você pode criar visualizações poderosas. MATLAB também é usado no processamento de imagem e sinal. Isso faz dela uma ferramenta muito versátil para cientistas de dados, pois eles podem resolver todos os problemas, desde a limpeza e análise de dados a algoritmos de aprendizagem profunda mais avançados.

Furthermore, MATLAB’s easy integration for enterprise applications and embedded systems make it an ideal Data Science tool. Ele também ajuda a automatizar várias tarefas que vão desde a extração de dados a reutilização de scripts para a tomada de decisões. No entanto, sofre com a limitação de ser um software proprietário de código fechado.

Excel

provavelmente a ferramenta de Análise de dados mais utilizada. A Microsoft desenvolveu o Excel principalmente para cálculos de planilhas e hoje, é amplamente utilizado para processamento de dados, visualização e cálculos complexos. O Excel é uma poderosa ferramenta analítica para a Ciência dos dados. Embora tenha sido a ferramenta tradicional para a análise de dados, o Excel ainda embala um soco.

o Excel vem com várias fórmulas, tabelas, filtros, Fatiadores, etc. Você também pode criar suas próprias funções personalizadas e fórmulas usando o Excel. Embora o Excel não seja para calcular a enorme quantidade de dados, ele ainda é uma escolha ideal para criar visualizações de dados poderosos e planilhas. Você também pode conectar SQL com Excel e pode usá-lo para manipular e analisar dados. Muitos cientistas de dados usam o Excel para a limpeza de dados, uma vez que ele fornece um ambiente interface para pré-processar informações facilmente.

With the release of ToolPak for Microsoft Excel, it is now much easier to compute complex analyzations. No entanto, ele ainda empalidece em comparação com ferramentas de Ciência de dados muito mais avançadas como SAS. Em geral, em um nível pequeno e não Empresarial, o Excel é uma ferramenta ideal para a análise de dados.

ggplot2

ggplot2 é um pacote avançado de visualização de dados para a linguagem de programação R. Os desenvolvedores criaram esta ferramenta para substituir o pacote gráfico nativo de R E ele usa comandos poderosos para criar visualizações ilustres. É a biblioteca mais amplamente utilizada que os cientistas de dados usam para criar visualizações a partir de dados analisados.
Ggplot2 é parte do tidyverse, um pacote em R que é projetado para a Ciência dos dados. Uma maneira em que ggplot2 é muito melhor do que o resto das visualizações de dados é a estética. Com o ggplot2, os cientistas de dados podem criar visualizações personalizadas, a fim de se engajar em contar histórias aprimoradas. Usando o ggplot2, você pode anotar seus dados em visualizações, adicionar etiquetas de texto aos pontos de dados e aumentar a intratabilidade de seus gráficos. Você também pode criar vários estilos de mapas, tais como choropleths, cartograms, hexbins, etc. É a ferramenta de ciência de dados mais usada.

Tableau

Tableau é um software de Visualização de Dados que é embalado com gráficos poderosos para fazer visualizações interativas. Está focada em indústrias que trabalham no campo da inteligência de negócios. O aspecto mais importante do Tableau é a sua capacidade de interface com bases de dados, planilhas, cubos OLAP (processamento analítico Online), etc. Junto com estas características, O Tableau tem a capacidade de visualizar dados geográficos e de traçar longitudes e latitudes em mapas.

juntamente com visualizações, Você também pode usar sua ferramenta de análise para analisar dados. Tableau vem com uma comunidade ativa e você pode compartilhar suas descobertas na plataforma online. Enquanto Tableau é um software corporativo, ele vem com uma versão livre chamada Tableau Public.

Jupyter

Project Jupyter is an open-source tool based on IPython for helping developers in making open-source software and experiences interactive computing. Jupyter suporta múltiplas linguagens como Julia, Python e R. é uma ferramenta de aplicação web usada para escrever código ao vivo, visualizações e apresentações. Jupyter é uma ferramenta amplamente popular que é projetado para atender às exigências da ciência dos dados.

é um ambiente interactível através do qual os cientistas de dados podem executar todas as suas responsabilidades. É também uma ferramenta poderosa para contar histórias como várias características de apresentação estão presentes nele. Usando Cadernos Jupyter, pode-se realizar limpeza de dados, computação estatística, visualização e criar modelos de aprendizagem de máquina preditiva. É 100% de fonte aberta e, portanto, livre de custos. Há um ambiente de Jupyter online chamado colaborador que funciona na nuvem e armazena os dados no Google Drive.

Matplotlib

Matplotlib é uma biblioteca de plotagem e visualização desenvolvida para Python. É a ferramenta mais popular para gerar grafos com os dados analisados. É usado principalmente para plotar grafos complexos usando linhas simples de código. Usando isto, pode-se gerar gráficos de barras, histogramas, folhetos de dispersão, etc. Matplotlib tem vários módulos essenciais. Um dos módulos mais utilizados é o pyplot. Ele oferece um MATLAB como uma interface. Pyplot é também uma alternativa de código aberto para os módulos gráficos da MATLAB.

Matplotlib é uma ferramenta preferida para visualizações de dados e é usado por cientistas de dados sobre Outras ferramentas contemporâneas. Na verdade, a NASA usou Matplotlib para ilustrar visualizações de dados durante o pouso da nave Phoenix. É também uma ferramenta ideal para iniciantes na visualização de dados com Python.

NLTK

o processamento de Linguagem Natural surgiu como o campo mais popular na ciência dos dados. Trata-se do desenvolvimento de modelos estatísticos que ajudam os computadores a compreender a linguagem humana. Estes modelos estatísticos são parte da aprendizagem de máquinas e através de vários de seus algoritmos, são capazes de ajudar os computadores na compreensão da linguagem natural. A linguagem Python vem com uma coleção de bibliotecas chamadas “Natural Language Toolkit” (NLTK) desenvolvidas apenas para este propósito específico.

NLTK is widely used for various language processing techniques like tokenization, stemming, tagging, parsing and machine learning. Consiste em mais de 100 corpora, que são uma coleção de dados para a construção de modelos de aprendizagem de máquinas. Ele tem uma variedade de aplicações, tais como partes de marcação de fala, segmentação de Palavras, tradução de máquina, texto para reconhecimento de fala, etc.

Scikit-learn

Scikit-learn é uma biblioteca baseada em Python que é usada para implementar algoritmos de aprendizagem automática. É simples e fácil implementar uma ferramenta que é amplamente utilizada para análise e ciência de dados. Ele suporta uma variedade de recursos na aprendizagem de máquinas, tais como pré-processamento de dados, classificação, regressão, agrupamento, redução de dimensionalidade, etc

Scikit-learn torna fácil a utilização de algoritmos complexos de aprendizagem de máquinas. É, portanto, em situações que exigem prototipagem rápida e é também uma plataforma ideal para realizar pesquisas que exigem aprendizagem básica de máquinas. Ele faz uso de várias bibliotecas subjacentes de Python, como SciPy, Numpy, Matplotlib, etc.

TensorFlow

TensorFlow tornou-se uma ferramenta padrão para a aprendizagem de máquinas. É amplamente utilizado para algoritmos avançados de aprendizagem de máquinas, como a aprendizagem profunda. Desenvolvedores nomearam TensorFlow em homenagem a tensores que são matrizes multidimensionais. É um conjunto de ferramentas de código aberto e em constante evolução que é conhecido por seu desempenho e altas habilidades computacionais. TensorFlow pode ser executado tanto em CPUs e GPUs e recentemente surgiu em plataformas TPU mais poderosas. Isso lhe dá uma vantagem sem precedentes em termos do poder de processamento de algoritmos avançados de aprendizagem de máquinas.

devido à sua elevada capacidade de processamento, Tensorflow tem uma variedade de aplicações como reconhecimento de fala, classificação de imagem, descoberta de drogas, imagem e geração de linguagem, etc. Para cientistas de dados especializados na aprendizagem de máquinas, o Tensorflow é uma ferramenta de conhecimento obrigatório.Woka ou Waikato Environment for Knowledge Analysis é um software de aprendizagem automática escrito em Java. É uma coleção de vários algoritmos de aprendizagem de máquinas para mineração de dados. Weka consiste em várias ferramentas de aprendizagem de máquinas como classificação, agrupamento, regressão, visualização e preparação de dados.

It is an open-source GUI software that allows easier implementation of machine learning algorithms through an interactable platform. Você pode entender o funcionamento da aprendizagem de Máquina nos dados sem ter que escrever uma linha de código. É ideal para cientistas de dados que são iniciantes na aprendizagem de máquinas.

Aprenda a se tornar um cientista de dados

assim, tudo isso foi em ferramentas de ciência de dados. Espero que tenha gostado da nossa explicação.

resumo

concluímos que a ciência dos dados requer uma vasta gama de ferramentas. As ferramentas para a ciência dos dados são para analisar dados, criar visualizações estéticas e interativas e criar modelos preditivos poderosos usando algoritmos de aprendizagem de máquinas. A maioria das ferramentas de ciência de dados fornecem operações complexas de ciência de dados em um só lugar. Isso torna mais fácil para o usuário implementar funcionalidades da ciência dos dados sem ter que escrever seu código do zero. Além disso, existem várias outras ferramentas que atendem aos domínios de aplicação da ciência dos dados.

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