14 Cele mai utilizate instrumente de știință a datelor pentru 2019 – ingrediente esențiale pentru știința datelor

un om de știință al datelor este responsabil pentru extragerea, manipularea, pre-procesarea și generarea de predicții din date. Pentru a face acest lucru, el necesită diverse instrumente statistice și limbaje de programare. În acest articol, vom împărtăși câteva dintre instrumentele de știință a datelor utilizate de oamenii de știință de date pentru a-și desfășura operațiunile de date. Vom înțelege caracteristicile cheie ale instrumentelor, beneficiile pe care le oferă și compararea diferitelor instrumente de știință a datelor.

trebuie să verificați abilitățile de top pentru a stimula cariera științei datelor

Introducere în știința datelor

știința datelor a apărut ca unul dintre cele mai populare domenii ale secolului 21. Companiile angajează oameni de știință de date pentru a le ajuta să obțină informații despre piață și pentru a-și îmbunătăți produsele. Oamenii de știință de date lucrează ca factori de decizie și sunt în mare măsură responsabili pentru analizarea și gestionarea unei cantități mari de date nestructurate și structurate. Pentru a face acest lucru, el necesită diverse instrumente și limbaje de programare pentru știința datelor pentru a repara ziua așa cum dorește. Vom parcurge unele dintre aceste instrumente de știință a datelor utilizate pentru a analiza și genera predicții.

Top instrumente de știință a datelor

Iată lista celor mai bune 14 instrumente de știință a datelor pe care majoritatea oamenilor de știință de date le-au folosit.

SAS

este unul dintre acele instrumente de știință a datelor care sunt concepute special pentru operațiuni statistice. SAS este un software proprietar cu sursă închisă care este utilizat de organizațiile mari pentru a analiza datele. SAS folosește limbajul de programare SAS de bază care pentru efectuarea modelării statistice. Este utilizat pe scară largă de profesioniști și companii care lucrează la software comercial fiabil. SAS oferă numeroase biblioteci și instrumente statistice pe care dvs., ca om de știință de date, le puteți utiliza pentru modelarea și organizarea datelor. În timp ce SAS este extrem de fiabil și are un sprijin puternic din partea companiei, este foarte scump și este utilizat doar de industriile mai mari. De asemenea, SAS pălește în comparație cu unele dintre instrumentele mai moderne, care sunt open-source. În plus, există mai multe biblioteci și pachete în SAS care nu sunt disponibile în pachetul de bază și pot necesita o actualizare costisitoare.

Apache Spark

Apache Spark sau pur și simplu Spark este un motor de analiză Atotputernic și este cel mai utilizat instrument de știință a datelor. Spark este special conceput pentru a gestiona procesarea lotului și procesarea fluxului. Vine cu multe API-uri care facilitează oamenii de știință de date să facă acces repetat la date pentru învățarea automată, stocarea în SQL etc. Este o îmbunătățire față de Hadoop și poate efectua de 100 de ori mai rapid decât MapReduce. Spark are multe API-uri de învățare automată care pot ajuta oamenii de știință de date să facă predicții puternice cu datele date.

Spark se descurcă mai bine decât alte platforme de date mari în capacitatea sa de a gestiona streaming de date. Aceasta înseamnă că Spark poate procesa date în timp real în comparație cu alte instrumente analitice care procesează numai Date istorice în loturi. Spark oferă diverse API-uri care sunt programabile în Python, Java și R. dar cea mai puternică conjuncție a Spark este cu limbajul de programare Scala, care se bazează pe Java Virtual Machine și este cross-platform în natură.

Spark este extrem de eficient în gestionarea clusterului, ceea ce îl face mult mai bun decât Hadoop, deoarece acesta din urmă este utilizat doar pentru stocare. Este acest sistem de gestionare a clusterului care permite Spark să proceseze aplicația la o viteză mare.

BigML

BigML, este un alt instrument de știință a datelor utilizat pe scară largă. Oferă un mediu GUI Complet interactiv, bazat pe cloud, pe care îl puteți utiliza pentru procesarea algoritmilor de învățare automată. BigML oferă un software standardizat folosind cloud computing pentru cerințele industriei. Prin aceasta, companiile pot utiliza algoritmi de învățare automată în diferite părți ale companiei lor. De exemplu, poate utiliza acest software pentru prognozarea vânzărilor, analiza riscurilor și inovarea produselor. BigML este specializată în modelarea predictivă. Folosește o mare varietate de algoritmi de învățare automată, cum ar fi gruparea, clasificarea, prognozarea seriilor de timp etc.

BigML oferă o interfață web ușor de utilizat folosind API-urile Rest și puteți crea un cont gratuit sau un cont premium pe baza nevoilor dvs. de date. Permite vizualizări interactive ale datelor și vă oferă posibilitatea de a exporta diagrame vizuale pe dispozitivele dvs. mobile sau IOT.

mai mult, BigML vine cu diverse metode de automatizare care vă pot ajuta să automatizați reglarea modelelor hiperparametrice și chiar să Automatizați fluxul de lucru al scripturilor reutilizabile.

D3.JS

Javascript este folosit în principal ca un limbaj de scripting client-side. D3.js, o bibliotecă Javascript vă permite să faceți vizualizări interactive pe browser-ul web. Cu mai multe API-uri de D3.js, puteți utiliza mai multe funcții pentru a crea vizualizare dinamică și analiză a datelor din browserul dvs. O altă caracteristică puternică a D3.js este utilizarea tranzițiilor animate. D3.js face ca documentele să fie dinamice, permițând actualizări din partea clientului și utilizând în mod activ modificarea datelor pentru a reflecta vizualizările din browser.

puteți combina acest lucru cu CSS pentru a crea vizualizări ilustre și tranzitorii care vă vor ajuta să implementați grafice personalizate pe paginile web. În general, poate fi un instrument foarte util pentru oamenii de știință de date care lucrează pe dispozitive bazate pe IOT care necesită interacțiune din partea clientului pentru vizualizare și prelucrare a datelor.

MATLAB

MATLAB este un mediu de calcul numeric multi-paradigmă pentru procesarea informațiilor matematice. Este un software cu sursă închisă care facilitează funcțiile matricei, implementarea algoritmică și modelarea statistică a datelor. MATLAB este cel mai utilizat în mai multe discipline științifice.

în știința datelor, MATLAB este utilizat pentru simularea rețelelor neuronale și a logicii fuzzy. Folosind biblioteca grafică MATLAB, puteți crea vizualizări puternice. MATLAB este, de asemenea, utilizat în procesarea imaginilor și a semnalului. Acest lucru îl face un instrument foarte versatil pentru oamenii de știință de date, deoarece pot aborda toate problemele, de la curățarea și analiza datelor până la algoritmi mai avansați de învățare profundă.

mai mult, integrarea ușoară a MATLAB pentru aplicații de întreprindere și sisteme încorporate îl fac un instrument ideal pentru știința datelor. De asemenea, ajută la automatizarea diferitelor sarcini, de la extragerea datelor până la reutilizarea scripturilor pentru luarea deciziilor. Cu toate acestea, suferă de limitarea de a fi un software proprietar cu sursă închisă.

Excel

probabil cel mai utilizat instrument de analiză a datelor. Microsoft a dezvoltat Excel mai ales pentru calcule de foi de calcul și astăzi, este utilizat pe scară largă pentru prelucrarea datelor, vizualizare și calcule complexe. Excel este un instrument analitic puternic pentru știința datelor. Deși a fost instrumentul tradițional pentru analiza datelor, Excel încă împachetează un pumn.

Excel vine cu diverse formule, tabele, filtre, slicers, etc. Puteți crea, de asemenea, propriile funcții personalizate și formule folosind Excel. În timp ce Excel nu este pentru calcularea cantității uriașe de date, este totuși o alegere ideală pentru crearea de vizualizări puternice de date și foi de calcul. De asemenea, puteți conecta SQL cu Excel și îl puteți utiliza pentru a manipula și analiza datele. O mulțime de oameni de știință de date folosesc Excel pentru curățarea datelor, deoarece oferă un mediu GUI interacționabil pentru pre-procesarea informațiilor cu ușurință.

odată cu lansarea ToolPak pentru Microsoft Excel, Acum este mult mai ușor pentru a calcula analize complexe. Cu toate acestea, încă pălește în comparație cu instrumente mult mai avansate de știință a datelor, cum ar fi SAS. În general, la nivel mic și non-întreprindere, Excel este un instrument ideal pentru analiza datelor.

ggplot2

ggplot2 este un pachet avansat de vizualizare a datelor pentru limbajul de programare R. Dezvoltatorii au creat acest instrument pentru a înlocui pachetul grafic nativ al R și utilizează comenzi puternice pentru a crea vizualizări ilustre. Este cea mai utilizată bibliotecă pe care oamenii de știință de date o folosesc pentru a crea vizualizări din datele analizate.
Ggplot2 face parte din tidyverse, un pachet în R care este proiectat pentru știința datelor. Un mod în care ggplot2 este mult mai bun decât restul vizualizărilor de date este estetica. Cu ggplot2, oamenii de știință de date pot crea vizualizări personalizate pentru a se angaja în povestiri îmbunătățite. Folosind ggplot2, puteți adnota datele dvs. în vizualizări, puteți adăuga etichete text la punctele de date și puteți spori intractabilitatea graficelor. De asemenea, puteți crea diferite stiluri de hărți, cum ar fi coroplete, cartograme, hexbine etc. Este cel mai utilizat instrument de știință a datelor.

Tableau

Tableau este un software de vizualizare a datelor, care este dotat cu o grafică puternică pentru a face vizualizări interactive. Se concentrează pe industriile care lucrează în domeniul informațiilor de afaceri. Cel mai important aspect al Tableau este capacitatea sa de a interfața cu baze de date, foi de calcul, cuburi OLAP (procesare analitică Online) etc. Împreună cu aceste caracteristici, Tableau are capacitatea de a vizualiza date geografice și pentru trasarea Longitudinilor și latitudinilor în Hărți.

împreună cu vizualizări, puteți utiliza, de asemenea, instrumentul său de analiză pentru a analiza datele. Tableau vine cu o comunitate activă și vă puteți împărtăși concluziile dvs. pe platforma online. În timp ce Tableau este un software pentru întreprinderi, acesta vine cu o versiune gratuită numită Tableau Public.

Jupyter

proiectul Jupyter este un instrument open-source bazat pe IPython pentru a ajuta dezvoltatorii în a face software-ul open-source și experiențe de calcul interactiv. Jupyter acceptă mai multe limbi precum Julia, Python și R. este un instrument de aplicație web utilizat pentru scrierea de cod live, vizualizări și prezentări. Jupyter este un instrument foarte popular, care este conceput pentru a răspunde cerințelor științei datelor.

este un mediu interactiv prin care oamenii de știință de date își pot îndeplini toate responsabilitățile. Este, de asemenea, un instrument puternic pentru povestiri, deoarece sunt prezente diverse caracteristici de prezentare. Folosind notebook-urile Jupyter, se poate efectua curățarea datelor, calculul statistic, vizualizarea și crearea de modele predictive de învățare automată. Este 100% open-source și, prin urmare, este gratuit. Există un mediu Jupyter online numit Collaboratory, care rulează pe cloud și stochează datele în Google Drive.

Matplotlib

Matplotlib este o bibliotecă de complot și vizualizare dezvoltată pentru Python. Este cel mai popular instrument pentru generarea de grafice cu datele analizate. Este utilizat în principal pentru trasarea graficelor complexe folosind linii simple de cod. Folosind acest lucru, se poate genera parcele de bare, histograme, scatterplots etc. Matplotlib are mai multe module esențiale. Unul dintre cele mai utilizate module este pyplot. Acesta oferă un MATLAB ca o interfață. Pyplot este, de asemenea, o alternativă open-source la modulele grafice MATLAB.

Matplotlib este un instrument preferat pentru vizualizările de date și este utilizat de oamenii de știință de date față de alte instrumente contemporane. De fapt, NASA a folosit Matplotlib pentru ilustrarea vizualizărilor de date în timpul aterizării navei spațiale Phoenix. Este, de asemenea, un instrument ideal pentru începători în învățarea vizualizării datelor cu Python.

Nltk

prelucrarea limbajului Natural a apărut ca fiind cel mai popular domeniu în știința datelor. Se ocupă de dezvoltarea modelelor statistice care ajută computerele să înțeleagă limbajul uman. Aceste modele statistice fac parte din învățarea automată și, prin mai mulți dintre algoritmii săi, sunt capabili să asiste computerele în înțelegerea limbajului natural. Limbajul Python vine cu o colecție de biblioteci numită Natural Language Toolkit (Nltk) dezvoltată numai pentru acest scop special.

NLTK este utilizat pe scară largă pentru diverse tehnici de procesare a limbajului, cum ar fi tokenizarea, generarea, etichetarea, analizarea și învățarea automată. Se compune din peste 100 de corpuri, care sunt o colecție de date pentru construirea modelelor de învățare automată. Are o varietate de aplicații, cum ar fi părți ale etichetării vorbirii, segmentarea cuvintelor, traducerea automată, recunoașterea textului în vorbire etc.

Scikit-learn

Scikit-learn este o bibliotecă bazată în Python care este utilizată pentru implementarea algoritmilor de învățare automată. Este simplu și ușor de implementat un instrument care este utilizat pe scară largă pentru analiză și știința datelor. Aceasta susține o varietate de caracteristici în mașină de învățare, cum ar fi preprocesarea datelor, clasificare, regresie, clustering, reducerea dimensionalitate, etc

Scikit-learn îl face ușor de utilizat algoritmi de învățare mașină complexe. Prin urmare, este în situații care necesită prototipuri rapide și este, de asemenea, o platformă ideală pentru a efectua cercetări care necesită învățare automată de bază. Se face uz de mai multe biblioteci care stau la baza Python, cum ar fi SciPy, Numpy, Matplotlib, etc.

TensorFlow

TensorFlow a devenit un instrument standard pentru învățarea automată. Este utilizat pe scară largă pentru algoritmi avansați de învățare automată, cum ar fi învățarea profundă. Dezvoltatorii numit TensorFlow după tensori care sunt matrice multidimensionale. Este un set de instrumente open-source și în continuă evoluție, cunoscut pentru performanțele sale și abilitățile de calcul ridicate. TensorFlow poate rula atât pe procesoare, cât și pe GPU-uri și a apărut recent pe platforme TPU mai puternice. Acest lucru îi conferă un avantaj fără precedent în ceea ce privește puterea de procesare a algoritmilor avansați de învățare automată.

datorită capacității sale ridicate de procesare, Tensorflow are o varietate de aplicații, cum ar fi recunoașterea vorbirii, clasificarea imaginilor, descoperirea medicamentelor, generarea de imagini și limbi etc. Pentru oamenii de știință specializați în învățarea automată, Tensorflow este un instrument obligatoriu.

Weka

Weka sau Waikato mediu pentru analiza cunoștințelor este un software de învățare mașină scris în Java. Este o colecție de diverși algoritmi de învățare automată pentru extragerea datelor. Weka constă din diverse instrumente de învățare automată, cum ar fi clasificarea, gruparea, regresia, vizualizarea și pregătirea datelor.

este un software GUI open-source care permite implementarea mai ușoară a algoritmilor de învățare automată printr-o platformă interacționabilă. Puteți înțelege funcționarea învățării automate pe date fără a fi nevoie să scrieți o linie de cod. Este ideal pentru oamenii de știință de date care sunt începători în învățarea automată.

Aflați cum să deveniți un om de știință de date

deci, toate acestea au fost în instrumentele de știință a datelor. Sper că ți-a plăcut explicația noastră.

rezumat

concluzionăm că știința datelor necesită o gamă largă de instrumente. Instrumentele pentru știința datelor sunt pentru analiza datelor, crearea de vizualizări estetice și interactive și crearea de modele predictive puternice folosind algoritmi de învățare automată. Majoritatea instrumentelor de știință a datelor oferă operațiuni complexe de știință a datelor într-un singur loc. Acest lucru face mai ușor pentru utilizator să implementeze funcționalități ale științei datelor fără a fi nevoie să-și scrie codul de la zero. De asemenea, există mai multe alte instrumente care răspund domeniilor de aplicare ale științei datelor.

explorați viitorul științei datelor