14 mest använda datavetenskapliga verktyg för 2019-viktiga datavetenskapliga ingredienser

en datavetenskapsman ansvarar för att extrahera, manipulera, förbehandla och generera förutsägelser ur data. För att göra det kräver han olika statistiska verktyg och programmeringsspråk. I den här artikeln kommer vi att dela några av de Datavetenskapsverktyg som används av datavetenskapare för att utföra sina dataoperationer. Vi kommer att förstå de viktigaste funktionerna i verktygen, fördelar de ger och jämförelse av olika datavetenskapliga verktyg.

du måste kontrollera toppfärdigheter för att öka Datavetenskapskarriären

introduktion till datavetenskap

datavetenskap har dykt upp som ett av de mest populära områdena i 21-talet. Företag använder datavetenskapare för att hjälpa dem att få insikter om marknaden och förbättra sina produkter. Dataforskare arbetar som beslutsfattare och är till stor del ansvariga för att analysera och hantera en stor mängd ostrukturerade och strukturerade data. För att göra det behöver han olika verktyg och programmeringsspråk för datavetenskap för att laga dagen på det sätt han vill. Vi kommer att gå igenom några av dessa datavetenskapsverktyg som används för att analysera och generera förutsägelser.

Top Data Science Tools

här är listan över 14 bästa data science tools som de flesta Dataforskare använde.

SAS

det är ett av de datavetenskapliga verktygen som är specifikt utformade för statistiska operationer. SAS är en proprietär programvara med sluten källa som används av stora organisationer för att analysera data. SAS använder bas SAS programmeringsspråk som för att utföra statistisk modellering. Det används ofta av proffs och företag som arbetar med pålitlig kommersiell programvara. SAS erbjuder många statistikbibliotek och verktyg som du som datavetare kan använda för att modellera och organisera deras data. Medan SAS är mycket pålitligt och har starkt stöd från företaget är det mycket dyrt och används endast av större industrier. Dessutom bleknar SAS i jämförelse med några av de mer moderna verktyg som är öppen källkod. Dessutom finns det flera bibliotek och paket i SAS som inte är tillgängliga i baspaketet och kan kräva en dyr uppgradering.

Apache Spark

Apache Spark eller helt enkelt Spark är en allmäktig analysmotor och det är det mest använda datavetenskapsverktyget. Spark är speciellt utformad för att hantera batchbehandling och strömbehandling. Den levereras med många API: er som underlättar datavetenskapare att göra upprepad åtkomst till data för maskininlärning, lagring i SQL, etc. Det är en förbättring jämfört med Hadoop och kan utföra 100 gånger snabbare än MapReduce. Spark har många maskininlärnings-API: er som kan hjälpa Dataforskare att göra kraftfulla förutsägelser med de givna uppgifterna.

Spark gör bättre än andra stora dataplattformar i sin förmåga att hantera strömmande data. Detta innebär att Spark kan bearbeta realtidsdata jämfört med andra analytiska verktyg som endast behandlar historiska data i satser. Spark erbjuder olika API: er som är programmerbara i Python, Java och R. men den mest kraftfulla kombinationen av Spark är med Scala programmeringsspråk som är baserat på Java Virtual Machine och är plattformsoberoende i naturen.

Spark är mycket effektiv i klusterhantering vilket gör den mycket bättre än Hadoop eftersom den senare endast används för lagring. Det är detta klusterhanteringssystem som gör att Spark kan bearbeta applikationen med hög hastighet.

BigML

BigML, det är ett annat allmänt använt Datavetenskapsverktyg. Det ger en helt interaktiv, molnbaserad GUI-miljö som du kan använda för bearbetning av maskininlärningsalgoritmer. BigML tillhandahåller en standardiserad programvara som använder cloud computing för branschkrav. Genom det kan företag använda maskininlärningsalgoritmer över olika delar av sitt företag. Till exempel kan den använda den här programvaran för försäljningsprognoser, riskanalys och produktinnovation. BigML är specialiserat på prediktiv modellering. Den använder en mängd olika maskininlärningsalgoritmer som kluster, klassificering, tidsserieprognoser etc.

BigML ger ett lättanvänt webbgränssnitt med Rest API: er och du kan skapa ett gratis konto eller ett premiumkonto baserat på dina databehov. Det möjliggör interaktiva visualiseringar av data och ger dig möjlighet att exportera visuella diagram på dina mobila eller IOT-enheter.

Dessutom kommer BigML med olika automatiseringsmetoder som kan hjälpa dig att automatisera inställningen av hyperparametermodeller och till och med automatisera arbetsflödet för återanvändbara skript.

D3.js

Javascript används huvudsakligen som ett skriptspråk på klientsidan. D3.js, ett Javascript-bibliotek låter dig göra interaktiva visualiseringar i din webbläsare. Med flera API: er av D3.js, du kan använda flera funktioner för att skapa dynamisk visualisering och analys av data i din webbläsare. En annan kraftfull egenskap hos D3.js är användningen av animerade övergångar. D3.js gör dokument dynamiska genom att tillåta uppdateringar på klientsidan och aktivt använda ändringen i data för att återspegla visualiseringar i webbläsaren.

du kan kombinera detta med CSS för att skapa lysande och övergående visualiseringar som hjälper dig att implementera anpassade grafer på webbsidor. Sammantaget kan det vara ett mycket användbart verktyg för datavetare som arbetar med IOT-baserade enheter som kräver interaktion på klientsidan för visualisering och databehandling.

MATLAB

MATLAB är en multi-paradigm numerisk datormiljö för bearbetning av matematisk information. Det är en programvara med sluten källkod som underlättar matrisfunktioner, algoritmisk implementering och statistisk modellering av data. MATLAB används mest i flera vetenskapliga discipliner.

i datavetenskap används MATLAB för att simulera neurala nätverk och fuzzy logic. Med MATLAB graphics library kan du skapa kraftfulla visualiseringar. MATLAB används också i bild-och signalbehandling. Detta gör det till ett mycket mångsidigt verktyg för Dataforskare eftersom de kan ta itu med alla problem, från datarengöring och analys till mer avancerade djupinlärningsalgoritmer.

dessutom gör MATLABS enkla integration för företagsapplikationer och inbyggda system det till ett idealiskt datavetenskapsverktyg. Det hjälper också till att automatisera olika uppgifter, allt från utvinning av data till återanvändning av skript för beslutsfattande. Det lider emellertid av begränsningen av att vara en proprietär programvara med sluten källa.

Excel

förmodligen det mest använda dataanalysverktyget. Microsoft utvecklade Excel mestadels för kalkylberäkningar och idag används det ofta för databehandling, visualisering och komplexa beräkningar. Excel är ett kraftfullt analytiskt verktyg för datavetenskap. Medan det har varit det traditionella verktyget för dataanalys, packar Excel fortfarande en stans.

Excel levereras med olika formler, tabeller, filter, utsnitt, etc. Du kan också skapa dina egna anpassade funktioner och formler med Excel. Medan Excel inte är för att beräkna den enorma mängden Data, är det fortfarande ett idealiskt val för att skapa kraftfulla datavisualiseringar och kalkylblad. Du kan också ansluta SQL med Excel och kan använda den för att manipulera och analysera data. En hel del data forskare använder Excel för data rengöring eftersom det ger en interactable GUI miljö för att förbehandla information lätt.

med lanseringen av ToolPak för Microsoft Excel, är det nu mycket lättare att beräkna komplexa analyser. Men det bleknar fortfarande i jämförelse med mycket mer avancerade datavetenskapliga verktyg som SAS. Sammantaget är Excel på en liten och icke-företagsnivå ett idealiskt verktyg för dataanalys.

ggplot2

ggplot2 är ett avancerat datavisualiseringspaket för R-programmeringsspråket. Utvecklarna skapade detta verktyg för att ersätta den ursprungliga grafikpaket av R och den använder kraftfulla kommandon för att skapa lysande visualiseringar. Det är det mest använda biblioteket som Dataforskare använder för att skapa visualiseringar från analyserade data.
Ggplot2 är en del av tidyverse, ett paket i R som är utformat för datavetenskap. Ett sätt på vilket ggplot2 är mycket bättre än resten av datavisualiseringarna är estetik. Med ggplot2 kan Dataforskare skapa anpassade visualiseringar för att engagera sig i förbättrad berättande. Med ggplot2 kan du kommentera dina data i visualiseringar, lägga till textetiketter till datapunkter och öka intractability av dina grafer. Du kan också skapa olika stilar av kartor som choropleths, cartograms, hexbins, etc. Det är det mest använda datavetenskapsverktyget.

Tableau

Tableau är en Datavisualiseringsprogramvara som är fylld med kraftfull grafik för att göra interaktiva visualiseringar. Det är inriktat på branscher som arbetar inom business intelligence. Den viktigaste aspekten av Tableau är dess förmåga att samverka med databaser, kalkylblad, OLAP (Online Analytical Processing) kuber, etc. Tillsammans med dessa funktioner har Tableau förmågan att visualisera geografiska data och för att plotta longituder och breddgrader i kartor.

tillsammans med visualiseringar kan du också använda dess analysverktyg för att analysera data. Tableau kommer med ett aktivt samhälle och du kan dela dina resultat på onlineplattformen. Medan Tableau är företagsprogramvara, kommer den med en gratis version som heter Tableau Public.

Jupyter

Project Jupyter är ett open-source verktyg baserat på IPython för att hjälpa utvecklare att göra öppen källkod och erfarenheter interaktiva datorer. Jupyter stöder flera språk som Julia, Python och R. Det är ett webbapplikationsverktyg som används för att skriva live-kod, visualiseringar och presentationer. Jupyter är ett mycket populärt verktyg som är utformat för att tillgodose kraven i datavetenskap.

det är en interaktabel miljö genom vilken Dataforskare kan utföra alla sina ansvarsområden. Det är också ett kraftfullt verktyg för berättande eftersom olika presentationsfunktioner finns i den. Med Jupyter-bärbara datorer kan man utföra datarengöring, statistisk beräkning, visualisering och skapa prediktiva maskininlärningsmodeller. Det är 100% öppen källkod och är därför kostnadsfritt. Det finns en online Jupyter-miljö som heter Collaboratory som körs på molnet och lagrar data i Google Drive.

Matplotlib

Matplotlib är en plottning och visualisering bibliotek utvecklat för Python. Det är det mest populära verktyget för att generera grafer med analyserade data. Den används främst för att plotta komplexa grafer med enkla kodrader. Med hjälp av detta kan man generera bar tomter, histogram, scatterplots etc. Matplotlib har flera viktiga moduler. En av de mest använda modulerna är pyplot. Det erbjuder en MATLAB som ett gränssnitt. Pyplot är också ett open source-alternativ till MATLABS grafiska moduler.

Matplotlib är ett föredraget verktyg för datavisualiseringar och används av dataforskare över andra samtida verktyg. Faktum är att NASA använde Matplotlib för att illustrera datavisualiseringar under landningen av Phoenix rymdfarkoster. Det är också ett idealiskt verktyg för nybörjare i att lära sig datavisualisering med Python.

NLTK

Natural Language Processing har dykt upp som det mest populära området inom datavetenskap. Det handlar om utveckling av statistiska modeller som hjälper datorer att förstå mänskligt språk. Dessa statistiska modeller är en del av maskininlärning och genom flera av dess algoritmer kan de hjälpa datorer att förstå naturligt språk. Python-språk levereras med en samling bibliotek som heter Natural Language Toolkit (NLTK) som endast utvecklats för detta ändamål.

NLTK används ofta för olika språkbehandlingstekniker som tokenisering, stemming, taggning, parsing och maskininlärning. Den består av över 100 corpora som är en samling data för att bygga maskininlärningsmodeller. Den har en mängd olika applikationer såsom delar av tal taggning, Ordsegmentering, maskinöversättning, Text till tal taligenkänning, etc.

Scikit-learn

Scikit-learn är ett bibliotek baserat i Python som används för att implementera maskininlärningsalgoritmer. Det är enkelt och enkelt att implementera ett verktyg som används allmänt för analys och datavetenskap. Den stöder en mängd olika funktioner i maskininlärning som förbehandling av data, klassificering, regression, kluster, dimensioneringsreduktion, etc

Scikit-learn gör det enkelt att använda komplexa maskininlärningsalgoritmer. Det är därför i situationer som kräver snabb prototypning och är också en idealisk plattform för att utföra forskning som kräver grundläggande maskininlärning. Den använder sig av flera underliggande bibliotek av Python som SciPy, Numpy, Matplotlib, etc.

TensorFlow

TensorFlow har blivit ett standardverktyg för maskininlärning. Det används ofta för avancerade maskininlärningsalgoritmer som Deep Learning. Utvecklare som heter TensorFlow efter tensorer som är flerdimensionella matriser. Det är en öppen källkod och ständigt utvecklande verktygslåda som är känd för sin prestanda och höga beräkningsförmåga. TensorFlow kan köras på både processorer och GPU: er och har nyligen dykt upp på kraftfullare TPU-plattformar. Detta ger den en oöverträffad kant när det gäller processorkraften hos avancerade maskininlärningsalgoritmer.

på grund av sin höga bearbetningsförmåga har Tensorflow en mängd olika applikationer som taligenkänning, bildklassificering, läkemedelsupptäckt, bild-och språkgenerering etc. För Dataforskare som specialiserat sig på maskininlärning är Tensorflow ett måste veta verktyg.

Weka

Weka eller Waikato Environment for Knowledge Analysis är en maskininlärningsprogramvara skriven i Java. Det är en samling av olika maskininlärningsalgoritmer för datautvinning. Weka består av olika maskininlärningsverktyg som klassificering, kluster, regression, visualisering och databeredning.

det är en GUI-programvara med öppen källkod som möjliggör enklare implementering av maskininlärningsalgoritmer via en interaktabel plattform. Du kan förstå hur maskininlärning fungerar på data utan att behöva skriva en kodrad. Den är idealisk för Dataforskare som är nybörjare i maskininlärning.

lär dig hur du blir datavetenskapare

så det här var allt i datavetenskapsverktyg. Hoppas du gillade vår förklaring.

sammanfattning

vi drar slutsatsen att datavetenskap kräver ett brett utbud av verktyg. Verktygen för datavetenskap är för att analysera data, skapa estetiska och interaktiva visualiseringar och skapa kraftfulla prediktiva modeller med hjälp av maskininlärningsalgoritmer. De flesta av data science-verktygen levererar komplexa data science-operationer på ett ställe. Detta gör det lättare för användaren att implementera funktioner i datavetenskap utan att behöva skriva sin kod från början. Det finns också flera andra verktyg som tillgodoser applikationsdomänerna för datavetenskap.

utforska framtiden för datavetenskap