أهم 9 أدوات لعلوم البيانات [الأكثر استخدامًا في عام 2022]

يدور علم البيانات حول الاستفادة من مجموعات البيانات الكبيرة لاستخراج رؤى ذات مغزى يمكن تحويلها إلى قرارات عمل قابلة للتنفيذ. هذا هو سبب ارتفاع الطلب على دورات علوم البيانات هذه الأيام.

علماء البيانات هم العقول اللامعة المسؤولة عن تجميع البيانات ومعالجتها ومعالجتها وتنظيفها وتحليلها لاستخراج رؤى قيمة من داخلها. يومًا بعد يوم ، يتعين على علماء البيانات التعامل مع كميات هائلة من البيانات المنظمة وغير المنظمة. تساعد أدوات البرمجة والإحصاء الخاصة بعلوم البيانات علماء البيانات على فهم البيانات المتراكمة.

هذا هو موضوع المناقشة اليوم - أفضل أدوات علوم البيانات التي يستخدمها علماء البيانات في جميع أنحاء العالم.

أفضل أدوات علوم البيانات في 2019

1. اباتشي سبارك

تعد Apache Spark واحدة من أكثر أدوات علوم البيانات شيوعًا. إنه محرك تحليلات قوي مصمم بشكل صريح للتعامل مع معالجة الدُفعات ومعالجة التدفق. على عكس منصات البيانات الضخمة الأخرى ، يمكن لـ Spark معالجة البيانات في الوقت الفعلي وهي أسرع بكثير من MapReduce. أيضًا ، تتفوق Spark في إدارة المجموعة - وهي ميزة مسؤولة عن سرعة معالجتها السريعة.

يأتي Spark مزودًا بالعديد من واجهات برمجة تطبيقات التعلم الآلي التي تسمح لعلماء البيانات بعمل تنبؤات دقيقة. بصرف النظر عن هذا ، فإنه يحتوي أيضًا على العديد من واجهات برمجة التطبيقات القابلة للبرمجة في Java و Python و Scala و R.

2. BigML

BigML هي بيئة واجهة مستخدم رسومية قائمة على السحابة مصممة لمعالجة خوارزميات ML. تعد النمذجة التنبؤية واحدة من أفضل ميزات التخصص في BigML. من خلال الاستفادة من BigML ، يمكن للشركات استخدام خوارزميات ML المختلفة وتنفيذها عبر وظائف وعمليات تجارية مختلفة. على سبيل المثال ، يمكن استخدام BigML في ابتكار المنتجات والتنبؤ بالمبيعات وتحليلات المخاطر.

يستخدم BigML واجهات برمجة تطبيقات REST لإنشاء واجهات ويب سهلة الاستخدام ، كما أنه يسهل التصورات التفاعلية للبيانات. للإضافة إلى ذلك ، يأتي BigML مزودًا بمجموعة من تقنيات الأتمتة التي تسمح لك بأتمتة سير العمل وحتى ضبط نماذج المعلمات الفائقة.

3. D3.js

D3.js هي مكتبة جافا سكريبت تُستخدم لإنشاء وتصميم تصورات تفاعلية على متصفحات الويب. إنها أداة ممتازة للمحترفين الذين يعملون على التطبيقات / البرامج التي تتطلب تفاعلًا من جانب العميل للتصور ومعالجة البيانات. تتيح لك واجهات برمجة تطبيقات D3.js الاستفادة من وظائفها المتنوعة لتحليل البيانات وإنشاء تصورات ديناميكية على مستعرض ويب. يمكن استخدامه أيضًا لجعل المستندات ديناميكية من خلال تمكين التحديثات من جانب العميل والمراقبة النشطة للتغييرات في البيانات لتعكس التصورات على المتصفح.

إن الشيء العظيم في D3.js هو أنه يمكن دمجه مع CSS لإنشاء تصورات رائعة لتنفيذ الرسوم البيانية المخصصة على صفحات الويب. بالإضافة إلى ذلك ، هناك أيضًا انتقالات متحركة إذا كنت بحاجة إليها.

4. ماتلاب

MATLAB هي بيئة حوسبة رقمية عالية الأداء ومتعددة النماذج مصممة لمعالجة المعلومات الرياضية. إنها بيئة مغلقة المصدر تسمح بتنفيذ الخوارزمية ووظائف المصفوفة والنمذجة الإحصائية للبيانات. تجمع MATLAB بين الحساب والتصور والبرمجة في بيئة سهلة الاستخدام حيث يتم التعبير عن كل من المشاكل وحلولها في تدوينات رياضية.

MATLAB ، كأداة شائعة لعلوم البيانات ، تجد العديد من التطبيقات في علوم البيانات. على سبيل المثال ، يتم استخدامه لمعالجة الصور والإشارات ومحاكاة الشبكات العصبية. باستخدام مكتبة رسومات MATLAB ، يمكنك إنشاء تصورات مقنعة. بالإضافة إلى ذلك ، يسمح MATLAB بالتكامل السهل لتطبيقات المؤسسات والأنظمة المدمجة. وهذا يجعلها مثالية لمجموعة من تطبيقات علوم البيانات - من تنظيف البيانات وتحليلها إلى تنفيذ خوارزميات التعلم العميق.

5. ساس

SAS عبارة عن مجموعة برامج متكاملة صممها معهد SAS للتحليلات المتقدمة وذكاء الأعمال والتحليل متعدد المتغيرات وإدارة البيانات والتحليلات التنبؤية. ومع ذلك ، فهو برنامج مغلق المصدر يمكن استخدامه عبر واجهة رسومية أو لغة برمجة SAS أو Base SAS.

تستخدم العديد من المؤسسات الكبيرة SAS لتحليل البيانات والنمذجة الإحصائية. يمكن أن تكون أداة ملائمة للوصول إلى البيانات بأي تنسيق تقريبًا (ملفات قاعدة البيانات وجداول SAS وجداول Microsoft Excel). تعتبر SAS أيضًا رائعة لإدارة البيانات الحالية ومعالجتها للحصول على نتائج جديدة. كما أنه يحتوي على مجموعة من المكتبات الإحصائية المفيدة والأدوات الممتازة لنمذجة البيانات وتنظيمها.

6. تابلوه

Tableau عبارة عن منصة قوية وآمنة ومرنة للتحليلات الشاملة وتصور البيانات. أفضل جزء في تشغيل Tableau كأداة لعلوم البيانات هو أنه لا يتطلب أي برمجة أو ذوق تقني. جعلت رسومات Tableau المليئة بالطاقة وطبيعتها سهلة الاستخدام واحدة من أكثر أدوات تصور البيانات استخدامًا في صناعة ذكاء الأعمال.

بعض أفضل ميزات Tableau هي مزج البيانات والتعاون في البيانات وتحليل البيانات في الوقت الفعلي. ليس ذلك فحسب ، يمكن لـ Tableau أيضًا تصور البيانات الجغرافية. لديها العديد من العروض مثل Tableau Prep و Tableau Desktop و Tableau Online و Tableau Server لتلبية احتياجاتك المختلفة.

7. ماتبلوتليب

Matplotlib هي مكتبة للتخطيط والتصور مصممة لـ Python و NumPy. ومع ذلك ، حتى SciPy يستخدم Matplotlib. واجهته تشبه واجهة MATLAB.

ربما تكون أفضل ميزة لـ Matplotlib هي قدرتها على رسم الرسوم البيانية المعقدة بخطوط بسيطة من التعليمات البرمجية. يمكنك استخدام هذه الأداة لإنشاء مخططات شريطية ومخططات ومخططات مبعثرة وأي نوع آخر من الرسوم البيانية / المخططات. يأتي Matplotlib مع واجهة برمجة تطبيقات موجهة للكائنات لتضمين المؤامرات في التطبيقات باستخدام مجموعات أدوات واجهة المستخدم الرسومية للأغراض العامة (Tkinter و wxPython و GTK + وما إلى ذلك). Matplotlib هي الأداة المثالية للمبتدئين الذين يرغبون في تعلم تصور البيانات في Python.

8. سكيكيت ليرن

Scikit-Learn هي مكتبة قائمة على Python ومليئة بالعديد من خوارزميات ML غير الخاضعة للإشراف والمراقبة. تم تصميمه من خلال الجمع بين ميزات Pandas و SciPy و NumPy و Matplotlib.

تدعم Scikit-Learn وظائف مختلفة لتنفيذ خوارزميات التعلم الآلي مثل التصنيف والانحدار والتجميع والمعالجة المسبقة للبيانات واختيار النموذج وتقليل الأبعاد ، على سبيل المثال لا الحصر. تتمثل المهمة الأساسية لـ Scikit-Learn في تبسيط خوارزميات ML المعقدة للتنفيذ. هذا ما يجعلها مثالية للتطبيقات التي تتطلب نماذج أولية سريعة.

9. NLTK

أداة أخرى مبنية على Python في قائمتنا ، NLTK (مجموعة أدوات اللغة الطبيعية) ، هي واحدة من المنصات الرائدة لتطوير برامج Python التي يمكنها العمل مع بيانات اللغة البشرية الطبيعية. منذ أن ظهرت معالجة اللغات الطبيعية باعتبارها المجال الأكثر شيوعًا في علوم البيانات ، أصبحت NLTK واحدة من الأدوات المفضلة لمحترفي علوم البيانات.

يوفر NLTK واجهات سهلة الاستخدام لأكثر من 50 مجموعة (مجموعة بيانات لتطوير نماذج تعلم الآلة) والموارد المعجمية ، بما في ذلك WordNet. يأتي أيضًا مع مجموعة كاملة من مكتبات معالجة النصوص للتصنيف والترميز والاشتقاق ووضع العلامات والتحليل والتفكير الدلالي. يعد NLTK مفيدًا للعديد من تطبيقات البرمجة اللغوية العصبية مثل أجزاء من تمييز الكلام والترجمة الآلية وتجزئة الكلمات وتحويل النص إلى كلام والتعرف على الكلام.

تعلم دورات علوم البيانات من أفضل الجامعات في العالم. اربح برامج PG التنفيذية أو برامج الشهادات المتقدمة أو برامج الماجستير لتتبع حياتك المهنية بشكل سريع.

المكافأة: TensorFlow

TensorFlow هو نظام أساسي مفتوح المصدر ومتوافق مع لغة Python للتعلم الآلي. إنه نظام بيئي شامل ومرن للأدوات والمكتبات وموارد المجتمع التي تسهل الحساب الرقمي السريع والسهل في ML. يسمح TensorFlow ببناء نموذج ML بسهولة وتدريب ونشر نماذج ML في أي مكان. لديها بنية أنيقة ومرنة لتشجيع تطوير أحدث النماذج والتجارب.

بفضل مجتمعها النشط ، تعد TensorFlow مجموعة أدوات دائمة التطور تشتهر بقدراتها الحسابية العالية وأدائها الاستثنائي. يمكن تشغيله ليس فقط على وحدات المعالجة المركزية ووحدات معالجة الرسومات ولكن أيضًا على منصات TPU (إضافة حديثة). هذا ما جعل TensowFlow أداة قياسية ومعترف بها عالميًا لتطبيقات ML.

تغليف…

علم البيانات هو مجال معقد يتطلب مجموعة متنوعة من الأدوات لمعالجة البيانات وتحليلها وتنظيفها وتنظيمها والتعامل معها ومعالجتها وتفسيرها. العمل لا يتوقف عند هذا الحد. بمجرد تحليل البيانات وتفسيرها ، يجب على متخصصي علوم البيانات أيضًا إنشاء تصورات جمالية وتفاعلية لسهولة فهم جميع أصحاب المصلحة المشاركين في المشروع. علاوة على ذلك ، يتعين على علماء البيانات تطوير نماذج تنبؤية قوية باستخدام خوارزميات تعلم الآلة. لا يمكن إنجاز كل هذه الوظائف دون مساعدة أدوات علوم البيانات هذه.

لذا ، إذا كنت ترغب في بناء مستقبل مهني ناجح في علوم البيانات ، فمن الأفضل أن تبدأ في جعل يديك متسخين باستخدام هذه الأدوات على الفور!