Top 9 Data Science-Tools [2022 am häufigsten verwendet]

Bei Data Science geht es darum, große Datensätze zu nutzen, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen, die weiter in umsetzbare Geschäftsentscheidungen umgewandelt werden können. Aus diesem Grund sind Data-Science-Kurse heutzutage sehr gefragt.

Data Scientists sind die brillanten Köpfe, die für das Sammeln, Verarbeiten, Manipulieren, Bereinigen und Analysieren von Daten verantwortlich sind, um daraus wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Tag für Tag müssen Data Scientists mit riesigen Mengen an strukturierten und unstrukturierten Daten umgehen. Verschiedene datenwissenschaftliche Statistik- und Programmiertools helfen Datenwissenschaftlern, die gesammelten Daten zu verstehen.

Dies ist das heutige Diskussionsthema – die wichtigsten Data-Science-Tools, die von Data Scientists auf der ganzen Welt verwendet werden.

Die besten Data-Science-Tools im Jahr 2019

1. Apache Spark

Apache Spark ist eines der beliebtesten Data-Science-Tools. Es ist eine robuste Analyse-Engine, die explizit für die Stapelverarbeitung und Stream-Verarbeitung entwickelt wurde. Im Gegensatz zu anderen Big-Data-Plattformen kann Spark Daten in Echtzeit verarbeiten und ist viel schneller als MapReduce. Außerdem zeichnet sich Spark durch das Cluster-Management aus – eine Funktion, die für seine schnelle Verarbeitungsgeschwindigkeit verantwortlich ist.

Spark verfügt über zahlreiche APIs für maschinelles Lernen, die es Data Scientists ermöglichen, genaue Vorhersagen zu treffen. Abgesehen davon hat es auch verschiedene APIs, die in Java, Python, Scala und R programmierbar sind.

2. BigML

BigML ist eine Cloud-basierte GUI-Umgebung zur Verarbeitung von ML-Algorithmen. Eine der besten Spezialisierungsfunktionen von BigML ist Predictive Modeling. Durch die Nutzung von BigML können Unternehmen verschiedene ML-Algorithmen für verschiedene Geschäftsfunktionen und -prozesse verwenden und implementieren. BigML kann beispielsweise für Produktinnovationen, Verkaufsprognosen und Risikoanalysen verwendet werden.

BigML verwendet REST-APIs, um benutzerfreundliche Webschnittstellen zu erstellen, und erleichtert auch die interaktive Visualisierung von Daten. Darüber hinaus ist BigML mit einer Vielzahl von Automatisierungstechniken ausgestattet, mit denen Sie Arbeitsabläufe und sogar die Optimierung von Hyperparametermodellen automatisieren können.

3. D3.js

D3.js ist eine Javascript-Bibliothek, die zum Erstellen und Entwerfen interaktiver Visualisierungen in Webbrowsern verwendet wird. Es ist ein hervorragendes Werkzeug für Fachleute, die an Anwendungen/Software arbeiten, die eine clientseitige Interaktion zur Visualisierung und Datenverarbeitung erfordern. Mit den D3.js-APIs können Sie die verschiedenen Funktionen nutzen, um sowohl Daten zu analysieren als auch dynamische Visualisierungen in einem Webbrowser zu erstellen. Es kann auch zum Dynamisieren von Dokumenten verwendet werden, indem Updates auf der Client-Seite aktiviert und die Änderungen an Daten aktiv überwacht werden, um Visualisierungen im Browser widerzuspiegeln.

Das Tolle an D3.js ist, dass es mit CSS integriert werden kann, um illustrative Visualisierungen für die Implementierung benutzerdefinierter Grafiken auf Webseiten zu erstellen. Außerdem gibt es bei Bedarf animierte Übergänge.

4. MATLAB

MATLAB ist eine hochleistungsfähige numerische Computerumgebung mit mehreren Paradigmen, die für die Verarbeitung mathematischer Informationen entwickelt wurde. Es handelt sich um eine Closed-Source-Umgebung, die algorithmische Implementierung, Matrixfunktionen und statistische Modellierung von Daten ermöglicht. MATLAB kombiniert Berechnung, Visualisierung und Programmierung in einer benutzerfreundlichen Umgebung, in der sowohl Probleme als auch ihre Lösungen in mathematischen Notationen ausgedrückt werden.

MATLAB, als beliebtes Data-Science-Tool, findet zahlreiche Anwendungen in Data Science. Es wird beispielsweise zur Bild- und Signalverarbeitung und zur Simulation neuronaler Netze eingesetzt. Mit der MATLAB-Grafikbibliothek können Sie überzeugende Visualisierungen erstellen. Darüber hinaus ermöglicht MATLAB eine einfache Integration für Unternehmensanwendungen und eingebettete Systeme. Dadurch eignet es sich ideal für eine Vielzahl von Data-Science-Anwendungen – von der Datenbereinigung und -analyse bis hin zur Implementierung von Deep-Learning-Algorithmen.

5. SAS

SAS ist eine integrierte Software-Suite, die vom SAS Institute für Advanced Analytics, Business Intelligence, multivariate Analyse, Datenmanagement und Predictive Analytics entwickelt wurde. Es handelt sich jedoch um eine Closed-Source-Software, die über eine grafische Oberfläche oder die SAS-Programmiersprache oder Base SAS verwendet werden kann.

Viele große Organisationen verwenden SAS für die Datenanalyse und statistische Modellierung. Es kann ein bequemes Tool für den Zugriff auf Daten in fast jedem Format sein (Datenbankdateien, SAS-Tabellen und Microsoft Excel-Tabellen). SAS eignet sich auch hervorragend zum Verwalten und Bearbeiten vorhandener Daten, um neue Ergebnisse zu erzielen. Außerdem verfügt es über eine Reihe nützlicher statistischer Bibliotheken und Tools, die sich hervorragend für die Datenmodellierung und -organisation eignen.

6. Tableau

Tableau ist eine leistungsstarke, sichere und flexible End-to-End-Plattform für Analyse und Datenvisualisierung. Das Beste am Betrieb von Tableau als Data-Science-Tool ist, dass es weder Programmierung noch technisches Geschick erfordert. Die leistungsstarken Grafiken und die Benutzerfreundlichkeit von Tableau haben es zu einem der am häufigsten verwendeten Datenvisualisierungstools in der Business-Intelligence-Branche gemacht.

Einige der besten Funktionen von Tableau sind Datenverschmelzung, Datenzusammenarbeit und Datenanalyse in Echtzeit. Darüber hinaus kann Tableau auch geografische Daten visualisieren. Es bietet verschiedene Angebote wie Tableau Prep, Tableau Desktop, Tableau Online und Tableau Server, um Ihren unterschiedlichen Anforderungen gerecht zu werden.

7. Matplotlib

Matplotlib ist eine Plot- und Visualisierungsbibliothek, die für Python und NumPy entwickelt wurde. Allerdings verwendet sogar SciPy Matplotlib. Seine Oberfläche ähnelt der von MATLAB.

Das vielleicht beste Feature von Matplotlib ist seine Fähigkeit, komplexe Graphen durch einfache Codezeilen zu zeichnen. Sie können dieses Tool verwenden, um Balkendiagramme, Histogramme, Streudiagramme und im Grunde jede andere Art von Grafiken/Diagrammen zu erstellen. Matplotlib enthält eine objektorientierte API zum Einbetten von Diagrammen in Anwendungen mit universellen GUI-Toolkits (Tkinter, wxPython, GTK+ usw.). Matplotlib ist das perfekte Werkzeug für Anfänger, die Datenvisualisierung in Python lernen möchten.

8. Scikit-lernen

Scikit-learn ist eine Python-basierte Bibliothek, die vollgepackt ist mit zahlreichen unüberwachten und überwachten ML-Algorithmen. Es wurde durch die Kombination von Funktionen von Pandas, SciPy, NumPy und Matplotlib entwickelt.

Scikit-learn unterstützt verschiedene Funktionalitäten für die Implementierung von Machine-Learning-Algorithmen wie Klassifizierung, Regression, Clustering, Datenvorverarbeitung, Modellauswahl und Dimensionsreduktion, um nur einige zu nennen. Die Hauptaufgabe von Scikit-learn besteht darin, komplexe ML-Algorithmen für die Implementierung zu vereinfachen. Das macht ihn so ideal für Anwendungen, die Rapid Prototyping erfordern.

9. NLTK

Ein weiteres Python-basiertes Tool auf unserer Liste, NLTK (Natural Language Toolkit), ist eine der führenden Plattformen für die Entwicklung von Python-Programmen, die mit natürlichen menschlichen Sprachdaten arbeiten können. Seit sich die Verarbeitung natürlicher Sprache zum beliebtesten Bereich in der Datenwissenschaft entwickelt hat, ist NLTK zu einem der beliebtesten Werkzeuge von Datenwissenschaftlern geworden.

NLTK bietet benutzerfreundliche Schnittstellen zu über 50 Korpora (Sammlung von Daten zur Entwicklung von ML-Modellen) und lexikalischen Ressourcen, einschließlich WordNet. Es wird auch mit einer vollständigen Suite von Textverarbeitungsbibliotheken für Klassifizierung, Tokenisierung, Stemming, Tagging, Parsing und semantische Argumentation geliefert. NLTK ist nützlich für verschiedene NLP-Anwendungen wie Wortartkennzeichnung, maschinelle Übersetzung, Wortsegmentierung, Text-zu-Sprache und Spracherkennung.

Lernen Sie Datenwissenschaftskurse von den besten Universitäten der Welt. Verdienen Sie Executive PG-Programme, Advanced Certificate-Programme oder Master-Programme, um Ihre Karriere zu beschleunigen.

Bonus: TensorFlow

TensorFlow ist eine Python-freundliche End-to-End-Open-Source-Plattform für maschinelles Lernen. Es ist ein umfassendes und flexibles Ökosystem aus Tools, Bibliotheken und Community-Ressourcen, die eine schnelle und einfache numerische Berechnung in ML ermöglichen. TensorFlow ermöglicht die einfache Erstellung und Schulung von ML-Modellen sowie die Bereitstellung von ML-Modellen überall. Es verfügt über eine übersichtliche und flexible Architektur, um die Entwicklung modernster Modelle und Experimente zu fördern.

Dank seiner aktiven Community ist TensorFlow ein sich ständig weiterentwickelndes Toolkit, das für seine hohen Rechenfähigkeiten und seine außergewöhnliche Leistung beliebt ist. Es kann nicht nur auf CPUs und GPUs laufen, sondern auch auf TPU-Plattformen (eine neue Ergänzung). Dies hat TensowFlow zu einem standardisierten und weltweit anerkannten Tool für ML-Anwendungen gemacht.

Abschluss…

Data Science ist ein komplexer Bereich, der eine Vielzahl von Tools zum Verarbeiten, Analysieren, Bereinigen und Organisieren, Munging, Manipulieren und Interpretieren der Daten erfordert. Die Arbeit hört hier nicht auf. Sobald die Daten analysiert und interpretiert sind, müssen Data-Science-Experten auch ästhetische und interaktive Visualisierungen erstellen, um das Verständnis für alle an einem Projekt beteiligten Stakeholder zu erleichtern. Darüber hinaus müssen Datenwissenschaftler mithilfe von ML-Algorithmen leistungsstarke Vorhersagemodelle entwickeln. All diese Funktionen können ohne die Hilfe solcher Data Science-Tools nicht ausgeführt werden.

Wenn Sie also eine erfolgreiche Karriere in der Datenwissenschaft aufbauen möchten, fangen Sie besser gleich an, sich mit diesen Tools die Hände schmutzig zu machen!