トップ9データサイエンスツール[2022年に最も使用された]

データサイエンスとは、大規模なデータセットを活用して、実用的なビジネス上の意思決定にさらに変換できる意味のある洞察を抽出することです。 これが、最近データサイエンスコースの需要が高い理由です。

データサイエンティストは、データの蓄積、処理、操作、クリーニング、分析を行って、データ内から貴重な洞察を抽出する責任を負う優秀な人材です。 データサイエンティストは、日々、大量の構造化データと非構造化データを処理する必要があります。 さまざまなデータサイエンス統計およびプログラミングツールは、データサイエンティストが蓄積されたデータを理解するのに役立ちます。

これは今日の議論のトピックです–世界中のデータサイエンティストによって使用されているトップのデータサイエンスツール。

2019年のトップデータサイエンスツール

1. Apache Spark

Apache Sparkは、最も人気のあるデータサイエンスツールの1つです。 これは、バッチ処理とストリーム処理を処理するように明示的に設計された堅牢な分析エンジンです。 他のビッグデータプラットフォームとは異なり、Sparkはリアルタイムでデータを処理でき、MapReduceよりもはるかに高速です。 また、Sparkはクラスター管理に優れています。これは、処理速度の高速化を実現する機能です。

Sparkには、データサイエンティストが正確な予測を行えるようにする多数の機械学習APIが付属しています。 これとは別に、Java、Python、Scala、およびRでプログラム可能なさまざまなAPIもあります。

2. BigML

BigMLは、MLアルゴリズムを処理するために設計されたクラウドベースのGUI環境です。 BigMLの最高の特殊化機能の1つは、予測モデリングです。 BigMLを活用することで、企業はさまざまなビジネス機能やプロセスにわたってさまざまなMLアルゴリズムを使用および実装できます。 たとえば、BigMLは、製品の革新、売上予測、およびリスク分析に使用できます。

BigMLはRESTAPIを使用して、ユーザーフレンドリーなWebインターフェイスを作成します。また、データのインタラクティブな視覚化も容易にします。 さらに、BigMLには、ワークフローやハイパーパラメータモデルの調整を自動化できる多数の自動化手法が備わっています。

3. D3.js

D3.jsは、Webブラウザでインタラクティブな視覚化を作成および設計するために使用されるJavascriptライブラリです。 これは、視覚化とデータ処理のためにクライアント側の対話を必要とするアプリケーション/ソフトウェアに取り組んでいる専門家にとって優れたツールです。 D3.js APIを使用すると、さまざまな機能を利用して、データの分析とWebブラウザーでの動的な視覚化の作成の両方を行うことができます。 また、クライアント側で更新を有効にし、データの変更をアクティブに監視してブラウザでの視覚化を反映することにより、ドキュメントを動的にするためにも使用できます。

D3.jsの優れている点は、CSSと統合して、Webページにカスタマイズされたグラフを実装するための優れた視覚化を作成できることです。 さらに、必要に応じてアニメーション化されたトランジションもあります。

4. MATLAB

MATLABは、数学情報を処理するために設計された、高性能のマルチパラダイム数値計算環境です。 これは、アルゴリズムの実装、行列関数、およびデータの統計モデリングを可能にするクローズドソース環境です。 MATLABは、問題とその解決策の両方が数学表記で表現される使いやすい環境内で、計算、視覚化、およびプログラミングを組み合わせます。

MATLABは、人気のあるデータサイエンスツールとして、データサイエンスで多数のアプリケーションを見つけます。 たとえば、画像や信号の処理やニューラルネットワークのシミュレーションに使用されます。 MATLABグラフィックライブラリを使用すると、魅力的な視覚化を作成できます。 さらに、MATLABを使用すると、エンタープライズアプリケーションと組み込みシステムを簡単に統合できます。 これにより、データのクリーニングや分析からディープラーニングアルゴリズムの実装まで、データサイエンスアプリケーションのホストに最適です。

5. SAS

SASは、高度な分析、ビジネスインテリジェンス、多変量分析、データ管理、および予測分析のためにSASInstituteによって設計された統合ソフトウェアスイートです。 ただし、これは、グラフィカルインターフェイス、SASプログラミング言語、またはBaseSASを介して使用できるクローズドソースソフトウェアです。

多くの大規模な組織は、データ分析と統計モデリングにSASを使用しています。 これは、ほぼすべての形式（データベースファイル、SASテーブル、およびMicrosoft Excelテーブル）のデータにアクセスするための便利なツールになります。 SASは、既存のデータを管理および操作して新しい結果を得るのにも最適です。 また、データのモデリングと整理に優れた便利な統計ライブラリとツールが多数あります。

6. Tableau

Tableauは、強力で安全かつ柔軟なエンドツーエンドの分析およびデータ視覚化プラットフォームです。 Tableauをデータサイエンスツールとして運用することの最大の利点は、プログラミングや技術的な才能を必要としないことです。 Tableauのパワー満載のグラフィックスと使いやすい性質により、Tableauはビジネスインテリジェンス業界で最も広く使用されているデータ視覚化ツールの1つになっています。

Tableauの最も優れた機能のいくつかは、データブレンディング、データコラボレーション、およびリアルタイムデータ分析です。 それだけでなく、Tableauは地理データを視覚化することもできます。 Tableau Prep、Tableau Desktop、Tableau Online、Tableau Serverなど、さまざまなニーズに対応するさまざまなサービスがあります。

7. Matplotlib

Matplotlibは、PythonおよびNumPy用に設計されたプロットおよび視覚化ライブラリです。 ただし、SciPyでさえMatplotlibを使用します。 そのインターフェイスはMATLABのインターフェイスに似ています。

おそらく、Matplotlibの最も優れた機能は、単純なコード行で複雑なグラフをプロットできることです。 このツールを使用して、棒グラフ、ヒストグラム、散布図、および基本的に他の種類のグラフ/グラフを作成できます。 Matplotlibには、汎用GUIツールキット（Tkinter、wxPython、GTK +など）を使用してプロットをアプリケーションに埋め込むためのオブジェクト指向APIが付属しています。 Matplotlibは、Pythonでデータの視覚化を学びたい初心者に最適なツールです。

8. Scikit-learn

Scikit-learnはPythonベースのライブラリであり、教師なしおよび教師ありのMLアルゴリズムが多数含まれています。 これは、Pandas、SciPy、NumPy、およびMatplotlibの機能を組み合わせて設計されました。

Scikit-learnは、分類、回帰、クラスタリング、データ前処理、モデル選択、次元削減など、機械学習アルゴリズムを実装するためのさまざまな機能をサポートしています。 Scikit-learnの主な仕事は、実装のために複雑なMLアルゴリズムを単純化することです。 これが、ラピッドプロトタイピングを必要とするアプリケーションにとって非常に理想的な理由です。

9. NLTK

私たちのリストにあるもう1つのPythonベースのツールであるNLTK（Natural Language Toolkit）は、自然な人間の言語データを処理できるPythonプログラムを開発するための主要なプラットフォームの1つです。 自然言語処理がデータサイエンスで最も人気のある分野として浮上して以来、NLTKはデータサイエンスの専門家のお気に入りのツールの1つになりました。

NLTKは、50を超えるコーパス（MLモデルを開発するためのデータのコレクション）およびWordNetを含む字句リソースへの使いやすいインターフェースを提供します。 また、分類、トークン化、ステミング、タグ付け、解析、およびセマンティック推論のためのテキスト処理ライブラリの完全なスイートが付属しています。 NLTKは、品詞タグ付け、機械翻訳、単語セグメンテーション、テキスト読み上げ、音声認識などのさまざまなNLPアプリケーションに役立ちます。

世界のトップ大学からデータサイエンスコースを学びましょう。 エグゼクティブPGプログラム、高度な証明書プログラム、または修士プログラムを取得して、キャリアを早急に進めましょう。

ボーナス： TensorFlow

TensorFlowは、Pythonに対応した、機械学習向けのエンドツーエンドのオープンソースプラットフォームです。 これは、ツール、ライブラリ、およびコミュニティリソースの包括的で柔軟なエコシステムであり、MLでの高速で簡単な数値計算を容易にします。 TensorFlowを使用すると、MLモデルの構築とトレーニング、およびMLモデルの展開をどこにでも簡単に行うことができます。 最先端のモデルの開発と実験を促進するための、きちんとした柔軟なアーキテクチャを備えています。

活発なコミュニティのおかげで、TensorFlowは進化し続けるツールキットであり、その高い計算能力と卓越したパフォーマンスで人気があります。 CPUとGPUだけでなく、TPUプラットフォーム（最近追加されたもの）でも実行できます。 これが、TensowFlowをMLアプリケーションの標準的で世界的に認められたツールにした理由です。

まとめ…

データサイエンスは複雑な領域であり、データの処理、分析、クリーニング、整理、変更、操作、および解釈のためのさまざまなツールが必要です。 仕事はそれだけではありません。 データが分析および解釈されたら、データサイエンスの専門家は、プロジェクトに関与するすべての利害関係者を理解しやすくするために、美的でインタラクティブな視覚化も作成する必要があります。 さらに、データサイエンティストは、MLアルゴリズムを使用して強力な予測モデルを開発する必要があります。 そのようなすべての機能は、そのようなデータサイエンスツールの助けなしに達成することはできません。

したがって、データサイエンスで成功するキャリアを築きたいのであれば、これらのツールを使ってすぐに手を汚し始めたほうがよいでしょう。