Top 9 des outils de science des données [les plus utilisés en 2022]

La science des données consiste à tirer parti de grands ensembles de données pour extraire des informations significatives qui peuvent ensuite être transformées en décisions commerciales exploitables. C'est la raison pour laquelle les cours de science des données sont très demandés ces jours-ci.

Les scientifiques des données sont les esprits brillants chargés d'accumuler, de traiter, de manipuler, de nettoyer et d'analyser les données pour en extraire des informations précieuses. Jour après jour, les Data Scientists doivent gérer des quantités massives de données structurées et non structurées. Divers outils statistiques et de programmation de la science des données aident les scientifiques des données à donner un sens aux données accumulées.

C'est le sujet de discussion aujourd'hui - les meilleurs outils de science des données utilisés par les scientifiques des données du monde entier.

Les meilleurs outils de science des données en 2019

1. Apache Étincelle

Apache Spark est l'un des outils de science des données les plus populaires. Il s'agit d'un moteur d'analyse robuste explicitement conçu pour gérer le traitement par lots et le traitement par flux. Contrairement aux autres plates-formes Big Data, Spark peut traiter les données en temps réel et est bien plus rapide que MapReduce. En outre, Spark excelle dans la gestion des clusters, une fonctionnalité responsable de sa vitesse de traitement rapide.

Spark est livré avec de nombreuses API d'apprentissage automatique qui permettent aux scientifiques des données de faire des prédictions précises. En dehors de cela, il dispose également de diverses API programmables en Java, Python, Scala et R.

2. BigML

BigML est un environnement d'interface graphique basé sur le cloud conçu pour traiter les algorithmes ML. L'une des meilleures fonctionnalités de spécialisation de BigML est la modélisation prédictive. En tirant parti de BigML, les entreprises peuvent utiliser et mettre en œuvre différents algorithmes ML dans diverses fonctions et processus commerciaux. Par exemple, BigML peut être utilisé pour l'innovation de produits, la prévision des ventes et l'analyse des risques.

BigML utilise des API REST pour créer des interfaces Web conviviales et facilite également les visualisations interactives des données. Pour ajouter à cela, BigML est équipé d'une multitude de techniques d'automatisation qui vous permettent d'automatiser les flux de travail et même le réglage des modèles d'hyperparamètres.

3. D3.js

D3.js est une bibliothèque Javascript utilisée pour créer et concevoir des visualisations interactives sur les navigateurs Web. C'est un excellent outil pour les professionnels travaillant sur des applications/logiciels qui nécessitent une interaction côté client pour la visualisation et le traitement des données. Les API D3.js vous permettent d'utiliser ses différentes fonctions pour analyser les données et créer des visualisations dynamiques sur un navigateur Web. Il peut également être utilisé pour rendre les documents dynamiques en activant les mises à jour côté client et en surveillant activement les modifications des données pour refléter les visualisations sur le navigateur.

L'avantage de D3.js est qu'il peut être intégré à CSS pour créer d'illustres visualisations permettant d'implémenter des graphiques personnalisés sur des pages Web. De plus, il y a aussi des transitions animées si vous en avez besoin.

4. MATLAB

MATLAB est un environnement de calcul numérique multi-paradigmes hautes performances conçu pour le traitement d'informations mathématiques. Il s'agit d'un environnement à source fermée qui permet la mise en œuvre algorithmique, les fonctions matricielles et la modélisation statistique des données. MATLAB combine le calcul, la visualisation et la programmation dans un environnement facile à utiliser où les problèmes et leurs solutions sont exprimés en notations mathématiques.

MATLAB, en tant qu'outil de science des données populaire, trouve de nombreuses applications en science des données. Par exemple, il est utilisé pour le traitement d'images et de signaux et pour simuler des réseaux de neurones. Avec la bibliothèque graphique MATLAB, vous pouvez créer des visualisations attrayantes. De plus, MATLAB permet une intégration facile pour les applications d'entreprise et les systèmes embarqués. Cela le rend idéal pour une foule d'applications de science des données - du nettoyage et de l'analyse des données à la mise en œuvre d'algorithmes d'apprentissage en profondeur.

5. SAS

SAS est une suite logicielle intégrée conçue par le SAS Institute pour l'analyse avancée, l'intelligence d'affaires, l'analyse multivariée, la gestion des données et l'analyse prédictive. Cependant, il s'agit d'un logiciel à source fermée qui peut être utilisé via une interface graphique, ou le langage de programmation SAS, ou Base SAS.

De nombreuses grandes organisations utilisent SAS pour l'analyse de données et la modélisation statistique. Il peut être un outil pratique pour accéder aux données dans presque tous les formats (fichiers de base de données, tables SAS et tables Microsoft Excel). SAS est également idéal pour gérer et manipuler des données existantes afin d'obtenir de nouveaux résultats. En outre, il dispose d'un éventail de bibliothèques et d'outils statistiques utiles qui sont excellents pour la modélisation et l'organisation des données.

6. Tableau

Tableau est une plate-forme d'analyse et de visualisation de données de bout en bout puissante, sécurisée et flexible. La meilleure partie de l'utilisation de Tableau en tant qu'outil de science des données est qu'il n'exige aucune programmation ou flair technique. Les graphismes puissants et la simplicité d'utilisation de Tableau en ont fait l'un des outils de visualisation de données les plus utilisés dans le secteur de la Business Intelligence.

Certaines des meilleures fonctionnalités de Tableau sont la fusion des données, la collaboration des données et l'analyse des données en temps réel. De plus, Tableau peut également visualiser des données géographiques. Il propose diverses offres telles que Tableau Prep, Tableau Desktop, Tableau Online et Tableau Server pour répondre à vos différents besoins.

7. Matplotlib

Matplotlib est une bibliothèque de traçage et de visualisation conçue pour Python et NumPy. Cependant, même SciPy utilise Matplotlib. Son interface est similaire à celle de MATLAB.

La meilleure caractéristique de Matplotlib est peut-être sa capacité à tracer des graphiques complexes par de simples lignes de code. Vous pouvez utiliser cet outil pour créer des diagrammes à barres, des histogrammes, des diagrammes de dispersion et essentiellement tout autre type de graphiques/graphiques. Matplotlib est livré avec une API orientée objet pour intégrer des tracés dans des applications utilisant des boîtes à outils GUI à usage général (Tkinter, wxPython, GTK+, etc.). Matplotlib est l'outil parfait pour les débutants qui souhaitent apprendre la visualisation de données en Python.

8. Scikit-apprendre

Scikit-learn est une bibliothèque basée sur Python qui contient de nombreux algorithmes ML non supervisés et supervisés. Il a été conçu en combinant les fonctionnalités de Pandas, SciPy, NumPy et Matplotlib.

Scikit-learn prend en charge diverses fonctionnalités pour la mise en œuvre d'algorithmes d'apprentissage automatique, telles que la classification, la régression, le regroupement, le prétraitement des données, la sélection de modèles et la réduction de la dimensionnalité, pour n'en nommer que quelques-unes. Le travail principal de Scikit-learn est de simplifier la mise en œuvre d'algorithmes ML complexes. C'est ce qui le rend si idéal pour les applications qui exigent un prototypage rapide.

9. NLTK

Un autre outil basé sur Python de notre liste, NLTK (Natural Language Toolkit), est l'une des principales plates-formes de développement de programmes Python pouvant fonctionner avec des données de langage humain naturel. Depuis que le traitement du langage naturel est devenu le domaine le plus populaire de la science des données, NLTK est devenu l'un des outils préférés des professionnels de la science des données.

NLTK offre des interfaces faciles à utiliser à plus de 50 corpus (collecte de données pour le développement de modèles ML) et ressources lexicales, y compris WordNet. Il est également livré avec une suite complète de bibliothèques de traitement de texte pour la classification, la tokenisation, la radicalisation, le balisage, l'analyse et le raisonnement sémantique. NLTK est utile pour diverses applications NLP telles que le balisage des parties de la parole, la traduction automatique, la segmentation des mots, la synthèse vocale et la reconnaissance vocale.

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Bonus : TensorFlow

TensorFlow est une plate-forme open source de bout en bout compatible avec Python pour l'apprentissage automatique. Il s'agit d'un écosystème complet et flexible d'outils, de bibliothèques et de ressources communautaires qui facilitent le calcul numérique rapide et facile en ML. TensorFlow permet de créer et de former facilement des modèles ML et de déployer des modèles ML n'importe où. Il a une architecture soignée et flexible pour encourager le développement de modèles et d'expérimentations de pointe.

Grâce à sa communauté active, TensorFlow est une boîte à outils en constante évolution, appréciée pour ses capacités de calcul élevées et ses performances exceptionnelles. Il peut fonctionner non seulement sur les CPU et les GPU, mais également sur les plates-formes TPU (un ajout récent). C'est ce qui a fait de TensowFlow un outil standard et mondialement reconnu pour les applications ML.

Emballer…

La science des données est un domaine complexe qui nécessite une grande variété d'outils pour traiter, analyser, nettoyer et organiser, manipuler, manipuler et interpréter les données. Le travail ne s'arrête pas là. Une fois les données analysées et interprétées, les professionnels de la Data Science doivent également créer des visualisations esthétiques et interactives pour faciliter la compréhension de toutes les parties prenantes impliquées dans un projet. De plus, les Data Scientists doivent développer de puissants modèles prédictifs à l'aide d'algorithmes ML. Toutes ces fonctions ne peuvent être accomplies sans l'aide de ces outils de science des données.

Donc, si vous souhaitez bâtir une carrière réussie dans la science des données, vous feriez mieux de commencer à vous salir les mains avec ces outils tout de suite !