I 9 migliori strumenti per la scienza dei dati [i più utilizzati nel 2022]

La scienza dei dati consiste nello sfruttare grandi set di dati per estrarre informazioni significative che possono essere ulteriormente trasformate in decisioni aziendali attuabili. Questo è il motivo per cui i corsi di data science sono molto richiesti in questi giorni.

I data scientist sono le menti brillanti responsabili dell'accumulo, dell'elaborazione, della manipolazione, della pulizia e dell'analisi dei dati per estrarre preziose informazioni al loro interno. Giorno dopo giorno, i data scientist devono gestire enormi quantità di dati strutturati e non strutturati. Vari strumenti statistici e di programmazione della scienza dei dati aiutano i data scientist a dare un senso ai dati accumulati.

Questo è l'argomento di discussione oggi: i migliori strumenti di data science utilizzati dai data scientist di tutto il mondo.

I migliori strumenti per la scienza dei dati nel 2019

1. Apache Scintilla

Apache Spark è uno degli strumenti di Data Science più popolari. È un robusto motore di analisi progettato esplicitamente per gestire l'elaborazione batch e l'elaborazione del flusso. A differenza di altre piattaforme Big Data, Spark può elaborare i dati in tempo reale ed è molto più veloce di MapReduce. Inoltre, Spark eccelle nella gestione dei cluster, una funzionalità responsabile della sua elevata velocità di elaborazione.

Spark viene fornito con numerose API di Machine Learning che consentono ai data scientist di fare previsioni accurate. Oltre a questo, ha anche varie API programmabili in Java, Python, Scala e R.

2. BigML

BigML è un ambiente GUI basato su cloud progettato per elaborare algoritmi ML. Una delle migliori caratteristiche di specializzazione di BigML è la modellazione predittiva. Sfruttando BigML, le aziende possono utilizzare e implementare diversi algoritmi ML in varie funzioni e processi aziendali. Ad esempio, BigML può essere utilizzato per l'innovazione di prodotto, la previsione delle vendite e l'analisi del rischio.

BigML utilizza le API REST per creare interfacce Web intuitive e facilita anche le visualizzazioni interattive dei dati. Per aggiungere a ciò, BigML è dotato di una serie di tecniche di automazione che consentono di automatizzare i flussi di lavoro e persino l'ottimizzazione dei modelli di iperparametri.

3. D3.js

D3.js è una libreria Javascript utilizzata per creare e progettare visualizzazioni interattive su browser web. È uno strumento eccellente per i professionisti che lavorano su applicazioni/software che richiedono l'interazione lato client per la visualizzazione e l'elaborazione dei dati. Le API di D3.js consentono di utilizzare le sue varie funzioni sia per analizzare i dati che per creare visualizzazioni dinamiche su un browser web. Può anche essere utilizzato per rendere dinamici i documenti abilitando gli aggiornamenti sul lato client e monitorando attivamente le alterazioni dei dati per riflettere le visualizzazioni sul browser.

La cosa grandiosa di D3.js è che può essere integrato con CSS per creare visualizzazioni illustri per l'implementazione di grafici personalizzati su pagine web. Inoltre, ci sono anche transizioni animate se ne hai bisogno.

4. MATLAB

MATLAB è un ambiente di calcolo numerico multiparadigma ad alte prestazioni progettato per l'elaborazione di informazioni matematiche. Si tratta di un ambiente closed-source che consente l'implementazione algoritmica, le funzioni matriciali e la modellazione statistica dei dati. MATLAB combina calcolo, visualizzazione e programmazione in un ambiente di facile utilizzo in cui sia i problemi che le relative soluzioni sono espressi in notazioni matematiche.

MATLAB, in quanto popolare strumento di data science, trova numerose applicazioni in Data Science. Ad esempio, viene utilizzato per l'elaborazione di immagini e segnali e per la simulazione di reti neurali. Con la libreria grafica MATLAB, puoi creare visualizzazioni accattivanti. Inoltre, MATLAB consente una facile integrazione per applicazioni aziendali e sistemi embedded. Ciò lo rende ideale per una serie di applicazioni di Data Science, dalla pulizia e analisi dei dati all'implementazione di algoritmi di Deep Learning.

5. SAS

SAS è una suite software integrata progettata dal SAS Institute per analisi avanzate, business intelligence, analisi multivariata, gestione dei dati e analisi predittiva. Tuttavia, è un software closed-source che può essere utilizzato tramite un'interfaccia grafica, o il linguaggio di programmazione SAS, o Base SAS.

Molte grandi organizzazioni utilizzano SAS per l'analisi dei dati e la modellazione statistica. Può essere un comodo strumento per accedere ai dati in quasi tutti i formati (file di database, tabelle SAS e tabelle di Microsoft Excel). SAS è ottimo anche per gestire e manipolare i dati esistenti per ottenere nuovi risultati. Inoltre, ha una serie di utili librerie e strumenti statistici eccellenti per la modellazione e l'organizzazione dei dati.

6. Tavolo

Tableau è una piattaforma di analisi e visualizzazione dei dati end-to-end potente, sicura e flessibile. La parte migliore dell'utilizzo di Tableau come strumento di data science è che non richiede alcuna programmazione o talento tecnico. La grafica potente e la natura facile da usare di Tableau lo hanno reso uno degli strumenti di visualizzazione dei dati più utilizzati nel settore della Business Intelligence.

Alcune delle migliori funzionalità di Tableau sono la fusione dei dati, la collaborazione dei dati e l'analisi dei dati in tempo reale. Non solo, Tableau può anche visualizzare dati geografici. Ha varie offerte come Tableau Prep, Tableau Desktop, Tableau Online e Tableau Server per soddisfare le tue diverse esigenze.

7. Matplotlib

Matplotlib è una libreria di plottaggio e visualizzazione progettata per Python e NumPy. Tuttavia, anche SciPy utilizza Matplotlib. La sua interfaccia è simile a quella di MATLAB.

Forse la caratteristica migliore di Matplotlib è la sua capacità di tracciare grafici complessi con semplici righe di codice. È possibile utilizzare questo strumento per creare grafici a barre, istogrammi, grafici a dispersione e praticamente qualsiasi altro tipo di grafico/grafico. Matplotlib viene fornito con un'API orientata agli oggetti per incorporare grafici nelle applicazioni utilizzando toolkit GUI generici (Tkinter, wxPython, GTK+, ecc.). Matplotlib è lo strumento perfetto per i principianti che desiderano imparare la visualizzazione dei dati in Python.

8. Scikit-impara

Scikit-learn è una libreria basata su Python ricca di numerosi algoritmi ML non supervisionati e supervisionati. È stato progettato combinando le funzionalità di Pandas, SciPy, NumPy e Matplotlib.

Scikit-learn supporta varie funzionalità per l'implementazione di algoritmi di Machine Learning come classificazione, regressione, clustering, pre-elaborazione dei dati, selezione del modello e riduzione della dimensionalità, solo per citarne alcuni. Il compito principale di Scikit-learn è semplificare complessi algoritmi ML per l'implementazione. Questo è ciò che lo rende così ideale per le applicazioni che richiedono una prototipazione rapida.

9. NLTK

Un altro strumento basato su Python nel nostro elenco, NLTK (Natural Language Toolkit), è una delle piattaforme principali per lo sviluppo di programmi Python in grado di funzionare con i dati del linguaggio umano naturale. Da quando l'elaborazione del linguaggio naturale è emerso come il campo più popolare nella scienza dei dati, NLTK è diventato uno degli strumenti preferiti dai professionisti della scienza dei dati.

NLTK offre interfacce di facile utilizzo per oltre 50 corpora (raccolta di dati per lo sviluppo di modelli ML) e risorse lessicali, incluso WordNet. Viene inoltre fornito con una suite completa di librerie di elaborazione del testo per classificazione, tokenizzazione, stemming, tagging, analisi e ragionamento semantico. NLTK è utile per varie applicazioni NLP come Tagging di parti del discorso, Traduzione automatica, Segmentazione di parole, Sintesi vocale e Riconoscimento vocale.

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Bonus: TensorFlow

TensorFlow è una piattaforma open source end-to-end per l'apprendimento automatico compatibile con Python. È un ecosistema completo e flessibile di strumenti, librerie e risorse della comunità che facilitano il calcolo numerico facile e veloce in ML. TensorFlow consente di creare facilmente modelli ML, addestrare e distribuire modelli ML ovunque. Ha un'architettura ordinata e flessibile per incoraggiare lo sviluppo di modelli e sperimentazioni all'avanguardia.

Grazie alla sua comunità attiva, TensorFlow è un toolkit in continua evoluzione famoso per le sue elevate capacità di calcolo e prestazioni eccezionali. Può funzionare non solo su CPU e GPU, ma anche su piattaforme TPU (un'aggiunta recente). Questo è ciò che ha reso TensowFlow uno strumento standard e riconosciuto a livello mondiale per le applicazioni ML.

Avvolgendo…

La scienza dei dati è un dominio complesso che richiede un'ampia varietà di strumenti per l'elaborazione, l'analisi, la pulizia e l'organizzazione, la manipolazione, la manipolazione e l'interpretazione dei dati. Il lavoro non si ferma qui. Una volta che i dati sono stati analizzati e interpretati, i professionisti di Data Science devono anche creare visualizzazioni estetiche e interattive per facilitare la comprensione di tutti gli stakeholder coinvolti in un progetto. Inoltre, i data scientist devono sviluppare potenti modelli predittivi utilizzando algoritmi ML. Tutte queste funzioni non possono essere eseguite senza l'aiuto di tali strumenti di Data Science.

Quindi, se desideri costruire una carriera di successo nella scienza dei dati, è meglio che inizi subito a sporcarti le mani con questi strumenti!