상위 9가지 데이터 과학 도구 [2022년에 가장 많이 사용됨]

데이터 과학은 대규모 데이터 세트를 활용하여 실행 가능한 비즈니스 의사 결정으로 더 전환할 수 있는 의미 있는 통찰력을 추출하는 것에 관한 것입니다. 이것이 오늘날 데이터 과학 과정에 대한 수요가 높은 이유입니다.

데이터 과학자는 데이터를 축적, 처리, 조작, 정리 및 분석하여 그 안에서 귀중한 통찰력을 추출하는 일을 담당하는 똑똑한 사람입니다. 데이터 과학자는 매일같이 방대한 양의 정형 및 비정형 데이터를 처리해야 합니다. 다양한 데이터 과학 통계 및 프로그래밍 도구는 데이터 과학자가 축적된 데이터를 이해하는 데 도움이 됩니다.

이것이 오늘날 논의의 주제이며 전 세계의 데이터 과학자들이 사용하는 최고의 데이터 과학 도구입니다.

2019년 최고의 데이터 과학 도구

1. 아파치 스파크

Apache Spark는 가장 널리 사용되는 데이터 과학 도구 중 하나입니다. 일괄 처리 및 스트림 처리를 처리하도록 명시적으로 설계된 강력한 분석 엔진입니다. 다른 빅 데이터 플랫폼과 달리 Spark는 실시간으로 데이터를 처리할 수 있으며 MapReduce보다 훨씬 빠릅니다. 또한 Spark는 빠른 처리 속도를 담당하는 기능인 클러스터 관리에서도 탁월합니다.

Spark에는 데이터 과학자가 정확한 예측을 할 수 있도록 해주는 수많은 Machine Learning API가 함께 제공됩니다. 이 외에도 Java, Python, Scala 및 R로 프로그래밍할 수 있는 다양한 API가 있습니다.

2. 빅ML

BigML은 ML 알고리즘을 처리하도록 설계된 클라우드 기반 GUI 환경입니다. BigML의 최고의 전문화 기능 중 하나는 예측 모델링입니다. 기업은 BigML을 활용하여 다양한 비즈니스 기능 및 프로세스 전반에 걸쳐 다양한 ML 알고리즘을 사용하고 구현할 수 있습니다. 예를 들어 BigML은 제품 혁신, 판매 예측 및 위험 분석에 사용할 수 있습니다.

BigML은 REST API를 사용하여 사용자 친화적인 웹 인터페이스를 생성하고 데이터의 대화형 시각화도 촉진합니다. 여기에 추가하기 위해 BigML에는 워크플로를 자동화하고 하이퍼파라미터 모델을 조정할 수 있는 다양한 자동화 기술이 탑재되어 있습니다.

3. D3.js

D3.js는 웹 브라우저에서 대화형 시각화를 만들고 디자인하는 데 사용되는 Javascript 라이브러리입니다. 시각화 및 데이터 처리를 위해 클라이언트 측 상호 작용이 필요한 응용 프로그램/소프트웨어 에서 작업하는 전문가를 위한 훌륭한 도구입니다 . D3.js API를 사용하면 웹 브라우저에서 데이터를 분석하고 동적 시각화를 생성하기 위해 다양한 기능을 사용할 수 있습니다. 또한 클라이언트 측에서 업데이트를 활성화하고 데이터 변경을 적극적으로 모니터링하여 브라우저에 시각화를 반영하여 문서를 동적으로 만드는 데 사용할 수 있습니다.

D3.js의 가장 좋은 점은 CSS와 통합하여 웹 페이지에서 사용자 정의 그래프를 구현하기 위한 뛰어난 시각화를 생성할 수 있다는 것입니다. 또한 필요한 경우 애니메이션 전환도 있습니다.

4. MATLAB

MATLAB은 수학적 정보 처리를 위해 설계된 고성능, 다중 패러다임 수치 컴퓨팅 환경입니다. 알고리즘 구현, 행렬 함수 및 데이터의 통계적 모델링을 허용하는 폐쇄 소스 환경입니다. MATLAB은 문제와 해당 솔루션이 모두 수학 표기법으로 표현되는 사용하기 쉬운 환경 내에서 계산, 시각화 및 프로그래밍을 결합합니다.

널리 사용되는 데이터 과학 도구인 MATLAB은 데이터 과학에서 수많은 응용 프로그램을 찾습니다. 예를 들어, 이미지 및 신호 처리 및 신경망 시뮬레이션에 사용됩니다. MATLAB 그래픽 라이브러리를 사용하면 매력적인 시각화를 생성할 수 있습니다. 또한 MATLAB을 사용하면 엔터프라이즈 응용 프로그램과 임베디드 시스템을 쉽게 통합할 수 있습니다. 따라서 데이터 정리 및 분석에서 딥 러닝 알고리즘 구현에 이르기까지 다양한 데이터 과학 애플리케이션에 이상적입니다.

5. SAS

SAS는 고급 분석, 비즈니스 인텔리전스, 다변수 분석, 데이터 관리 및 예측 분석을 위해 SAS Institute에서 설계한 통합 소프트웨어 제품군입니다. 그러나 그래픽 인터페이스, SAS 프로그래밍 언어 또는 Base SAS를 통해 사용할 수 있는 폐쇄형 소스 소프트웨어입니다.

많은 대규모 조직에서 데이터 분석 및 통계 모델링에 SAS를 사용합니다. 거의 모든 형식(데이터베이스 파일, SAS 테이블 및 Microsoft Excel 테이블)의 데이터에 액세스하기 위한 편리한 도구가 될 수 있습니다. SAS는 새로운 결과를 얻기 위해 기존 데이터를 관리하고 조작하는 데도 유용합니다. 또한 데이터 모델링 및 구성에 탁월한 유용한 통계 라이브러리 및 도구 배열이 있습니다.

6. Tableau

Tableau는 강력하고 안전하며 유연한 종단 간 분석 및 데이터 시각화 플랫폼입니다. Tableau를 데이터 과학 도구로 운영할 때 가장 좋은 점은 프로그래밍이나 기술적인 재능이 필요하지 않다는 것입니다. Tableau의 강력한 그래픽과 사용하기 쉬운 특성으로 인해 Tableau는 비즈니스 인텔리전스 업계에서 가장 널리 사용되는 데이터 시각화 도구 중 하나가 되었습니다.

Tableau의 가장 좋은 기능 중 일부는 데이터 통합, 데이터 공동 작업 및 실시간 데이터 분석입니다. 뿐만 아니라 Tableau는 지리 데이터를 시각화할 수도 있습니다. Tableau Prep, Tableau Desktop, Tableau Online 및 Tableau Server와 같은 다양한 제품을 통해 다양한 요구 사항을 충족할 수 있습니다.

7. 매트플롯립

Matplotlib는 Python 및 NumPy용으로 설계된 플로팅 및 시각화 라이브러리입니다. 그러나 Even SciPy는 Matplotlib를 사용합니다. 인터페이스는 MATLAB과 유사합니다.

Matplotlib의 가장 좋은 기능은 아마도 간단한 코드 줄로 복잡한 그래프를 그리는 기능일 것입니다. 이 도구를 사용하여 막대 그림, 히스토그램, 산점도 및 기본적으로 다른 모든 종류의 그래프/차트를 만들 수 있습니다. Matplotlib는 범용 GUI 툴킷(Tkinter, wxPython, GTK+ 등)을 사용하여 애플리케이션에 플롯을 포함하기 위한 객체 지향 API 와 함께 제공됩니다. Matplotlib는 Python에서 데이터 시각화를 배우고자 하는 초보자를 위한 완벽한 도구입니다.

8. 사이킷런

Scikit-learn은 수많은 비지도 및 지도 ML 알고리즘으로 가득 찬 Python 기반 라이브러리입니다. Pandas, SciPy, NumPy 및 Matplotlib의 기능을 결합하여 설계되었습니다.

Scikit-learn은 분류, 회귀, 클러스터링, 데이터 사전 처리, 모델 선택 및 차원 축소와 같은 기계 학습 알고리즘 구현을 위한 다양한 기능을 지원합니다. Scikit-learn의 주요 작업은 구현을 위해 복잡한 ML 알고리즘을 단순화하는 것입니다. 이것이 신속한 프로토타이핑이 필요한 애플리케이션에 이상적인 이유입니다.

9. NLTK

목록에 있는 또 다른 Python 기반 도구인 NLTK(Natural Language Toolkit)는 자연어 데이터로 작업할 수 있는 Python 프로그램 개발을 위한 주요 플랫폼 중 하나입니다. 자연어 처리가 데이터 과학에서 가장 인기 있는 분야로 부상한 이후로 NLTK는 데이터 과학 전문가들이 가장 좋아하는 도구 중 하나가 되었습니다.

NLTK는 WordNet을 포함한 50개 이상의 말뭉치(ML 모델 개발을 위한 데이터 모음) 및 어휘 리소스에 대한 사용하기 쉬운 인터페이스를 제공합니다. 또한 분류, 토큰화, 형태소 분석, 태깅, 구문 분석 및 의미론적 추론을 위한 완전한 텍스트 처리 라이브러리 제품군과 함께 제공됩니다. NLTK는 품사 태깅, 기계 번역, 단어 분할, 텍스트 음성 변환 및 음성 인식과 같은 다양한 NLP 응용 프로그램에 유용합니다.

세계 최고의 대학에서 데이터 과학 과정 을 배우십시오 . 이그 제 큐 티브 PG 프로그램, 고급 인증 프로그램 또는 석사 프로그램을 획득하여 경력을 빠르게 추적하십시오.

보너스: 텐서플로우

TensorFlow는 기계 학습을 위한 Python 친화적인 종단 간 오픈 소스 플랫폼입니다. ML에서 빠르고 쉬운 수치 계산을 용이하게 하는 도구, 라이브러리 및 커뮤니티 리소스의 포괄적이고 유연한 에코시스템입니다. TensorFlow를 사용하면 ML 모델을 쉽게 구축 및 교육하고 어디서나 ML 모델을 배포할 수 있습니다. 최첨단 모델의 개발과 실험을 장려하기 위한 깔끔하고 유연한 아키텍처를 가지고 있습니다.

활발한 커뮤니티 덕분에 TensorFlow는 높은 계산 능력과 탁월한 성능으로 인기 있는 끊임없이 진화하는 툴킷입니다. CPU 및 GPU뿐만 아니라 TPU 플랫폼(최근 추가됨)에서도 실행할 수 있습니다. 이것이 TensowFlow를 ML 애플리케이션을 위한 표준이자 전 세계적으로 인정받는 도구로 만든 이유입니다.

마무리…

데이터 과학은 데이터 처리, 분석, 정리 및 구성, 정리, 조작 및 해석을 위한 다양한 도구가 필요한 복잡한 영역입니다. 작업은 여기서 멈추지 않습니다. 데이터가 분석 및 해석되면 데이터 과학 전문가는 프로젝트에 관련된 모든 이해 관계자가 쉽게 이해할 수 있도록 미학적이고 대화형 시각화를 만들어야 합니다. 또한 데이터 과학자는 ML 알고리즘을 사용하여 강력한 예측 모델을 개발해야 합니다. 이러한 모든 기능은 이러한 데이터 과학 도구의 도움 없이는 수행할 수 없습니다.

따라서 데이터 과학에서 성공적인 경력을 쌓고 싶다면 즉시 이러한 도구를 사용하는 것이 좋습니다!