9 najlepszych narzędzi do analizy danych [najczęściej używanych w 2022 r.]

Nauka o danych polega na wykorzystywaniu dużych zbiorów danych do wydobywania znaczących spostrzeżeń, które można dalej przekształcać w praktyczne decyzje biznesowe. To jest powód, dla którego kursy nauki o danych są obecnie bardzo poszukiwane.

Naukowcy zajmujący się danymi to błyskotliwe umysły odpowiedzialne za gromadzenie, przetwarzanie, manipulowanie, czyszczenie i analizowanie danych w celu wydobycia z nich cennych informacji. Na co dzień naukowcy zajmujący się danymi muszą radzić sobie z ogromnymi ilościami ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych danych. Różne narzędzia statystyczne i programistyczne do nauki o danych pomagają naukowcom analizować zgromadzone dane.

To temat dzisiejszej dyskusji – najlepsze narzędzia Data Science używane przez Data Scientists na całym świecie.

Najlepsze narzędzia do analizy danych w 2019 roku

1. Apache Spark

Apache Spark to jedno z najpopularniejszych narzędzi Data Science. Jest to solidny silnik analityczny zaprojektowany specjalnie do obsługi przetwarzania wsadowego i przetwarzania strumieniowego. W przeciwieństwie do innych platform Big Data, Spark może przetwarzać dane w czasie rzeczywistym i jest znacznie szybszy niż MapReduce. Ponadto Spark przoduje w zarządzaniu klastrami — funkcji, która odpowiada za szybkość jego przetwarzania.

Spark jest wyposażony w wiele interfejsów API uczenia maszynowego, które umożliwiają naukowcom zajmującym się danymi dokonywanie dokładnych prognoz. Oprócz tego ma również różne interfejsy API, które można programować w Javie, Pythonie, Scali i R.

2. BigML

BigML to oparte na chmurze środowisko GUI przeznaczone do przetwarzania algorytmów ML. Jedną z najlepszych cech specjalizacji BigML jest modelowanie predykcyjne. Wykorzystując BigML, firmy mogą używać i wdrażać różne algorytmy ML w różnych funkcjach i procesach biznesowych. Na przykład BigML może być używany do innowacji produktowych, prognozowania sprzedaży i analizy ryzyka.

BigML wykorzystuje interfejsy API REST do tworzenia przyjaznych dla użytkownika interfejsów internetowych, a także ułatwia interaktywne wizualizacje danych. Aby dodać do tego, BigML jest wyposażony w szereg technik automatyzacji, które pozwalają zautomatyzować przepływy pracy, a nawet dostroić modele hiperparametrów.

3. D3.js

D3.js to biblioteka JavaScript służąca do tworzenia i projektowania interaktywnych wizualizacji w przeglądarkach internetowych. Jest to doskonałe narzędzie dla profesjonalistów pracujących nad aplikacjami/oprogramowaniem, które wymagają interakcji po stronie klienta w celu wizualizacji i przetwarzania danych. Interfejsy API D3.js umożliwiają wykorzystanie jego różnych funkcji zarówno do analizy danych, jak i tworzenia dynamicznych wizualizacji w przeglądarce internetowej. Może być również używany do tworzenia dynamicznych dokumentów poprzez umożliwienie aktualizacji po stronie klienta i aktywne monitorowanie zmian danych w celu odzwierciedlenia wizualizacji w przeglądarce.

Wspaniałą rzeczą w D3.js jest to, że można go zintegrować z CSS, aby tworzyć znakomite wizualizacje do implementowania niestandardowych wykresów na stronach internetowych. Dodatkowo są też animowane przejścia, jeśli ich potrzebujesz.

4. MATLAB

MATLAB to wysokowydajne, wieloparadygmatyczne środowisko obliczeniowe przeznaczone do przetwarzania informacji matematycznych. Jest to środowisko zamkniętego źródła, które pozwala na implementację algorytmiczną, funkcje macierzowe i statystyczne modelowanie danych. MATLAB łączy obliczenia, wizualizację i programowanie w łatwym w użyciu środowisku, w którym zarówno problemy, jak i ich rozwiązania są wyrażone w notacjach matematycznych.

MATLAB jako popularne narzędzie data science znajduje liczne zastosowania w Data Science. Na przykład służy do przetwarzania obrazu i sygnału oraz do symulacji sieci neuronowych. Dzięki bibliotece graficznej MATLAB możesz tworzyć atrakcyjne wizualizacje. Dodatkowo MATLAB pozwala na łatwą integrację aplikacji korporacyjnych i systemów wbudowanych. Dzięki temu idealnie nadaje się do wielu aplikacji Data Science — od czyszczenia i analizy danych po wdrażanie algorytmów Deep Learning.

5. SAS

SAS to zintegrowany pakiet oprogramowania zaprojektowany przez SAS Institute do zaawansowanych analiz, analizy biznesowej, analizy wielowymiarowej, zarządzania danymi i analiz predykcyjnych. Jest to jednak oprogramowanie o zamkniętym kodzie źródłowym, z którego można korzystać za pośrednictwem interfejsu graficznego, języka programowania SAS lub Base SAS.

Wiele dużych organizacji używa SAS do analizy danych i modelowania statystycznego. Może być wygodnym narzędziem do uzyskiwania dostępu do danych w niemal każdym formacie (pliki baz danych, tabele SAS i tabele Microsoft Excel). SAS doskonale nadaje się również do zarządzania istniejącymi danymi i manipulowania nimi w celu uzyskania nowych wyników. Ponadto zawiera szereg przydatnych bibliotek statystycznych i narzędzi, które doskonale nadają się do modelowania i organizowania danych.

6. Żywy obraz

Tableau to potężna, bezpieczna i elastyczna, kompleksowa platforma analityczna i wizualizacyjna danych. Najlepsze w działaniu Tableau jako narzędzia do nauki danych jest to, że nie wymaga ono żadnego programowania ani talentu technicznego. Zaawansowana grafika Tableau i łatwa w użyciu natura sprawiły, że jest to jedno z najczęściej używanych narzędzi do wizualizacji danych w branży Business Intelligence.

Niektóre z najlepszych funkcji Tableau to łączenie danych, współpraca danych i analiza danych w czasie rzeczywistym. Nie tylko to, Tableau może również wizualizować dane geograficzne. Ma różne oferty, takie jak Tableau Prep, Tableau Desktop, Tableau Online i Tableau Server, aby zaspokoić Twoje różne potrzeby.

7. Matplotlib

Matplotlib to biblioteka do kreślenia i wizualizacji zaprojektowana dla Pythona i NumPy. Jednak Even SciPy używa Matplotlib. Jego interfejs jest podobny do interfejsu MATLAB.

Być może najlepszą cechą Matplotlib jest jego zdolność do kreślenia złożonych wykresów za pomocą prostych linii kodu. Możesz użyć tego narzędzia do tworzenia wykresów słupkowych, histogramów, wykresów rozrzutu i w zasadzie każdego innego rodzaju wykresów/wykresów. Matplotlib jest dostarczany z interfejsem API zorientowanym obiektowo do osadzania wykresów w aplikacjach przy użyciu zestawów narzędzi GUI ogólnego przeznaczenia (Tkinter, wxPython, GTK+, itp.). Matplotlib to idealne narzędzie dla początkujących, którzy chcą nauczyć się wizualizacji danych w Pythonie.

8. Nauka scikitu

Scikit-learn to biblioteka oparta na Pythonie, która jest wypełniona licznymi nienadzorowanymi i nadzorowanymi algorytmami ML. Został zaprojektowany przez połączenie funkcji Pandas, SciPy, NumPy i Matplotlib.

Scikit-learn obsługuje różne funkcje wdrażania algorytmów uczenia maszynowego, takie jak klasyfikacja, regresja, grupowanie, wstępne przetwarzanie danych, wybór modelu i redukcja wymiarów, aby wymienić tylko kilka. Podstawowym zadaniem Scikit-learn jest uproszczenie złożonych algorytmów ML do implementacji. To sprawia, że ​​jest tak idealny do zastosowań wymagających szybkiego prototypowania.

9. NLTK

Kolejne narzędzie oparte na języku Python na naszej liście, NLTK (Natural Language Toolkit), jest jedną z wiodących platform do tworzenia programów w języku Python, które mogą pracować z danymi z naturalnego języka ludzkiego. Odkąd przetwarzanie języka naturalnego stało się najpopularniejszą dziedziną nauki o danych, NLTK stało się jednym z ulubionych narzędzi specjalistów Data Science.

NLTK oferuje łatwe w użyciu interfejsy do ponad 50 korpusów (zbieranie danych do tworzenia modeli ML) i zasobów leksykalnych, w tym WordNet. Jest również wyposażony w kompletny zestaw bibliotek do przetwarzania tekstu do klasyfikacji, tokenizacji, stemmingu, tagowania, parsowania i wnioskowania semantycznego. NLTK jest przydatne w różnych aplikacjach NLP, takich jak tagowanie części mowy, tłumaczenie maszynowe, segmentacja słów, zamiana tekstu na mowę i rozpoznawanie mowy.

Ucz się kursów nauki o danych z najlepszych światowych uniwersytetów. Zdobywaj programy Executive PG, Advanced Certificate Programs lub Masters Programs, aby przyspieszyć swoją karierę.

Bonus: TensorFlow

TensorFlow to przyjazna dla Pythona, kompleksowa platforma typu open source do uczenia maszynowego. Jest to wszechstronny i elastyczny ekosystem narzędzi, bibliotek i zasobów społecznościowych, które ułatwiają szybkie i łatwe obliczenia numeryczne w ML. TensorFlow umożliwia łatwe budowanie i trenowanie modeli ML oraz wdrażanie modeli ML w dowolnym miejscu. Ma schludną i elastyczną architekturę, która zachęca do opracowywania najnowocześniejszych modeli i eksperymentowania.

Dzięki aktywnej społeczności TensorFlow to stale ewoluujący zestaw narzędzi, który jest popularny ze względu na wysokie możliwości obliczeniowe i wyjątkową wydajność. Może działać nie tylko na procesorach i GPU, ale także na platformach TPU (ostatni dodatek). To właśnie sprawiło, że TensowFlow stało się standardowym i uznanym na całym świecie narzędziem do aplikacji ML.

Podsumowanie…

Data Science to złożona dziedzina, która wymaga szerokiej gamy narzędzi do przetwarzania, analizowania, czyszczenia i organizowania, manipulowania danymi i ich interpretacji. Na tym praca się nie kończy. Po przeanalizowaniu i zinterpretowaniu danych specjaliści Data Science muszą również stworzyć estetyczne i interaktywne wizualizacje, aby ułatwić zrozumienie wszystkich interesariuszy zaangażowanych w projekt. Ponadto naukowcy zajmujący się danymi muszą opracować zaawansowane modele predykcyjne przy użyciu algorytmów ML. Wszystkie takie funkcje nie mogą być zrealizowane bez pomocy takich narzędzi Data Science.

Jeśli więc chcesz zbudować udaną karierę w Data Science, lepiej od razu zacznij brudzić sobie ręce tymi narzędziami!