Top 9 instrumente pentru știința datelor [Cele mai utilizate în 2022]

Data Science se referă la valorificarea unor seturi mari de date pentru a extrage informații semnificative care pot fi transformate în continuare în decizii de afaceri aplicabile. Acesta este motivul pentru care cursurile de știință a datelor sunt la mare căutare în aceste zile.

Oamenii de știință de date sunt mințile strălucite responsabile pentru acumularea, procesarea, manipularea, curățarea și analiza datelor pentru a extrage informații valoroase din interiorul lor. Zi de zi, oamenii de știință în domeniul datelor trebuie să se ocupe de cantități masive de date structurate și nestructurate. Diverse instrumente statistice și de programare pentru știința datelor îi ajută pe oamenii de știință ai datelor să dea sens datelor acumulate.

Acesta este subiectul de discuție astăzi – cele mai importante instrumente de știință a datelor utilizate de oamenii de știință ai datelor din întreaga lume.

Cele mai bune instrumente pentru știința datelor în 2019

1. Apache Spark

Apache Spark este unul dintre cele mai populare instrumente Data Science. Este un motor de analiză robust, conceput în mod explicit pentru a gestiona procesarea loturilor și procesarea fluxului. Spre deosebire de alte platforme Big Data, Spark poate procesa date în timp real și este mult mai rapid decât MapReduce. De asemenea, Spark excelează în gestionarea clusterelor – o caracteristică care este responsabilă pentru viteza sa de procesare rapidă.

Spark vine cu numeroase API-uri de învățare automată care le permit oamenilor de știință de date să facă predicții precise. În afară de aceasta, are și diverse API-uri care sunt programabile în Java, Python, Scala și R.

2. BigML

BigML este un mediu GUI bazat pe cloud, conceput pentru a procesa algoritmi ML. Una dintre cele mai bune caracteristici de specializare ale BigML este modelarea predictivă. Folosind BigML, companiile pot folosi și implementa diferiți algoritmi ML în diferite funcții și procese de afaceri. De exemplu, BigML poate fi folosit pentru inovarea produselor, prognoza vânzărilor și analiza riscurilor.

BigML folosește API-uri REST pentru a crea interfețe web ușor de utilizat și facilitează, de asemenea, vizualizările interactive ale datelor. În plus, BigML vine echipat cu o serie de tehnici de automatizare care vă permit să automatizați fluxurile de lucru și chiar reglarea modelelor de hiperparametri.

3. D3.js

D3.js este o bibliotecă Javascript folosită pentru crearea și proiectarea vizualizărilor interactive pe browsere web. Este un instrument excelent pentru profesioniștii care lucrează la aplicații/software care necesită interacțiune la nivelul clientului pentru vizualizare și procesare a datelor. API-urile D3.js vă permit să utilizați diferitele sale funcții atât pentru a analiza datele, cât și pentru a crea vizualizări dinamice pe un browser web. De asemenea, poate fi folosit pentru a face documente dinamice prin activarea actualizărilor pe partea clientului și monitorizarea activă a modificărilor datelor pentru a reflecta vizualizările din browser.

Lucrul grozav despre D3.js este că poate fi integrat cu CSS pentru a crea vizualizări ilustre pentru implementarea graficelor personalizate pe paginile web. În plus, există și tranziții animate dacă aveți nevoie.

4. MATLAB

MATLAB este un mediu de calcul numeric de înaltă performanță, multi-paradigma, conceput pentru procesarea informațiilor matematice. Este un mediu cu sursă închisă care permite implementarea algoritmică, funcțiile matriceale și modelarea statistică a datelor. MATLAB combină calculul, vizualizarea și programarea într-un mediu ușor de utilizat în care atât problemele, cât și soluțiile lor sunt exprimate în notații matematice.

MATLAB, ca instrument popular pentru știința datelor, găsește numeroase aplicații în știința datelor. De exemplu, este folosit pentru procesarea imaginilor și a semnalului și pentru simularea rețelelor neuronale. Cu biblioteca de grafică MATLAB, puteți crea vizualizări convingătoare. În plus, MATLAB permite o integrare ușoară pentru aplicațiile de întreprindere și sistemele încorporate. Acest lucru îl face ideal pentru o serie de aplicații Data Science – de la curățarea și analiza datelor până la implementarea algoritmilor Deep Learning.

5. SAS

SAS este o suită de software integrată concepută de Institutul SAS pentru analiză avansată, business intelligence, analiză multivariată, managementul datelor și analiză predictivă. Cu toate acestea, este un software cu sursă închisă care poate fi utilizat printr-o interfață grafică sau limbajul de programare SAS sau Base SAS.

Multe organizații mari folosesc SAS pentru analiza datelor și modelarea statistică. Poate fi un instrument convenabil pentru accesarea datelor în aproape orice format (fișiere de baze de date, tabele SAS și tabele Microsoft Excel). SAS este, de asemenea, excelent pentru gestionarea și manipularea datelor existente pentru a obține rezultate noi. De asemenea, are o serie de biblioteci și instrumente statistice utile, care sunt excelente pentru modelarea și organizarea datelor.

6. Tablou

Tableau este o platformă de analiză și vizualizare a datelor puternică, sigură și flexibilă. Cea mai bună parte a operațiunii Tableau ca instrument de știință a datelor este că nu necesită nicio programare sau fler tehnic. Grafica puternică și natura ușor de utilizat au făcut din acesta unul dintre cele mai utilizate instrumente de vizualizare a datelor din industria Business Intelligence.

Unele dintre cele mai bune caracteristici ale Tableau sunt combinarea datelor, colaborarea datelor și analiza datelor în timp real. Nu doar atât, Tableau poate vizualiza și date geografice. Are diverse oferte, cum ar fi Tableau Prep, Tableau Desktop, Tableau Online și Tableau Server, pentru a răspunde nevoilor dvs. diferite.

7. Matplotlib

Matplotlib este o bibliotecă de plotare și vizualizare concepută pentru Python și NumPy. Cu toate acestea, Even SciPy folosește Matplotlib. Interfața sa este similară cu cea a MATLAB.

Poate cea mai bună caracteristică a Matplotlib este capacitatea sa de a reprezenta grafice complexe prin linii simple de cod. Puteți folosi acest instrument pentru a crea diagrame cu bare, histograme, diagrame de dispersie și, practic, orice alt tip de grafice/diagrame. Matplotlib vine cu un API orientat pe obiecte pentru încorporarea graficelor în aplicații folosind seturi de instrumente GUI de uz general (Tkinter, wxPython, GTK+ etc.). Matplotlib este instrumentul perfect pentru începătorii care doresc să învețe vizualizarea datelor în Python.

8. Scikit-învață

Scikit-learn este o bibliotecă bazată pe Python, care conține numeroși algoritmi ML nesupravegheați și supravegheați. A fost proiectat prin combinarea caracteristicilor Pandas, SciPy, NumPy și Matplotlib.

Scikit-learn acceptă diverse funcționalități pentru implementarea algoritmilor de învățare automată, cum ar fi clasificarea, regresia, gruparea, preprocesarea datelor, selecția modelului și reducerea dimensionalității, pentru a numi câteva. Sarcina principală a Scikit-learn este de a simplifica algoritmi ML complecși pentru implementare. Acesta este ceea ce îl face atât de ideal pentru aplicațiile care necesită prototipare rapidă.

9. NLTK

Un alt instrument bazat pe Python de pe lista noastră, NLTK (Natural Language Toolkit), este una dintre platformele de top pentru dezvoltarea de programe Python care pot funcționa cu date naturale ale limbajului uman. Deoarece Procesarea limbajului natural a devenit cel mai popular domeniu în știința datelor, NLTK a devenit unul dintre instrumentele preferate ale profesioniștilor în știința datelor.

NLTK oferă interfețe ușor de utilizat pentru peste 50 de corpuri (colecție de date pentru dezvoltarea modelelor ML) și resurse lexicale, inclusiv WordNet. De asemenea, vine cu o suită completă de biblioteci de procesare a textului pentru clasificare, tokenizare, stemming, etichetare, analizare și raționament semantic. NLTK este util pentru diverse aplicații NLP, cum ar fi Etichetarea părților vorbirii, Traducerea automată, Segmentarea cuvintelor, Text-to-Speech și Recunoașterea vorbirii.

Învață cursuri de știință a datelor de la cele mai bune universități din lume. Câștigă programe Executive PG, programe avansate de certificat sau programe de master pentru a-ți accelera cariera.

Bonus: TensorFlow

TensorFlow este o platformă open-source, end-to-end, prietenoasă cu Python pentru Machine Learning. Este un ecosistem cuprinzător și flexibil de instrumente, biblioteci și resurse comunitare care facilitează calculul numeric rapid și ușor în ML. TensorFlow permite construirea și instruirea ușoară a modelelor ML și implementarea modelelor ML oriunde. Are o arhitectură îngrijită și flexibilă pentru a încuraja dezvoltarea modelelor de ultimă generație și experimentarea.

Datorită comunității sale active, TensorFlow este un set de instrumente în continuă evoluție, popular pentru abilitățile sale de calcul ridicate și performanța excepțională. Poate rula nu numai pe procesoare și GPU-uri, ci și pe platforme TPU (o adăugare recentă). Acesta este ceea ce a făcut din TensowFlow un instrument standard și recunoscut la nivel global pentru aplicațiile ML.

Încheierea…

Știința datelor este un domeniu complex care necesită o mare varietate de instrumente pentru procesarea, analizarea, curățarea și organizarea, prelucrarea, manipularea și interpretarea datelor. Munca nu se opreste aici. Odată ce datele sunt analizate și interpretate, profesioniștii în știința datelor trebuie, de asemenea, să creeze vizualizări estetice și interactive pentru ușurința de înțelegere a tuturor părților interesate implicate într-un proiect. În plus, oamenii de știință în domeniul datelor trebuie să dezvolte modele predictive puternice folosind algoritmi ML. Toate aceste funcții nu pot fi realizate fără ajutorul unor astfel de instrumente Data Science.

Deci, dacă doriți să vă construiți o carieră de succes în știința datelor, mai bine începeți să vă murdareți mâinile cu aceste instrumente imediat!