9 лучших инструментов для обработки данных [наиболее часто используемых в 2022 году]

Наука о данных — это использование больших наборов данных для извлечения значимой информации, которая может быть преобразована в действенные бизнес-решения. Вот почему курсы по науке о данных пользуются большим спросом в наши дни.

Специалисты по данным — это блестящие умы, ответственные за накопление, обработку, манипулирование, очистку и анализ данных для извлечения из них ценных идей. Изо дня в день специалистам по обработке данных приходится иметь дело с огромными объемами структурированных и неструктурированных данных. Различные инструменты статистики и программирования для обработки данных помогают специалистам по обработке и анализу данных разобраться в накопленных данных.

Это тема сегодняшнего обсуждения — лучшие инструменты Data Science, используемые учеными данных во всем мире.

Лучшие инструменты для обработки данных в 2019 году

1. Апач Спарк

Apache Spark — один из самых популярных инструментов Data Science. Это надежный аналитический механизм, специально разработанный для пакетной и потоковой обработки. В отличие от других платформ больших данных, Spark может обрабатывать данные в режиме реального времени и намного быстрее, чем MapReduce. Кроме того, Spark отлично справляется с управлением кластерами — функция, отвечающая за его высокую скорость обработки.

Spark поставляется с многочисленными API-интерфейсами машинного обучения, которые позволяют специалистам по данным делать точные прогнозы. Помимо этого, он также имеет различные API-интерфейсы, которые можно программировать на Java, Python, Scala и R.

2. BigML

BigML — это облачная среда с графическим интерфейсом, предназначенная для обработки алгоритмов машинного обучения. Одной из лучших функций специализации BigML является прогнозное моделирование. Используя BigML, компании могут использовать и внедрять различные алгоритмы машинного обучения в различных бизнес-функциях и процессах. Например, BigML можно использовать для инноваций продуктов, прогнозирования продаж и анализа рисков.

BigML использует REST API для создания удобных веб-интерфейсов, а также облегчает интерактивную визуализацию данных. В дополнение к этому BigML оснащен множеством методов автоматизации, которые позволяют автоматизировать рабочие процессы и даже настройку моделей гиперпараметров.

3. D3.js

D3.js — это библиотека Javascript, используемая для создания и проектирования интерактивных визуализаций в веб-браузерах. Это отличный инструмент для профессионалов, работающих с приложениями/программным обеспечением, требующим взаимодействия на стороне клиента для визуализации и обработки данных. API-интерфейсы D3.js позволяют использовать его различные функции как для анализа данных, так и для создания динамических визуализаций в веб-браузере. Его также можно использовать для придания документам динамичности путем включения обновлений на стороне клиента и активного отслеживания изменений в данных для отражения визуализаций в браузере.

Отличительной особенностью D3.js является то, что его можно интегрировать с CSS для создания великолепных визуализаций для реализации настраиваемых графиков на веб-страницах. Кроме того, есть анимированные переходы, если вам это нужно.

4. МАТЛАБ

MATLAB — это высокопроизводительная мультипарадигмальная вычислительная среда, предназначенная для обработки математической информации. Это среда с закрытым исходным кодом, которая позволяет реализовать алгоритмы, матричные функции и статистическое моделирование данных. MATLAB сочетает в себе вычисления, визуализацию и программирование в простой в использовании среде, в которой как проблемы, так и их решения выражаются в математических обозначениях.

MATLAB, как популярный инструмент для обработки данных, находит множество применений в науке о данных. Например, он используется для обработки изображений и сигналов, а также для моделирования нейронных сетей. С графической библиотекой MATLAB вы можете создавать привлекательные визуализации. Кроме того, MATLAB позволяет легко интегрировать корпоративные приложения и встроенные системы. Это делает его идеальным для множества приложений Data Science — от очистки и анализа данных до реализации алгоритмов глубокого обучения.

5. САС

SAS — это интегрированный программный пакет, разработанный Институтом SAS для расширенной аналитики, бизнес-аналитики, многомерного анализа, управления данными и прогнозной аналитики. Однако это программное обеспечение с закрытым исходным кодом, которое можно использовать через графический интерфейс, язык программирования SAS или Base SAS.

Многие крупные организации используют SAS для анализа данных и статистического моделирования. Это может быть удобным инструментом для доступа к данным практически в любом формате (файлы баз данных, таблицы SAS и таблицы Microsoft Excel). SAS также отлично подходит для управления существующими данными и манипулирования ими для получения новых результатов. Кроме того, он имеет множество полезных статистических библиотек и инструментов, которые отлично подходят для моделирования и организации данных.

6. Таблица

Tableau — это мощная, безопасная и гибкая платформа сквозной аналитики и визуализации данных. Самое приятное в использовании Tableau в качестве инструмента для обработки данных заключается в том, что он не требует какого-либо программирования или технического чутья. Мощная графика Tableau и простота в использовании сделали его одним из наиболее широко используемых инструментов визуализации данных в индустрии бизнес-аналитики.

Одними из лучших функций Tableau являются смешивание данных, совместная работа с данными и анализ данных в реальном времени. Мало того, Tableau также может визуализировать географические данные. Он имеет различные предложения, такие как Tableau Prep, Tableau Desktop, Tableau Online и Tableau Server, чтобы удовлетворить ваши различные потребности.

7. Матплотлиб

Matplotlib — это библиотека для построения графиков и визуализации, разработанная для Python и NumPy. Однако даже SciPy использует Matplotlib. Его интерфейс аналогичен интерфейсу MATLAB.

Возможно, лучшая особенность Matplotlib — это возможность строить сложные графики с помощью простых строк кода. Вы можете использовать этот инструмент для создания столбчатых диаграмм, гистограмм, диаграмм рассеяния и практически любых других видов графиков/диаграмм. Matplotlib поставляется с объектно-ориентированным API для встраивания графиков в приложения с помощью наборов инструментов общего назначения с графическим интерфейсом (Tkinter, wxPython, GTK+ и т. д.). Matplotlib — идеальный инструмент для начинающих, которые хотят изучить визуализацию данных в Python.

8. Scikit-learn

Scikit-learn — это библиотека на основе Python, содержащая множество неконтролируемых и контролируемых алгоритмов машинного обучения. Он был разработан путем объединения функций Pandas, SciPy, NumPy и Matplotlib.

Scikit-learn поддерживает различные функции для реализации алгоритмов машинного обучения, такие как классификация, регрессия, кластеризация, предварительная обработка данных, выбор модели и уменьшение размерности, и это лишь некоторые из них. Основная задача Scikit-learn — упростить сложные алгоритмы машинного обучения для реализации. Именно поэтому он идеально подходит для приложений, требующих быстрого прототипирования.

9. НЛТК

Другой инструмент на основе Python в нашем списке, NLTK (Natural Language Toolkit), является одной из ведущих платформ для разработки программ Python, которые могут работать с данными на естественном человеческом языке. Поскольку обработка естественного языка стала самой популярной областью науки о данных, NLTK стал одним из любимых инструментов профессионалов в области науки о данных.

NLTK предлагает простые в использовании интерфейсы для более чем 50 корпусов (сбор данных для разработки моделей машинного обучения) и лексических ресурсов, включая WordNet. Он также поставляется с полным набором библиотек обработки текста для классификации, токенизации, выделения корней, тегов, синтаксического анализа и семантических рассуждений. NLTK полезен для различных приложений NLP, таких как тегирование частей речи, машинный перевод, сегментация слов, преобразование текста в речь и распознавание речи.

Изучите курсы по науке о данных в лучших университетах мира. Участвуйте в программах Executive PG, Advanced Certificate Programs или Master Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

Бонус: ТензорФлоу

TensorFlow — это дружественная к Python сквозная платформа с открытым исходным кодом для машинного обучения. Это комплексная и гибкая экосистема инструментов, библиотек и ресурсов сообщества, которые упрощают быстрые и простые числовые вычисления в машинном обучении. TensorFlow позволяет легко создавать и обучать модели машинного обучения, а также развертывать модели машинного обучения в любом месте. Он имеет аккуратную и гибкую архитектуру для поощрения разработки современных моделей и экспериментов.

Благодаря активному сообществу TensorFlow представляет собой постоянно развивающийся инструментарий, популярный благодаря своим высоким вычислительным возможностям и исключительной производительности. Он может работать не только на процессорах и графических процессорах, но и на платформах TPU (недавнее дополнение). Именно это сделало TensowFlow стандартным и всемирно признанным инструментом для приложений машинного обучения.

Завершение…

Наука о данных — это сложная область, требующая широкого спектра инструментов для обработки, анализа, очистки и организации, обработки, манипулирования и интерпретации данных. Работа на этом не останавливается. После того, как данные проанализированы и интерпретированы, специалисты по науке о данных должны также создать эстетическую и интерактивную визуализацию для простоты понимания всеми заинтересованными сторонами, участвующими в проекте. Кроме того, специалисты по данным должны разрабатывать мощные прогностические модели с использованием алгоритмов машинного обучения. Все эти функции невозможно выполнить без помощи таких инструментов Data Science.

Итак, если вы хотите построить успешную карьеру в Data Science, вам лучше сразу же начать использовать эти инструменты!