เครื่องมือวิทยาศาสตร์ข้อมูล 9 อันดับแรก [ใช้มากที่สุดในปี พ.ศ. 2522]

Data Science เป็นข้อมูลเกี่ยวกับการใช้ประโยชน์จากชุดข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายซึ่งสามารถเปลี่ยนแปลงไปสู่การตัดสินใจทางธุรกิจที่นำไปปฏิบัติได้ นั่นเป็นเหตุผลที่หลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูลมีความต้องการสูงในปัจจุบัน

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลคือผู้มีความคิดที่เฉียบแหลมที่รับผิดชอบในการรวบรวม ประมวลผล จัดการ ทำความสะอาด และวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าจากภายใน วันเข้าและออก Data Scientists ต้องจัดการกับข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างจำนวนมาก เครื่องมือทางสถิติและการเขียนโปรแกรมทางวิทยาศาสตร์ข้อมูลต่างๆ ช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเข้าใจข้อมูลที่สะสมได้

นี่คือหัวข้อของการอภิปรายในวันนี้ – เครื่องมือ Data Science ชั้นนำที่ Data Scientists ทั่วโลกใช้

เครื่องมือวิทยาศาสตร์ข้อมูลยอดนิยมในปี 2019

1. Apache Spark

Apache Spark เป็นหนึ่งในเครื่องมือ Data Science ที่ได้รับความนิยมมากที่สุด เป็นเครื่องมือวิเคราะห์ที่มีประสิทธิภาพซึ่งได้รับการออกแบบมาอย่างชัดเจนเพื่อจัดการกับการประมวลผลแบบกลุ่มและการประมวลผลแบบสตรีม ไม่เหมือนกับแพลตฟอร์ม Big Data อื่นๆ Spark สามารถประมวลผลข้อมูลในแบบเรียลไทม์และเร็วกว่า MapReduce มาก นอกจากนี้ Spark ยังเป็นเลิศในการจัดการคลัสเตอร์ ซึ่งเป็นคุณสมบัติที่รับผิดชอบต่อความเร็วในการประมวลผลที่รวดเร็ว

Spark มาพร้อมกับ Machine Learning API จำนวนมากที่ช่วยให้ Data Scientists สามารถคาดการณ์ได้อย่างแม่นยำ นอกจากนั้น ยังมี API ต่างๆ ที่สามารถตั้งโปรแกรมได้ใน Java, Python, Scala และ R

2. BigML

BigML คือสภาพแวดล้อม GUI บนคลาวด์ที่ออกแบบมาเพื่อประมวลผลอัลกอริทึม ML หนึ่งในคุณสมบัติเฉพาะทางที่ดีที่สุดของ BigML คือ Predictive Modeling ด้วยการใช้ประโยชน์จาก BigML บริษัทต่างๆ สามารถใช้และใช้อัลกอริธึม ML ที่แตกต่างกันในฟังก์ชันและกระบวนการทางธุรกิจต่างๆ ตัวอย่างเช่น BigML สามารถใช้สำหรับนวัตกรรมผลิตภัณฑ์ การพยากรณ์การขาย และการวิเคราะห์ความเสี่ยง

BigML ใช้ REST API เพื่อสร้างอินเทอร์เฟซเว็บที่เป็นมิตรต่อผู้ใช้ และยังอำนวยความสะดวกในการแสดงภาพข้อมูลเชิงโต้ตอบอีกด้วย ยิ่งไปกว่านั้น BigML ยังมาพร้อมกับเทคนิคการทำงานอัตโนมัติมากมายที่ช่วยให้คุณทำงานอัตโนมัติเวิร์กโฟลว์และแม้กระทั่งการปรับแต่งโมเดลไฮเปอร์พารามิเตอร์

3. D3.js

D3.js เป็นไลบรารี Javascript ที่ใช้สำหรับสร้างและออกแบบการแสดงภาพแบบโต้ตอบบนเว็บเบราว์เซอร์ เป็นเครื่องมือที่ยอดเยี่ยมสำหรับมืออาชีพที่ทำงานเกี่ยวกับ แอปพลิเคชัน/ซอฟต์แวร์ที่ต้องการการโต้ตอบฝั่งไคลเอ็นต์สำหรับการแสดงภาพและการประมวลผลข้อมูล API ของ D3.js ช่วยให้คุณสามารถใช้ประโยชน์จากฟังก์ชันต่างๆ ของ API เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลและสร้างการแสดงภาพแบบไดนามิกบนเว็บเบราว์เซอร์ได้ นอกจากนี้ยังสามารถใช้สำหรับการทำให้เอกสารเป็นไดนามิกโดยเปิดใช้งานการอัปเดตในฝั่งไคลเอ็นต์และตรวจสอบการเปลี่ยนแปลงในข้อมูลอย่างแข็งขันเพื่อสะท้อนการแสดงภาพบนเบราว์เซอร์

สิ่งที่ยอดเยี่ยมเกี่ยวกับ D3.js ก็คือสามารถผสานรวมกับ CSS เพื่อสร้างการแสดงภาพอันโด่งดังสำหรับการนำกราฟที่ปรับแต่งไปใช้บนหน้าเว็บ นอกจากนี้ยังมีการเปลี่ยนภาพเคลื่อนไหวหากคุณต้องการ

4. MATLAB

MATLAB เป็นสภาพแวดล้อมการคำนวณเชิงตัวเลขแบบหลายกระบวนทัศน์ประสิทธิภาพสูงที่ออกแบบมาสำหรับการประมวลผลข้อมูลทางคณิตศาสตร์ เป็นสภาพแวดล้อมแบบโอเพนซอร์สที่ช่วยให้สามารถใช้งานอัลกอริทึม ฟังก์ชันเมทริกซ์ และการสร้างแบบจำลองทางสถิติของข้อมูลได้ MATLAB ผสมผสานการคำนวณ การสร้างภาพ และการเขียนโปรแกรมเข้าด้วยกันในสภาพแวดล้อมที่ใช้งานง่าย โดยที่ทั้งปัญหาและวิธีแก้ปัญหาจะแสดงเป็นสัญลักษณ์ทางคณิตศาสตร์

MATLAB ซึ่งเป็นเครื่องมือวิทยาศาสตร์ข้อมูลยอดนิยม พบแอปพลิเคชั่นมากมายใน Data Science ตัวอย่างเช่น ใช้สำหรับการประมวลผลภาพและสัญญาณ และสำหรับการจำลองโครงข่ายประสาทเทียม ด้วยไลบรารีกราฟิก MATLAB คุณสามารถสร้างการแสดงภาพที่น่าสนใจ นอกจากนี้ MATLAB ยังช่วยให้สามารถผสานรวมแอปพลิเคชันระดับองค์กรและระบบฝังตัวได้อย่างง่ายดาย ทำให้เหมาะสำหรับโฮสต์ของแอปพลิเคชัน Data Science ตั้งแต่การล้างข้อมูลและการวิเคราะห์ไปจนถึงการนำอัลกอริธึม Deep Learning ไปใช้

5. SAS

SAS เป็นชุดซอฟต์แวร์แบบบูรณาการที่ออกแบบโดย SAS Institute สำหรับการวิเคราะห์ขั้นสูง ระบบธุรกิจอัจฉริยะ การวิเคราะห์หลายตัวแปร การจัดการข้อมูล และการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ อย่างไรก็ตาม เป็นซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์สที่สามารถใช้ได้ผ่านอินเทอร์เฟซแบบกราฟิก หรือภาษาโปรแกรม SAS หรือ Base SAS

องค์กรขนาดใหญ่หลายแห่งใช้ SAS สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลและการสร้างแบบจำลองทางสถิติ เป็นเครื่องมือที่สะดวกสำหรับการเข้าถึงข้อมูลในเกือบทุกรูปแบบ (ไฟล์ฐานข้อมูล ตาราง SAS และตาราง Microsoft Excel) SAS ยังยอดเยี่ยมสำหรับการจัดการและจัดการข้อมูลที่มีอยู่เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ใหม่ นอกจากนี้ยังมีไลบรารีและเครื่องมือทางสถิติที่มีประโยชน์มากมายซึ่งเหมาะสำหรับการสร้างแบบจำลองข้อมูลและการจัดองค์กร

6. ฉาก

Tableau เป็นแพลตฟอร์มการวิเคราะห์และการแสดงข้อมูลแบบ end-to-end ที่มีประสิทธิภาพ ปลอดภัย และยืดหยุ่น ส่วนที่ดีที่สุดเกี่ยวกับการใช้งาน Tableau เป็นเครื่องมือวิทยาศาสตร์ข้อมูลก็คือ มันไม่ต้องการการเขียนโปรแกรมหรือความสามารถทางเทคนิคใดๆ กราฟิกที่อัดแน่นไปด้วยพลังและลักษณะที่ใช้งานง่ายของ Tableau ทำให้เป็นหนึ่งในเครื่องมือสร้างภาพข้อมูลที่ใช้กันอย่างแพร่หลายมากที่สุดในอุตสาหกรรม Business Intelligence

คุณลักษณะที่ดีที่สุดของ Tableau ได้แก่ การผสมผสานข้อมูล การทำงานร่วมกันของข้อมูล และการวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์ ไม่เพียงแค่นั้น Tableau ยังสามารถแสดงภาพข้อมูลทางภูมิศาสตร์ได้อีกด้วย มีข้อเสนอต่างๆ เช่น Tableau Prep, Tableau Desktop, Tableau Online และ Tableau Server เพื่อตอบสนองความต้องการที่แตกต่างกันของคุณ

7. Matplotlib

Matplotlib เป็นไลบรารีการพล็อตและการแสดงภาพที่ออกแบบมาสำหรับ Python และ NumPy อย่างไรก็ตาม แม้แต่ SciPy ก็ใช้ Matplotlib อินเทอร์เฟซคล้ายกับของ MATLAB

บางทีคุณสมบัติที่ดีที่สุดของ Matplotlib ก็คือความสามารถในการพล็อตกราฟที่ซับซ้อนด้วยบรรทัดโค้ดง่ายๆ คุณสามารถใช้เครื่องมือนี้เพื่อสร้างกราฟแท่ง ฮิสโตแกรม แผนภาพกระจาย และกราฟ/แผนภูมิประเภทอื่นๆ โดยพื้นฐานแล้ว Matplotlib มาพร้อมกับ API เชิงวัตถุ สำหรับการฝังพล็อตลงในแอปพลิเคชันโดยใช้ชุดเครื่องมือ GUI อเนกประสงค์ (Tkinter, wxPython, GTK+ เป็นต้น) Matplotlib เป็นเครื่องมือที่สมบูรณ์แบบสำหรับผู้เริ่มต้นที่ต้องการเรียนรู้การสร้างภาพข้อมูลใน Python

8. Scikit-เรียนรู้

Scikit-learn เป็นไลบรารี่แบบ Python ที่อัดแน่นด้วยอัลกอริธึม ML แบบ unsupervised และ supervised จำนวนมาก ได้รับการออกแบบโดยการผสมผสานคุณสมบัติของ Pandas, SciPy, NumPy และ Matplotlib

Scikit-learn รองรับฟังก์ชันการทำงานที่หลากหลายสำหรับการนำอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องมาใช้ เช่น การจัดประเภท การถดถอย การจัดกลุ่ม การประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า การเลือกแบบจำลอง และการลดขนาด เป็นต้น งานหลักของ Scikit-learn คือการลดความซับซ้อนของอัลกอริทึม ML ที่ซับซ้อนสำหรับการนำไปใช้ นี่คือสิ่งที่ทำให้มันเหมาะอย่างยิ่งสำหรับการใช้งานที่ต้องการการสร้างต้นแบบอย่างรวดเร็ว

9. NLTK

เครื่องมืออื่นที่ใช้ Python ในรายการของเราคือ NLTK (Natural Language Toolkit) เป็นหนึ่งในแพลตฟอร์มชั้นนำสำหรับการพัฒนาโปรแกรม Python ที่สามารถทำงานกับข้อมูลภาษามนุษย์ตามธรรมชาติ เนื่องจากการประมวลผลภาษาธรรมชาติได้กลายเป็นสาขาที่ได้รับความนิยมมากที่สุดใน Data Science NLTK จึงกลายเป็นหนึ่งในเครื่องมือยอดนิยมของผู้เชี่ยวชาญด้าน Data Science

NLTK นำเสนออินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่ายให้กับองค์กรมากกว่า 50 องค์กร (การรวบรวมข้อมูลสำหรับการพัฒนาโมเดล ML) และทรัพยากรคำศัพท์ ซึ่งรวมถึง WordNet นอกจากนี้ยังมาพร้อมกับชุดไลบรารีประมวลผลข้อความที่ครบถ้วนสำหรับการจัดหมวดหมู่ การแปลงโทเค็น การแยกส่วน การติดแท็ก การแยกวิเคราะห์ และการให้เหตุผลเชิงความหมาย NLTK มีประโยชน์สำหรับแอปพลิเคชัน NLP ต่างๆ เช่น ส่วนของการแท็กคำพูด การแปลด้วยคอมพิวเตอร์ การแบ่งส่วนคำ ข้อความเป็นคำพูด และการรู้จำเสียง

เรียนรู้ หลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูล จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก รับโปรแกรม PG สำหรับผู้บริหาร โปรแกรมประกาศนียบัตรขั้นสูง หรือโปรแกรมปริญญาโท เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว

โบนัส: TensorFlow

TensorFlow เป็นแพลตฟอร์มโอเพ่นซอร์สแบบ end-to-end ที่เป็นมิตรกับ Python สำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง เป็นระบบนิเวศน์ของเครื่องมือ ห้องสมุด และทรัพยากรชุมชนที่ครอบคลุมและยืดหยุ่น ซึ่งอำนวยความสะดวกในการคำนวณเชิงตัวเลขใน ML ที่รวดเร็วและง่ายดาย TensorFlow ช่วยให้สร้างและฝึกอบรมโมเดล ML ได้ง่าย และปรับใช้โมเดล ML ได้ทุกที่ มีสถาปัตยกรรมที่เรียบร้อยและยืดหยุ่นเพื่อส่งเสริมการพัฒนาแบบจำลองและการทดลองที่ล้ำสมัย

ด้วยชุมชนที่แอคทีฟ TensorFlow จึงเป็นชุดเครื่องมือที่พัฒนาตลอดเวลาซึ่งเป็นที่นิยมสำหรับความสามารถในการคำนวณที่สูงและประสิทธิภาพที่ยอดเยี่ยม มันสามารถทำงานบนซีพียูและ GPU ไม่เพียงเท่านั้น แต่ยังทำงานบนแพลตฟอร์ม TPU ด้วย (การเพิ่มล่าสุด) นี่คือสิ่งที่ทำให้ TensowFlow เป็นเครื่องมือมาตรฐานและเป็นที่ยอมรับทั่วโลกสำหรับแอปพลิเคชัน ML

ห่อ…

Data Science เป็นโดเมนที่ซับซ้อนซึ่งต้องการเครื่องมือที่หลากหลายสำหรับการประมวลผล วิเคราะห์ ทำความสะอาดและจัดระเบียบ ดัดแปลง จัดการ และตีความข้อมูล งานไม่ได้หยุดเพียงแค่นั้น เมื่อวิเคราะห์และตีความข้อมูลแล้ว ผู้เชี่ยวชาญด้าน Data Science ยังต้องสร้างภาพที่สวยงามและเป็นภาพเชิงโต้ตอบเพื่อให้เข้าใจได้ง่ายของผู้มีส่วนได้ส่วนเสียทั้งหมดที่เกี่ยวข้องในโครงการ นอกจากนี้ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลยังต้องพัฒนาแบบจำลองการคาดการณ์ที่มีประสิทธิภาพโดยใช้อัลกอริธึม ML ฟังก์ชันดังกล่าวทั้งหมดไม่สามารถทำได้โดยปราศจากความช่วยเหลือของเครื่องมือ Data Science ดังกล่าว

ดังนั้น หากคุณต้องการสร้างอาชีพที่ประสบความสำเร็จใน Data Science คุณควรเริ่มทำให้มือสกปรกด้วยเครื่องมือเหล่านี้ทันที!