En İyi 9 Veri Bilimi Aracı [2022'de En Çok Kullanılan]

Veri Bilimi, daha fazla eyleme dönüştürülebilir iş kararlarına dönüştürülebilecek anlamlı içgörüler elde etmek için büyük veri kümelerinden yararlanmakla ilgilidir. Veri bilimi derslerinin bugünlerde yüksek talep görmesinin nedeni budur.

Veri Bilimcileri, içinden değerli içgörüler çıkarmak için verileri toplamaktan, işlemekten, manipüle etmekten, temizlemekten ve analiz etmekten sorumlu parlak beyinlerdir. Her gün ve her gün, Veri Bilimcileri büyük miktarlarda yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerle uğraşmak zorundadır. Çeşitli veri bilimi istatistiksel ve programlama araçları, veri bilimcilerinin biriken verileri anlamlandırmasına yardımcı olur.

Bugün tartışılan konu budur - tüm dünyada Veri Bilimcileri tarafından kullanılan en iyi Veri Bilimi araçları.

2019'daki En İyi Veri Bilimi Araçları

1. Apaçi Kıvılcımı

Apache Spark, en popüler Veri Bilimi araçlarından biridir. Toplu işleme ve akış işlemeyi işlemek için özel olarak tasarlanmış sağlam bir analitik motorudur. Diğer Büyük Veri platformlarından farklı olarak Spark, verileri gerçek zamanlı olarak işleyebilir ve MapReduce'dan çok daha hızlıdır. Ayrıca Spark, hızlı işlem hızından sorumlu olan bir özellik olan küme yönetiminde de üstündür.

Spark, Veri Bilimcilerinin doğru tahminler yapmasına olanak tanıyan çok sayıda Makine Öğrenimi API'si ile birlikte gelir. Bunun dışında Java, Python, Scala ve R'de programlanabilen çeşitli API'lere de sahiptir.

2. BigML

BigML, ML Algoritmalarını işlemek için tasarlanmış bulut tabanlı bir GUI ortamıdır. BigML'nin en iyi uzmanlık özelliklerinden biri Öngörülü Modellemedir. Şirketler, BigML'den yararlanarak çeşitli iş fonksiyonları ve süreçlerinde farklı ML algoritmalarını kullanabilir ve uygulayabilir. Örneğin, BigML ürün yeniliği, satış tahmini ve risk analizi için kullanılabilir.

BigML, kullanıcı dostu web arayüzleri oluşturmak için REST API'lerini kullanır ve ayrıca verilerin etkileşimli görselleştirilmesini kolaylaştırır. Buna ek olarak, BigML, iş akışlarını ve hatta hiperparametre modellerinin ayarlanmasını otomatikleştirmenize olanak tanıyan bir dizi otomasyon tekniğiyle donatılmış olarak gelir.

3. D3.js

D3.js, web tarayıcılarında etkileşimli görselleştirmeler oluşturmak ve tasarlamak için kullanılan bir Javascript kitaplığıdır. Görselleştirme ve veri işleme için istemci tarafı etkileşimi gerektiren uygulamalar/yazılımlar üzerinde çalışan profesyoneller için mükemmel bir araçtır . D3.js API'leri, bir web tarayıcısında hem verileri analiz etmek hem de dinamik görselleştirmeler oluşturmak için çeşitli işlevlerinden yararlanmanıza olanak tanır. İstemci tarafında güncellemeleri etkinleştirerek ve tarayıcıdaki görselleştirmeleri yansıtmak için verilerdeki değişiklikleri aktif olarak izleyerek belgeleri dinamik hale getirmek için de kullanılabilir.

D3.js ile ilgili en iyi şey, web sayfalarında özelleştirilmiş grafikler uygulamak için şanlı görselleştirmeler oluşturmak için CSS ile entegre edilebilmesidir. Ayrıca, ihtiyacınız olursa animasyonlu geçişler de var.

4. MATLAB

MATLAB, matematiksel bilgileri işlemek için tasarlanmış yüksek performanslı, çok paradigmalı sayısal bir hesaplama ortamıdır. Algoritmik uygulamaya, matris işlevlerine ve verilerin istatistiksel modellemesine izin veren kapalı kaynaklı bir ortamdır. MATLAB, hem problemlerin hem de çözümlerinin matematiksel gösterimlerle ifade edildiği kullanımı kolay bir ortamda hesaplama, görselleştirme ve programlamayı birleştirir.

MATLAB, popüler bir veri bilimi aracı olarak, Veri Biliminde çok sayıda uygulama bulur. Örneğin, görüntü ve sinyal işleme ve sinir ağlarını simüle etmek için kullanılır. MATLAB grafik kitaplığı ile ilgi çekici görselleştirmeler oluşturabilirsiniz. Ayrıca MATLAB, kurumsal uygulamalar ve gömülü sistemler için kolay entegrasyon sağlar. Bu, onu veri temizleme ve analizden Derin Öğrenme algoritmalarının uygulanmasına kadar bir dizi Veri Bilimi uygulaması için ideal hale getirir.

5. SAS

SAS, SAS Enstitüsü tarafından gelişmiş analitik, iş zekası, çok değişkenli analiz, veri yönetimi ve tahmine dayalı analitik için tasarlanmış entegre bir yazılım paketidir. Ancak, bir grafik arabirim veya SAS programlama dili veya Base SAS aracılığıyla kullanılabilen kapalı kaynaklı bir yazılımdır.

Birçok büyük kuruluş, veri analizi ve istatistiksel modelleme için SAS kullanır. Hemen hemen her formattaki (veritabanı dosyaları, SAS tabloları ve Microsoft Excel tabloları) verilere erişmek için uygun bir araç olabilir. SAS, yeni sonuçlar elde etmek için mevcut verileri yönetmek ve manipüle etmek için de harikadır. Ayrıca, veri modelleme ve organizasyon için mükemmel olan bir dizi kullanışlı istatistiksel kitaplık ve araçlara sahiptir.

6. tablo

Tableau, güçlü, güvenli ve esnek bir uçtan uca analitik ve veri görselleştirme platformudur. Tableau'yu bir veri bilimi aracı olarak kullanmanın en iyi yanı, herhangi bir programlama veya teknik yetenek gerektirmemesidir. Tableau'nun güçlü grafikleri ve kullanımı kolay yapısı, onu İş Zekası endüstrisinde en yaygın kullanılan veri görselleştirme araçlarından biri haline getirdi.

Tableau'nun en iyi özelliklerinden bazıları veri karıştırma, veri işbirliği ve gerçek zamanlı veri analizidir. Sadece bu değil, Tableau coğrafi verileri de görselleştirebilir. Farklı ihtiyaçlarınızı karşılamak için Tableau Prep, Tableau Desktop, Tableau Online ve Tableau Server gibi çeşitli teklifleri vardır.

7. matplotlib

Matplotlib, Python ve NumPy için tasarlanmış bir çizim ve görselleştirme kütüphanesidir. Ancak, SciPy bile Matplotlib kullanır. Arayüzü MATLAB'ınkine benzer.

Belki de Matplotlib'in en iyi özelliği, basit kod satırlarıyla karmaşık grafikler çizme yeteneğidir. Bu aracı çubuk grafikler, histogramlar, dağılım grafikleri ve temel olarak diğer her türlü grafik/tablo oluşturmak için kullanabilirsiniz. Matplotlib, grafikleri genel amaçlı GUI araç takımlarını (Tkinter, wxPython, GTK+, vb.) kullanan uygulamalara gömmek için nesne yönelimli bir API ile birlikte gelir. Matplotlib, Python'da veri görselleştirmeyi öğrenmek isteyen yeni başlayanlar için mükemmel bir araçtır.

8. Scikit-öğren

Scikit-learn, çok sayıda denetimsiz ve denetimli makine öğrenimi algoritmasıyla dolu Python tabanlı bir kitaplıktır. Pandas, SciPy, NumPy ve Matplotlib'in özelliklerini birleştirerek tasarlanmıştır.

Scikit-learn, sınıflandırma, regresyon, kümeleme, veri ön işleme, model seçimi ve boyut azaltma gibi Makine Öğrenimi Algoritmalarını uygulamak için çeşitli işlevleri destekler. Scikit-learn'in birincil işi, uygulama için karmaşık ML algoritmalarını basitleştirmektir. Hızlı prototipleme gerektiren uygulamalar için onu bu kadar ideal yapan da budur.

9. NLTK

Listemizdeki Python tabanlı bir diğer araç olan NLTK (Natural Language Toolkit), doğal insan dili verileriyle çalışabilen Python programları geliştirmek için önde gelen platformlardan biridir. Doğal Dil İşleme, Veri Biliminde en popüler alan olarak ortaya çıktığından, NLTK, Veri Bilimi profesyonellerinin favori araçlarından biri haline geldi.

NLTK, 50'den fazla şirkete (ML modelleri geliştirmek için veri toplama) ve WordNet dahil olmak üzere sözcük kaynaklarına kullanımı kolay arabirimler sunar. Ayrıca sınıflandırma, tokenizasyon, kaynak oluşturma, etiketleme, ayrıştırma ve anlamsal akıl yürütme için eksiksiz bir metin işleme kitaplıkları paketi ile birlikte gelir. NLTK, Konuşma Etiketleme Bölümleri, Makine Çevirisi, Kelime Segmentasyonu, Metinden Konuşmaya ve Konuşma Tanıma gibi çeşitli NLP uygulamaları için kullanışlıdır.

Dünyanın en iyi Üniversitelerinden veri bilimi derslerini öğrenin . Kariyerinizi hızlandırmak için Yönetici PG Programları, Gelişmiş Sertifika Programları veya Yüksek Lisans Programları kazanın.

Bonus: TensorFlow

TensorFlow, Makine Öğrenimi için Python dostu, uçtan uca, açık kaynaklı bir platformdur. Makine öğreniminde hızlı ve kolay sayısal hesaplamayı kolaylaştıran kapsamlı ve esnek bir araçlar, kitaplıklar ve topluluk kaynakları ekosistemidir. TensorFlow, makine öğrenimi modellerinin kolayca oluşturulmasına ve eğitimine ve her yerde makine öğrenimi modellerinin dağıtılmasına olanak tanır. En son modellerin ve deneylerin geliştirilmesini teşvik etmek için düzgün ve esnek bir mimariye sahiptir.

Aktif topluluğu sayesinde TensorFlow, yüksek hesaplama yetenekleri ve olağanüstü performansı ile popüler olan, sürekli gelişen bir araç takımıdır. Yalnızca CPU'larda ve GPU'larda değil, TPU platformlarında da çalışabilir (yeni bir ekleme). TensowFlow'u ML uygulamaları için standart ve dünya çapında kabul görmüş bir araç yapan şey budur.

Tamamlanıyor…

Veri Bilimi, verileri işlemek, analiz etmek, temizlemek ve düzenlemek, parçalamak, işlemek ve yorumlamak için çok çeşitli araçlar gerektiren karmaşık bir alandır. İş burada bitmiyor. Veriler analiz edilip yorumlandıktan sonra, Veri Bilimi uzmanları bir projede yer alan tüm paydaşların anlaşılmasını kolaylaştırmak için estetik ve etkileşimli görselleştirmeler de oluşturmalıdır. Ayrıca, Veri Bilimcileri, makine öğrenimi algoritmalarını kullanarak güçlü tahmine dayalı modeller geliştirmek zorundadır. Tüm bu işlevler, bu tür Veri Bilimi araçlarının yardımı olmadan gerçekleştirilemez.

Dolayısıyla, Veri Biliminde başarılı bir kariyer inşa etmek istiyorsanız, hemen bu araçlarla ellerinizi kirletmeye başlasanız iyi olur!