9 大数据科学工具 [2022 年最常用]

数据科学就是利用大型数据集来提取有意义的见解，这些见解可以进一步转化为可操作的业务决策。 这就是如今数据科学课程需求量很大的原因。

数据科学家是负责积累、处理、操纵、清理和分析数据以从中提取有价值的见解的聪明才智。 日复一日，数据科学家必须处理大量结构化和非结构化数据。 各种数据科学统计和编程工具可帮助数据科学家理解积累的数据。

这是今天讨论的主题——全世界数据科学家使用的顶级数据科学工具。

2019 年顶级数据科学工具

1. 阿帕奇星火

Apache Spark 是最流行的数据科学工具之一。 它是一个强大的分析引擎，专门设计用于处理批处理和流处理。 与其他大数据平台不同，Spark 可以实时处理数据，并且比 MapReduce 快得多。 此外，Spark 在集群管理方面表现出色——这是其快速处理速度的原因。

Spark 带有许多机器学习 API，允许数据科学家做出准确的预测。 除此之外，它还具有各种可在 Java、Python、Scala 和 R 中编程的 API。

2. 大机器学习

BigML 是一个基于云的 GUI 环境，旨在处理 ML 算法。 BigML 最好的专业化功能之一是预测建模。 通过利用 BigML，公司可以在各种业务功能和流程中使用和实施不同的 ML 算法。 例如，BigML 可用于产品创新、销售预测和风险分析。

BigML 使用 REST API 创建用户友好的 Web 界面，它还有助于数据的交互式可视化。 除此之外，BigML 配备了许多自动化技术，可让您自动化工作流程，甚至调整超参数模型。

3. D3.js

D3.js 是一个 Javascript 库，用于在 Web 浏览器上创建和设计交互式可视化。 对于从事需要客户端交互以进行可视化和数据处理的应用程序/软件的专业人员来说，它是一个极好的工具。 D3.js API 允许您利用其各种功能来分析数据并在 Web 浏览器上创建动态可视化。 它还可用于通过在客户端启用更新并主动监控数据更改以反映浏览器上的可视化，从而使文档动态化。

D3.js 的伟大之处在于它可以与 CSS 集成以创建出色的可视化效果，以在网页上实现自定义图形。 另外，如果您需要，还有动画过渡。

4. MATLAB

MATLAB 是一种高性能、多范式的数值计算环境，专为处理数学信息而设计。 它是一个闭源环境，允许算法实现、矩阵函数和数据统计建模。 MATLAB 在一个易于使用的环境中结合了计算、可视化和编程，其中问题及其解决方案都以数学符号表示。

MATLAB 作为一种流行的数据科学工具，在数据科学领域有许多应用。 例如，它用于图像和信号处理以及模拟神经网络。 使用 MATLAB 图形库，您可以创建引人注目的可视化。 此外，MATLAB 允许轻松集成企业应用程序和嵌入式系统。 这使其成为许多数据科学应用程序的理想选择——从数据清理和分析到实施深度学习算法。

5. SAS

SAS 是由 SAS 研究所设计的集成软件套件，用于高级分析、商业智能、多变量分析、数据管理和预测分析。 但是，它是一个闭源软件，可以通过图形界面、SAS 编程语言或 Base SAS 使用。

许多大型组织使用 SAS 进行数据分析和统计建模。 它可以成为访问几乎任何格式（数据库文件、SAS 表和 Microsoft Excel 表）数据的便捷工具。 SAS 也非常适合管理和操纵现有数据以获得新结果。 此外，它还有一系列有用的统计库和工具，非常适合数据建模和组织。

6. 画面

Tableau 是一个功能强大、安全且灵活的端到端分析和数据可视化平台。 将 Tableau 用作数据科学工具的最佳之处在于，它不需要任何编程或技术天赋。 Tableau 强大的图形和易于使用的特性使其成为商业智能行业中使用最广泛的数据可视化工具之一。

Tableau 的一些最佳功能是数据混合、数据协作和实时数据分析。 不仅如此，Tableau 还可以可视化地理数据。 它提供各种产品，例如 Tableau Prep、Tableau Desktop、Tableau Online 和 Tableau Server，以满足您的不同需求。

7. Matplotlib

Matplotlib 是一个为 Python 和 NumPy 设计的绘图和可视化库。 然而，即使 SciPy 也使用 Matplotlib。 它的界面类似于 MATLAB 的界面。

Matplotlib 的最佳特性可能是它能够通过简单的代码行绘制复杂的图形。 您可以使用此工具创建条形图、直方图、散点图以及基本上任何其他类型的图形/图表。 Matplotlib 带有一个面向对象的API ，用于使用通用 GUI 工具包（Tkinter、wxPython、GTK+ 等）将绘图嵌入到应用程序中。 Matplotlib 是希望在 Python 中学习数据可视化的初学者的完美工具。

8. Scikit-学习

Scikit-learn 是一个基于 Python 的库，其中包含许多无监督和有监督的 ML 算法。 它是结合 Pandas、SciPy、NumPy 和 Matplotlib 的特性设计的。

Scikit-learn 支持实现机器学习算法的各种功能，例如分类、回归、聚类、数据预处理、模型选择和降维等等。 Scikit-learn 的主要工作是简化复杂的机器学习算法的实现。 这就是它非常适合需要快速原型制作的应用程序的原因。

9. NLTK

我们列表中的另一个基于 Python 的工具 NLTK（自然语言工具包）是开发可处理自然人类语言数据的 Python 程序的领先平台之一。 由于自然语言处理已成为数据科学中最受欢迎的领域，NLTK 已成为数据科学专业人士最喜欢的工具之一。

NLTK 为 50 多个语料库（用于开发 ML 模型的数据收集）和词汇资源（包括 WordNet）提供了易于使用的接口。 它还附带一整套用于分类、标记化、词干提取、标记、解析和语义推理的文本处理库。 NLTK 可用于各种 NLP 应用程序，例如词性标注、机器翻译、分词、文本到语音和语音识别。

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奖励： TensorFlow

TensorFlow 是一个 Python 友好的端到端开源机器学习平台。 它是一个由工具、库和社区资源组成的全面而灵活的生态系统，有助于在 ML 中快速轻松地进行数值计算。 TensorFlow 允许在任何地方轻松构建和训练和部署 ML 模型。 它有一个简洁灵活的架构，用于鼓励开发最先进的模型和实验。

由于其活跃的社区，TensorFlow 是一个不断发展的工具包，因其高计算能力和卓越的性能而广受欢迎。 它不仅可以在 CPU 和 GPU 上运行，还可以在 TPU 平台上运行（最近添加的）。 这就是让 TensowFlow 成为 ML 应用程序的标准且全球公认的工具的原因。

包起来…

数据科学是一个复杂的领域，需要各种各样的工具来处理、分析、清理和组织、整理、操纵和解释数据。 工作并不止于此。 一旦数据被分析和解释，数据科学专业人员还必须创建美学和交互式可视化，以便于理解项目中涉及的所有利益相关者。 此外，数据科学家必须使用 ML 算法开发强大的预测模型。 没有这些数据科学工具的帮助，所有这些功能都无法完成。

因此，如果您希望在数据科学领域取得成功，您最好立即开始使用这些工具！