9 大數據科學工具 [2022 年最常用]

數據科學就是利用大型數據集來提取有意義的見解，這些見解可以進一步轉化為可操作的業務決策。 這就是如今數據科學課程需求量很大的原因。

數據科學家是負責積累、處理、操縱、清理和分析數據以從中提取有價值的見解的聰明才智。 日復一日，數據科學家必須處理大量結構化和非結構化數據。 各種數據科學統計和編程工具可幫助數據科學家理解積累的數據。

這是今天討論的主題——全世界數據科學家使用的頂級數據科學工具。

2019 年頂級數據科學工具

1. 阿帕奇星火

Apache Spark 是最流行的數據科學工具之一。 它是一個強大的分析引擎，專門設計用於處理批處理和流處理。 與其他大數據平台不同，Spark 可以實時處理數據，並且比 MapReduce 快得多。 此外，Spark 在集群管理方面表現出色——這是其快速處理速度的原因。

Spark 帶有許多機器學習 API，允許數據科學家做出準確的預測。 除此之外，它還具有各種可在 Java、Python、Scala 和 R 中編程的 API。

2. 大機器學習

BigML 是一個基於雲的 GUI 環境，旨在處理 ML 算法。 BigML 最好的專業化功能之一是預測建模。 通過利用 BigML，公司可以在各種業務功能和流程中使用和實施不同的 ML 算法。 例如，BigML 可用於產品創新、銷售預測和風險分析。

BigML 使用 REST API 創建用戶友好的 Web 界面，它還有助於數據的交互式可視化。 除此之外，BigML 配備了許多自動化技術，可讓您自動化工作流程，甚至調整超參數模型。

3. D3.js

D3.js 是一個 Javascript 庫，用於在 Web 瀏覽器上創建和設計交互式可視化。 對於從事需要客戶端交互以進行可視化和數據處理的應用程序/軟件的專業人員來說，它是一個極好的工具。 D3.js API 允許您利用其各種功能來分析數據並在 Web 瀏覽器上創建動態可視化。 它還可用於通過在客戶端啟用更新並主動監控數據更改以反映瀏覽器上的可視化，從而使文檔動態化。

D3.js 的偉大之處在於它可以與 CSS 集成以創建出色的可視化效果，以在網頁上實現自定義圖形。 另外，如果您需要，還有動畫過渡。

4. MATLAB

MATLAB 是一種高性能、多範式的數值計算環境，專為處理數學信息而設計。 它是一個閉源環境，允許算法實現、矩陣函數和數據統計建模。 MATLAB 在一個易於使用的環境中結合了計算、可視化和編程，其中問題及其解決方案都以數學符號表示。

MATLAB 作為一種流行的數據科學工具，在數據科學領域有許多應用。 例如，它用於圖像和信號處理以及模擬神經網絡。 使用 MATLAB 圖形庫，您可以創建引人注目的可視化。 此外，MATLAB 允許輕鬆集成企業應用程序和嵌入式系統。 這使其成為許多數據科學應用程序的理想選擇——從數據清理和分析到實施深度學習算法。

5. SAS

SAS 是由 SAS 研究所設計的集成軟件套件，用於高級分析、商業智能、多變量分析、數據管理和預測分析。 但是，它是一個閉源軟件，可以通過圖形界面、SAS 編程語言或 Base SAS 使用。

許多大型組織使用 SAS 進行數據分析和統計建模。 它可以成為訪問幾乎任何格式（數據庫文件、SAS 表和 Microsoft Excel 表）數據的便捷工具。 SAS 也非常適合管理和操縱現有數據以獲得新結果。 此外，它還有一系列有用的統計庫和工具，非常適合數據建模和組織。

6. 畫面

Tableau 是一個功能強大、安全且靈活的端到端分析和數據可視化平台。 將 Tableau 用作數據科學工具的最佳之處在於，它不需要任何編程或技術天賦。 Tableau 強大的圖形和易於使用的特性使其成為商業智能行業中使用最廣泛的數據可視化工具之一。

Tableau 的一些最佳功能是數據混合、數據協作和實時數據分析。 不僅如此，Tableau 還可以可視化地理數據。 它提供各種產品，例如 Tableau Prep、Tableau Desktop、Tableau Online 和 Tableau Server，以滿足您的不同需求。

7. Matplotlib

Matplotlib 是一個為 Python 和 NumPy 設計的繪圖和可視化庫。 然而，即使 SciPy 也使用 Matplotlib。 它的界麵類似於 MATLAB 的界面。

Matplotlib 的最佳特性可能是它能夠通過簡單的代碼行繪製複雜的圖形。 您可以使用此工具創建條形圖、直方圖、散點圖以及基本上任何其他類型的圖形/圖表。 Matplotlib 帶有一個面向對象的API ，用於使用通用 GUI 工具包（Tkinter、wxPython、GTK+ 等）將繪圖嵌入到應用程序中。 Matplotlib 是希望在 Python 中學習數據可視化的初學者的完美工具。

8. Scikit-學習

Scikit-learn 是一個基於 Python 的庫，其中包含許多無監督和有監督的 ML 算法。 它是結合 Pandas、SciPy、NumPy 和 Matplotlib 的特性設計的。

Scikit-learn 支持實現機器學習算法的各種功能，例如分類、回歸、聚類、數據預處理、模型選擇和降維等等。 Scikit-learn 的主要工作是簡化複雜的機器學習算法的實現。 這就是它非常適合需要快速原型製作的應用程序的原因。

9. NLTK

我們列表中的另一個基於 Python 的工具 NLTK（自然語言工具包）是開發可處理自然人類語言數據的 Python 程序的領先平台之一。 由於自然語言處理已成為數據科學中最受歡迎的領域，NLTK 已成為數據科學專業人士最喜歡的工具之一。

NLTK 為 50 多個語料庫（用於開發 ML 模型的數據收集）和詞彙資源（包括 WordNet）提供了易於使用的接口。 它還附帶一整套用於分類、標記化、詞幹提取、標記、解析和語義推理的文本處理庫。 NLTK 可用於各種 NLP 應用程序，例如詞性標註、機器翻譯、分詞、文本到語音和語音識別。

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獎勵： TensorFlow

TensorFlow 是一個 Python 友好的端到端開源機器學習平台。 它是一個由工具、庫和社區資源組成的全面而靈活的生態系統，有助於在 ML 中快速輕鬆地進行數值計算。 TensorFlow 允許在任何地方輕鬆構建和訓練和部署 ML 模型。 它有一個簡潔靈活的架構，用於鼓勵開發最先進的模型和實驗。

由於其活躍的社區，TensorFlow 是一個不斷發展的工具包，因其高計算能力和卓越的性能而廣受歡迎。 它不僅可以在 CPU 和 GPU 上運行，還可以在 TPU 平台上運行（最近添加的）。 這就是讓 TensowFlow 成為 ML 應用程序的標準且全球公認的工具的原因。

包起來…

數據科學是一個複雜的領域，需要各種各樣的工具來處理、分析、清理和組織、整理、操縱和解釋數據。 工作並不止於此。 一旦數據被分析和解釋，數據科學專業人員還必須創建美學和交互式可視化，以便於理解項目中涉及的所有利益相關者。 此外，數據科學家必須使用 ML 算法開發強大的預測模型。 沒有這些數據科學工具的幫助，所有這些功能都無法完成。

因此，如果您希望在數據科學領域取得成功，您最好立即開始使用這些工具！