أفضل الأدوات لعلوم البيانات

يرتبط علم البيانات باستخراج ومعالجة ومعالجة وإنشاء تنبؤات من البيانات. من أجل أداء هذه المهام ، نحتاج إلى أدوات إحصائية ولغات برمجة مختلفة. في هذه المقالة ، سنشارك بعضًا من أدوات علوم البيانات المعروفة جيدًا التي يستخدمها علماء البيانات لتنفيذ عمليات البيانات الخاصة بهم. سنحاول فهم الميزات الرئيسية للأدوات والفوائد التي يمكن أن توفرها.

مقدمة موجزة لعلوم البيانات

برز علم البيانات كواحد من أكثر المجالات شعبية في عالم الكمبيوتر. تقوم الشركات بتوظيف علماء البيانات لمساعدتهم على اكتساب رؤى حول السوق وتحسين منتجاتهم. يعمل علماء البيانات كصناع قرار وهم مسؤولون إلى حد كبير عن تحليل ومعالجة كمية كبيرة من البيانات غير المنظمة والمنظمة. من أجل القيام بذلك ، فهو يحتاج إلى العديد من الأدوات المصممة خصيصًا و   لغات البرمجة لعلوم البيانات لأداء المهمة بالطريقة التي يريدها. يستخدم علماء البيانات أدوات علوم البيانات هذه لتحليل وإنشاء التنبؤات.

أهم أدوات علوم البيانات

فيما يلي قائمة بأفضل أدوات علوم البيانات التي استخدمها معظم علماء البيانات.

1. SAS

SAS هي إحدى أدوات علوم البيانات المصممة خصيصًا للعمليات الإحصائية الثقيلة. إنه برنامج خاص مغلق المصدر تستخدمه المؤسسات الكبيرة لتحليل البيانات هذه الأيام. تستخدم SAS لغة برمجة SAS أساسية لأداء النمذجة الإحصائية. يتم استخدامه على نطاق واسع من قبل المتخصصين في علوم البيانات والشركات التي تعمل على برامج تجارية موثوقة. تقدم SAS العديد من المكتبات والأدوات الإحصائية التي يمكن لعالم البيانات استخدامها لنمذجة وتنظيم بياناتهم الضخمة. إنها موثوقة للغاية وتحظى بدعم قوي من الشركة وهذا هو السبب في أنها باهظة الثمن ولا تستخدم إلا من قبل الصناعات الكبيرة. أيضا ، SAS يتضاءل بالمقارنة مع بعض الأدوات الحديثة مفتوحة المصدر. تحتوي SAS على العديد من المكتبات والحزم ولكن القبة غير متوفرة في الحزمة الأساسية ويمكن أن تتطلب ترقية باهظة الثمن.

2. اباتشي سبارك

تعد Apache Spark أو ببساطة Spark أداة قوية للغاية مع محرك تحليلات وهي واحدة من أكثر أدوات علوم البيانات استخدامًا في جميع أنحاء العالم. تم تصميم Spark خصيصًا للتعامل مع معالجة الدُفعات ومعالجة الدفق. يأتي مزودًا بالعديد من واجهات برمجة التطبيقات التي تسهل على علماء البيانات إجراء وصول متكرر إلى البيانات من أجل التعلم الآلي والتخزين في SQL وما إلى ذلك. إنه تحسين على Hadoop ويمكنه أداء 100 مرة أسرع من MapReduce. يحتوي Spark على العديد من واجهات برمجة تطبيقات التعلم الآلي التي يمكن أن تساعد علماء البيانات على إجراء تنبؤات قوية باستخدام البيانات المقدمة.

تعمل Spark بشكل أفضل من منصات البيانات الضخمة الأخرى في قدرتها على التعامل مع تدفق البيانات. هذا يعني أن Spark يمكنها معالجة البيانات في الوقت الفعلي مقارنة بالأدوات التحليلية الأخرى التي تعالج البيانات التاريخية فقط على دفعات. تقدم Spark العديد من واجهات برمجة التطبيقات القابلة للبرمجة في Python و Java و R. لكن أقوى اقتران لـ Spark هو مع لغة برمجة Scala التي تعتمد على Java Virtual Machine وهي متعددة المنصات بطبيعتها.

تتميز Spark بكفاءة عالية في إدارة المجموعة مما يجعلها أفضل بكثير من Hadoop حيث يتم استخدام هذا الأخير فقط للتخزين. إن نظام إدارة الكتلة هذا هو الذي يسمح لـ Spark بمعالجة التطبيق بسرعة عالية.

3. BigML

إنها أداة أخرى تستخدم على نطاق واسع من قبل المتخصصين في علوم البيانات. يوفر BigML بيئة واجهة مستخدم رسومية رائعة ومستعصية تمامًا وقائمة على السحابة يمكنك استخدامها لمعالجة خوارزميات التعلم الآلي. يوفر برنامجًا قياسيًا يستخدم الحوسبة السحابية لمتطلبات الصناعة. من خلاله ، يمكن للشركات استخدام خوارزميات التعلم الآلي عبر أجزاء مختلفة من شركتهم. على سبيل المثال ، يمكنه استخدام هذا البرنامج الواحد للتنبؤ بالمبيعات وتحليلات المخاطر وابتكار المنتجات. BigML متخصص في النمذجة التنبؤية. يستخدم مجموعة متنوعة من خوارزميات التعلم الآلي مثل التجميع والتصنيف والتنبؤ بالسلاسل الزمنية وما إلى ذلك.

يوفر BigML واجهة ويب سهلة الاستخدام باستخدام Rest APIs ويمكنك إنشاء حساب مجاني أو حساب مميز بناءً على احتياجاتك من البيانات. يسمح بالتصورات التفاعلية للبيانات ويوفر لك القدرة على تصدير المخططات المرئية على هاتفك المحمول أو أجهزة إنترنت الأشياء.

علاوة على ذلك ، يأتي BigML مع العديد من طرق التشغيل الآلي التي يمكن أن تساعدك على أتمتة ضبط نماذج المعلمات الفائقة وحتى أتمتة سير عمل البرامج النصية القابلة لإعادة الاستخدام.

4. D3.js

تُستخدم "Javascript" المعروفة بشكل أساسي كلغة برمجة نصية من جانب العميل. D3.js ، مكتبة Javascript تسمح لك بعمل تصورات تفاعلية ورائعة على متصفح الويب الخاص بك. باستخدام العديد من واجهات برمجة التطبيقات لـ D3.js ، يمكنك استخدام العديد من الوظائف لإنشاء تصور ديناميكي وتحليل البيانات في متصفحك. ميزة أخرى قوية في D3.js هي استخدام انتقالات متحركة. يجعل D3.js المستندات ديناميكية من خلال السماح بالتحديثات من جانب العميل والاستخدام النشط للتغيير في البيانات لعكس المرئيات على المتصفح.

يمكنك دمج هذا مع CSS لإنشاء تصورات رائعة وعابرة ستساعدك على تنفيذ الرسوم البيانية المخصصة على صفحات الويب. بشكل عام ، يمكن أن تكون أداة مفيدة جدًا لعلماء البيانات الذين يعملون على الأجهزة القائمة على إنترنت الأشياء التي تتطلب تفاعلًا من جانب العميل للتصور ومعالجة البيانات.

5. ماتلاب

MATLAB هي بيئة حوسبة رقمية متعددة النماذج لمعالجة المعلومات الرياضية. إنه برنامج مغلق المصدر يسهل وظائف المصفوفة وتنفيذ الخوارزميات والنمذجة الإحصائية للبيانات. يستخدم MATLAB على نطاق واسع في العديد من التخصصات العلمية.

في علم البيانات ، يتم استخدام MATLAB لمحاكاة الشبكات العصبية والمنطق الضبابي. باستخدام مكتبة رسومات MATLAB ، يمكنك إنشاء تصورات قوية. يستخدم MATLAB أيضًا في معالجة الصور والإشارات. هذا يجعلها أداة متعددة الاستخدامات لعلماء البيانات حيث يمكنهم معالجة جميع المشكلات ، من تنظيف البيانات وتحليلها إلى خوارزميات التعلم العميق الأكثر تقدمًا.

علاوة على ذلك ، فإن تكامل MATLAB السهل لتطبيقات المؤسسات والأنظمة المدمجة يجعلها أداة مثالية لعلوم البيانات. كما أنه يساعد في أتمتة المهام المختلفة التي تتراوح من استخراج البيانات إلى إعادة استخدام البرامج النصية لاتخاذ القرار. ومع ذلك ، فهو يعاني من محدودية كونه برنامجًا مملوكًا مغلق المصدر.

6. إكسل

من المحتمل أن يكون Excel هو الأداة الأكثر استخدامًا لتحليل البيانات. طورت Microsoft Excel خصيصًا لعمليات حساب جداول البيانات ، ولكنها تستخدم اليوم أيضًا لمعالجة البيانات ، والتصور ، والحسابات المعقدة. يعد Excel أداة تحليلية قوية لعلوم البيانات .

يأتي Excel مع العديد من الصيغ والجداول والمرشحات المحددة مسبقًا وما إلى ذلك. يمكنك أيضًا إنشاء وظائف وصيغ مخصصة باستخدام Excel. لا يُعد Excel مخصصًا لحساب الكمية الهائلة من البيانات مثل الأدوات الأخرى ، ولكنه لا يزال خيارًا مثاليًا لإنشاء تصورات بيانات قوية وجداول بيانات. يمكنك أيضًا ربط SQL بـ Excel واستخدامه لمعالجة بياناتك وتحليلها. يستخدم العديد من علماء البيانات برنامج Excel لمعالجة البيانات لأنه يوفر بيئة واجهة مستخدم رسومية سهلة وعسيرة لمعالجة المعلومات مسبقًا بسهولة.

جداول بيانات Google : ورقة Google هي مثال آخر على أداة تحليل البيانات الرائعة. يكاد يكون مثل MS تتفوق. إنه مفيد جدًا للاستخدام اليومي. الميزة الرئيسية لهذه الأداة هي أنها تعتمد على السحابة ، ومجانية ، وتعمل عبر الأجهزة وهناك أيضًا بعض الوظائف الإضافية لها. على سبيل المثال ، تم إنشاء أداة تعقب الإجازات المجانية هذه بواسطة جداول بيانات Google. يمكنك التحقق من ملفك عبر الإنترنت ويمكنك التعديل من أي مكان تريد والذي لا يمكن إجراؤه عن طريق Excel بدون محرك أقراص مشترك.

7. ggplot2

ggplot2 هو برنامج متقدم لتصور البيانات للغة البرمجة R. أنشأ المطورون هذه الأداة لاستبدال حزمة الرسومات الأصلية للغة R. يستخدم أوامر قوية لإنشاء تصورات رائعة رائعة. إنها المكتبة المستخدمة على نطاق واسع والتي يستخدمها علماء البيانات لإنشاء تصورات جذابة من البيانات التي تم تحليلها.
Ggplot2 هو جزء من tidyverse ، حزمة في R مصممة لعلوم البيانات. إحدى الطرق التي يكون فيها ggplot2 أفضل بكثير من بقية تصورات البيانات هي الجماليات. باستخدام ggplot2 ، يمكن لعلماء البيانات إنشاء تصورات مخصصة من أجل المشاركة في سرد ​​القصص المحسّن. باستخدام ggplot2 ، يمكنك إضافة تعليق توضيحي لبياناتك في تصورات وإضافة تسميات نصية إلى نقاط البيانات وتعزيز استعصاء الرسوم البيانية الخاصة بك. يمكنك أيضًا إنشاء أنماط مختلفة من الخرائط مثل choropleths و cartograms و hexbins وما إلى ذلك. إنها أداة علوم البيانات الأكثر استخدامًا.

8. تابلوه

Tableau هو برنامج لتصور البيانات مليء بالرسومات القوية لعمل تصورات تفاعلية وجذابة. يركز على احتياجات الصناعات العاملة في مجال ذكاء الأعمال. أهم جانب في Tableau هو قدرته على التفاعل مع قواعد البيانات ، وجداول البيانات ، ومكعبات OLAP (المعالجة التحليلية عبر الإنترنت) ، وما إلى ذلك إلى جانب هذه الميزات ، يمتلك Tableau القدرة على تصور البيانات الجغرافية ورسم خطوط الطول وخطوط العرض في الخرائط.

إلى جانب إنشاء تصورات ، يمكنك أيضًا استخدام أداة التحليلات لتحليل البيانات. يأتي Tableau مع مجتمع نشط ويمكنك مشاركة نتائجك على النظام الأساسي عبر الإنترنت مع مستخدمين آخرين. في حين أن Tableau هو برنامج مؤسسي ، فإنه يأتي مع إصدار مجاني يسمى Tableau Public.

9. كوكب المشتري

Project Jupyter هو أداة مفتوحة المصدر تعتمد على IPython لمساعدة المطورين في صنع برامج مفتوحة المصدر وتجربة الحوسبة التفاعلية. تدعم Jupyter لغات متعددة مثل Julia و Python و R. إنها واحدة من أفضل أدوات تطبيق الويب المستخدمة لكتابة التعليمات البرمجية الحية والتصورات والعروض التقديمية. Jupyter هي أداة شائعة على نطاق واسع تم تصميمها لتلبية متطلبات علوم البيانات.

إنها بيئة قابلة للتفاعل يمكن من خلالها لعلماء البيانات أداء جميع مسؤولياتهم. إنها أيضًا أداة قوية لسرد القصص حيث توجد ميزات عرض مختلفة فيها. باستخدام Jupyter Notebooks ، يمكن للمرء إجراء تنظيف البيانات والحساب الإحصائي والتصور وإنشاء نماذج تعلم الآلة التنبؤية. إنه مفتوح المصدر بنسبة 100٪ وبالتالي فهو مجاني. هناك بيئة Jupyter عبر الإنترنت تسمى Collaboratory تعمل على السحابة وتخزن البيانات في Google Drive.

10. Matplotlib

Matplotlib هي مكتبة للتخطيط والتصور تم تطويرها من أجل Python. إنه الاختيار الأكثر شيوعًا لعلماء البيانات لإنشاء الرسوم البيانية بالبيانات التي تم تحليلها. يتم استخدامه بشكل أساسي لرسم الرسوم البيانية المعقدة باستخدام أسطر بسيطة من التعليمات البرمجية. باستخدام هذا ، يمكن للمرء إنشاء مخططات شريطية ورسوم بيانية ومخططات مبعثرة وما إلى ذلك. يحتوي Matplotlib على العديد من الوحدات الأساسية. واحدة من أكثر الوحدات استخدامًا هي pyplot. يقدم MATLAB مثل الواجهة. Pyplot هو أيضًا بديل مفتوح المصدر لوحدات MATLAB الرسومية.

Matplotlib هي الأداة المفضلة لتصورات البيانات ويستخدمها علماء البيانات على الأدوات المعاصرة الأخرى. في الواقع ، استخدمت ناسا Matplotlib لتوضيح تصورات البيانات أثناء هبوط مركبة Phoenix الفضائية. إنها أيضًا أداة مثالية للمبتدئين في تعلم تصور البيانات باستخدام Python.

11. سولارويندز لوجلي

SolarWinds Loggly عبارة عن تجميع سجلات قائم على السحابة لإدارة جميع سجلاتك عبر لوحة تحكم ويب واحدة بسهولة. بمساعدة هذه الأداة ، يمكنك تسجيل المزيد دون إضاعة الوقت والموارد.

يمكنك الحصول على أحجام بيانات أعلى ومعدلات استبقاء بتكلفة إجمالية أفضل للملكية باستخدام هذه الأداة. إدارة Loggly بسيطة ولا تتطلب تكوينًا معقدًا. كما أنه يدعم السجلات من مجموعة من المصادر بما في ذلك Lucene و MongoDB و AWS Scripts و Fluentd و Hadoop والمزيد.

ملخص

يتطلب علم البيانات مجموعة متنوعة من الأدوات. أدوات علم البيانات مخصصة لتحليل البيانات وإنشاء تصورات جذابة وجمالية وتفاعلية وإنشاء نماذج تنبؤية قوية باستخدام خوارزميات التعلم الآلي. توفر معظم أدوات علوم البيانات المذكورة أعلاه عمليات معقدة لعلوم البيانات في مكان واحد. هذا يسهل على المستخدم أو عالم البيانات تنفيذ وظائف علم البيانات دون الحاجة إلى كتابة التعليمات البرمجية الخاصة بهم من البداية.