Top-Tools für Data Science

Data Science bezieht sich auf das Extrahieren, Manipulieren, Verarbeiten und Generieren von Vorhersagen aus Daten. Um diese Aufgaben zu erfüllen, benötigen wir verschiedene Statistiktools und Programmiersprachen. In diesem Artikel werden wir einige der bekannten Data Science-Tools vorstellen, die von Data Scientists zur Durchführung ihrer Datenoperationen verwendet werden. Wir werden versuchen, die Hauptmerkmale der Tools und die Vorteile, die sie bieten können, zu verstehen.

Kurze Einführung in die Datenwissenschaft

Data Science hat sich zu einem der beliebtesten Bereiche der Computerwelt entwickelt. Unternehmen stellen Data Scientists ein, um ihnen dabei zu helfen, Einblicke in den Markt zu gewinnen und ihre Produkte zu verbessern. Data Scientists arbeiten als Entscheidungsträger und sind maßgeblich für die Analyse und Verarbeitung einer großen Menge unstrukturierter und strukturierter Daten verantwortlich. Dazu benötigt er verschiedene speziell konstruierte Werkzeuge und   Programmiersprachen für Data Science, um die Aufgabe so auszuführen, wie er es möchte. Data Scientists verwenden diese Data-Science-Tools, um Vorhersagen zu analysieren und zu generieren.

Die besten Data-Science-Tools

Hier ist die Liste der besten Data-Science-Tools, die die meisten Data Scientists verwendet haben.

1. SAS

SAS ist eines dieser Data-Science-Tools, die speziell für umfangreiche statistische Operationen entwickelt wurden. Es ist eine proprietäre Closed-Source-Software, die heutzutage von großen Organisationen zur Analyse von Daten verwendet wird. SAS verwendet die Basis-SAS-Programmiersprache, die zur Durchführung statistischer Modellierung dient. Es wird häufig von Data-Science-Experten und Unternehmen verwendet, die an zuverlässiger kommerzieller Software arbeiten. SAS bietet zahlreiche statistische Bibliotheken und Tools, die ein Datenwissenschaftler zum Modellieren und Organisieren seiner riesigen Datenmengen verwenden kann. Es ist sehr zuverlässig und wird vom Unternehmen stark unterstützt, weshalb es sehr teuer ist und nur von größeren Industrien verwendet wird. Außerdem verblasst SAS im Vergleich zu einigen modernen Open-Source-Tools. SAS verfügt über mehrere Bibliotheken und Pakete, aber Dome ist nicht im Basispaket verfügbar und kann ein teures Upgrade erfordern.

2. Apache-Spark

Apache Spark oder einfach Spark ist ein allmächtiges Tool mit Analyse-Engine und eines der am häufigsten verwendeten Data-Science-Tools weltweit. Spark wurde speziell für die Stapelverarbeitung und Stream-Verarbeitung entwickelt. Es enthält viele APIs, die Data Scientists den wiederholten Zugriff auf Daten für maschinelles Lernen, Speicherung in SQL usw. erleichtern. Es ist eine Verbesserung gegenüber Hadoop und kann 100-mal schneller arbeiten als MapReduce. Spark verfügt über viele APIs für maschinelles Lernen, die Data Scientists helfen können, aussagekräftige Vorhersagen mit den gegebenen Daten zu treffen.

Spark ist besser als andere Big-Data-Plattformen in der Lage, Streaming-Daten zu verarbeiten. Dies bedeutet, dass Spark im Gegensatz zu anderen Analysetools, die nur historische Daten in Stapeln verarbeiten, Echtzeitdaten verarbeiten kann . Spark bietet verschiedene APIs, die in Python, Java und R programmierbar sind. Die leistungsfähigste Verbindung von Spark ist jedoch die Programmiersprache Scala, die auf Java Virtual Machine basiert und plattformübergreifend ist.

Spark ist beim Cluster-Management hocheffizient, was es viel besser macht als Hadoop, da letzteres nur für die Speicherung verwendet wird. Es ist dieses Cluster-Verwaltungssystem, das es Spark ermöglicht, Anwendungen mit hoher Geschwindigkeit zu verarbeiten.

3. BigML

Es ist ein weiteres Tool, das von Data Science-Experten häufig verwendet wird. BigML bietet eine großartige und vollständig widerspenstige, Cloud-basierte GUI-Umgebung, die Sie für die Verarbeitung von Algorithmen für maschinelles Lernen verwenden können. Es bietet eine standardisierte Software mit Cloud Computing für die Anforderungen der Industrie. Dadurch können Unternehmen Algorithmen des maschinellen Lernens in verschiedenen Bereichen ihres Unternehmens verwenden. Beispielsweise kann es diese eine Software übergreifend für Verkaufsprognosen, Risikoanalysen und Produktinnovationen verwenden. BigML ist auf Vorhersagemodellierung spezialisiert. Es verwendet eine Vielzahl von Algorithmen für maschinelles Lernen wie Clustering, Klassifizierung, Zeitreihenprognose usw.

BigML bietet eine einfach zu bedienende Webschnittstelle mit Rest-APIs und Sie können basierend auf Ihren Datenanforderungen ein kostenloses Konto oder ein Premium-Konto erstellen. Es ermöglicht interaktive Visualisierungen von Daten und bietet Ihnen die Möglichkeit, visuelle Diagramme auf Ihre mobilen oder IoT-Geräte zu exportieren.

Darüber hinaus verfügt BigML über verschiedene Automatisierungsmethoden, mit denen Sie die Optimierung von Hyperparametermodellen und sogar den Workflow wiederverwendbarer Skripts automatisieren können.

4. D3.js

Das bekannte „Javascript“ wird hauptsächlich als clientseitige Skriptsprache verwendet. D3.js , eine Javascript-Bibliothek, ermöglicht es Ihnen, interaktive und großartige Visualisierungen in Ihrem Webbrowser zu erstellen. Mit mehreren APIs von D3.js können Sie mehrere Funktionen verwenden, um eine dynamische Visualisierung und Analyse von Daten in Ihrem Browser zu erstellen. Ein weiteres leistungsstarkes Feature von D3.js ist die Verwendung von animierten Übergängen. D3.js macht Dokumente dynamisch, indem es Aktualisierungen auf der Client-Seite zulässt und die Datenänderung aktiv nutzt, um Visualisierungen im Browser widerzuspiegeln.

Sie können dies mit CSS kombinieren, um anschauliche und vergängliche Visualisierungen zu erstellen, die Ihnen helfen, benutzerdefinierte Grafiken auf Webseiten zu implementieren. Insgesamt kann es ein sehr nützliches Werkzeug für Data Scientists sein, die an IOT-basierten Geräten arbeiten , die eine clientseitige Interaktion zur Visualisierung und Datenverarbeitung erfordern.

5. MATLAB

MATLAB ist eine Multi-Paradigma-Umgebung für numerische Berechnungen zur Verarbeitung mathematischer Informationen. Es ist eine Closed-Source-Software, die Matrixfunktionen, algorithmische Implementierung und statistische Modellierung von Daten erleichtert. MATLAB wird am häufigsten in mehreren wissenschaftlichen Disziplinen verwendet.

In Data Science wird MATLAB zur Simulation neuronaler Netze und Fuzzy-Logik verwendet. Mit der MATLAB-Grafikbibliothek können Sie leistungsstarke Visualisierungen erstellen. MATLAB wird auch in der Bild- und Signalverarbeitung eingesetzt. Dies macht es zu einem sehr vielseitigen Werkzeug für Data Scientists, da sie alle Probleme angehen können, von der Datenbereinigung und -analyse bis hin zu fortschrittlicheren Deep-Learning-Algorithmen.

Darüber hinaus macht die einfache Integration von MATLAB für Unternehmensanwendungen und eingebettete Systeme es zu einem idealen Data-Science-Tool. Es hilft auch bei der Automatisierung verschiedener Aufgaben, die von der Extraktion von Daten bis zur Wiederverwendung von Skripten für die Entscheidungsfindung reichen. Es leidet jedoch unter der Einschränkung, dass es sich um eine proprietäre Closed-Source-Software handelt.

6. Excel

Wahrscheinlich ist Excel das am weitesten verbreitete Tool zur Datenanalyse. Microsoft hat Excel speziell für Tabellenkalkulationen entwickelt, wird aber heute auch für die Datenverarbeitung, Visualisierung und komplexe Berechnungen verwendet. Excel ist ein robustes Analysetool für Data Science .

Excel enthält verschiedene vordefinierte Formeln, Tabellen, Filter usw. Sie können mit Excel auch Ihre eigenen benutzerdefinierten Funktionen und Formeln erstellen. Excel ist nicht wie andere Tools zum Berechnen der riesigen Datenmenge geeignet, aber dennoch eine ideale Wahl zum Erstellen leistungsstarker Datenvisualisierungen und Tabellenkalkulationen. Sie können SQL auch mit Excel verbinden und damit Ihre Daten bearbeiten und analysieren. So viele Data Scientists verwenden Excel zur Datenmanipulation, da es eine einfache und widerspenstige GUI-Umgebung zur einfachen Vorverarbeitung von Informationen bietet.

Google Sheets : Google Sheet ist ein weiteres Beispiel für ein großartiges Datenanalysetool. Es ist fast wie MS Excel. Es ist sehr nützlich für den täglichen Gebrauch. Der Hauptvorteil dieses Tools ist, dass es Cloud-basiert und kostenlos ist, dass es geräteübergreifend funktioniert und dass es auch einige Add-Ons dafür gibt. Dieser kostenlose Urlaubs-Tracker wurde beispielsweise von Google Sheets erstellt. Sie können Ihre Datei online überprüfen und von überall aus bearbeiten, was mit Excel ohne ein gemeinsames Laufwerk nicht möglich ist.

7. ggplot2

ggplot2 ist eine fortschrittliche Software zur Datenvisualisierung für die Programmiersprache R. Die Entwickler haben dieses Tool erstellt, um das native Grafikpaket der Sprache R zu ersetzen. Es verwendet leistungsstarke Befehle, um großartige illustrative Visualisierungen zu erstellen. Es ist die weit verbreitete Bibliothek, die Data Scientists verwenden, um ansprechende Visualisierungen aus analysierten Daten zu erstellen.
Ggplot2 ist Teil von Tidyverse, einem Paket in R, das für Data Science entwickelt wurde. Eine Art, in der ggplot2 viel besser ist als der Rest der Datenvisualisierungen, ist die Ästhetik. Mit ggplot2 können Data Scientists benutzerdefinierte Visualisierungen erstellen, um sich auf verbessertes Storytelling einzulassen. Mit ggplot2 können Sie Ihre Daten in Visualisierungen kommentieren, Textbeschriftungen zu Datenpunkten hinzufügen und die Widerspenstigkeit Ihrer Diagramme erhöhen. Sie können auch verschiedene Kartenstile wie Choroplethen, Kartogramme, Hexbins usw. erstellen. Es ist das am häufigsten verwendete Data-Science-Tool.

8. Tafel

Tableau ist eine Datenvisualisierungssoftware , die vollgepackt ist mit leistungsstarken Grafiken, um interaktive und ansprechende Visualisierungen zu erstellen. Es konzentriert sich auf die Bedürfnisse von Branchen, die im Bereich Business Intelligence tätig sind. Der wichtigste Aspekt von Tableau ist seine Fähigkeit, mit Datenbanken, Tabellenkalkulationen, OLAP-Cubes (Online Analytical Processing) usw. zu interagieren. Neben diesen Funktionen kann Tableau geografische Daten visualisieren und Längen- und Breitengrade in Karten darstellen.

Neben der Erstellung von Visualisierungen können Sie auch das Analysetool zur Analyse von Daten verwenden. Tableau verfügt über eine aktive Community und Sie können Ihre Erkenntnisse auf der Online-Plattform mit anderen Benutzern teilen. Während Tableau eine Unternehmenssoftware ist, wird es mit einer kostenlosen Version namens Tableau Public geliefert.

9. Jupyter

Project Jupyter ist ein IPython-basiertes Open-Source-Tool, das Entwicklern hilft, Open-Source-Software zu erstellen und interaktives Computing zu erleben. Jupyter unterstützt mehrere Sprachen wie Julia, Python und R. Es ist eines der besten Webanwendungstools zum Schreiben von Live-Code, Visualisierungen und Präsentationen. Jupyter ist ein weit verbreitetes Tool, das auf die Anforderungen von Data Science zugeschnitten ist.

Es ist eine interaktive Umgebung, in der Data Scientists all ihre Aufgaben erfüllen können. Es ist auch ein leistungsstarkes Werkzeug zum Geschichtenerzählen, da verschiedene Präsentationsfunktionen darin vorhanden sind. Mit Jupyter Notebooks kann man Datenbereinigung, statistische Berechnungen und Visualisierungen durchführen und prädiktive Modelle für maschinelles Lernen erstellen. Es ist zu 100 % Open Source und daher kostenlos. Es gibt eine Online-Jupyter-Umgebung namens Collaboratory, die in der Cloud ausgeführt wird und die Daten in Google Drive speichert.

10. Matplotlib

Matplotlib ist eine für Python entwickelte Plot- und Visualisierungsbibliothek . Es ist die beliebteste Wahl von Datenwissenschaftlern, um Diagramme mit den analysierten Daten zu erstellen. Es wird hauptsächlich zum Zeichnen komplexer Diagramme mit einfachen Codezeilen verwendet. Damit kann man Balkendiagramme, Histogramme, Streudiagramme usw. erzeugen. Matplotlib hat mehrere wesentliche Module. Eines der am häufigsten verwendeten Module ist Pyplot. Es bietet eine MATLAB-ähnliche Schnittstelle. Pyplot ist auch eine Open-Source-Alternative zu den Grafikmodulen von MATLAB.

Matplotlib ist ein bevorzugtes Tool für Datenvisualisierungen und wird von Data Scientists gegenüber anderen modernen Tools verwendet. Tatsächlich verwendete die NASA Matplotlib zur Veranschaulichung von Datenvisualisierungen während der Landung des Raumfahrzeugs Phoenix. Es ist auch ein ideales Werkzeug für Anfänger beim Erlernen der Datenvisualisierung mit Python.

11. Loggly von SolarWinds

SolarWinds Loggly ist eine Cloud-basierte Protokollaggregation zur einfachen Verwaltung all Ihrer Protokolle über ein einziges Web-Dashboard. Mit Hilfe dieses Tools können Sie mehr protokollieren, ohne Ihre Zeit und Ressourcen zu verschwenden.

Mit diesem Tool können Sie höhere Datenvolumen und Aufbewahrungsraten bei geringeren Gesamtbetriebskosten erzielen. Die Verwaltung von Loggly ist einfach und erfordert keine komplexe Konfiguration. Es unterstützt auch Protokolle aus einer Reihe von Quellen, darunter Lucene, MongoDB, AWS Scripts, Fluentd, Hadoop und mehr.

Zusammenfassung

Data Science erfordert eine Vielzahl von Tools. Die Werkzeuge für die Datenwissenschaft dienen der Analyse von Daten, der Erstellung ästhetischer und interaktiver attraktiver Visualisierungen und der Erstellung robuster Vorhersagemodelle mithilfe von Algorithmen für maschinelles Lernen. Die meisten der oben genannten Data-Science-Tools liefern komplexe Data-Science-Operationen an einem Ort. Dies erleichtert es dem Benutzer oder Data Scientist, Funktionalitäten der Data Science zu implementieren, ohne seinen Code von Grund auf neu schreiben zu müssen.