Les meilleurs outils pour la science des données

La science des données est liée à l'extraction, la manipulation, le traitement et la génération de prédictions à partir de données. Afin d'effectuer ces tâches, nous avons besoin de divers outils statistiques et langages de programmation. Dans cet article, nous allons partager certains des outils de science des données bien connus utilisés par les scientifiques des données pour mener à bien leurs opérations sur les données. Nous essaierons de comprendre les principales fonctionnalités des outils, les avantages qu'ils peuvent apporter.

Brève introduction à la science des données

La science des données est devenue l'un des domaines les plus populaires du monde informatique. Les entreprises embauchent des Data Scientists pour les aider à mieux comprendre le marché et à améliorer leurs produits. Les Data Scientists travaillent en tant que décideurs et sont en grande partie responsables de l'analyse et du traitement d'une grande quantité de données non structurées et structurées. Pour ce faire, il a besoin de divers outils spécialement conçus et   langages de programmation pour Data Science pour effectuer la tâche comme il le souhaite. Les scientifiques des données utilisent ces outils de science des données pour analyser et générer des prédictions.

Principaux outils de science des données

Voici la liste des meilleurs outils de data science utilisés par la plupart des data scientists.

1.SAS

SAS fait partie de ces outils de science des données spécialement conçus pour les opérations statistiques lourdes. Il s'agit d'un logiciel propriétaire à source fermée qui est utilisé par les grandes organisations pour analyser les données de nos jours. SAS utilise le langage de programmation SAS de base qui permet d'effectuer une modélisation statistique. Il est largement utilisé par les professionnels de la science des données et les entreprises travaillant sur des logiciels commerciaux fiables. SAS propose de nombreuses bibliothèques et outils statistiques qu'un Data Scientist peut utiliser pour modéliser et organiser ses énormes données. Il est très fiable et bénéficie d'un solide soutien de la part de l'entreprise, c'est pourquoi il est très coûteux et n'est utilisé que par les grandes industries. De plus, SAS fait pâle figure par rapport à certains outils open source modernes. SAS propose plusieurs bibliothèques et packages, mais le dôme n'est pas disponible dans le pack de base et peut nécessiter une mise à niveau coûteuse.

2. Apache Étincelle

Apache Spark ou simplement Spark est un outil tout-puissant avec un moteur d'analyse et c'est l'un des outils de science des données les plus utilisés dans le monde. Spark est spécialement conçu pour gérer le traitement par lots et le traitement par flux. Il est livré avec de nombreuses API qui permettent aux Data Scientists d'accéder de manière répétée aux données pour l'apprentissage automatique, le stockage en SQL, etc. Il s'agit d'une amélioration par rapport à Hadoop et peut fonctionner 100 fois plus rapidement que MapReduce. Spark possède de nombreuses API d'apprentissage automatique qui peuvent aider les scientifiques des données à faire des prédictions puissantes avec les données fournies.

Spark fait mieux que les autres plates-formes Big Data dans sa capacité à gérer les données en continu. Cela signifie que Spark peut traiter des données en temps réel par rapport à d'autres outils d'analyse qui ne traitent que des données historiques par lots. Spark propose diverses API programmables en Python, Java et R. Mais la conjonction la plus puissante de Spark est avec le langage de programmation Scala qui est basé sur Java Virtual Machine et est de nature multiplateforme.

Spark est très efficace dans la gestion des clusters, ce qui le rend bien meilleur que Hadoop car ce dernier n'est utilisé que pour le stockage. C'est ce système de gestion de cluster qui permet à Spark de traiter les applications à grande vitesse.

3. BigML

C'est un autre outil largement utilisé par les professionnels de la science des données. BigML fournit un excellent environnement d'interface graphique basé sur le cloud, totalement insoluble, que vous pouvez utiliser pour traiter les algorithmes d'apprentissage automatique. Il fournit un logiciel standardisé utilisant le cloud computing pour les besoins de l'industrie. Grâce à lui, les entreprises peuvent utiliser des algorithmes d'apprentissage automatique dans différentes parties de leur entreprise. Par exemple, il peut utiliser ce logiciel unique pour la prévision des ventes, l'analyse des risques et l'innovation des produits. BigML est spécialisé dans la modélisation prédictive. Il utilise une grande variété d'algorithmes d'apprentissage automatique tels que le clustering, la classification, la prévision de séries chronologiques, etc.

BigML fournit une interface Web facile à utiliser à l'aide des API Rest et vous pouvez créer un compte gratuit ou un compte premium en fonction de vos besoins en données. Il permet des visualisations interactives des données et vous offre la possibilité d'exporter des graphiques visuels sur vos appareils mobiles ou IOT.

De plus, BigML est livré avec diverses méthodes d'automatisation qui peuvent vous aider à automatiser le réglage des modèles d'hyperparamètres et même à automatiser le flux de travail des scripts réutilisables.

4. D3.js

«Javascript» bien connu est principalement utilisé comme langage de script côté client. D3.js , une bibliothèque Javascript vous permet de créer des visualisations interactives et superbes sur votre navigateur Web. Avec plusieurs API de D3.js, vous pouvez utiliser plusieurs fonctions pour créer une visualisation et une analyse dynamiques des données dans votre navigateur. Une autre fonctionnalité puissante de D3.js est l'utilisation de transitions animées. D3.js rend les documents dynamiques en autorisant les mises à jour côté client et en utilisant activement la modification des données pour refléter les visualisations sur le navigateur.

Vous pouvez combiner cela avec CSS pour créer des visualisations illustres et transitoires qui vous aideront à implémenter des graphiques personnalisés sur des pages Web. Dans l'ensemble, cela peut être un outil très utile pour les scientifiques des données qui travaillent sur des appareils basés sur l'IOT qui nécessitent une interaction côté client pour la visualisation et le traitement des données.

5. MATLAB

MATLAB est un environnement de calcul numérique multi-paradigmes pour le traitement d'informations mathématiques. Il s'agit d'un logiciel à source fermée qui facilite les fonctions matricielles, la mise en œuvre algorithmique et la modélisation statistique des données. MATLAB est le plus largement utilisé dans plusieurs disciplines scientifiques.

En Data Science, MATLAB est utilisé pour simuler les réseaux de neurones et la logique floue. À l'aide de la bibliothèque graphique MATLAB, vous pouvez créer des visualisations puissantes. MATLAB est également utilisé dans le traitement des images et du signal. Cela en fait un outil très polyvalent pour les Data Scientists car ils peuvent résoudre tous les problèmes, du nettoyage et de l'analyse des données aux algorithmes d'apprentissage en profondeur plus avancés.

De plus, l'intégration facile de MATLAB pour les applications d'entreprise et les systèmes embarqués en fait un outil idéal pour la science des données. Il aide également à automatiser diverses tâches allant de l'extraction de données à la réutilisation de scripts pour la prise de décision. Cependant, il souffre de la limitation d'être un logiciel propriétaire à source fermée.

6. Excel

Excel est probablement l'outil le plus utilisé pour l'analyse de données. Microsoft a développé Excel spécialement pour les calculs de feuilles de calcul, mais aujourd'hui, il est également utilisé pour le traitement de données, la visualisation et les calculs complexes. Excel est un outil analytique robuste pour la science des données .

Excel est livré avec diverses formules prédéfinies, tableaux, filtres, etc. Vous pouvez également créer vos propres fonctions et formules personnalisées à l'aide d'Excel. Excel n'est pas destiné à calculer l'énorme quantité de données comme d'autres outils, mais reste un choix idéal pour créer des visualisations de données et des feuilles de calcul puissantes. Vous pouvez également connecter SQL à Excel et l'utiliser pour manipuler et analyser vos données. De nombreux scientifiques des données utilisent Excel pour la manipulation des données, car il fournit un environnement graphique simple et insoluble pour prétraiter facilement les informations.

Google Sheets : Google Sheet est un autre exemple d'excellent outil d'analyse de données. C'est presque comme MS Excel. Il est très utile pour une utilisation quotidienne. Le principal avantage de cet outil est qu'il est basé sur le cloud, gratuit, qu'il fonctionne sur tous les appareils et qu'il existe également des modules complémentaires. Par exemple, ce suivi gratuit des congés a été créé par Google Sheets. Vous pouvez vérifier votre fichier en ligne et le modifier de n'importe où, ce qui ne peut pas être fait par Excel sans lecteur partagé.

7. ggplot2

ggplot2 est un logiciel avancé de visualisation de données pour le langage de programmation R. Les développeurs ont créé cet outil pour remplacer le package graphique natif du langage R. Il utilise des commandes puissantes pour créer de superbes visualisations illustres. C'est la bibliothèque largement utilisée que les Data Scientists utilisent pour créer des visualisations attrayantes à partir de données analysées.
Ggplot2 fait partie de tidyverse, un package en R conçu pour la science des données. L'esthétique est l'une des façons dont ggplot2 est bien meilleur que le reste des visualisations de données. Avec ggplot2, les Data Scientists peuvent créer des visualisations personnalisées afin de s'engager dans une narration améliorée. À l'aide de ggplot2, vous pouvez annoter vos données dans les visualisations, ajouter des étiquettes de texte aux points de données et renforcer l'intractabilité de vos graphiques. Vous pouvez également créer différents styles de cartes tels que des choroplèthes, des cartogrammes, des hexbins, etc. C'est l'outil de science des données le plus utilisé.

8. Tableau

Tableau est un logiciel de visualisation de données doté de graphiques puissants pour créer des visualisations interactives et attrayantes. Il est axé sur les besoins des industries travaillant dans le domaine de l'intelligence d'affaires. L'aspect le plus important de Tableau est sa capacité à s'interfacer avec des bases de données, des feuilles de calcul, des cubes OLAP (traitement analytique en ligne), etc. Parallèlement à ces fonctionnalités, Tableau a la capacité de visualiser des données géographiques et de tracer des longitudes et des latitudes sur des cartes.

En plus de créer des visualisations, vous pouvez également utiliser son outil d'analyse pour analyser les données. Tableau est livré avec une communauté active et vous pouvez partager vos découvertes sur la plate-forme en ligne avec d'autres utilisateurs. Bien que Tableau soit un logiciel d'entreprise, il est fourni avec une version gratuite appelée Tableau Public.

9. Jupyter

Project Jupyter est un outil open source basé sur IPython pour aider les développeurs à créer des logiciels open source et à expérimenter l'informatique interactive. Jupyter prend en charge plusieurs langages tels que Julia, Python et R. C'est l'un des meilleurs outils d'application Web utilisé pour écrire du code en direct, des visualisations et des présentations. Jupyter est un outil très populaire conçu pour répondre aux exigences de la science des données.

Il s'agit d'un environnement interactif dans lequel les Data Scientists peuvent s'acquitter de toutes leurs responsabilités. C'est également un outil puissant pour la narration car diverses fonctionnalités de présentation y sont présentes. À l'aide de Jupyter Notebooks, on peut effectuer le nettoyage des données, le calcul statistique, la visualisation et créer des modèles d'apprentissage automatique prédictifs. Il est 100% open-source et donc gratuit. Il existe un environnement Jupyter en ligne appelé Collaboratory qui s'exécute sur le cloud et stocke les données dans Google Drive.

10. Matplotlib

Matplotlib est une bibliothèque de traçage et de visualisation développée pour Python. C'est le choix le plus populaire des data scientists pour générer des graphiques avec les données analysées. Il est principalement utilisé pour tracer des graphiques complexes à l'aide de simples lignes de code. En utilisant cela, on peut générer des diagrammes à barres, des histogrammes, des diagrammes de dispersion, etc. Matplotlib a plusieurs modules essentiels. L'un des modules les plus utilisés est pyplot. Il propose un MATLAB comme une interface. Pyplot est également une alternative open source aux modules graphiques de MATLAB.

Matplotlib est un outil préféré pour les visualisations de données et est utilisé par les Data Scientists par rapport à d'autres outils contemporains. En fait, la NASA a utilisé Matplotlib pour illustrer les visualisations de données lors de l'atterrissage du vaisseau spatial Phoenix. C'est également un outil idéal pour les débutants dans l'apprentissage de la visualisation de données avec Python.

11. Loggly de SolarWinds

SolarWinds Loggly est une agrégation de journaux basée sur le cloud pour gérer facilement tous vos journaux sur un seul tableau de bord Web. Avec l'aide de cet outil, vous pouvez vous connecter davantage sans perdre votre temps et vos ressources.

Vous pouvez obtenir des volumes de données et des taux de rétention plus élevés à un meilleur TCO avec cet outil. La gestion de Loggly est simple et ne nécessite pas de configuration complexe. Il prend également en charge les journaux provenant de diverses sources, notamment Lucene, MongoDB, AWS Scripts, Fluentd, Hadoop, etc.

Résumé

La science des données nécessite une grande variété d'outils. Les outils de la science des données permettent d'analyser les données, de créer des visualisations esthétiques et interactives attrayantes et de créer des modèles prédictifs robustes à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique. La plupart des outils de science des données mentionnés ci-dessus fournissent des opérations complexes de science des données en un seul endroit. Cela permet à l'utilisateur ou au scientifique des données d'implémenter plus facilement les fonctionnalités de la science des données sans avoir à écrire son code à partir de zéro.