I migliori strumenti per la scienza dei dati

La scienza dei dati è correlata all'estrazione, alla manipolazione, all'elaborazione e alla generazione di previsioni dai dati. Per svolgere questi compiti, abbiamo bisogno di vari strumenti statistici e linguaggi di programmazione. In questo articolo, condivideremo alcuni dei ben noti strumenti di data science utilizzati dai data scientist per eseguire le loro operazioni sui dati. Cercheremo di capire le caratteristiche principali degli strumenti, i vantaggi che possono fornire.

Breve introduzione alla scienza dei dati

La scienza dei dati è emersa come uno dei campi più popolari del mondo dei computer. Le aziende stanno assumendo Data Scientist per aiutarli a ottenere informazioni dettagliate sul mercato e per migliorare i loro prodotti. I data scientist lavorano come decisori e sono in gran parte responsabili dell'analisi e dell'elaborazione di una grande quantità di dati non strutturati e strutturati. Per fare ciò, ha bisogno di vari strumenti appositamente progettati e   linguaggi di programmazione per Data Science per eseguire l'attività nel modo desiderato. I data scientist utilizzano questi strumenti di data science per analizzare e generare previsioni.

I migliori strumenti per la scienza dei dati

Ecco l'elenco dei migliori strumenti di data science utilizzati dalla maggior parte dei data scientist.

1. SAS

SAS è uno di quegli strumenti di data science progettati specificamente per operazioni statistiche pesanti. È un software proprietario closed source che viene utilizzato dalle grandi organizzazioni per analizzare i dati in questi giorni. SAS utilizza il linguaggio di programmazione SAS di base per l'esecuzione di modelli statistici. È ampiamente utilizzato dai professionisti della scienza dei dati e dalle aziende che lavorano su software commerciali affidabili. SAS offre numerose librerie statistiche e strumenti che un Data Scientist può utilizzare per modellare e organizzare i propri enormi dati. È altamente affidabile e ha un forte supporto da parte dell'azienda, motivo per cui è molto costoso e viene utilizzato solo dalle industrie più grandi. Inoltre, SAS impallidisce rispetto ad alcuni moderni strumenti open source. SAS ha diverse librerie e pacchetti, ma le dome non sono disponibili nel pacchetto base e possono richiedere un costoso aggiornamento.

2. Apache Scintilla

Apache Spark o semplicemente Spark è uno strumento onnipotente con motore di analisi ed è uno degli strumenti di Data Science più utilizzati in tutto il mondo. Spark è specificamente progettato per gestire l'elaborazione batch e l'elaborazione in streaming. Viene fornito con molte API che facilitano ai data scientist l'accesso ripetuto ai dati per Machine Learning, Storage in SQL, ecc. È un miglioramento rispetto a Hadoop e può funzionare 100 volte più velocemente di MapReduce. Spark ha molte API di Machine Learning che possono aiutare i data scientist a fare previsioni potenti con i dati forniti.

Spark fa meglio di altre piattaforme Big Data nella sua capacità di gestire i dati in streaming. Ciò significa che Spark può elaborare dati in tempo reale rispetto ad altri strumenti analitici che elaborano solo dati storici in batch. Spark offre varie API programmabili in Python, Java e R. Ma la combinazione più potente di Spark è con il linguaggio di programmazione Scala che si basa su Java Virtual Machine ed è di natura multipiattaforma.

Spark è altamente efficiente nella gestione dei cluster, il che lo rende molto migliore di Hadoop poiché quest'ultimo viene utilizzato solo per l'archiviazione. È questo sistema di gestione del cluster che consente a Spark di elaborare l'applicazione ad alta velocità.

3. BigML

È un altro strumento ampiamente utilizzato dai professionisti della scienza dei dati. BigML fornisce un ambiente GUI basato su cloud eccezionale e completamente intrattabile che puoi utilizzare per l'elaborazione di algoritmi di Machine Learning. Fornisce un software standardizzato che utilizza il cloud computing per i requisiti del settore. Attraverso di essa, le aziende possono utilizzare algoritmi di Machine Learning in varie parti della loro azienda. Ad esempio, può utilizzare questo unico software per la previsione delle vendite, l'analisi del rischio e l'innovazione dei prodotti. BigML è specializzato nella modellazione predittiva. Utilizza un'ampia varietà di algoritmi di Machine Learning come clustering, classificazione, previsione di serie temporali, ecc.

BigML fornisce un'interfaccia web facile da usare utilizzando le API Rest e puoi creare un account gratuito o un account premium in base alle tue esigenze di dati. Consente visualizzazioni interattive dei dati e ti offre la possibilità di esportare grafici visivi sui tuoi dispositivi mobili o IOT.

Inoltre, BigML viene fornito con vari metodi di automazione che possono aiutarti ad automatizzare l'ottimizzazione dei modelli di iperparametri e persino automatizzare il flusso di lavoro degli script riutilizzabili.

4. D3.js

Il noto "Javascript" viene utilizzato principalmente come linguaggio di scripting lato client. D3.js , una libreria Javascript ti consente di creare visualizzazioni interattive e fantastiche sul tuo browser web. Con diverse API di D3.js, puoi utilizzare diverse funzioni per creare visualizzazioni e analisi dinamiche dei dati nel tuo browser. Un'altra potente caratteristica di D3.js è l'utilizzo di transizioni animate. D3.js rende i documenti dinamici consentendo aggiornamenti sul lato client e utilizzando attivamente la modifica dei dati per riflettere le visualizzazioni sul browser.

Puoi combinarlo con CSS per creare visualizzazioni illustri e transitorie che ti aiuteranno a implementare grafici personalizzati sulle pagine web. Nel complesso, può essere uno strumento molto utile per i data scientist che lavorano su dispositivi basati su IOT che richiedono l'interazione lato client per la visualizzazione e l'elaborazione dei dati.

5. MATLAB

MATLAB è un ambiente di calcolo numerico multiparadigma per l'elaborazione di informazioni matematiche. È un software closed-source che facilita le funzioni matriciali, l'implementazione algoritmica e la modellazione statistica dei dati. MATLAB è ampiamente utilizzato in diverse discipline scientifiche.

In Data Science, MATLAB viene utilizzato per simulare reti neurali e logica fuzzy. Utilizzando la libreria grafica MATLAB, puoi creare visualizzazioni potenti. MATLAB è utilizzato anche nell'elaborazione di immagini e segnali. Questo lo rende uno strumento molto versatile per i data scientist in quanto possono affrontare tutti i problemi, dalla pulizia e analisi dei dati agli algoritmi di Deep Learning più avanzati.

Inoltre, la facile integrazione di MATLAB per applicazioni aziendali e sistemi embedded lo rende uno strumento ideale per la scienza dei dati. Aiuta anche ad automatizzare varie attività che vanno dall'estrazione dei dati al riutilizzo degli script per il processo decisionale. Tuttavia, soffre della limitazione di essere un software proprietario closed-source.

6. Excel

Probabilmente Excel è lo strumento più utilizzato per l'analisi dei dati. Microsoft ha sviluppato Excel appositamente per i calcoli dei fogli di calcolo, ma oggi viene utilizzato anche per l'elaborazione dei dati, la visualizzazione e i calcoli complessi. Excel è un solido strumento analitico per Data Science .

Excel viene fornito con varie formule predefinite, tabelle, filtri ecc. Puoi anche creare le tue funzioni e formule personalizzate usando Excel. Excel non serve per calcolare l'enorme quantità di dati come altri strumenti, ma è comunque una scelta ideale per creare potenti visualizzazioni di dati e fogli di calcolo. Puoi anche connettere SQL con Excel e usarlo per manipolare e analizzare i tuoi dati. Molti data scientist utilizzano Excel per la manipolazione dei dati in quanto fornisce un ambiente GUI facile e intrattabile per pre-elaborare facilmente le informazioni.

Fogli Google : il foglio di Google è un altro esempio di ottimo strumento di analisi dei dati. È quasi come MS Excel. È molto utile per l'uso quotidiano. Il vantaggio principale di questo strumento è che è basato su cloud, gratuito, funziona su tutti i dispositivi e c'è anche qualche componente aggiuntivo per esso. Ad esempio, questo tracker di congedo gratuito è stato creato da Fogli Google. Puoi controllare il tuo file online e modificarlo da qualsiasi luogo desideri, cosa che non può essere eseguita da Excel senza un'unità condivisa.

7. ggplot2

ggplot2 è un software avanzato per la visualizzazione dei dati per il linguaggio di programmazione R. Gli sviluppatori hanno creato questo strumento per sostituire il pacchetto grafico nativo del linguaggio R. Utilizza potenti comandi per creare fantastiche visualizzazioni illustri. È la libreria ampiamente utilizzata che i data scientist utilizzano per creare visualizzazioni accattivanti dai dati analizzati.
Ggplot2 fa parte di tidyverse, un pacchetto in R progettato per Data Science. Un modo in cui ggplot2 è molto migliore del resto delle visualizzazioni dei dati è l'estetica. Con ggplot2, i data scientist possono creare visualizzazioni personalizzate per impegnarsi in uno storytelling avanzato. Utilizzando ggplot2, puoi annotare i tuoi dati nelle visualizzazioni, aggiungere etichette di testo ai punti dati e aumentare l'intrattabilità dei tuoi grafici. Puoi anche creare vari stili di mappe come coropleti, cartogrammi, hexbin, ecc. È lo strumento di scienza dei dati più utilizzato.

8. Tavolo

Tableau è un software di visualizzazione dei dati ricco di grafica potente per creare visualizzazioni interattive e accattivanti. Si concentra sulle esigenze delle industrie che lavorano nel campo della business intelligence. L'aspetto più importante di Tableau è la sua capacità di interfacciarsi con database, fogli di calcolo, cubi OLAP (Online Analytical Processing), ecc. Insieme a queste funzionalità, Tableau ha la capacità di visualizzare dati geografici e di tracciare longitudini e latitudini nelle mappe.

Oltre a creare visualizzazioni, puoi anche utilizzare il suo strumento di analisi per analizzare i dati. Tableau include una community attiva e puoi condividere i tuoi risultati sulla piattaforma online con altri utenti. Sebbene Tableau sia un software aziendale, viene fornito con una versione gratuita chiamata Tableau Public.

9. Giove

Project Jupyter è uno strumento open source basato su IPython per aiutare gli sviluppatori a creare software open source ed esperienze di elaborazione interattiva. Jupyter supporta più linguaggi come Julia, Python e R. È uno dei migliori strumenti di applicazioni Web utilizzati per scrivere codice live, visualizzazioni e presentazioni. Jupyter è uno strumento molto popolare progettato per soddisfare i requisiti della scienza dei dati.

È un ambiente interagibile attraverso il quale i data scientist possono svolgere tutte le loro responsabilità. È anche un potente strumento per la narrazione poiché in esso sono presenti varie funzionalità di presentazione. Utilizzando Jupyter Notebooks, è possibile eseguire la pulizia dei dati, il calcolo statistico, la visualizzazione e creare modelli di machine learning predittivi. È open-source al 100% ed è, quindi, gratuito. Esiste un ambiente Jupyter online chiamato Collaboratory che viene eseguito sul cloud e archivia i dati in Google Drive.

10. Matplotlib

Matplotlib è una libreria di plottaggio e visualizzazione sviluppata per Python. È la scelta più popolare tra i data scientist per la generazione di grafici con i dati analizzati. Viene utilizzato principalmente per tracciare grafici complessi utilizzando semplici righe di codice. Usando questo, è possibile generare grafici a barre, istogrammi, grafici a dispersione ecc. Matplotlib ha diversi moduli essenziali. Uno dei moduli più utilizzati è pyplot. Offre un MATLAB come un'interfaccia. Pyplot è anche un'alternativa open source ai moduli grafici di MATLAB.

Matplotlib è uno strumento preferito per la visualizzazione dei dati e viene utilizzato dai data scientist rispetto ad altri strumenti contemporanei. In effetti, la NASA ha utilizzato Matplotlib per illustrare le visualizzazioni dei dati durante l'atterraggio della navicella spaziale Phoenix. È anche uno strumento ideale per i principianti nell'apprendimento della visualizzazione dei dati con Python.

11. Registro di SolarWinds

SolarWinds Loggly è un'aggregazione di registri basata su cloud per gestire facilmente tutti i registri su un'unica dashboard Web. Con l'aiuto di questo strumento, puoi registrare di più senza sprecare tempo e risorse.

Con questo strumento puoi ottenere volumi di dati e tassi di conservazione più elevati con un TCO migliore. La gestione di Loggly è semplice e non richiede una configurazione complessa. Supporta anche i log da una vasta gamma di fonti tra cui Lucene, MongoDB, AWS Scripts, Fluentd, Hadoop e altro.

Sommario

La scienza dei dati richiede una vasta gamma di strumenti. Gli strumenti per la scienza dei dati servono per analizzare i dati, creare visualizzazioni attraenti estetiche e interattive e creare modelli predittivi robusti utilizzando algoritmi di apprendimento automatico. La maggior parte degli strumenti di scienza dei dati sopra menzionati fornisce operazioni complesse di scienza dei dati in un unico posto. Ciò semplifica all'utente o al data scientist l'implementazione delle funzionalità della scienza dei dati senza dover scrivere il codice da zero.