データサイエンスのトップツール

公開: 2019-09-23

データサイエンスは、データからの予測の抽出、操作、処理、および生成に関連しています。これらのタスクを実行するには、さまざまな統計ツールとプログラミング言語が必要です。この記事では、データサイエンティストがデータ操作を実行するために使用する、よく知られたデータサイエンスツールのいくつかを紹介します。ツールの主な機能、ツールが提供できるメリットを理解しようとします。

データサイエンスの簡単な紹介

データサイエンスは、コンピュータの世界で最も人気のある分野の1つとして浮上しています。企業は、市場に関する洞察を得て製品を改善するためにデータサイエンティストを採用しています。データサイエンティストは意思決定者として働き、大量の非構造化データと構造化データの分析と処理を主に担当します。そうするために、彼は様々な特別に設計されたツールとデータサイエンスが希望する方法でタスクを実行するためのプログラミング言語。データサイエンティストは、これらのデータサイエンスツールを使用して、予測を分析および生成します。

トップデータサイエンスツール

これは、ほとんどのデータサイエンティストが使用した最高のデータサイエンスツールのリストです。

1. SAS

SASは、大量の統計操作用に特別に設計されたデータサイエンスツールの1つです。これは、最近データを分析するために大規模な組織で使用されているクローズドソースのプロプライエタリソフトウェアです。 SASは、統計モデリングを実行するための基本SASプログラミング言語を使用します。これは、信頼できる商用ソフトウェアに取り組んでいるデータサイエンスの専門家や企業によって広く使用されています。 SASは、データサイエンティストが膨大なデータのモデリングと整理に使用できる、多数の統計ライブラリとツールを提供しています。信頼性が高く、会社からの強力なサポートがあるため、非常に高価で、大規模な業界でのみ使用されています。また、SASは、いくつかの最新のオープンソースツールと比較すると見劣りします。 SASにはいくつかのライブラリとパッケージがありますが、ドームはベースパックでは利用できず、費用のかかるアップグレードが必要になる場合があります。

2. Apache Spark

Apache Sparkまたは単にSparkは、分析エンジンを備えた強力なツールであり、世界中で最も使用されているデータサイエンスツールの1つです。 Sparkは、バッチ処理とストリーム処理を処理するように特別に設計されています。データサイエンティストが機械学習やSQLでのストレージなどのデータに繰り返しアクセスできるようにする、多くのAPIが付属しています。これはHadoopよりも改善されており、MapReduceよりも100倍高速に実行できます。 Sparkには、データサイエンティストが特定のデータを使用して強力な予測を行うのに役立つ多くの機械学習APIがあります。

Sparkは、ストリーミングデータを処理する機能において、他のビッグデータプラットフォームよりも優れています。これは、履歴データのみをバッチで処理する他の分析ツールと比較して、 Sparkがリアルタイムデータを処理できることを意味します。 Sparkは、Python、Java、およびRでプログラム可能なさまざまなAPIを提供します。しかし、Sparkの最も強力な接続詞は、 Java仮想マシンに基づいており、本質的にクロスプラットフォームであるScalaプログラミング言語との組み合わせです。

Sparkはクラスター管理において非常に効率的であり、Hadoopはストレージにのみ使用されるため、Hadoopよりもはるかに優れています。 Sparkがアプリケーションを高速で処理できるようにするのはこのクラスター管理システムです。

3. BigML

これは、データサイエンスの専門家によって広く使用されているもう1つのツールです。 BigMLは、機械学習アルゴリズムの処理に使用できる、優れた完全に扱いにくいクラウドベースのGUI環境を提供します。業界の要件に合わせてクラウドコンピューティングを使用した標準化されたソフトウェアを提供します。これにより、企業は自社のさまざまな部分で機械学習アルゴリズムを使用できます。たとえば、この1つのソフトウェアを使用して、売上予測、リスク分析、および製品イノベーションを行うことができます。 BigMLは予測モデリングを専門としています。クラスタリング、分類、時系列予測など、さまざまな機械学習アルゴリズムを使用します。

BigMLは、Rest APIを使用した使いやすいWebインターフェイスを提供し、データのニーズに基づいて無料アカウントまたはプレミアムアカウントを作成できます。データのインタラクティブな視覚化を可能にし、モバイルまたはIOTデバイスでビジュアルチャートをエクスポートする機能を提供します。

さらに、BigMLには、ハイパーパラメータモデルの調整を自動化し、再利用可能なスクリプトのワークフローを自動化するのに役立つさまざまな自動化メソッドが付属しています。

4. D3.js

よく知られている「Javascript」は、主にクライアント側のスクリプト言語として使用されます。 JavascriptライブラリであるD3.jsを使用すると、Webブラウザでインタラクティブで優れた視覚化を行うことができます。 D3.jsのいくつかのAPIを使用すると、いくつかの関数を使用して、ブラウザーでデータの動的な視覚化と分析を作成できます。 D3.jsのもう1つの強力な機能は、アニメーション化されたトランジションの使用です。 D3.jsは、クライアント側での更新を許可し、データの変更を積極的に使用してブラウザーでの視覚化を反映することにより、ドキュメントを動的にします。

これをCSSと組み合わせて、Webページにカスタマイズされたグラフを実装するのに役立つ輝かしい一時的な視覚化を作成できます。全体として、視覚化とデータ処理のためにクライアント側の対話を必要とするIOTベースのデバイスで作業しているデータサイエンティストにとって非常に便利なツールになります。

5.MATLAB

MATLABは、数学情報を処理するためのマルチパラダイム数値計算環境です。これは、行列関数、アルゴリズムの実装、およびデータの統計モデリングを容易にするクローズドソースソフトウェアです。 MATLABは、いくつかの科学分野で最も広く使用されています。

データサイエンスでは、MATLABはニューラルネットワークとファジーロジックのシミュレーションに使用されます。 MATLABグラフィックライブラリを使用すると、強力な視覚化を作成できます。 MATLABは、画像および信号処理でも使用されます。これにより、データサイエンティストは、データのクリーニングや分析からより高度なディープラーニングアルゴリズムに至るまで、すべての問題に取り組むことができるため、非常に用途の広いツールになります。

さらに、MATLABはエンタープライズアプリケーションと組み込みシステムに簡単に統合できるため、理想的なデータサイエンスツールになります。また、データの抽出から意思決定のためのスクリプトの再利用に至るまで、さまざまなタスクを自動化するのにも役立ちます。ただし、クローズドソースのプロプライエタリソフトウェアであるという制限があります。

6.Excel

おそらくExcelはデータ分析のために最も広く使われているツールです。 Microsoftはスプレッドシート計算用にExcelを特別に開発しましたが、今日では、データ処理、視覚化、および複雑な計算にも使用されています。 Excelは、データサイエンス向けの堅牢な分析ツールです。

Excelには、さまざまな定義済みの数式、テーブル、フィルターなどが付属しています。Excelを使用して、独自のカスタム関数や数式を作成することもできます。 Excelは、他のツールのように大量のデータを計算するためのものではありませんが、強力なデータの視覚化とスプレッドシートを作成するための理想的な選択肢です。 SQLをExcelに接続し、それを使用してデータを操作および分析することもできます。非常に多くのデータサイエンティストがデータ操作にExcelを使用しています。これは、情報を簡単に前処理するための簡単で扱いにくいGUI環境を提供するためです。

Googleスプレッドシート：Googleスプレッドシートは、優れたデータ分析ツールのもう1つの例です。そのほとんどMSのように優れています。日常の使用に非常に便利です。このツールの主な利点は、クラウドベースで無料であり、デバイス間で機能し、アドオンもいくつかあることです。たとえば、この無料休暇トラッカーはGoogleスプレッドシートによって作成されました。オンラインでファイルを確認したり、共有ドライブなしではExcelでは実行できない任意の場所から編集したりできます。

7. ggplot2

ggplot2は、Rプログラミング言語のデータ視覚化のための高度なソフトウェアです。開発者は、R言語のネイティブグラフィックパッケージを置き換えるためにこのツールを作成しました。強力なコマンドを使用して、優れた輝かしい視覚化を作成します。これは、データサイエンティストが分析データから魅力的な視覚化を作成するために使用する、広く使用されているライブラリです。
Ggplot2は、データサイエンス用に設計されたRのパッケージであるtidyverseの一部です。 ggplot2が他のデータ視覚化よりもはるかに優れている1つの方法は、美学です。 ggplot2を使用すると、データサイエンティストは、強化されたストーリーテリングに従事するためにカスタマイズされた視覚化を作成できます。 ggplot2を使用すると、ビジュアライゼーションでデータに注釈を付けたり、データポイントにテキストラベルを追加したり、グラフの扱いやすさを向上させたりできます。コロプレス、カルトグラム、ヘクスビンなど、さまざまなスタイルのマップを作成することもできます。これは、最も使用されているデータサイエンスツールです。

8.Tableau

Tableauは、インタラクティブで魅力的な視覚化を行うための強力なグラフィックが満載されたデータ視覚化ソフトウェアです。これは、ビジネスインテリジェンスの分野で働く業界のニーズに焦点を当てています。 Tableauの最も重要な側面は、データベース、スプレッドシート、OLAP（Online Analytical Processing）キューブなどとのインターフェイス機能です。これらの機能に加えて、Tableauには、地理データを視覚化し、地図に経度と緯度をプロットする機能があります。

ビジュアライゼーションの作成に加えて、その分析ツールを使用してデータを分析することもできます。 Tableauにはアクティブなコミュニティが付属しており、オンラインプラットフォームでの調査結果を他のユーザーと共有できます。 Tableauはエンタープライズソフトウェアですが、TableauPublicと呼ばれる無料バージョンが付属しています。

9. Jupyter

Project Jupyterは、開発者がオープンソースソフトウェアを作成し、インタラクティブコンピューティングを体験できるようにするためのIPythonベースのオープンソースツールです。 Jupyterは、Julia、 Python 、Rなどの複数の言語をサポートしています。これは、ライブコード、視覚化、プレゼンテーションの作成に使用される最高のWebアプリケーションツールの1つです。 Jupyterは、データサイエンスの要件に対応するように設計された、広く普及しているツールです。

これは、データサイエンティストがすべての責任を果たすことができる、相互作用可能な環境です。さまざまなプレゼンテーション機能が含まれているため、ストーリーテリングの強力なツールでもあります。 Jupyter Notebookを使用すると、データクリーニング、統計計算、視覚化を実行し、予測機械学習モデルを作成できます。 100％オープンソースであるため、無料です。クラウド上で実行され、Googleドライブにデータを保存するCollaboratoryと呼ばれるオンラインJupyter環境があります。

10. Matplotlib

Matplotlibは、Python用に開発されたプロットおよび視覚化ライブラリです。これは、分析されたデータを使用してグラフを生成するためのデータサイエンティストの最も一般的な選択肢です。これは主に、単純なコード行を使用して複雑なグラフをプロットするために使用されます。これを使用して、棒グラフ、ヒストグラム、散布図などを生成できます。Matplotlibにはいくつかの重要なモジュールがあります。最も広く使用されているモジュールの1つはpyplotです。インターフェイスのようなMATLABを提供します。 Pyplotは、MATLABのグラフィックモジュールのオープンソースの代替手段でもあります。

Matplotlibは、データの視覚化に適したツールであり、他の最新のツールよりもデータサイエンティストによって使用されています。実際のところ、NASAはフェニックス宇宙船の着陸中のデータの視覚化を説明するためにMatplotlibを使用しました。また、Pythonを使用したデータ視覚化の学習の初心者にとって理想的なツールです。

11. SolarWinds Loggly

SolarWinds Logglyは、クラウドベースのログ集約であり、単一のWebダッシュボードですべてのログを簡単に管理できます。このツールを使用すると、時間とリソースを無駄にすることなく、より多くのログを記録できます。

このツールを使用すると、より優れたTCOでより多くのデータ量と保持率を得ることができます。 Logglyの管理は簡単で、複雑な構成は必要ありません。また、Lucene、MongoDB、AWS Scripts、Fluentd、Hadoopなどのさまざまなソースからのログもサポートしています。

概要

データサイエンスには、多種多様なツールが必要です。データサイエンスのツールは、データを分析し、美的でインタラクティブな魅力的な視覚化を作成し、機械学習アルゴリズムを使用して堅牢な予測モデルを作成するためのものです。上記のデータサイエンスツールのほとんどは、複雑なデータサイエンス操作を1か所で提供します。これにより、ユーザーまたはデータサイエンティストは、コードを最初から作成しなくても、データサイエンスの機能を簡単に実装できます。