데이터 과학을 위한 최고의 도구

데이터 과학 은 데이터에서 예측을 추출, 조작, 처리 및 생성하는 것과 관련이 있습니다. 이러한 작업을 수행하려면 다양한 통계 도구와 프로그래밍 언어가 필요합니다. 이 기사에서는 데이터 과학자가 데이터 작업을 수행하는 데 사용하는 잘 알려진 데이터 과학 도구 중 일부를 공유할 것입니다. 우리는 도구의 주요 기능, 제공할 수 있는 이점을 이해하려고 노력할 것입니다.

데이터 과학에 대한 간략한 소개

데이터 과학은 컴퓨터 세계에서 가장 인기 있는 분야 중 하나로 부상했습니다. 기업들은 시장에 대한 통찰력을 얻고 제품을 개선할 수 있도록 데이터 과학자를 고용하고 있습니다. 데이터 과학자는 의사 결정자로서 일하며 많은 양의 비정형 및 정형 데이터를 분석하고 처리하는 일을 주로 담당합니다. 그러기 위해서는 특별히 고안된 다양한 도구와   데이터 과학이 원하는 방식으로 작업을 수행할 수 있도록 프로그래밍 언어를 제공합니다. 데이터 과학자는 이러한 데이터 과학 도구를 사용하여 예측을 분석하고 생성합니다.

최고의 데이터 과학 도구

다음은 대부분의 데이터 과학자들이 사용한 최고의 데이터 과학 도구 목록입니다.

1. SAS

SAS는 많은 통계 작업을 위해 특별히 설계된 데이터 과학 도구 중 하나입니다. 요즘 대규모 조직에서 데이터를 분석하는 데 사용하는 폐쇄 소스 독점 소프트웨어입니다. SAS는 통계 모델링을 수행하기 위해 기본 SAS 프로그래밍 언어를 사용합니다. 데이터 과학 전문가와 신뢰할 수 있는 상용 소프트웨어를 개발하는 회사에서 널리 사용됩니다. SAS는 데이터 과학자가 방대한 데이터를 모델링하고 구성하는 데 사용할 수 있는 수많은 통계 라이브러리와 도구를 제공합니다. 신뢰성이 높고 회사의 강력한 지원을 받기 때문에 가격이 비싸고 대규모 산업에서만 사용됩니다. 또한 SAS는 일부 최신 오픈 소스 도구와 비교할 때 창백합니다. SAS에는 여러 라이브러리와 패키지가 있지만 기본 팩에서는 돔을 사용할 수 없으며 값비싼 업그레이드가 필요할 수 있습니다.

2. 아파치 스파크

Apache Spark 또는 간단히 Spark는 분석 엔진이 있는 강력한 도구이며 전 세계에서 가장 많이 사용되는 데이터 과학 도구 중 하나입니다. Spark는 일괄 처리 및 스트림 처리를 처리하도록 특별히 설계되었습니다. 데이터 과학자가 기계 학습, SQL 저장 등을 위해 데이터에 반복적으로 액세스할 수 있도록 하는 많은 API가 함께 제공됩니다. Hadoop보다 개선된 기능이며 MapReduce보다 100배 더 빠르게 수행할 수 있습니다. Spark에는 데이터 과학자가 주어진 데이터로 강력한 예측을 수행하는 데 도움이 되는 많은 Machine Learning API가 있습니다.

Spark는 스트리밍 데이터를 처리하는 능력에서 다른 빅 데이터 플랫폼보다 우수합니다. 이는 과거 데이터만 일괄 처리하는 다른 분석 도구에 비해 Spark가 실시간 데이터를 처리할 수 있음을 의미합니다. Spark는 Python, Java 및 R로 프로그래밍할 수 있는 다양한 API를 제공합니다. 그러나 Spark의 가장 강력한 결합은 Java Virtual Machine 을 기반으로 하고 본질적으로 크로스 플랫폼인 Scala 프로그래밍 언어와의 결합입니다.

Spark는 클러스터 관리에서 매우 효율적이어서 Hadoop이 스토리지에만 사용되기 때문에 Hadoop보다 훨씬 낫습니다. Spark가 애플리케이션을 고속으로 처리할 수 있게 해주는 것은 이 클러스터 관리 시스템입니다.

3. 빅ML

데이터 과학 전문가가 널리 사용하는 또 다른 도구입니다. BigML은 기계 학습 알고리즘 처리에 사용할 수 있는 훌륭하고 완전히 다루기 힘든 클라우드 기반 GUI 환경을 제공합니다. 업계 요구 사항에 맞게 클라우드 컴퓨팅을 사용하여 표준화된 소프트웨어를 제공합니다. 이를 통해 회사는 회사의 다양한 부분에서 기계 학습 알고리즘을 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 판매 예측, 위험 분석 및 제품 혁신을 위해 이 하나의 소프트웨어를 사용할 수 있습니다. BigML은 예측 모델링을 전문으로 합니다. 클러스터링, 분류, 시계열 예측 등과 같은 다양한 기계 학습 알고리즘을 사용합니다.

BigML은 Rest API를 사용하여 사용하기 쉬운 웹 인터페이스를 제공하며 데이터 요구 사항에 따라 무료 계정 또는 프리미엄 계정을 만들 수 있습니다. 데이터의 대화형 시각화를 허용하고 모바일 또는 IOT 장치에서 시각적 차트를 내보낼 수 있는 기능을 제공합니다.

또한 BigML은 하이퍼파라미터 모델 조정을 자동화하고 재사용 가능한 스크립트의 워크플로를 자동화하는 데 도움이 되는 다양한 자동화 방법과 함께 제공됩니다.

4. D3.js

잘 알려진 "Javascript"는 주로 클라이언트 측 스크립팅 언어로 사용됩니다. Javascript 라이브러리인 D3.js 를 사용하면 웹 브라우저에서 대화형의 뛰어난 시각화를 만들 수 있습니다. D3.js의 여러 API를 통해 여러 기능을 사용하여 브라우저에서 데이터의 동적 시각화 및 분석을 생성할 수 있습니다. D3.js의 또 다른 강력한 기능은 애니메이션 전환을 사용하는 것입니다. D3.js는 클라이언트 측에서 업데이트를 허용하고 브라우저에 시각화를 반영하기 위해 데이터 변경 사항을 적극적으로 사용하여 문서를 동적으로 만듭니다.

이것을 CSS와 결합하여 웹 페이지에서 사용자 정의 그래프를 구현하는 데 도움이 되는 유명하고 일시적인 시각화를 만들 수 있습니다. 전반적으로 시각화 및 데이터 처리를 위해 클라이언트 측 상호 작용이 필요한 IOT 기반 장치 에서 작업하는 데이터 과학자에게 매우 유용한 도구가 될 수 있습니다.

5. MATLAB

MATLAB은 수학적 정보를 처리하기 위한 다중 패러다임 수치 컴퓨팅 환경입니다. 매트릭스 기능, 알고리즘 구현 및 데이터의 통계적 모델링을 용이하게 하는 폐쇄 소스 소프트웨어입니다. MATLAB은 여러 과학 분야에서 가장 널리 사용됩니다.

데이터 과학에서 MATLAB은 신경망 및 퍼지 논리를 시뮬레이션하는 데 사용됩니다. MATLAB 그래픽 라이브러리를 사용하여 강력한 시각화를 생성할 수 있습니다. MATLAB은 이미지 및 신호 처리에도 사용됩니다. 따라서 데이터 정리 및 분석에서 고급 딥 러닝 알고리즘에 이르기까지 모든 문제를 해결할 수 있으므로 데이터 과학자를 위한 매우 다재다능한 도구입니다.

또한 MATLAB은 엔터프라이즈 응용 프로그램과 임베디드 시스템을 쉽게 통합할 수 있어 이상적인 데이터 과학 도구입니다. 또한 데이터 추출에서 의사 결정을 위한 스크립트 재사용에 이르기까지 다양한 작업을 자동화하는 데 도움이 됩니다. 그러나 폐쇄 소스 독점 소프트웨어라는 한계가 있습니다.

6. 엑셀

아마도 Excel 은 데이터 분석에 가장 널리 사용되는 도구일 것입니다. Microsoft는 스프레드시트 계산을 위해 특별히 Excel을 개발했지만 오늘날에는 데이터 처리, 시각화 및 복잡한 계산에도 사용됩니다. Excel은 데이터 과학을 위한 강력한 분석 도구입니다 .

Excel에는 미리 정의된 다양한 수식, 표, 필터 등이 있습니다. Excel을 사용하여 사용자 지정 함수와 수식을 만들 수도 있습니다. Excel은 다른 도구처럼 엄청난 양의 데이터를 계산하기 위한 것이 아니라 강력한 데이터 시각화 및 스프레드시트를 만들기 위한 이상적인 선택입니다. 또한 SQL을 Excel과 연결하여 데이터를 조작하고 분석하는 데 사용할 수 있습니다. Excel은 정보를 쉽게 전처리할 수 있는 쉽고 다루기 힘든 GUI 환경을 제공하므로 많은 데이터 과학자들이 데이터 조작에 Excel을 사용하고 있습니다.

Google 스프레드시트 : Google 시트는 훌륭한 데이터 분석 도구의 또 다른 예입니다. MS 엑셀과 거의 흡사하다. 일상적인 사용에 매우 유용합니다. 이 도구의 주요 이점은 클라우드 기반이며 무료이며 여러 장치에서 작동하며 일부 추가 기능도 있습니다. 예를 들어 이 무료 휴가 추적기는 Google 스프레드시트에서 만들었습니다. 온라인에서 파일을 확인하고 공유 드라이브 없이는 엑셀로 할 수 없는 편집을 원하는 곳 어디에서나 할 수 있습니다.

7. ggplot2

ggplot2 는 R 프로그래밍 언어용 데이터 시각화를 위한 고급 소프트웨어입니다. 개발자는 R 언어의 기본 그래픽 패키지를 대체하기 위해 이 도구를 만들었습니다. 강력한 명령을 사용하여 뛰어난 시각화를 생성합니다. 데이터 과학자가 분석된 데이터에서 매력적인 시각화를 생성하는 데 사용하는 널리 사용되는 라이브러리입니다.
Ggplot2는 데이터 과학용으로 설계된 R 패키지인 Tidyverse의 일부입니다. ggplot2가 나머지 데이터 시각화보다 훨씬 나은 한 가지 방법은 미학입니다. ggplot2를 사용하여 데이터 과학자는 향상된 스토리텔링에 참여하기 위해 맞춤형 시각화를 생성할 수 있습니다. ggplot2를 사용하면 시각화에서 데이터에 주석을 달고 데이터 포인트에 텍스트 레이블을 추가하고 그래프의 난해성을 높일 수 있습니다. 등치, 카토그램, 헥스빈 등 다양한 스타일의 지도를 생성할 수도 있습니다. 가장 많이 사용되는 데이터 과학 도구입니다.

8. 태블로

Tableau는 대화형의 매력적인 시각화를 만들기 위한 강력한 그래픽으로 가득 찬 데이터 시각화 소프트웨어 입니다. 비즈니스 인텔리전스 분야에서 일하는 산업의 요구 사항에 중점을 둡니다. Tableau의 가장 중요한 측면은 데이터베이스, 스프레드시트, OLAP(Online Analytical Processing) 큐브 등과 인터페이스하는 기능입니다. 이러한 기능과 함께 Tableau는 지리 데이터를 시각화하고 지도에 경도와 위도를 표시하는 기능이 있습니다.

시각화 생성과 함께 분석 도구를 사용하여 데이터를 분석할 수도 있습니다. Tableau는 활성 커뮤니티와 함께 ​​제공되며 온라인 플랫폼에서 찾은 결과를 다른 사용자와 공유할 수 있습니다. Tableau는 엔터프라이즈 소프트웨어이지만 Tableau Public이라는 무료 버전이 함께 제공됩니다.

9. 주피터

Project Jupyter 는 개발자가 오픈 소스 소프트웨어를 만들고 대화형 컴퓨팅을 경험하도록 돕기 위한 IPython 기반 오픈 소스 도구입니다. Jupyter는 Julia, Python 및 R과 같은 여러 언어를 지원합니다. 이는 라이브 코드, 시각화 및 프레젠테이션을 작성하는 데 사용되는 최고의 웹 응용 프로그램 도구 중 하나입니다. Jupyter는 데이터 과학의 요구 사항을 해결하도록 설계된 널리 사용되는 도구입니다.

데이터 과학자가 모든 책임을 수행할 수 있는 상호 작용 가능한 환경입니다. 또한 다양한 프레젠테이션 기능이 포함되어 있어 스토리텔링을 위한 강력한 도구이기도 합니다. Jupyter 노트북을 사용하여 데이터 정리, 통계 계산, 시각화를 수행하고 예측 기계 학습 모델 을 만들 수 있습니다. 100% 오픈 소스이므로 비용이 무료입니다. 클라우드에서 실행되고 Google 드라이브에 데이터를 저장하는 Collaboratory라는 온라인 Jupyter 환경이 있습니다.

10. 매트플롯립

Matplotlib는 Python용으로 개발된 플로팅 및 시각화 라이브러리 입니다. 분석된 데이터로 그래프를 생성하기 위해 데이터 과학자들이 가장 많이 선택하는 방법입니다. 간단한 코드 라인을 사용하여 복잡한 그래프를 그리는 데 주로 사용됩니다. 이것을 사용하여 막대 플롯, 히스토그램, 산점도 등을 생성할 수 있습니다. Matplotlib에는 몇 가지 필수 모듈이 있습니다. 가장 널리 사용되는 모듈 중 하나는 pyplot입니다. 인터페이스와 같은 MATLAB을 제공합니다. Pyplot은 또한 MATLAB의 그래픽 모듈에 대한 오픈 소스 대안입니다.

Matplotlib는 데이터 시각화에 선호되는 도구이며 다른 최신 도구보다 데이터 과학자가 사용합니다. 사실 NASA는 피닉스 우주선이 착륙하는 동안 데이터 시각화를 설명하기 위해 Matplotlib를 사용했습니다. 또한 Python으로 데이터 시각화를 배우는 초보자에게 이상적인 도구입니다.

11. SolarWinds Loggly

SolarWinds Loggly는 단일 웹 대시보드에서 모든 로그를 쉽게 관리할 수 있는 클라우드 기반 로그 집계입니다. 이 도구를 사용하면 시간과 리소스를 낭비하지 않고 더 많이 기록할 수 있습니다.

이 도구를 사용하면 더 나은 TCO로 더 많은 데이터 볼륨과 보존율을 얻을 수 있습니다. Loggly 관리는 간단하며 복잡한 구성이 필요하지 않습니다. 또한 Lucene, MongoDB, AWS Scripts, Fluentd, Hadoop 등을 포함한 다양한 소스의 로그를 지원합니다.

요약

데이터 과학에는 매우 다양한 도구가 필요합니다. 데이터 과학을 위한 도구는 데이터를 분석하고, 미학적이고 매력적인 대화형 시각화를 생성하고, 기계 학습 알고리즘을 사용하여 강력한 예측 모델을 생성하기 위한 것입니다. 위에서 언급한 대부분의 데이터 과학 도구는 복잡한 데이터 과학 작업을 한 곳에서 제공합니다. 이를 통해 사용자 또는 데이터 과학자는 코드를 처음부터 작성하지 않고도 데이터 과학의 기능을 보다 쉽게 ​​구현할 수 있습니다.