Instrumente de top pentru știința datelor

Știința datelor este legată de extragerea, manipularea, procesarea și generarea de predicții din date. Pentru a îndeplini aceste sarcini, avem nevoie de diverse instrumente statistice și limbaje de programare. În acest articol, vom împărtăși unele dintre binecunoscutele instrumente de știință a datelor utilizate de oamenii de știință ai datelor pentru a-și efectua operațiunile de date. Vom încerca să înțelegem principalele caracteristici ale instrumentelor, beneficiile pe care le pot oferi.

Scurtă introducere în știința datelor

Știința datelor a devenit unul dintre cele mai populare domenii ale lumii computerelor. Companiile angajează Data Scientist pentru a-i ajuta să obțină informații despre piață și să-și îmbunătățească produsele. Oamenii de știință de date lucrează ca factori de decizie și sunt în mare măsură responsabili pentru analizarea și procesarea unei cantități mari de date nestructurate și structurate. Pentru a face acest lucru, el are nevoie de diverse instrumente special concepute și   limbaje de programare pentru ca Data Science să îndeplinească sarcina în modul în care dorește. Oamenii de știință de date folosesc aceste instrumente de știință a datelor pentru a analiza și genera predicții.

Instrumente de top pentru știința datelor

Iată lista celor mai bune instrumente de știință a datelor pe care le-au folosit majoritatea oamenilor de știință ai datelor.

1. SAS

SAS este unul dintre acele instrumente de știință a datelor care sunt concepute special pentru operațiuni statistice grele. Este un software proprietar cu sursă închisă care este folosit de organizațiile mari pentru a analiza datele în zilele noastre. SAS folosește limbajul de programare SAS de bază pentru realizarea modelării statistice. Este utilizat pe scară largă de profesioniștii în știința datelor și de companiile care lucrează pe software comercial de încredere. SAS oferă numeroase biblioteci și instrumente statistice pe care un Data Scientist le poate folosi pentru modelarea și organizarea datelor lor uriașe. Este foarte fiabil și are un sprijin puternic din partea companiei, motiv pentru care este foarte scump și este folosit doar de industriile mai mari. De asemenea, SAS este slab în comparație cu unele instrumente moderne open-source. SAS are mai multe biblioteci și pachete, dar dome nu sunt disponibile în pachetul de bază și poate necesita o actualizare costisitoare.

2. Apache Spark

Apache Spark sau pur și simplu Spark este un instrument atotputernic cu motor de analiză și este unul dintre cele mai utilizate instrumente de știință a datelor din întreaga lume. Spark este special conceput pentru a gestiona procesarea loturilor și procesarea fluxului. Vine cu multe API-uri care facilitează Data Scientists să facă acces repetat la date pentru Machine Learning, Stocare în SQL etc. Este o îmbunătățire față de Hadoop și poate funcționa de 100 de ori mai rapid decât MapReduce. Spark are multe API-uri de învățare automată care pot ajuta oamenii de știință în date să facă predicții puternice cu datele date.

Spark se descurcă mai bine decât alte platforme Big Data în ceea ce privește capacitatea sa de a gestiona datele în flux. Aceasta înseamnă că Spark poate procesa date în timp real în comparație cu alte instrumente analitice care procesează numai date istorice în loturi. Spark oferă diverse API-uri care sunt programabile în Python, Java și R. Dar cea mai puternică conjuncție a Spark este cu limbajul de programare Scala, care se bazează pe Java Virtual Machine și este de natură multiplatformă.

Spark este foarte eficient în gestionarea clusterelor, ceea ce îl face mult mai bun decât Hadoop, deoarece acesta din urmă este folosit doar pentru stocare. Acest sistem de management al cluster-ului este cel care permite Spark să proceseze aplicația la o viteză mare.

3. BigML

Este un alt instrument utilizat pe scară largă de profesioniștii în știința datelor. BigML oferă un mediu GUI excelent și complet insolubil, bazat pe cloud, pe care îl puteți folosi pentru procesarea algoritmilor de învățare automată. Oferă un software standardizat care utilizează cloud computing pentru cerințele industriei. Prin intermediul acestuia, companiile pot folosi algoritmi de învățare automată în diferite părți ale companiei lor. De exemplu, poate folosi acest singur software pentru prognoza vânzărilor, analiza riscurilor și inovarea produselor. BigML este specializat în modelare predictivă. Utilizează o mare varietate de algoritmi de învățare automată, cum ar fi gruparea, clasificarea, prognoza serii de timp etc.

BigML oferă o interfață web ușor de utilizat folosind API-urile Rest și puteți crea un cont gratuit sau un cont premium în funcție de nevoile dvs. de date. Permite vizualizări interactive ale datelor și vă oferă posibilitatea de a exporta diagrame vizuale pe dispozitivele dvs. mobile sau IOT.

În plus, BigML vine cu diverse metode de automatizare care vă pot ajuta să automatizați reglarea modelelor de hiperparametri și chiar să automatizați fluxul de lucru al scripturilor reutilizabile.

4. D3.js

Binecunoscutul „Javascript” este folosit în principal ca limbaj de scripting la nivelul clientului. D3.js , o bibliotecă Javascript vă permite să faceți vizualizări interactive și excelente pe browser-ul dvs. web. Cu mai multe API-uri ale D3.js, puteți utiliza mai multe funcții pentru a crea vizualizare dinamică și analiza datelor în browser. O altă caracteristică puternică a D3.js este utilizarea tranzițiilor animate. D3.js face documentele dinamice permițând actualizări din partea clientului și folosind activ modificarea datelor pentru a reflecta vizualizările din browser.

Puteți combina acest lucru cu CSS pentru a crea vizualizări illustre și tranzitorii care vă vor ajuta să implementați grafice personalizate pe paginile web. În general, poate fi un instrument foarte util pentru cercetătorii de date care lucrează pe dispozitive bazate pe IOT care necesită interacțiune la nivelul clientului pentru vizualizare și procesare a datelor.

5. MATLAB

MATLAB este un mediu de calcul numeric multi-paradigma pentru procesarea informațiilor matematice. Este un software cu sursă închisă care facilitează funcțiile matriceale, implementarea algoritmică și modelarea statistică a datelor. MATLAB este utilizat pe scară largă în mai multe discipline științifice.

În Data Science, MATLAB este folosit pentru simularea rețelelor neuronale și a logicii fuzzy. Folosind biblioteca de grafică MATLAB, puteți crea vizualizări puternice. MATLAB este, de asemenea, utilizat în procesarea imaginilor și a semnalului. Acest lucru îl face un instrument foarte versatil pentru cercetătorii de date, deoarece pot aborda toate problemele, de la curățarea și analiza datelor până la algoritmi mai avansați de învățare profundă.

În plus, integrarea ușoară a MATLAB pentru aplicațiile de întreprindere și sistemele încorporate îl fac un instrument ideal pentru știința datelor. De asemenea, ajută la automatizarea diferitelor sarcini, de la extragerea datelor până la reutilizarea scripturilor pentru luarea deciziilor. Cu toate acestea, suferă de limitarea de a fi un software proprietar cu sursă închisă.

6. Excel

Probabil Excel este cel mai utilizat instrument pentru analiza datelor. Microsoft a dezvoltat Excel special pentru calculele din foile de calcul, dar astăzi este folosit și pentru procesarea datelor, vizualizare și calcule complexe. Excel este un instrument analitic robust pentru Data Science .

Excel vine cu diverse formule, tabele, filtre etc. predefinite. De asemenea, puteți crea propriile funcții și formule personalizate folosind Excel. Excel nu este pentru calcularea cantității uriașe de date ca alte instrumente, dar este totuși o alegere ideală pentru a crea vizualizări de date și foi de calcul puternice. De asemenea, puteți conecta SQL cu Excel și îl puteți utiliza pentru a vă manipula și analiza datele. Atât de mulți oameni de știință în date folosesc Excel pentru manipularea datelor, deoarece oferă un mediu GUI ușor și insolubil pentru a preprocesa informațiile cu ușurință.

Foi de calcul Google : foaia Google este un alt exemplu de instrument excelent de analiză a datelor. Este aproape ca MS Excel. Este foarte util pentru utilizarea de zi cu zi. Principalul beneficiu al acestui instrument este că este bazat pe cloud, este gratuit, funcționează pe toate dispozitivele și există, de asemenea, unele suplimente pentru acesta. De exemplu, acest instrument de urmărire a concediilor gratuit a fost realizat de Google Sheets. Puteți verifica fișierul online și puteți edita de oriunde doriți, ceea ce nu poate fi făcut prin Excel fără o unitate partajată.

7. ggplot2

ggplot2 este un software avansat pentru vizualizarea datelor pentru limbajul de programare R. Dezvoltatorii au creat acest instrument pentru a înlocui pachetul de grafică nativ al limbajului R. Folosește comenzi puternice pentru a crea vizualizări extraordinare. Este biblioteca utilizată pe scară largă pe care oamenii de știință o folosesc pentru a crea vizualizări atrăgătoare din datele analizate.
Ggplot2 face parte din tidyverse, un pachet în R care este conceput pentru Data Science. Un mod în care ggplot2 este mult mai bun decât restul vizualizărilor de date este estetica. Cu ggplot2, oamenii de știință în date pot crea vizualizări personalizate pentru a se angaja în povestiri îmbunătățite. Folosind ggplot2, puteți să vă adnotați datele în vizualizări, să adăugați etichete de text la punctele de date și să sporiți imposibilitatea de rezolvare a graficelor. De asemenea, puteți crea diferite stiluri de hărți, cum ar fi coroplete, cartograme, hexbinuri etc. Este cel mai folosit instrument de știință a datelor.

8. Tabel

Tableau este un software de vizualizare a datelor care este plin cu grafică puternică pentru a face vizualizări interactive și atrăgătoare. Este axat pe nevoile industriilor care lucrează în domeniul business intelligence. Cel mai important aspect al Tableau este capacitatea sa de a interfața cu baze de date, foi de calcul, cuburi OLAP (Online Analytical Processing) etc. Alături de aceste caracteristici, Tableau are capacitatea de a vizualiza date geografice și de a trasa longitudini și latitudini în hărți.

Pe lângă crearea de vizualizări, puteți utiliza și instrumentul său de analiză pentru a analiza datele. Tableau vine cu o comunitate activă și vă puteți împărtăși descoperirile pe platforma online cu alți utilizatori. Deși Tableau este un software de întreprindere, acesta vine cu o versiune gratuită numită Tableau Public.

9. Jupyter

Proiectul Jupyter este un instrument open-source bazat pe IPython pentru a ajuta dezvoltatorii să creeze software open-source și să experimenteze calculul interactiv. Jupyter are suport pentru mai multe limbi precum Julia, Python și R. Este unul dintre cele mai bune instrumente de aplicații web utilizate pentru scrierea de cod live, vizualizări și prezentări. Jupyter este un instrument foarte popular care este conceput pentru a răspunde cerințelor științei datelor.

Este un mediu interacabil prin care oamenii de știință de date își pot îndeplini toate responsabilitățile. Este, de asemenea, un instrument puternic pentru povestirea, deoarece sunt prezente diverse caracteristici de prezentare. Folosind notebook-uri Jupyter, se poate efectua curățarea datelor, calculul statistic, vizualizarea și crearea modelelor predictive de învățare automată . Este 100% open-source și, prin urmare, este gratuit. Există un mediu Jupyter online numit Collaboratory, care rulează pe cloud și stochează datele în Google Drive.

10. Matplotlib

Matplotlib este o bibliotecă de plotare și vizualizare dezvoltată pentru Python. Este cea mai populară alegere a cercetătorilor de date pentru generarea de grafice cu datele analizate. Este folosit în principal pentru trasarea graficelor complexe folosind linii simple de cod. Folosind aceasta, se pot genera diagrame cu bare, histograme, diagrame de dispersie etc. Matplotlib are câteva module esențiale. Unul dintre cele mai utilizate module este pyplot. Oferă un MATLAB ca o interfață. Pyplot este, de asemenea, o alternativă open-source la modulele grafice MATLAB.

Matplotlib este un instrument preferat pentru vizualizarea datelor și este folosit de oamenii de știință în domeniul datelor față de alte instrumente contemporane. De fapt, NASA a folosit Matplotlib pentru a ilustra vizualizările datelor în timpul aterizării navei spațiale Phoenix. Este, de asemenea, un instrument ideal pentru începătorii în învățarea vizualizării datelor cu Python.

11. SolarWinds Loggly

SolarWinds Loggly este o agregare a jurnalelor bazată pe cloud pentru a vă gestiona cu ușurință toate jurnalele pe un singur tablou de bord web. Cu ajutorul acestui instrument, puteți înregistra mai multe fără a vă pierde timpul și resursele.

Puteți obține volume de date și rate de reținere mai mari la un TCO mai bun cu acest instrument. Gestionarea Loggly este simplă și nu necesită o configurație complexă. De asemenea, acceptă jurnalele dintr-o serie de surse, inclusiv Lucene, MongoDB, AWS Scripts, Fluentd, Hadoop și multe altele.

rezumat

Știința datelor necesită o mare varietate de instrumente. Instrumentele pentru știința datelor sunt pentru analiza datelor, crearea de vizualizări atractive estetice și interactive și crearea de modele predictive robuste folosind algoritmi de învățare automată. Majoritatea instrumentelor de știință a datelor menționate mai sus oferă operațiuni complexe de știință a datelor într-un singur loc. Acest lucru face ca utilizatorul sau cercetătorul de date să implementeze mai ușor funcționalitățile științei datelor fără a fi nevoit să își scrie codul de la zero.