Лучшие инструменты для науки о данных

Наука о данных связана с извлечением, манипулированием, обработкой и созданием прогнозов на основе данных. Для выполнения этих задач нам потребуются различные статистические инструменты и языки программирования. В этой статье мы собираемся поделиться некоторыми из хорошо известных инструментов Data Science, используемых учеными для выполнения своих операций с данными. Мы постараемся разобраться в основных особенностях инструментов, преимуществах, которые они могут дать.

Краткое введение в науку о данных

Наука о данных стала одной из самых популярных областей компьютерного мира. Компании нанимают специалистов по данным, чтобы помочь им получить представление о рынке и улучшить свои продукты. Специалисты по данным работают лицами, принимающими решения, и в значительной степени отвечают за анализ и обработку большого количества неструктурированных и структурированных данных. Для этого ему требуются различные специально разработанные инструменты и   языки программирования для науки о данных, чтобы выполнять задачу так, как он хочет. Специалисты по данным используют эти инструменты обработки данных для анализа и создания прогнозов.

Лучшие инструменты для обработки и анализа данных

Вот список лучших инструментов для обработки и анализа данных, которые использовали большинство специалистов по данным.

1. САС

SAS — это один из тех инструментов обработки данных, которые специально разработаны для тяжелых статистических операций. Это проприетарное программное обеспечение с закрытым исходным кодом, которое в наши дни используется крупными организациями для анализа данных. SAS использует базовый язык программирования SAS для выполнения статистического моделирования. Он широко используется специалистами по науке о данных и компаниями, работающими над надежным коммерческим программным обеспечением. SAS предлагает множество статистических библиотек и инструментов, которые Data Scientist может использовать для моделирования и организации своих огромных данных. Он очень надежен и имеет сильную поддержку со стороны компании, поэтому он очень дорог и используется только в крупных отраслях. Кроме того, SAS бледнеет по сравнению с некоторыми современными инструментами с открытым исходным кодом. В SAS есть несколько библиотек и пакетов, но купол недоступен в базовом пакете и может потребовать дорогостоящего обновления.

2. Апач Спарк

Apache Spark или просто Spark — это мощный инструмент с аналитическим механизмом, который является одним из наиболее часто используемых инструментов Data Science во всем мире. Spark специально разработан для пакетной обработки и потоковой обработки. Он поставляется со многими API-интерфейсами, которые позволяют специалистам по данным выполнять повторный доступ к данным для машинного обучения, хранения в SQL и т. д. Это улучшение по сравнению с Hadoop и может работать в 100 раз быстрее, чем MapReduce. В Spark есть множество API-интерфейсов машинного обучения, которые могут помочь специалистам по данным делать мощные прогнозы на основе данных.

Spark лучше других платформ больших данных справляется с потоковыми данными. Это означает, что Spark может обрабатывать данные в реальном времени по сравнению с другими аналитическими инструментами, которые обрабатывают только исторические данные в пакетах. Spark предлагает различные API-интерфейсы, программируемые на Python, Java и R. Но наиболее мощное сочетание Spark — это язык программирования Scala, основанный на виртуальной машине Java и являющийся кроссплатформенным по своей природе.

Spark очень эффективен в управлении кластером, что делает его намного лучше, чем Hadoop, поскольку последний используется только для хранения. Именно эта система управления кластером позволяет Spark обрабатывать приложения с высокой скоростью.

3. Большой мл

Это еще один инструмент, широко используемый профессионалами в области Data Science. BigML предоставляет великолепную и полностью неуправляемую облачную среду с графическим интерфейсом, которую вы можете использовать для обработки алгоритмов машинного обучения. Он предоставляет стандартизированное программное обеспечение, использующее облачные вычисления для отраслевых требований. С его помощью компании могут использовать алгоритмы машинного обучения в различных подразделениях своей компании. Например, он может использовать одно и то же программное обеспечение для прогнозирования продаж, анализа рисков и разработки инновационных продуктов. BigML специализируется на прогнозном моделировании. Он использует широкий спектр алгоритмов машинного обучения, таких как кластеризация, классификация, прогнозирование временных рядов и т. д.

BigML предоставляет простой в использовании веб-интерфейс с использованием Rest API, и вы можете создать бесплатную учетную запись или премиум-аккаунт в зависимости от ваших потребностей в данных. Он позволяет интерактивную визуализацию данных и дает вам возможность экспортировать визуальные диаграммы на ваши мобильные устройства или устройства IoT.

Кроме того, BigML поставляется с различными методами автоматизации, которые могут помочь вам автоматизировать настройку моделей гиперпараметров и даже автоматизировать рабочий процесс повторно используемых сценариев.

4. D3.js

Хорошо известный «Javascript» в основном используется в качестве языка сценариев на стороне клиента. D3.js , библиотека Javascript, позволяет создавать интерактивные и великолепные визуализации в веб-браузере. С помощью нескольких API-интерфейсов D3.js вы можете использовать несколько функций для создания динамической визуализации и анализа данных в своем браузере. Еще одна мощная функция D3.js — использование анимированных переходов. D3.js делает документы динамичными, позволяя обновлять их на стороне клиента и активно используя изменения данных для отображения визуализаций в браузере.

Вы можете комбинировать это с CSS для создания эффектных и временных визуализаций, которые помогут вам реализовать настраиваемые графики на веб-страницах. В целом, это может быть очень полезным инструментом для специалистов по данным, которые работают с устройствами на базе Интернета вещей, которым требуется взаимодействие на стороне клиента для визуализации и обработки данных.

5. МАТЛАБ

MATLAB — это мультипарадигмальная вычислительная среда для обработки математической информации. Это программное обеспечение с закрытым исходным кодом, которое упрощает матричные функции, алгоритмическую реализацию и статистическое моделирование данных. MATLAB наиболее широко используется в нескольких научных дисциплинах.

В науке о данных MATLAB используется для моделирования нейронных сетей и нечеткой логики. Используя графическую библиотеку MATLAB, вы можете создавать мощные визуализации. MATLAB также используется для обработки изображений и сигналов. Это делает его очень универсальным инструментом для специалистов по данным, поскольку они могут решать все проблемы, от очистки и анализа данных до более продвинутых алгоритмов глубокого обучения.

Кроме того, простая интеграция MATLAB с корпоративными приложениями и встроенными системами делает его идеальным инструментом для обработки данных. Это также помогает автоматизировать различные задачи, начиная от извлечения данных и заканчивая повторным использованием сценариев для принятия решений. Тем не менее, он страдает от ограничений, связанных с тем, что он является проприетарным программным обеспечением с закрытым исходным кодом.

6. Эксель

Вероятно, Excel является наиболее широко используемым инструментом для анализа данных. Microsoft разработала Excel специально для расчетов в электронных таблицах, но сегодня он также используется для обработки данных, визуализации и сложных вычислений. Excel — надежный аналитический инструмент для Data Science .

Excel поставляется с различными предопределенными формулами, таблицами, фильтрами и т. д. Вы также можете создавать свои собственные функции и формулы с помощью Excel. Excel не предназначен для расчета огромного количества данных, как другие инструменты, но все же является идеальным выбором для создания мощных визуализаций данных и электронных таблиц. Вы также можете подключить SQL к Excel и использовать его для обработки и анализа ваших данных. Многие специалисты по данным используют Excel для манипулирования данными, поскольку он предоставляет простую и неудобную среду с графическим интерфейсом для простой предварительной обработки информации.

Таблицы Google: таблица Google — еще один пример отличного инструмента анализа данных. Это почти как MS Excel. Это очень полезно для повседневного использования. Основное преимущество этого инструмента в том, что он облачный, бесплатный, работает на разных устройствах, а также для него есть надстройка. Например, этот бесплатный трекер отпусков был создан Google Sheets. Вы можете проверить свой файл в Интернете и редактировать его из любого места, чего не может сделать Excel без общего диска.

7. ggplot2

ggplot2 — это передовое программное обеспечение для визуализации данных для языка программирования R. Разработчики создали этот инструмент для замены родного графического пакета языка R. Он использует мощные команды для создания великолепных визуализаций. Это широко используемая библиотека, которую специалисты по данным используют для создания привлекательных визуализаций из проанализированных данных.
Ggplot2 является частью tidyverse, пакета R, разработанного для Data Science. Один из аспектов, в котором ggplot2 намного лучше остальных визуализаций данных, — это эстетика. С помощью ggplot2 специалисты по обработке и анализу данных могут создавать индивидуальные визуализации, чтобы участвовать в расширенном повествовании. Используя ggplot2, вы можете аннотировать свои данные в визуализациях, добавлять текстовые метки к точкам данных и повышать сложность ваших графиков. Вы также можете создавать различные стили карт, такие как картограммы, картограммы, шестигранники и т. д. Это наиболее часто используемый инструмент для обработки данных.

8. Таблица

Tableau — это программное обеспечение для визуализации данных , которое оснащено мощной графикой для создания интерактивных и привлекательных визуализаций. Он ориентирован на потребности отраслей, работающих в сфере бизнес-аналитики. Наиболее важным аспектом Tableau является его способность взаимодействовать с базами данных, электронными таблицами, кубами OLAP (онлайн-аналитическая обработка) и т. д. Наряду с этими функциями Tableau имеет возможность визуализировать географические данные и отображать долготу и широту на картах.

Наряду с созданием визуализаций вы также можете использовать его аналитический инструмент для анализа данных. Tableau поставляется с активным сообществом, и вы можете делиться своими выводами на онлайн-платформе с другими пользователями. Хотя Tableau является корпоративным программным обеспечением, у него есть бесплатная версия под названием Tableau Public.

9. Юпитер

Project Jupyter — это инструмент с открытым исходным кодом на основе IPython, который помогает разработчикам создавать программное обеспечение с открытым исходным кодом и интерактивные вычисления. Jupyter поддерживает несколько языков, таких как Julia, Python и R. Это один из лучших инструментов веб-приложений, используемый для написания живого кода, визуализаций и презентаций. Jupyter — широко популярный инструмент, разработанный для удовлетворения требований науки о данных.

Это интерактивная среда, в которой специалисты по данным могут выполнять все свои обязанности. Это также мощный инструмент для рассказывания историй, поскольку в нем присутствуют различные функции презентации. Используя Jupyter Notebooks, можно выполнять очистку данных, статистические вычисления, визуализацию и создавать прогнозные модели машинного обучения . Это 100% открытый исходный код и, следовательно, бесплатно. Существует онлайн-среда Jupyter под названием Collaboratory, которая работает в облаке и хранит данные на Google Диске.

10. Матплотлиб

Matplotlib — это библиотека для построения графиков и визуализации, разработанная для Python. Это самый популярный выбор специалистов по данным для построения графиков с проанализированными данными. Он в основном используется для построения сложных графиков с использованием простых строк кода. Используя это, можно генерировать гистограммы, гистограммы, диаграммы рассеяния и т. д. В Matplotlib есть несколько важных модулей. Одним из наиболее широко используемых модулей является pyplot. Он предлагает MATLAB как интерфейс. Pyplot также является альтернативой графическим модулям MATLAB с открытым исходным кодом.

Matplotlib является предпочтительным инструментом для визуализации данных и используется специалистами по данным по сравнению с другими современными инструментами. Фактически, НАСА использовало Matplotlib для иллюстрации визуализации данных во время посадки космического корабля «Феникс». Это также идеальный инструмент для начинающих изучать визуализацию данных с помощью Python.

11. Солнечные ветры Loggly

SolarWinds Loggly — это облачный агрегатор журналов, позволяющий легко управлять всеми вашими журналами с помощью единой веб-панели. С помощью этого инструмента вы можете регистрировать больше, не тратя впустую свое время и ресурсы.

С помощью этого инструмента вы можете получить более высокие объемы данных и коэффициенты хранения при более низкой совокупной стоимости владения. Управление Loggly простое и не требует сложной настройки. Он также поддерживает журналы из ряда источников, включая Lucene, MongoDB, AWS Scripts, Fluentd, Hadoop и другие.

Резюме

Наука о данных требует огромного разнообразия инструментов. Инструменты для науки о данных предназначены для анализа данных, создания эстетичных и привлекательных интерактивных визуализаций и создания надежных прогностических моделей с использованием алгоритмов машинного обучения. Большинство инструментов обработки данных, упомянутых выше, выполняют сложные операции обработки данных в одном месте. Это упрощает пользователю или исследователю данных реализацию функций науки о данных без необходимости писать свой код с нуля.