เครื่องมือยอดนิยมสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล

Data Science เกี่ยวข้องกับการแยก จัดการ ประมวลผล และสร้างการคาดการณ์จากข้อมูล ในการทำงานเหล่านี้ เราจำเป็นต้องมีเครื่องมือทางสถิติและภาษาโปรแกรมต่างๆ ในบทความนี้ เราจะแบ่งปันเครื่องมือ Data Science ที่รู้จักกันดีซึ่งนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้เพื่อดำเนินการกับข้อมูล เราจะพยายามทำความเข้าใจคุณสมบัติหลักของเครื่องมือ ประโยชน์ที่พวกเขาสามารถให้ได้

ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูล

Data Science กลายเป็นหนึ่งในสาขาที่ได้รับความนิยมมากที่สุดในโลกคอมพิวเตอร์ บริษัทต่างๆ จ้าง Data Scientists เพื่อช่วยให้พวกเขาได้รับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับตลาดและปรับปรุงผลิตภัณฑ์ของตน นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลทำงานเป็นผู้มีอำนาจตัดสินใจ และส่วนใหญ่รับผิดชอบในการวิเคราะห์และประมวลผลข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างและมีโครงสร้างจำนวนมาก ในการทำเช่นนั้น เขาต้องใช้เครื่องมือที่ออกแบบมาเป็นพิเศษและ   ภาษาโปรแกรมสำหรับ Data Science เพื่อทำงานในลักษณะที่เขาต้องการ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้เครื่องมือวิทยาศาสตร์ข้อมูลเหล่านี้ในการวิเคราะห์และสร้างการคาดการณ์

เครื่องมือวิทยาศาสตร์ข้อมูลยอดนิยม

นี่คือรายการเครื่องมือวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ดีที่สุดที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลส่วนใหญ่ใช้

1. SAS

SAS เป็นหนึ่งในเครื่องมือวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ได้รับการออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับการดำเนินการทางสถิติจำนวนมาก เป็นซอฟต์แวร์ที่เป็นกรรมสิทธิ์แบบปิดซึ่งใช้โดยองค์กรขนาดใหญ่เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลในปัจจุบัน SAS ใช้ภาษาโปรแกรม SAS พื้นฐานสำหรับการสร้างแบบจำลองทางสถิติ มีการใช้กันอย่างแพร่หลายโดยผู้เชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลและบริษัทที่ทำงานเกี่ยวกับซอฟต์แวร์เชิงพาณิชย์ที่เชื่อถือได้ SAS มีไลบรารีและเครื่องมือทางสถิติมากมายที่ Data Scientist สามารถใช้สำหรับการสร้างแบบจำลองและจัดระเบียบข้อมูลขนาดใหญ่ของพวกเขา มีความน่าเชื่อถือสูงและได้รับการสนับสนุนอย่างดีจากบริษัท จึงทำให้มีราคาแพงมากและใช้ในอุตสาหกรรมขนาดใหญ่เท่านั้น นอกจากนี้ SAS ยังด้อยกว่าเมื่อเปรียบเทียบกับเครื่องมือโอเพนซอร์ซที่ทันสมัย SAS มีไลบรารีและแพ็คเกจมากมาย แต่ไม่มีโดมให้บริการในแพ็กพื้นฐาน และอาจต้องมีการอัพเกรดที่มีราคาแพง

2. Apache Spark

Apache Spark หรือเพียงแค่ Spark เป็นเครื่องมือที่ทรงพลังพร้อมเครื่องมือวิเคราะห์และเป็นหนึ่งในเครื่องมือ Data Science ที่มีคนใช้มากที่สุดทั่วโลก Spark ได้รับการออกแบบมาโดยเฉพาะเพื่อจัดการกับการประมวลผลแบบกลุ่มและการประมวลผลแบบสตรีม มันมาพร้อมกับ API มากมายที่อำนวยความสะดวกให้ Data Scientists ในการเข้าถึงข้อมูลซ้ำๆ สำหรับ Machine Learning, Storage ใน SQL เป็นต้น เป็นการปรับปรุงที่เหนือกว่า Hadoop และสามารถทำงานได้เร็วกว่า MapReduce ถึง 100 เท่า Spark มี Machine Learning API มากมายที่สามารถช่วย Data Scientists ในการทำนายอย่างมีประสิทธิภาพด้วยข้อมูลที่กำหนด

Spark ทำได้ดีกว่าแพลตฟอร์ม Big Data อื่นๆ ในความสามารถในการจัดการข้อมูลการสตรีม ซึ่งหมายความว่า Spark สามารถประมวลผลข้อมูลแบบเรียลไทม์ได้ เมื่อเทียบกับเครื่องมือวิเคราะห์อื่นๆ ที่ประมวลผลเฉพาะข้อมูลในอดีตเป็นแบทช์ Spark นำเสนอ API ต่างๆ ที่สามารถตั้งโปรแกรมได้ใน Python, Java และ R แต่การทำงานร่วมกันที่มีประสิทธิภาพที่สุดของ Spark คือภาษาโปรแกรม Scala ซึ่งใช้ Java Virtual Machine และมีลักษณะข้ามแพลตฟอร์ม

Spark มีประสิทธิภาพสูงในการจัดการคลัสเตอร์ ซึ่งทำให้ดีกว่า Hadoop มาก เนื่องจากตัวหลังใช้สำหรับการจัดเก็บเท่านั้น เป็นระบบจัดการคลัสเตอร์ที่ช่วยให้ Spark ประมวลผลแอปพลิเคชันด้วยความเร็วสูง

3. BigML

เป็นอีกเครื่องมือหนึ่งที่ใช้กันอย่างแพร่หลายโดยผู้เชี่ยวชาญด้าน Data Science BigML ให้สภาพแวดล้อม GUI ที่ทำงานบนคลาวด์ที่ยอดเยี่ยมและเข้าใจยาก ซึ่งคุณสามารถใช้สำหรับการประมวลผลอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง ให้บริการซอฟต์แวร์ที่ได้มาตรฐานโดยใช้การประมวลผลแบบคลาวด์สำหรับความต้องการของอุตสาหกรรม บริษัทต่างๆ สามารถใช้อัลกอริธึม Machine Learning ในส่วนต่างๆ ของบริษัทได้ ตัวอย่างเช่น สามารถใช้ซอฟต์แวร์นี้สำหรับการคาดการณ์การขาย การวิเคราะห์ความเสี่ยง และนวัตกรรมผลิตภัณฑ์ BigML เชี่ยวชาญด้านการสร้างแบบจำลองการคาดการณ์ ใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องที่หลากหลาย เช่น การจัดกลุ่ม การจัดประเภท การคาดการณ์อนุกรมเวลา ฯลฯ

BigML จัดเตรียมเว็บอินเตอร์เฟสที่ใช้งานง่ายโดยใช้ Rest API และคุณสามารถสร้างบัญชีฟรีหรือบัญชีพรีเมียมตามความต้องการข้อมูลของคุณ อนุญาตให้สร้างภาพข้อมูลเชิงโต้ตอบและให้ความสามารถในการส่งออกแผนภูมิภาพบนมือถือหรืออุปกรณ์ IOT ของคุณ

นอกจากนี้ BigML ยังมาพร้อมกับวิธีการอัตโนมัติต่างๆ ที่สามารถช่วยให้คุณปรับแต่งโมเดลไฮเปอร์พารามิเตอร์ได้โดยอัตโนมัติ และทำให้เวิร์กโฟลว์ของสคริปต์ที่ใช้ซ้ำเป็นอัตโนมัติ

4. D3.js

“Javascript” ที่รู้จักกันดีส่วนใหญ่จะใช้เป็นภาษาสคริปต์ฝั่งไคลเอ็นต์ D3.js ซึ่งเป็นไลบรารี Javascript ช่วยให้คุณสามารถสร้างภาพแบบโต้ตอบและยอดเยี่ยมบนเว็บเบราว์เซอร์ของคุณได้ ด้วย API ต่างๆ ของ D3.js คุณสามารถใช้ฟังก์ชันต่างๆ เพื่อสร้างการแสดงภาพแบบไดนามิกและการวิเคราะห์ข้อมูลในเบราว์เซอร์ของคุณได้ คุณลักษณะที่มีประสิทธิภาพอีกอย่างหนึ่งของ D3.js คือการใช้ทรานซิชันแบบเคลื่อนไหว D3.js ทำให้เอกสารเป็นไดนามิกโดยอนุญาตให้อัปเดตในฝั่งไคลเอ็นต์และใช้การเปลี่ยนแปลงในข้อมูลเพื่อสะท้อนการแสดงภาพบนเบราว์เซอร์

คุณสามารถรวมสิ่งนี้กับ CSS เพื่อสร้างการแสดงภาพที่ชัดเจนและเป็นภาพชั่วคราวที่จะช่วยให้คุณใช้งานกราฟที่กำหนดเองบนหน้าเว็บได้ โดยรวมแล้ว มันสามารถเป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์มากสำหรับ Data Scientists ที่ทำงานบน อุปกรณ์ที่ใช้ IOT ที่ต้องการการโต้ตอบฝั่งไคลเอ็นต์สำหรับการแสดงภาพและการประมวลผลข้อมูล

5. MATLAB

MATLAB เป็นสภาพแวดล้อมการคำนวณเชิงตัวเลขแบบหลายกระบวนทัศน์สำหรับการประมวลผลข้อมูลทางคณิตศาสตร์ เป็นซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์สที่อำนวยความสะดวกให้กับฟังก์ชันเมทริกซ์ การใช้อัลกอริทึม และการสร้างแบบจำลองทางสถิติของข้อมูล MATLAB มีการใช้กันอย่างแพร่หลายในหลากหลายสาขาวิชาทางวิทยาศาสตร์

ใน Data Science MATLAB ใช้สำหรับจำลองโครงข่ายประสาทเทียมและตรรกะคลุมเครือ เมื่อใช้ไลบรารีกราฟิก MATLAB คุณสามารถสร้างการแสดงภาพที่ทรงพลังได้ MATLAB ยังใช้ในการประมวลผลภาพและสัญญาณ ทำให้เป็นเครื่องมืออเนกประสงค์สำหรับ Data Scientists เนื่องจากสามารถจัดการปัญหาทั้งหมดได้ ตั้งแต่การล้างข้อมูลและการวิเคราะห์ไปจนถึงอัลกอริธึม Deep Learning ขั้นสูง

นอกจากนี้ การผสานรวมที่ง่ายดายของ MATLAB สำหรับแอปพลิเคชันระดับองค์กรและระบบฝังตัวทำให้เป็นเครื่องมือ Data Science ในอุดมคติ นอกจากนี้ยังช่วยในการทำงานต่างๆ โดยอัตโนมัติตั้งแต่การดึงข้อมูลไปจนถึงการใช้สคริปต์ซ้ำเพื่อการตัดสินใจ อย่างไรก็ตาม มีข้อจำกัดในการเป็นซอฟต์แวร์โอเพนซอร์สที่เป็นกรรมสิทธิ์

6. Excel

อาจเป็นเพราะว่า Excel เป็นเครื่องมือที่ใช้กันอย่างแพร่หลายที่สุดสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล Microsoft พัฒนา Excel ขึ้นเป็นพิเศษสำหรับการคำนวณสเปรดชีต แต่ในปัจจุบันนี้ ยังใช้สำหรับการประมวลผลข้อมูล การแสดงภาพ และการคำนวณที่ซับซ้อนอีกด้วย Excel เป็น เครื่องมือวิเคราะห์ที่มีประสิทธิภาพสำหรับ Data Science

Excel มาพร้อมกับสูตร ตาราง ตัวกรอง ฯลฯ ที่กำหนดไว้ล่วงหน้าต่างๆ มากมาย คุณยังสามารถสร้างฟังก์ชันและสูตรที่กำหนดเองได้โดยใช้ Excel Excel ไม่ได้มีไว้สำหรับการคำนวณข้อมูลจำนวนมากเช่นเดียวกับเครื่องมืออื่นๆ แต่ยังเป็นตัวเลือกที่เหมาะสำหรับการสร้างการแสดงข้อมูลและสเปรดชีตข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ คุณยังสามารถเชื่อมต่อ SQL กับ Excel และใช้เพื่อจัดการและวิเคราะห์ข้อมูลของคุณได้ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจำนวนมากใช้ Excel สำหรับการจัดการข้อมูล เนื่องจากมีสภาพแวดล้อม GUI ที่ง่ายและไม่ซับซ้อนในการประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าอย่างง่ายดาย

Google ชีต : Google ชีตเป็นอีกตัวอย่างหนึ่งของเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลที่ยอดเยี่ยม มันเกือบจะเหมือนกับ MS excel มีประโยชน์มากสำหรับการใช้งานแบบวันต่อวัน ประโยชน์หลักของเครื่องมือนี้คือทำงานบนคลาวด์ ฟรี ใช้งานได้กับอุปกรณ์ต่าง ๆ และยังมีส่วนเสริมสำหรับมันอีกด้วย ตัวอย่างเช่น ตัวติดตามการลาฟรีนี้สร้างโดย Google ชีต คุณสามารถตรวจสอบไฟล์ออนไลน์และแก้ไขได้จากทุกที่ที่ต้องการ ซึ่ง excel ไม่สามารถทำได้โดยไม่ต้องใช้ไดรฟ์ที่แชร์

7. ggplot2

ggplot2 เป็นซอฟต์แวร์ขั้นสูงสำหรับการสร้างภาพข้อมูลสำหรับภาษาการเขียนโปรแกรม R ผู้พัฒนาได้สร้างเครื่องมือนี้ขึ้นมาเพื่อแทนที่แพ็คเกจกราฟิกดั้งเดิมของภาษา R มันใช้คำสั่งที่ทรงพลังเพื่อสร้างภาพข้อมูลที่ยอดเยี่ยม เป็นไลบรารี่ที่ใช้กันอย่างแพร่หลายซึ่ง Data Scientists ใช้ในการสร้างการแสดงภาพที่น่าสนใจจากข้อมูลที่วิเคราะห์
Ggplot2 เป็นส่วนหนึ่งของ tidyverse ซึ่งเป็นแพ็คเกจใน R ที่ออกแบบมาสำหรับ Data Science วิธีหนึ่งที่ ggplot2 ดีกว่าการแสดงภาพข้อมูลที่เหลือมากคือความสวยงาม ด้วย ggplot2 นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถสร้างภาพข้อมูลที่กำหนดเองเพื่อมีส่วนร่วมในการเล่าเรื่องที่ดียิ่งขึ้น เมื่อใช้ ggplot2 คุณสามารถใส่คำอธิบายประกอบข้อมูลของคุณในการแสดงภาพ เพิ่มป้ายข้อความไปยังจุดข้อมูล และเพิ่มความสามารถในการดึงข้อมูลของกราฟได้ คุณยังสามารถสร้างรูปแบบต่างๆ ของแผนที่ได้ เช่น choropleths, cartograms, hexbins เป็นต้น ซึ่งเป็นเครื่องมือวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ใช้มากที่สุด

8. โต๊ะ

Tableau เป็นซอฟต์แวร์ Data Visualization ที่อัดแน่นไปด้วยกราฟิกที่ทรงพลังเพื่อสร้างภาพแบบโต้ตอบและน่าสนใจ มุ่งเน้นไปที่ความต้องการของอุตสาหกรรมที่ทำงานในด้านธุรกิจอัจฉริยะ ลักษณะที่สำคัญที่สุดของ Tableau คือความสามารถในการเชื่อมต่อกับฐานข้อมูล สเปรดชีต คิวบ์ OLAP (การประมวลผลการวิเคราะห์ออนไลน์) ฯลฯ นอกจากคุณสมบัติเหล่านี้แล้ว Tableau ยังมีความสามารถในการแสดงภาพข้อมูลทางภูมิศาสตร์และสำหรับการวางแผนลองจิจูดและละติจูดในแผนที่

นอกจากการสร้างภาพข้อมูลแล้ว คุณยังสามารถใช้เครื่องมือวิเคราะห์เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลได้อีกด้วย Tableau มาพร้อมกับชุมชนที่กระตือรือร้นและคุณสามารถแบ่งปันสิ่งที่คุณค้นพบบนแพลตฟอร์มออนไลน์กับผู้ใช้รายอื่น แม้ว่า Tableau เป็นซอฟต์แวร์ระดับองค์กร แต่ก็มาพร้อมกับเวอร์ชันฟรีที่เรียกว่า Tableau Public

9. จูปิเตอร์

Project Jupyter เป็นเครื่องมือโอเพ่นซอร์สที่ใช้ IPython เพื่อช่วยนักพัฒนาในการสร้างซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์สและสัมผัสประสบการณ์การใช้คอมพิวเตอร์แบบโต้ตอบ Jupyter รองรับหลายภาษาเช่น Julia, Python และ R โดยเป็นหนึ่งในเครื่องมือเว็บแอปพลิเคชันที่ดีที่สุดที่ใช้สำหรับการเขียนโค้ดสด การสร้างภาพ และการนำเสนอ Jupyter เป็นเครื่องมือยอดนิยมที่ออกแบบมาเพื่อตอบสนองความต้องการของ Data Science

เป็นสภาพแวดล้อมที่สามารถโต้ตอบกันได้ ซึ่ง Data Scientists สามารถทำหน้าที่ทั้งหมดของตนได้ นอกจากนี้ยังเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพสำหรับการเล่าเรื่องเนื่องจากมีการนำเสนอคุณลักษณะต่างๆ เมื่อใช้ Jupyter Notebooks เราสามารถทำการล้างข้อมูล การคำนวณทางสถิติ การแสดงภาพ และสร้าง แบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องที่ คาดการณ์ได้ เป็นโอเพ่นซอร์ส 100% ดังนั้นจึงไม่เสียค่าใช้จ่าย มีสภาพแวดล้อม Jupyter ออนไลน์ที่เรียกว่า Collaboratory ซึ่งทำงานบนคลาวด์และจัดเก็บข้อมูลใน Google Drive

10. Matplotlib

Matplotlib เป็นไลบรารีการพล็อตและการแสดงภาพ ที่พัฒนาขึ้นสำหรับ Python เป็นตัวเลือกที่นิยมมากที่สุดของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสำหรับการสร้างกราฟด้วยข้อมูลที่วิเคราะห์ ส่วนใหญ่จะใช้สำหรับพล็อตกราฟที่ซับซ้อนโดยใช้บรรทัดของโค้ดอย่างง่าย เมื่อใช้สิ่งนี้ เราสามารถสร้างแผนภูมิแท่ง ฮิสโตแกรม แผนภาพกระจาย ฯลฯ Matplotlib มีโมดูลที่จำเป็นหลายอย่าง หนึ่งในโมดูลที่ใช้กันอย่างแพร่หลายมากที่สุดคือ pyplot มันมี MATLAB เหมือนอินเทอร์เฟซ Pyplot ยังเป็นทางเลือกโอเพนซอร์ซสำหรับโมดูลกราฟิกของ MATLAB

Matplotlib เป็นเครื่องมือที่เหมาะสำหรับการสร้างภาพข้อมูลและถูกใช้โดย Data Scientists มากกว่าเครื่องมือร่วมสมัยอื่นๆ ตามความเป็นจริงแล้ว NASA ใช้ Matplotlib เพื่อแสดงภาพข้อมูลระหว่างการลงจอดของ Phoenix Spacecraft นอกจากนี้ยังเป็นเครื่องมือที่เหมาะสำหรับผู้เริ่มต้นในการเรียนรู้การสร้างภาพข้อมูลด้วย Python

11. SolarWinds Loggly

SolarWinds Loggly คือการรวมบันทึกบนคลาวด์เพื่อจัดการบันทึกทั้งหมดของคุณผ่านแดชบอร์ดเว็บเดียวได้อย่างง่ายดาย ด้วยความช่วยเหลือของเครื่องมือนี้ คุณสามารถเข้าสู่ระบบได้มากขึ้นโดยไม่ต้องเสียเวลาและทรัพยากรของคุณ

คุณสามารถรับปริมาณข้อมูลและอัตราการเก็บรักษาที่สูงขึ้นด้วย TCO ที่ดีขึ้นด้วยเครื่องมือนี้ การจัดการ Loggly นั้นเรียบง่ายและไม่ต้องการการกำหนดค่าที่ซับซ้อน นอกจากนี้ยังรองรับบันทึกจากแหล่งต่างๆ เช่น Lucene, MongoDB, AWS Scripts, Fluentd, Hadoop และอื่นๆ

สรุป

วิทยาศาสตร์ข้อมูลต้องการเครื่องมือที่หลากหลาย เครื่องมือสำหรับวิทยาการข้อมูลมีไว้สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล สร้างภาพที่สวยงามและโต้ตอบได้ และสร้างแบบจำลองการคาดการณ์ที่มีประสิทธิภาพโดยใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง เครื่องมือวิทยาศาสตร์ข้อมูลส่วนใหญ่ที่กล่าวถึงข้างต้น นำเสนอการดำเนินการด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ซับซ้อนในที่เดียว สิ่งนี้ทำให้ผู้ใช้หรือนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถใช้งานฟังก์ชันของวิทยาศาสตร์ข้อมูลได้ง่ายขึ้นโดยไม่ต้องเขียนโค้ดตั้งแต่ต้น