Veri Bilimi İçin En İyi Araçlar

Veri Bilimi , verilerden çıkarma, işleme, işleme ve tahminler üretme ile ilgilidir. Bu görevleri gerçekleştirmek için çeşitli istatistiksel araçlara ve programlama dillerine ihtiyacımız var. Bu yazıda, Veri Bilimcileri tarafından veri işlemlerini gerçekleştirmek için kullanılan iyi bilinen Veri Bilimi Araçlarından bazılarını paylaşacağız. Araçların temel özelliklerini, sağlayabileceği faydaları anlamaya çalışacağız.

Veri Bilimine Kısa Giriş

Veri Bilimi, bilgisayar dünyasının en popüler alanlarından biri olarak ortaya çıkmıştır. Şirketler, pazar hakkında bilgi edinmelerine ve ürünlerini geliştirmelerine yardımcı olması için Veri Bilimcilerini işe alıyor. Veri Bilimcileri karar vericiler olarak çalışırlar ve büyük miktarda yapılandırılmamış ve yapılandırılmış verinin analizinden ve işlenmesinden büyük ölçüde sorumludurlar. Bunu yapabilmek için özel olarak tasarlanmış çeşitli araçlara ve   Data Science'ın görevi istediği şekilde gerçekleştirmesi için programlama dilleri. Veri bilimcileri, bu veri bilimi araçlarını analiz etmek ve tahminler oluşturmak için kullanır.

En İyi Veri Bilimi Araçları

İşte çoğu veri bilimcisinin kullandığı en iyi veri bilimi araçlarının listesi.

1. SAS

SAS, özellikle ağır istatistiksel işlemler için tasarlanmış veri bilimi araçlarından biridir. Bu günlerde büyük kuruluşlar tarafından verileri analiz etmek için kullanılan kapalı kaynaklı tescilli bir yazılımdır. SAS, istatistiksel modelleme yapmak için temel SAS programlama dilini kullanır. Veri bilimi uzmanları ve güvenilir ticari yazılımlar üzerinde çalışan şirketler tarafından yaygın olarak kullanılmaktadır. SAS, bir Veri Bilimcisinin devasa verilerini modellemek ve düzenlemek için kullanabileceği çok sayıda istatistiksel kitaplık ve araç sunar. Son derece güvenilirdir ve şirketten güçlü bir desteğe sahiptir, bu nedenle oldukça pahalıdır ve yalnızca daha büyük endüstriler tarafından kullanılır. Ayrıca SAS, bazı modern açık kaynaklı araçlarla karşılaştırıldığında sönük kalıyor. SAS'ın birkaç kitaplığı ve paketi vardır, ancak kubbe temel pakette mevcut değildir ve pahalı bir yükseltme gerektirebilir.

2. Apaçi Kıvılcımı

Apache Spark veya kısaca Spark, analitik motoruna sahip çok güçlü bir araçtır ve dünya çapında en çok kullanılan Veri Bilimi araçlarından biridir. Spark, toplu işleme ve Akış İşlemeyi işlemek için özel olarak tasarlanmıştır. Veri Bilimcilerinin Makine Öğrenimi, SQL'de Depolama vb. için verilere tekrar tekrar erişim sağlamasını kolaylaştıran birçok API ile birlikte gelir. Hadoop'a göre bir gelişmedir ve MapReduce'dan 100 kat daha hızlı performans gösterebilir. Spark, Veri Bilimcilerinin verilen verilerle güçlü tahminler yapmasına yardımcı olabilecek birçok Makine Öğrenimi API'sine sahiptir.

Spark, akış verilerini işleme becerisinde diğer Büyük Veri Platformlarından daha iyidir. Bu, Spark'ın yalnızca geçmiş verileri toplu halde işleyen diğer analitik araçlara kıyasla gerçek zamanlı verileri işleyebileceği anlamına gelir. Spark, Python, Java ve R'de programlanabilen çeşitli API'ler sunar. Ancak Spark'ın en güçlü birleşimi, Java Sanal Makinesine dayalı ve doğası gereği çapraz platform olan Scala programlama dilidir.

Spark, küme yönetiminde oldukça verimlidir ve Hadoop yalnızca depolama için kullanıldığından onu Hadoop'tan çok daha iyi kılar. Spark'ın uygulamayı yüksek hızda işlemesini sağlayan bu küme yönetim sistemidir.

3. BüyükML

Veri Bilimi uzmanları tarafından yaygın olarak kullanılan başka bir araçtır. BigML, Makine Öğrenimi Algoritmalarını işlemek için kullanabileceğiniz harika ve tamamen zorlu, bulut tabanlı bir GUI ortamı sağlar. Endüstri gereksinimleri için bulut bilişimi kullanan standart bir yazılım sağlar. Bu sayede şirketler, şirketlerinin çeşitli bölümlerinde Makine Öğrenimi algoritmalarını kullanabilir. Örneğin, bu tek yazılımı satış tahmini, risk analizi ve ürün inovasyonu için kullanabilir. BigML, tahmine dayalı modellemede uzmanlaşmıştır. Kümeleme, sınıflandırma, zaman serisi tahmini vb. gibi çok çeşitli Makine Öğrenimi algoritmaları kullanır.

BigML, Rest API'lerini kullanarak kullanımı kolay bir web arayüzü sağlar ve veri ihtiyaçlarınıza göre ücretsiz bir hesap veya premium hesap oluşturabilirsiniz. Verilerin etkileşimli görselleştirilmesine izin verir ve mobil veya IOT cihazlarınızda görsel çizelgeleri dışa aktarma olanağı sağlar.

Ayrıca BigML, hiperparametre modellerinin ayarlanmasını otomatikleştirmenize ve hatta yeniden kullanılabilir komut dosyalarının iş akışını otomatikleştirmenize yardımcı olabilecek çeşitli otomasyon yöntemleriyle birlikte gelir.

4. D3.js

İyi bilinen “Javascript”, çoğunlukla istemci tarafı betik dili olarak kullanılır. Bir Javascript kitaplığı olan D3.js , web tarayıcınızda etkileşimli ve harika görselleştirmeler yapmanızı sağlar. D3.js'nin çeşitli API'leri ile, tarayıcınızda dinamik görselleştirme ve verilerin analizini oluşturmak için çeşitli işlevleri kullanabilirsiniz. D3.js'nin bir diğer güçlü özelliği de animasyonlu geçişlerin kullanılmasıdır. D3.js, istemci tarafında güncellemelere izin vererek ve tarayıcıdaki görselleştirmeleri yansıtmak için verilerdeki değişikliği aktif olarak kullanarak belgeleri dinamik hale getirir.

Web sayfalarında özelleştirilmiş grafikler uygulamanıza yardımcı olacak ünlü ve geçici görselleştirmeler oluşturmak için bunu CSS ile birleştirebilirsiniz. Genel olarak, görselleştirme ve veri işleme için istemci tarafı etkileşimi gerektiren IoT tabanlı cihazlarda çalışan Veri Bilimcileri için çok yararlı bir araç olabilir.

5. MATLAB

MATLAB, matematiksel bilgileri işlemek için çok paradigmalı bir sayısal hesaplama ortamıdır. Matris fonksiyonlarını, algoritmik uygulamayı ve verilerin istatistiksel modellemesini kolaylaştıran kapalı kaynaklı bir yazılımdır. MATLAB, en yaygın olarak çeşitli bilimsel disiplinlerde kullanılmaktadır.

Veri Biliminde MATLAB, sinir ağlarını ve bulanık mantığı simüle etmek için kullanılır. MATLAB grafik kitaplığını kullanarak güçlü görselleştirmeler oluşturabilirsiniz. MATLAB, görüntü ve sinyal işlemede de kullanılır. Bu, veri temizleme ve analizden daha gelişmiş Derin Öğrenme algoritmalarına kadar tüm sorunların üstesinden gelebildikleri için Veri Bilimcileri için çok yönlü bir araç haline getirir.

Ayrıca, MATLAB'ın kurumsal uygulamalar ve gömülü sistemler için kolay entegrasyonu, onu ideal bir Veri Bilimi aracı haline getirir. Ayrıca, verilerin çıkarılmasından karar verme için komut dosyalarının yeniden kullanılmasına kadar çeşitli görevlerin otomatikleştirilmesine yardımcı olur. Ancak, kapalı kaynaklı bir tescilli yazılım olma sınırlamasından muzdariptir.

6. Excel

Muhtemelen Excel , Veri Analizi için en yaygın kullanılan araçtır. Microsoft, Excel'i elektronik tablo hesaplamaları için özel olarak geliştirmiştir ancak günümüzde veri işleme, görselleştirme ve karmaşık hesaplamalar için de kullanılmaktadır. Excel, Veri Bilimi için sağlam bir analitik araçtır .

Excel, önceden tanımlanmış çeşitli formüller, tablolar, filtreler vb. ile birlikte gelir. Excel'i kullanarak kendi özel işlevlerinizi ve formüllerinizi de oluşturabilirsiniz. Excel, diğer araçlar gibi büyük miktarda Veriyi hesaplamak için değil, yine de güçlü veri görselleştirmeleri ve elektronik tablolar oluşturmak için ideal bir seçimdir. Ayrıca SQL'i Excel ile bağlayabilir ve verilerinizi işlemek ve analiz etmek için kullanabilirsiniz. Pek çok Veri Bilimcisi, bilgileri kolayca önceden işlemek için kolay ve zorlu bir GUI ortamı sağladığı için veri işleme için Excel kullanıyor.

Google E-Tablolar : Google sayfası, harika bir veri analiz aracının başka bir örneğidir. Neredeyse MS excel gibi. Günlük kullanım için çok kullanışlıdır. Bu aracın ana avantajı bulut tabanlı, ücretsiz olması, cihazlar arasında çalışması ve bunun için bazı eklentilerin olması. Örneğin, bu ücretsiz izin izleyicisi Google E-Tablolar tarafından yapılmıştır. Dosyanızı çevrimiçi olarak kontrol edebilir ve ortak bir sürücü olmadan excel'in yapamayacağı istediğiniz herhangi bir yerden düzenleyebilirsiniz.

7. ggplot2

ggplot2 , R programlama dili için veri görselleştirme için gelişmiş bir yazılımdır. Geliştiriciler bu aracı, R dilinin yerel grafik paketini değiştirmek için oluşturdular. Harika şanlı görselleştirmeler oluşturmak için güçlü komutlar kullanır. Veri Bilimcilerinin analiz edilen verilerden çekici görselleştirmeler oluşturmak için kullandığı yaygın olarak kullanılan kitaplıktır.
Ggplot2, R'de Veri Bilimi için tasarlanmış bir paket olan tidyverse'nin bir parçasıdır. ggplot2'nin diğer veri görselleştirmelerinden çok daha iyi olmasının bir yolu estetiktir. ggplot2 ile Veri Bilimcileri, gelişmiş hikaye anlatımıyla meşgul olmak için özelleştirilmiş görselleştirmeler oluşturabilir. ggplot2'yi kullanarak görselleştirmelerdeki verilerinize açıklama ekleyebilir, veri noktalarına metin etiketleri ekleyebilir ve grafiklerinizin karmaşıklığını artırabilirsiniz. Ayrıca koropletler, kartogramlar, hexbin'ler vb. gibi çeşitli harita stilleri oluşturabilirsiniz. En çok kullanılan veri bilimi aracıdır.

8. Tablo

Tableau, etkileşimli ve çekici görselleştirmeler yapmak için güçlü grafiklerle dolu bir Veri Görselleştirme yazılımıdır . İş zekası alanında çalışan sektörlerin ihtiyaçlarına odaklanmaktadır. Tableau'nun en önemli özelliği veritabanları, elektronik tablolar, OLAP (Çevrimiçi Analitik İşleme) küpleri vb. ile arayüz oluşturma yeteneğidir. Bu özelliklerin yanı sıra, Tableau coğrafi verileri görselleştirme ve haritalarda boylam ve enlemleri çizme yeteneğine sahiptir.

Görselleştirmeler oluşturmanın yanı sıra, verileri analiz etmek için analitik aracını da kullanabilirsiniz. Tableau aktif bir toplulukla birlikte gelir ve bulgularınızı çevrimiçi platformda diğer kullanıcılarla paylaşabilirsiniz. Tableau kurumsal bir yazılım olsa da Tableau Public adlı ücretsiz bir sürümü ile birlikte gelir.

9. Jüpiter

Project Jupyter , geliştiricilerin açık kaynaklı yazılım yapmalarına ve etkileşimli bilgi işlem deneyimlemelerine yardımcı olan IPython tabanlı bir açık kaynaklı araçtır. Jupyter, Julia, Python ve R gibi birden çok dili destekler. Canlı kod, görselleştirme ve sunum yazmak için kullanılan en iyi web uygulama araçlarından biridir. Jupyter, Veri Biliminin gereksinimlerini karşılamak için tasarlanmış, yaygın olarak kullanılan bir araçtır.

Veri Bilimcilerinin tüm sorumluluklarını yerine getirebilecekleri etkileşimli bir ortamdır. Ayrıca, içinde çeşitli sunum özellikleri bulunduğundan, hikaye anlatımı için güçlü bir araçtır. Jupyter Notebook'ları kullanarak veri temizleme, istatistiksel hesaplama, görselleştirme yapabilir ve tahmine dayalı makine öğrenimi modelleri oluşturabilirsiniz. %100 açık kaynaklıdır ve bu nedenle ücretsizdir. Bulut üzerinde çalışan ve verileri Google Drive'da depolayan Collaboratory adlı çevrimiçi bir Jupyter ortamı var.

10. Matplotlib

Matplotlib, Python için geliştirilmiş bir çizim ve görselleştirme kütüphanesidir . Analiz edilen verilerle grafikler oluşturmak için veri bilimcilerinin en popüler seçimidir. Temelde basit kod satırlarını kullanarak karmaşık grafikleri çizmek için kullanılır. Bunu kullanarak, çubuk grafikler, histogramlar, dağılım grafikleri vb. oluşturulabilir. Matplotlib'in birkaç temel modülü vardır. En yaygın kullanılan modüllerden biri pyplot'tur. Bir arayüz gibi bir MATLAB sunar. Pyplot ayrıca MATLAB'ın grafik modüllerine açık kaynaklı bir alternatiftir.

Matplotlib, veri görselleştirmeleri için tercih edilen bir araçtır ve Veri Bilimcileri tarafından diğer çağdaş araçlara göre kullanılır. Nitekim NASA, Phoenix Uzay Aracı'nın inişi sırasında veri görselleştirmelerini göstermek için Matplotlib'i kullandı. Ayrıca Python ile veri görselleştirmeyi öğrenmeye yeni başlayanlar için ideal bir araçtır.

11. SolarWinds Loggly

SolarWinds Loggly, tüm günlüklerinizi tek bir web panosu üzerinden kolaylıkla yönetmek için bulut tabanlı bir günlük toplamadır. Bu aracın yardımıyla zamanınızı ve kaynaklarınızı boşa harcamadan daha fazla oturum açabilirsiniz.

Bu araçla daha iyi toplam sahip olma maliyetiyle daha yüksek veri hacimleri ve saklama oranları elde edebilirsiniz. Loggly'yi yönetmek basittir ve karmaşık yapılandırma gerektirmez. Ayrıca Lucene, MongoDB, AWS Komut Dosyaları, Fluentd, Hadoop ve daha fazlasını içeren bir dizi kaynaktan günlükleri destekler.

Özet

Veri bilimi çok çeşitli araçlar gerektirir. Veri bilimi araçları, verileri analiz etmek, estetik ve etkileşimli çekici görselleştirmeler oluşturmak ve makine öğrenimi algoritmalarını kullanarak sağlam tahmine dayalı modeller oluşturmak içindir. Yukarıda bahsedilen veri bilimi araçlarının çoğu, karmaşık veri bilimi işlemlerini tek bir yerde sunar. Bu, kullanıcının veya veri bilimcisinin, kodlarını sıfırdan yazmak zorunda kalmadan veri biliminin işlevlerini uygulamasını kolaylaştırır.