数据科学的顶级工具

已发表: 2019-09-23

数据科学与从数据中提取、操作、处理和生成预测有关。为了执行这些任务，我们需要各种统计工具和编程语言。在本文中，我们将分享一些数据科学家用来执行数据操作的著名数据科学工具。我们将尝试了解这些工具的主要功能以及它们可以提供的好处。

数据科学简介

数据科学已成为计算机世界中最受欢迎的领域之一。公司正在招聘数据科学家来帮助他们了解市场并改进他们的产品。数据科学家作为决策者工作，主要负责分析和处理大量非结构化和结构化数据。为此，他需要各种专门设计的工具和数据科学的编程语言以他想要的方式执行任务。数据科学家使用这些数据科学工具来分析和生成预测。

顶级数据科学工具

以下是大多数数据科学家使用的最佳数据科学工具列表。

1. SAS

SAS 是专门为繁重的统计操作而设计的数据科学工具之一。它是一种封闭源代码的专有软件，如今被大型组织用来分析数据。 SAS 使用基本的 SAS 编程语言来执行统计建模。它被数据科学专业人士和致力于可靠商业软件的公司广泛使用。 SAS 提供了众多统计库和工具，数据科学家可以使用这些库和工具来建模和组织其庞大的数据。它高度可靠并得到公司的大力支持，这就是为什么它非常昂贵并且仅用于较大的行业。此外，与一些现代开源工具相比，SAS 相形见绌。 SAS 有几个库和包，但 dome 在基本包中不可用，并且可能需要昂贵的升级。

2.阿帕奇星火

Apache Spark 或简称 Spark 是一个具有分析引擎的全能工具，它是全球最常用的数据科学工具之一。 Spark 专门设计用于处理批处理和流处理。它带有许多 API，便于数据科学家重复访问数据以进行机器学习、SQL 存储等。它是对 Hadoop 的改进，可以比 MapReduce 快 100 倍。 Spark 有许多机器学习 API，可以帮助数据科学家使用给定的数据做出强有力的预测。

Spark 在处理流数据的能力方面比其他大数据平台做得更好。这意味着与其他仅批量处理历史数据的分析工具相比， Spark 可以处理实时数据。 Spark 提供了各种可在 Python、Java 和 R 中编程的 API。但 Spark 最强大的结合是与基于Java 虚拟机并且本质上是跨平台的 Scala 编程语言。

Spark 在集群管理方面非常高效，这使得它比 Hadoop 好得多，因为后者仅用于存储。正是这个集群管理系统让 Spark 能够高速处理应用程序。

3.BigML

它是数据科学专业人士广泛使用的另一种工具。 BigML 提供了一个出色且完全难以处理的基于云的 GUI 环境，您可以使用它来处理机器学习算法。它提供了一个使用云计算满足行业需求的标准化软件。通过它，公司可以在公司的各个部门使用机器学习算法。例如，它可以将这一软件用于销售预测、风险分析和产品创新。 BigML 专注于预测建模。它使用各种机器学习算法，如聚类、分类、时间序列预测等。

BigML 使用 Rest API 提供易于使用的 Web 界面，您可以根据数据需求创建免费帐户或高级帐户。它允许数据的交互式可视化，并为您提供在移动或物联网设备上导出可视图表的能力。

此外，BigML 附带各种自动化方法，可以帮助您自动调整超参数模型，甚至自动化可重用脚本的工作流程。

4.D3.js

众所周知的“Javascript”主要用作客户端脚本语言。 D3.js是一个 Javascript 库，可让您在 Web 浏览器上进行交互式和出色的可视化。借助 D3.js 的多个 API，您可以使用多个函数在浏览器中创建数据的动态可视化和分析。 D3.js 的另一个强大功能是使用动画过渡。 D3.js 通过允许在客户端进行更新并积极使用数据的变化来反映浏览器上的可视化，从而使文档动态化。

您可以将其与 CSS 相结合，以创建出色且短暂的可视化效果，帮助您在网页上实现自定义图形。总体而言，对于从事基于物联网设备的数据科学家来说，它可能是一个非常有用的工具，这些设备需要客户端交互以进行可视化和数据处理。

5. MATLAB

MATLAB 是一种用于处理数学信息的多范式数值计算环境。它是一个闭源软件，可促进矩阵函数、算法实现和数据的统计建模。 MATLAB 在多个科学学科中应用最为广泛。

在数据科学中，MATLAB 用于模拟神经网络和模糊逻辑。使用 MATLAB 图形库，您可以创建强大的可视化。 MATLAB 也用于图像和信号处理。这使其成为数据科学家非常通用的工具，因为他们可以解决所有问题，从数据清理和分析到更高级的深度学习算法。

此外，MATLAB 与企业应用程序和嵌入式系统的轻松集成使其成为理想的数据科学工具。它还有助于自动化各种任务，从数据提取到重新使用脚本进行决策。但是，它受到作为闭源专有软件的限制。

6.Excel

Excel可能是最广泛使用的数据分析工具。微软专门为电子表格计算开发了 Excel，但今天，它也用于数据处理、可视化和复杂计算。 Excel 是一个强大的数据科学分析工具。

Excel 带有各种预定义的公式、表格、过滤器等。您还可以使用 Excel 创建自己的自定义函数和公式。 Excel 不像其他工具那样用于计算大量数据，但仍然是创建强大的数据可视化和电子表格的理想选择。您还可以将 SQL 与 Excel 连接起来，并使用它来操作和分析您的数据。如此多的数据科学家正在使用 Excel 进行数据操作，因为它提供了一个简单且难以处理的 GUI 环境来轻松地预处理信息。

谷歌表格：谷歌表格是另一个伟大的数据分析工具的例子。它几乎就像 MS excel。它对日常使用非常有用。这个工具的主要好处是它是基于云的，免费的，它可以跨设备工作，并且还有一些附加组件。例如，这个免费的休假跟踪器是由 Google 表格制作的。您可以在线检查您的文件，并可以在任何您想要的地方进行编辑，而没有共享驱动器，Excel 无法完成。

7.ggplot2

ggplot2是用于 R 编程语言的数据可视化的高级软件。开发人员创建了这个工具来替换 R 语言的原生图形包。它使用强大的命令来创建出色的可视化效果。它是数据科学家用于从分析数据创建吸引人的可视化的广泛使用的库。
Ggplot2 是 tidyverse 的一部分，tidyverse 是 R 中为数据科学设计的一个包。 ggplot2 比其他数据可视化更好的一种方式是美学。使用 ggplot2，数据科学家可以创建自定义的可视化，以参与增强的故事讲述。使用 ggplot2，您可以在可视化中注释数据，为数据点添加文本标签并提高图表的难处理性。您还可以创建各种样式的地图，例如等值线、地图、六边形等。它是最常用的数据科学工具。

8. 画面

Tableau 是一款数据可视化软件，它包含强大的图形，可以制作交互式和吸引人的可视化。它专注于在商业智能领域工作的行业的需求。 Tableau 最重要的方面是能够与数据库、电子表格、OLAP（在线分析处理）多维数据集等进行交互。除了这些功能之外，Tableau 还能够可视化地理数据并在地图中绘制经度和纬度。

除了创建可视化之外，您还可以使用其分析工具来分析数据。 Tableau 带有一个活跃的社区，您可以在在线平台上与其他用户分享您的发现。虽然 Tableau 是企业软件，但它附带一个名为 Tableau Public 的免费版本。

9.木星

Jupyter项目是一个基于 IPython 的开源工具，用于帮助开发人员制作开源软件和体验交互式计算。 Jupyter 支持多种语言，如 Julia、 Python和 R。它是用于编写实时代码、可视化和演示文稿的最佳 Web 应用程序工具之一。 Jupyter 是一种广受欢迎的工具，旨在满足数据科学的需求。

这是一个可交互的环境，数据科学家可以通过它履行所有职责。它也是一个强大的讲故事工具，因为它具有各种演示功能。使用 Jupyter Notebooks，可以执行数据清理、统计计算、可视化和创建预测机器学习模型。它是 100% 开源的，因此是免费的。有一个名为 Collaboratory 的在线 Jupyter 环境，它在云上运行并将数据存储在 Google Drive 中。

10. Matplotlib

Matplotlib 是为 Python 开发的绘图和可视化库。它是数据科学家最流行的使用分析数据生成图表的选择。它主要用于使用简单的代码行绘制复杂的图形。使用它，可以生成条形图、直方图、散点图等。 Matplotlib 有几个基本模块。使用最广泛的模块之一是 pyplot。它提供了一个类似于接口的 MATLAB。 Pyplot 也是 MATLAB 图形模块的开源替代品。

Matplotlib 是数据可视化的首选工具，与其他当代工具相比，数据科学家使用它。事实上，NASA 使用 Matplotlib 来说明凤凰航天器着陆期间的数据可视化。它也是初学者使用 Python 学习数据可视化的理想工具。

11. SolarWinds Loggly

SolarWinds Loggly 是一种基于云的日志聚合，可通过单个 Web 仪表板轻松管理所有日志。借助此工具，您可以在不浪费时间和资源的情况下记录更多内容。

使用此工具，您可以以更好的 TCO 获得更高的数据量和保留率。管理 Loggly 很简单，不需要复杂的配置。它还支持来自各种来源的日志，包括 Lucene、MongoDB、AWS Scripts、Fluentd、Hadoop 等。

概括

数据科学需要各种各样的工具。数据科学工具用于分析数据、创建美观和交互式的有吸引力的可视化，以及使用机器学习算法创建强大的预测模型。上面提到的大多数数据科学工具都在一个地方提供复杂的数据科学操作。这使用户或数据科学家更容易实现数据科学的功能，而无需从头开始编写代码。