數據科學的頂級工具

已發表: 2019-09-23

數據科學與從數據中提取、操作、處理和生成預測有關。為了執行這些任務，我們需要各種統計工具和編程語言。在本文中，我們將分享一些數據科學家用來執行數據操作的著名數據科學工具。我們將嘗試了解這些工具的主要功能以及它們可以提供的好處。

數據科學簡介

數據科學已成為計算機世界中最受歡迎的領域之一。公司正在招聘數據科學家來幫助他們了解市場並改進他們的產品。數據科學家作為決策者工作，主要負責分析和處理大量非結構化和結構化數據。為此，他需要各種專門設計的工具和數據科學的編程語言以他想要的方式執行任務。數據科學家使用這些數據科學工具來分析和生成預測。

頂級數據科學工具

以下是大多數數據科學家使用的最佳數據科學工具列表。

1. SAS

SAS 是專門為繁重的統計操作而設計的數據科學工具之一。它是一種封閉源代碼的專有軟件，如今被大型組織用來分析數據。 SAS 使用基本的 SAS 編程語言來執行統計建模。它被數據科學專業人士和致力於可靠商業軟件的公司廣泛使用。 SAS 提供了眾多統計庫和工具，數據科學家可以使用這些庫和工具來建模和組織其龐大的數據。它高度可靠並得到公司的大力支持，這就是為什麼它非常昂貴並且僅用於較大的行業。此外，與一些現代開源工具相比，SAS 相形見絀。 SAS 有幾個庫和包，但 dome 在基本包中不可用，並且可能需要昂貴的升級。

2.阿帕奇星火

Apache Spark 或簡稱 Spark 是一個具有分析引擎的全能工具，它是全球最常用的數據科學工具之一。 Spark 專門設計用於處理批處理和流處理。它帶有許多 API，便於數據科學家重複訪問數據以進行機器學習、SQL 存儲等。它是對 Hadoop 的改進，可以比 MapReduce 快 100 倍。 Spark 有許多機器學習 API，可以幫助數據科學家使用給定的數據做出強有力的預測。

Spark 在處理流數據的能力方面比其他大數據平台做得更好。這意味著與其他僅批量處理歷史數據的分析工具相比， Spark 可以處理實時數據。 Spark 提供了各種可在 Python、Java 和 R 中編程的 API。但 Spark 最強大的結合是與基於Java 虛擬機並且本質上是跨平台的 Scala 編程語言。

Spark 在集群管理方面非常高效，這使得它比 Hadoop 好得多，因為後者僅用於存儲。正是這個集群管理系統讓 Spark 能夠高速處理應用程序。

3.BigML

它是數據科學專業人士廣泛使用的另一種工具。 BigML 提供了一個出色且完全難以處理的基於雲的 GUI 環境，您可以使用它來處理機器學習算法。它提供了一個使用雲計算滿足行業需求的標準化軟件。通過它，公司可以在公司的各個部門使用機器學習算法。例如，它可以將這一軟件用於銷售預測、風險分析和產品創新。 BigML 專注於預測建模。它使用各種機器學習算法，如聚類、分類、時間序列預測等。

BigML 使用 Rest API 提供易於使用的 Web 界面，您可以根據數據需求創建免費帳戶或高級帳戶。它允許數據的交互式可視化，並為您提供在移動或物聯網設備上導出可視圖表的能力。

此外，BigML 附帶各種自動化方法，可以幫助您自動調整超參數模型，甚至自動化可重用腳本的工作流程。

4.D3.js

眾所周知的“Javascript”主要用作客戶端腳本語言。 D3.js是一個 Javascript 庫，可讓您在 Web 瀏覽器上進行交互式和出色的可視化。借助 D3.js 的多個 API，您可以使用多個函數在瀏覽器中創建數據的動態可視化和分析。 D3.js 的另一個強大功能是使用動畫過渡。 D3.js 通過允許在客戶端進行更新並積極使用數據的變化來反映瀏覽器上的可視化，從而使文檔動態化。

您可以將其與 CSS 相結合，以創建出色且短暫的可視化效果，幫助您在網頁上實現自定義圖形。總體而言，對於從事基於物聯網設備的數據科學家來說，它可能是一個非常有用的工具，這些設備需要客戶端交互以進行可視化和數據處理。

5. MATLAB

MATLAB 是一種用於處理數學信息的多範式數值計算環境。它是一個閉源軟件，可促進矩陣函數、算法實現和數據的統計建模。 MATLAB 在多個科學學科中應用最為廣泛。

在數據科學中，MATLAB 用於模擬神經網絡和模糊邏輯。使用 MATLAB 圖形庫，您可以創建強大的可視化。 MATLAB 也用於圖像和信號處理。這使其成為數據科學家非常通用的工具，因為他們可以解決所有問題，從數據清理和分析到更高級的深度學習算法。

此外，MATLAB 與企業應用程序和嵌入式系統的輕鬆集成使其成為理想的數據科學工具。它還有助於自動化各種任務，從數據提取到重新使用腳本進行決策。但是，它受到作為閉源專有軟件的限制。

6. Excel

Excel可能是最廣泛使用的數據分析工具。微軟專門為電子表格計算開發了 Excel，但今天，它也用於數據處理、可視化和復雜計算。 Excel 是一個強大的數據科學分析工具。

Excel 帶有各種預定義的公式、表格、過濾器等。您還可以使用 Excel 創建自己的自定義函數和公式。 Excel 不像其他工具那樣用於計算大量數據，但仍然是創建強大的數據可視化和電子表格的理想選擇。您還可以將 SQL 與 Excel 連接起來，並使用它來操作和分析您的數據。如此多的數據科學家正在使用 Excel 進行數據操作，因為它提供了一個簡單且難以處理的 GUI 環境來輕鬆地預處理信息。

谷歌表格：谷歌表格是另一個偉大的數據分析工具的例子。它幾乎就像 MS excel。它對日常使用非常有用。這個工具的主要好處是它是基於雲的，免費的，它可以跨設備工作，並且還有一些附加組件。例如，這個免費的休假跟踪器是由 Google 表格製作的。您可以在線檢查您的文件，並可以在任何您想要的地方進行編輯，而沒有共享驅動器，Excel 無法完成。

7.ggplot2

ggplot2是用於 R 編程語言的數據可視化的高級軟件。開發人員創建了這個工具來替換 R 語言的原生圖形包。它使用強大的命令來創建出色的可視化效果。它是數據科學家用於從分析數據創建吸引人的可視化的廣泛使用的庫。
Ggplot2 是 tidyverse 的一部分，tidyverse 是 R 中為數據科學設計的一個包。 ggplot2 比其他數據可視化更好的一種方式是美學。使用 ggplot2，數據科學家可以創建自定義的可視化，以參與增強的故事講述。使用 ggplot2，您可以在可視化中註釋數據，為數據點添加文本標籤並提高圖表的難處理性。您還可以創建各種樣式的地圖，例如等值線、地圖、六邊形等。它是最常用的數據科學工具。

8. 畫面

Tableau 是一款數據可視化軟件，它包含強大的圖形，可以製作交互式和吸引人的可視化。它專注於在商業智能領域工作的行業的需求。 Tableau 最重要的方面是能夠與數據庫、電子表格、OLAP（在線分析處理）多維數據集等進行交互。除了這些功能之外，Tableau 還能夠可視化地理數據並在地圖中繪製經度和緯度。

除了創建可視化之外，您還可以使用其分析工具來分析數據。 Tableau 帶有一個活躍的社區，您可以在在線平台上與其他用戶分享您的發現。雖然 Tableau 是企業軟件，但它附帶一個名為 Tableau Public 的免費版本。

9.木星

Jupyter項目是一個基於 IPython 的開源工具，用於幫助開發人員製作開源軟件和體驗交互式計算。 Jupyter 支持多種語言，如 Julia、 Python和 R。它是用於編寫實時代碼、可視化和演示文稿的最佳 Web 應用程序工具之一。 Jupyter 是一種廣受歡迎的工具，旨在滿足數據科學的需求。

這是一個可交互的環境，數據科學家可以通過它履行所有職責。它也是一個強大的講故事工具，因為它具有各種演示功能。使用 Jupyter Notebooks，可以執行數據清理、統計計算、可視化和創建預測機器學習模型。它是 100% 開源的，因此是免費的。有一個名為 Collaboratory 的在線 Jupyter 環境，它在雲上運行並將數據存儲在 Google Drive 中。

10. Matplotlib

Matplotlib 是為 Python 開發的繪圖和可視化庫。它是數據科學家最流行的使用分析數據生成圖表的選擇。它主要用於使用簡單的代碼行繪製複雜的圖形。使用它，可以生成條形圖、直方圖、散點圖等。 Matplotlib 有幾個基本模塊。使用最廣泛的模塊之一是 pyplot。它提供了一個類似於接口的 MATLAB。 Pyplot 也是 MATLAB 圖形模塊的開源替代品。

Matplotlib 是數據可視化的首選工具，與其他當代工具相比，數據科學家使用它。事實上，NASA 使用 Matplotlib 來說明鳳凰航天器著陸期間的數據可視化。它也是初學者使用 Python 學習數據可視化的理想工具。

11. SolarWinds Loggly

SolarWinds Loggly 是一種基於雲的日誌聚合，可通過單個 Web 儀表板輕鬆管理所有日誌。借助此工具，您可以在不浪費時間和資源的情況下記錄更多內容。

使用此工具，您可以以更好的 TCO 獲得更高的數據量和保留率。管理 Loggly 很簡單，不需要復雜的配置。它還支持來自各種來源的日誌，包括 Lucene、MongoDB、AWS Scripts、Fluentd、Hadoop 等。

概括

數據科學需要各種各樣的工具。數據科學工具用於分析數據、創建美觀和交互式的有吸引力的可視化，以及使用機器學習算法創建強大的預測模型。上面提到的大多數數據科學工具都在一個地方提供複雜的數據科學操作。這使用戶或數據科學家更容易實現數據科學的功能，而無需從頭開始編寫代碼。