✅ Инструменты Науки Данных - Лучшие 12 инструментов Data Science с их функциями

Обзор инструментов Data Science

Обзор инструментов Data Science

Специалист по данным должен извлекать, обрабатывать, предварительно обрабатывать и генерировать информационные прогнозы. Для этого нужны разные статистические инструменты и языки программирования. В этой статье мы собираемся обсудить некоторые инструменты науки о данных, которые ученые-исследователи используют для проведения транзакций данных, и что мы поймем основные функции инструментов, их преимущества и сравнение различных инструментов науки о данных.

Итак, здесь мы будем обсуждать науку о данных. Итак, в основном мы можем сказать, что одной из самых известных областей 21-го века является наука о данных. Специалисты по данным работают в компаниях, чтобы дать им представление об отрасли и улучшить их продукты. Специалисты по данным отвечают за анализ и управление широким спектром неструктурированных и структурированных данных и являются лицами, принимающими решения. Для этого Data Science должна адаптировать день так, как она хочет использовать различные инструменты и язык программирования. Мы будем использовать некоторые из этих инструментов для анализа и составления прогнозов. Итак, теперь мы обсудим инструмент науки о данных.

Top Data Science Tools

Ниже приведен список из 14 лучших инструментов данных науки, используемых большинством ученых данных.

1. SAS

Это один из тех информационных информационных инструментов, которые предназначены исключительно для статистических целей. SAS - это закрытое программное обеспечение для анализа информации крупных компаний. Для статистического моделирования SAS использует базовое программирование на языке SAS. Это обычно используется в коммерческом программном обеспечении экспертами и фирмами. Как специалист по данным, SAS предоставляет бесчисленные статистические библиотеки и инструменты для моделирования и организации данных. Несмотря на то, что SAS очень надежен, и компания имеет сильную поддержку, он имеет высокую стоимость и используется только в более крупных отраслях. Кроме того, есть несколько библиотек и пакетов SAS, которых нет в базовом пакете и которые можно обновить дорого.

Здесь мы увидим некоторые особенности SAS

1. Управление
2. Формат вывода отчета
3. Алгоритм шифрования данных
4. САС Студио
5. Поддержка различных типов формата данных
6. Имеет гибкий для 4-го поколения языка программирования

2. Apache Spark

Apache Spark или просто политический Spark является мощным аналитическим механизмом и наиболее часто используемым инструментом Data Science. Spark предназначен специально для пакетной и потоковой обработки. Он поставляется со многими API-интерфейсами, которые позволяют ученым-информаторам неоднократно получать доступ к информации машинного обучения, хранилищу SQL и т. Д. Он улучшается по сравнению с Hadoop и в 100 раз быстрее, чем Map-Reduce. В Spark есть много API машинного обучения, которые помогают ученым прогнозировать информацию. Spark может управлять потоковой информацией лучше, чем другие платформы Big Data. По сравнению с другими аналитическими инструментами, которые обрабатывают только историческую информацию в пакетном режиме, Spark может обрабатывать информацию в режиме реального времени. В Python, Java и R Spark предоставляет несколько API. Однако наиболее сильное сочетание Spark со Scala - это виртуальный язык программирования на основе Java, который кроссплатформенный по своей природе.

Здесь мы увидим некоторые особенности Apache Spark

1. У Apache Spark отличная скорость
2. Он также имеет расширенную аналитику
3. Apache Spark также имеет потоковую обработку в реальном времени.
4. Динамичный характер
5. Он также имеет отказоустойчивость

3. BigML

BigML, еще один инструмент для обработки данных, который используется очень часто. Он предлагает интерактивную облачную среду графического интерфейса для обработки алгоритма машины. BigML предлагает стандартизированное облачное программное обеспечение для этого сектора. Это позволяет предприятиям во многих областях своего предприятия использовать алгоритмы машинного обучения. BigML - продвинутый специалист по моделированию. Он использует широкий спектр алгоритмов для машинного обучения, включая кластеризацию и классификацию. Вы можете создать бесплатную учетную запись или премиум-учетную запись на основе ваших информационных потребностей, используя веб-интерфейс BigML с помощью API Rest. Он обеспечивает интерактивный просмотр информации и дает вам возможность экспортировать визуальные диаграммы на ваших мобильных устройствах или устройствах IoT. В дополнение к этому, BigML поставляется с несколькими методами автоматизации, которые могут помочь автоматизировать настройку и даже автоматизировать повторно используемые сценарии.

4. D3.js

Javascript в основном используется в качестве языка сценариев на стороне клиента. D3.js, вы можете создавать интерактивные визуализации в нашем веб-браузере через библиотеку Javascript. С помощью различных API-интерфейсов D3.js вы можете динамически просматривать и анализировать данные в своем браузере, используя различные функции. Использование анимированных переходов - еще одна сильная особенность D3.js. D3.js динамически разрешает обновления на стороне клиента и активно отображает визуализацию в браузере посредством изменения информации. Это может быть объединено с CSS для создания иллюстрированных и временных визуализаций, чтобы помочь вам выполнять индивидуальную графику на веб-страницах. В целом, это может быть очень полезным инструментом для специалистов по информационным технологиям, основанным на IoT, которым необходимо взаимодействие на стороне клиента для визуализации и обработки информации.

Здесь мы увидим некоторые особенности D3.js

1. Он основан на javaScript
2. Он может создать анимированный переход
3. Это полезно для взаимодействия на стороне клиента в IoT
4. Это с открытым исходным кодом
5. Может сочетаться с CSS
6. Полезно для создания интерактивных визуализаций.

5. MatLab

Для математической информации MATLAB является вычислительной средой с несколькими парадигмальными системами счисления. Это программное обеспечение с закрытым исходным кодом, которое облегчает матричное, алгоритмическое и статистическое моделирование информации. В нескольких областях науки наиболее часто используется MATLAB. MATLAB используется для нейронных сетей и симуляции нечеткой логики в науке о данных. Вы можете создавать сильные визуализации с графической библиотекой MATLAB. В обработке изображений и сигналов также используется MATLAB. Для ученых-информаторов это делает его очень универсальным, поскольку он решает все проблемы, от анализа и очистки до мощных алгоритмов глубокого обучения. Кроме того, MATLAB является оптимальным инструментом для обработки данных благодаря простому включению в бизнес-приложения и интегрированные системы. Это также позволяет автоматизировать обязанности от извлечения информации до повторного использования сценариев принятия решений.
Здесь мы увидим некоторые особенности Matlab
1. Это полезно для глубокого изучения
2. Обеспечивает простую интеграцию со встроенной системой
3. Имеет мощную графическую библиотеку
4. Может обрабатывать сложные математические операции

6. Excel

Инструмент анализа данных, вероятно, наиболее часто используемый. Excel создан в основном для расчета листов Microsoft и в настоящее время широко используется для обработки данных, сложных и визуальных расчетов. Excel - эффективный инструмент для анализа данных. Excel по-прежнему обладает преимуществами, пока это традиционный инструмент анализа информации. В Excel есть несколько формул, таблиц, фильтров, слайсеров и так далее. Вы также можете создавать свои персонализированные функции и формулы с помощью Excel. Хотя Excel по-прежнему является идеальным вариантом для мощной визуализации данных и планшетов, он не предназначен для расчета огромных объемов данных.

Вы также можете подключить SQL к Excel и использовать его для управления данными и анализа. Многие ученые данных используют Excel в качестве интерактивного графического устройства для легкой предварительной обработки информации. Теперь намного проще рассчитывать сложные анализы с запуском ToolPak в Microsoft Excel. Но по сравнению с гораздо более сложными инструментами исследования данных, такими как SAS, он все еще не работает. В общем, Excel является оптимальным инструментом для анализа данных на крошечном и не корпоративном уровне.

Здесь мы увидим некоторые особенности Excel

1. Для мелкомасштабного анализа данных, он очень популярен
2. Excel также используется для расчета и визуализации электронных таблиц
3. Пакет инструментов Excel, используемый для анализа данных комплекса
4. Обеспечивает простое соединение с SQL

7. НЛТК

NLTK, что означает обработку естественного языка. Наиболее распространенным сектором в науке о данных была обработка естественного языка. Речь идет о разработке статистических моделей, которые помогают машинам понимать язык людей. Эти статистические модели являются компонентами машинного обучения и способны помочь компьютерам понять естественный язык с помощью нескольких его алгоритмов. Язык Python оснащен коллекцией библиотек Natural Language Toolkit (NLTK), разработанной исключительно для этой цели. NLTK обычно используется для различных методов языковой обработки, таких как токенизация, выделение, маркировка, анализ и машинное обучение. В него входят более 100 компаний, которые собирают информацию о моделях для машинного обучения.

8. Тензорный поток

TensorFlow стал стандартным инструментом машинного обучения. Обычно используются новейшие алгоритмы машинного обучения, такие как Deep Learning. Разработчики назвали TensorFlow в честь многомерных массивов тензоров. Это открытый и постоянно развивающийся инструментарий, известный своей высокой вычислительной эффективностью и возможностями. TensorFlow может работать как на CPU, так и на GPU, а в последнее время появился на более мощных системах TPU. TensorFlow имеет широкий спектр применений благодаря своим высоким возможностям обработки, таким как распознавание языков, классификация изображений, поиск лекарств, генерация изображений и генерация языка.

Здесь мы увидим некоторые особенности TensorFlow

1. TensorFlow может легко обучаться
2. У этого также есть Будущий Колум
3. TensorFlow является открытым исходным кодом и гибким

9. Weka

Среда анализа знаний Weka или Waikato - это машинное обучение, написанное на Java. Алгоритмы машинного обучения представляют собой набор из нескольких машин интеллектуального анализа данных. Weka включает в себя различные обучающие машины, такие как классификация, кластеризация, регрессия, визуализация и разработка информации. Это программное обеспечение с открытым исходным кодом GUI, что делает его проще и удобнее для реализации алгоритмов машинного обучения. Функционирование машинного обучения на информации можно понять без строки кода. Он идеально подходит для начинающих специалистов в области машинного обучения.

10. Юпитер

Project Jupyter - это инструмент с открытым исходным кодом на основе IPython, который помогает разработчикам разрабатывать программное обеспечение с открытым исходным кодом и интерактивные вычисления. Поддерживаются несколько языков, таких как Julia, Python и R. Это инструмент для создания живых кодов, визуализаций и лекций в веб-приложении. Jupyter - это распространенный инструмент, предназначенный для удовлетворения потребностей в науке о данных. Это интерактивная среда, в которой ученые-данные могут выполнять свои задачи. Это также сильный инструмент для рассказывания историй, поскольку он содержит несколько характеристик презентации. Вы можете очищать, статистически вычислять, просматривать и генерировать прогностические модели машинного обучения, используя ноутбуки Jupyter. Это 100% с открытым исходным кодом и, следовательно, бесплатно. В сети есть совместная среда под названием Jupyter, которая запускает и хранит информацию о Google Диске в облаке.

11. Таблица

Tableau - это интерактивное программное обеспечение для визуализации с мощной графикой. Компания специализируется на секторах бизнес-аналитики. Самым значительным элементом Tableau является его способность взаимодействовать с базами данных, планшетами, кубами OLAP и т. Д. Tableau также может визуализировать географические данные и составлять длины и широты карт вместе с этими характеристиками. Вы также можете использовать его аналитический инструмент для оценки информации вместе с визуализациями. Вы можете поделиться своими результатами на интернет-платформе с Tableau с активным сообществом. В то время как Tableau является программным обеспечением компании, Tableau Public поставляется с бесплатной версией.

Здесь мы увидим некоторые особенности таблицы

1. Tableau имеет управление мобильными устройствами
2. Предоставляет Document API
3. Предоставляет JavaScript API
4. Обновление ETL - одна из важных особенностей Таблицы.

12. Scikit-учиться

Scikit-learn - это основанная на Python библиотека для алгоритмов машинного обучения. Инструмент, который обычно используется для оценки и анализа данных, легко и просто выполнить. Система машинного обучения поддерживает ряд характеристик, включая предварительную обработку информации, кластеризацию, уменьшение размерности регрессии, классификацию и т. Д. Scikit-learn упрощает использование сложных алгоритмов машинного обучения и, следовательно, является оптимальной платформой для исследований, требующих фундаментальной машины. обучение в обстоятельствах, которые требуют быстрого прототипирования.

Вывод:

Мы можем сделать вывод, что информатика нуждается в широком спектре инструментов. Инструменты науки о данных используются для анализа информации, создания эстетических и интерактивных визуализаций и создания моделей сильного прогнозирования с использованием алгоритмов. Итак, в этой статье мы увидели различные инструменты, используемые для анализа Data Science, а также их функции. Вы можете выбрать инструменты в зависимости от ваших требований и особенностей инструмента.

Инструменты Науки Данных - Лучшие 12 инструментов Data Science с их функциями