علم البيانات هو مجال واسع يستلزم مجموعة متنوعة من تقنيات معالجة البيانات. لإنهاء مهمتك بنجاح كعالم بيانات أو خبير في تكنولوجيا المعلومات ، يجب أن تكون على دراية بأهم أدوات علوم البيانات المتاحة في السوق. هل تعلم أن صناعة علوم البيانات في جميع أنحاء العالم من المتوقع أن تتطور بمعدل 30 بالمائة CAGR (معدل النمو السنوي المركب)؟

يمكن أن تساعدك معرفة كيفية استخدام أدوات علوم البيانات في بدء مهنة ناجحة في علم البيانات. استمر في القراءة للتعرف على بعض من أفضل أدوات علوم البيانات في السوق!

أفضل أدوات علوم البيانات

ساس

SAS (نظام التحليل الإحصائي ) هي إحدى أدوات علوم البيانات التي كانت موجودة منذ فترة طويلة. يسمح SAS للمستخدمين بإجراء تحليل دقيق للبيانات النصية وتوليد نتائج ذات مغزى. يفضل العديد من علماء البيانات تقارير SAS لأنها أكثر جاذبية من الناحية الجمالية.

يستخدم SAS أيضًا للوصول / استرداد البيانات من مصادر عديدة ، بالإضافة إلى تحليل البيانات. يتم استخدامه بشكل شائع للتنقيب عن البيانات ، وتحليل السلاسل الزمنية ، والاقتصاد القياسي ، وذكاء الأعمال ، من بين أنشطة علوم البيانات الأخرى. SAS هو برنامج لا يعرف النظام الأساسي ويمكن استخدامه أيضًا للحوسبة عن بُعد. لا يمكن المبالغة في أهمية SAS في تحسين الجودة وتطوير التطبيقات.

اقرأ أيضًا: أفضل 6 طرق للترتيب في الأشخاص اسأل الصناديق أيضًا - تحسين محركات البحث لـ PAA

أباتشي هادوب

اباتشي هادوب هي منصة مفتوحة المصدر شائعة الاستخدام لمعالجة البيانات المتوازية. يتم تقسيم أي ملف كبير إلى أجزاء ثم توزيعها على عدة عقد. ثم يستخدم Hadoop مجموعات العقد للمعالجة المتوازية. Hadoop هو نظام ملفات موزع يقسم البيانات إلى أجزاء ويوزعها عبر عقد متعددة.

اقرأ أيضًا: عالم البيانات: كل ما تحتاج إلى معرفته

يتم استخدام العديد من مكونات Hadoop الأخرى ، مثل Hadoop YARN و Hadoop MapReduce و Hadoop Common ، للتعامل مع البيانات بشكل متوازي بالإضافة إلى نظام توزيع ملفات Hadoop.

TABLEAU

تابلوه هي أداة تصور البيانات التي تساعد في تحليل البيانات واتخاذ القرار. يسمح لك Tableau بتمثيل البيانات بشكل مرئي في وقت أقل حتى يتمكن الجميع من فهمها. يمكن أن يساعدك Tableau في التعامل مع مشاكل تحليل البيانات المتقدمة في وقت أقل. عند استخدام Tableau ، لا داعي للقلق بشأن إعداد البيانات ويمكنك بدلاً من ذلك التركيز على الأفكار الغنية.

أحدثت Tableau ، التي تأسست في 2003 ، ثورة في الطريقة التي يتعامل بها علماء البيانات مع مشاكل علم البيانات. يسمح Tableau للمستخدمين بالاستفادة القصوى من بياناتهم وتقديم تقارير إعلامية.

تدفق التوتر

TensorFlow كثيرًا ما يستخدم في التقنيات الحديثة مثل علوم البيانات والتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي. TensorFlow عبارة عن حزمة Python تتيح لك إنشاء نماذج علوم البيانات وتدريبها. باستخدام TensorFlow ، يمكنك نقل تصور البيانات إلى المستوى التالي.

TensorFlow سهل الاستخدام ويستخدم بشكل متكرر في البرمجة التفاضلية لأنه تم تطويره في Python. يمكن استخدام TensorFlow لنشر نماذج Data Science عبر العديد من الأجهزة. يستخدم TensorFlow مصفوفة ذات أبعاد N ، والمعروفة باسم موتر ، كنوع بياناتها.

بيجمل

BigML يُستخدم لإنشاء مجموعات بيانات يمكن مشاركتها بسهولة مع الأنظمة الأخرى. يتم الآن استخدام BigML ، الذي تم إنشاؤه في الأصل للتعلم الآلي (ML) ، بشكل متكرر لإنشاء طرق عملية في علم البيانات. باستخدام BigML ، يمكنك ببساطة تصنيف البيانات واكتشاف الانحرافات / القيم المتطرفة في مجموعة البيانات.

يجعل منهج تصور البيانات التفاعلي في BigML اتخاذ القرار أمرًا سهلاً لعلماء البيانات. التنبؤ بالسلسلة الزمنية ونمذجة الموضوع وإيجاد الارتباط والأنشطة الأخرى كلها ممكنة مع نظام BigML القابل للتطوير. يتيح لك BigML العمل بكميات هائلة من البيانات.

KNIME

كنيم هي أداة للإبلاغ عن البيانات والتعدين والتحليل تُستخدم بشكل متكرر في علوم البيانات. قدرتها على استخراج البيانات وتحويلها تجعلها واحدة من أهم الأدوات في علم البيانات. Knime هي منصة مفتوحة المصدر مجانية الاستخدام في أجزاء كثيرة من العالم.

إنه يستخدم "Lego of Analytics" ، وهو نموذج لتدفق البيانات للجمع بين مكونات علوم البيانات المتنوعة. تمكن واجهة المستخدم الرسومية (GUI) سهلة الاستخدام من Knime علماء البيانات من إكمال المهام بأقل قدر من المعرفة البرمجية. تُستخدم خطوط أنابيب البيانات المرئية في Knime لإنشاء عروض تفاعلية لمجموعة البيانات.

رابيدمينر

رابيدماينر هو منتج برمجيات شهير لعلوم البيانات بسبب قدرته على إنشاء بيئة إعداد بيانات مناسبة. يمكن لبرنامج RapidMiner إنشاء أي نموذج لعلم البيانات / ML من الألف إلى الياء. يسمح RapidMiner لعلماء البيانات بتتبع البيانات في الوقت الفعلي وتنفيذ التحليلات المتطورة.

يعد التنقيب عن النص والتحليل التنبئي والتحقق من صحة النموذج وتقارير البيانات الشاملة ومهام علوم البيانات الأخرى كلها ممكنة مع RapidMiner. تعد قابلية التوسع القوية لـ RapidMiner وقدرات الأمان الرائعة أيضًا مثيرة للإعجاب. يمكن استخدام RapidMiner لإنشاء تطبيقات علوم البيانات التجارية من الألف إلى الياء.

اكسل

اكسل ، والتي تعد جزءًا من مجموعة Microsoft Office ، هي واحدة من أفضل الأدوات للمبتدئين في علوم البيانات. كما أنه يساعد في تعلم أساسيات علم البيانات قبل الانتقال إلى التحليلات المتقدمة. إنها واحدة من أهم أدوات تصور البيانات التي يستخدمها علماء البيانات. يعرض Excel البيانات بطريقة مباشرة ، باستخدام الصفوف والأعمدة ، بحيث يمكن للمستخدمين غير التقنيين فهمها.

يحتوي Excel أيضًا على صيغ للتسلسل وإيجاد متوسط ​​البيانات والتجميع وعمليات علوم البيانات الأخرى. إنها واحدة من أهم أدوات علوم البيانات نظرًا لقدرتها على معالجة مجموعات البيانات الضخمة.

أباتشي فلينك

إنها واحدة من أفضل أدوات علوم البيانات لمؤسسة Apache Software Foundation لعام 2020/2021. اباتشي فلينك يمكن إجراء تحليل البيانات في الوقت الحقيقي بسرعة. Apache Flink عبارة عن نظام أساسي موزع مفتوح المصدر لإجراء حسابات قابلة للتطوير في علوم البيانات. يوفر Flink خط أنابيب بزمن انتقال منخفض وتنفيذ متوازي لمخططات تدفق البيانات.

يمكن أيضًا استخدام Apache Flink لمعالجة دفق بيانات غير محدود بدون نقاط بداية ونهاية ثابتة. تشتهر Apache بأدواتها وأساليبها في علوم البيانات ، والتي يمكن أن تساعد في تسريع عملية التحليل. يساعد Flink علماء البيانات في تقليل التعقيد أثناء معالجة البيانات في الوقت الفعلي.

باوربي

بوويربي هي أيضًا واحدة من أهم أدوات علوم البيانات وذكاء الأعمال. يمكنك استخدامه مع منتجات Microsoft Data Science الأخرى لتصور البيانات. باستخدام PowerBI ، يمكنك إنشاء تقارير غنية وذكية من أي مجموعة بيانات. يمكن للمستخدمين أيضًا استخدام PowerBI لتطوير لوحة معلومات تحليلات البيانات الخاصة بهم.

باستخدام PowerBI ، يمكن تحويل مجموعات البيانات غير المتماسكة إلى مجموعات بيانات متماسكة. باستخدام PowerBI ، يمكنك إنشاء مجموعة بيانات متماسكة منطقيًا تنشئ رؤى غنية. يمكن استخدام PowerBI لإنشاء تقارير جذابة بصريًا يمكن فهمها أيضًا من قبل الأفراد غير التقنيين.

DATAROBOT

داتا روبوت هي واحدة من أهم الأدوات لأنشطة علوم البيانات التي تشمل التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي. في واجهة مستخدم DataRobot ، يمكنك سحب مجموعة بيانات وإفلاتها بسرعة. تجعل واجهته سهلة الاستخدام تحليلات البيانات متاحة لكل من علماء البيانات المبتدئين وذوي الخبرة.

يتيح لك DataRobot إنشاء ونشر أكثر من 100 نموذج من نماذج علوم البيانات في وقت واحد ، مما يوفر لك ثروة من المعلومات. يتم استخدامه أيضًا من قبل الشركات لمنح التشغيل الآلي المتطور للمستهلكين والعملاء. يمكن أن يساعدك التحليل التنبئي الفعال لـ DataRobot في اتخاذ قرارات مستنيرة قائمة على البيانات.

أباتشي سبارك

اباتشي سبارك تم إنشاؤه مع مراعاة تقليل وقت الاستجابة عند تنفيذ مهام علوم البيانات. يمكن لـ Apache Spark ، الذي يعتمد على Hadoop MapReduce ، التعامل مع الاستعلامات التفاعلية ومعالجة البث. بسبب الحوسبة العنقودية في الذاكرة ، فقد أصبحت واحدة من أعظم أدوات علوم البيانات في السوق. يمكن للحوسبة في الذاكرة أن تسرع المعالجة بشكل كبير.

يتم دعم استعلامات SQL بواسطة Apache Spark ، مما يتيح لك اشتقاق ارتباطات متعددة من مجموعتك. يحتوي Spark أيضًا على واجهات برمجة تطبيقات لإنشاء تطبيقات علوم البيانات في Java و Scala و Python.

ساب هانا

ساب هانا هو نظام إدارة قواعد بيانات ارتباطية سهل الاستخدام لتخزين البيانات واسترجاعها. تجعل آلية إدارة البيانات في الذاكرة والقائمة على العمود أداة مفيدة في علوم البيانات. يمكن لساب هانا معالجة قواعد البيانات التي تحتوي على كائنات مخزنة في مساحة هندسية (بيانات مكانية).

يمكن أيضًا استخدام Sap Hana للبحث عن النص والتحليلات ومعالجة بيانات الرسم البياني والتحليل التنبئي ومهام علوم البيانات الأخرى. يحتفظ تخزين البيانات في الذاكرة بالبيانات في الذاكرة الرئيسية بدلاً من القرص ، مما يسمح باستعلام ومعالجة بيانات أكثر كفاءة.

منغودب

MongoDB هي قاعدة بيانات عالية الأداء وهي أيضًا واحدة من أكثر أدوات علوم البيانات شيوعًا. تسمح لك مجموعة MongoDB (مستندات MongoDB) بتخزين كميات هائلة من البيانات. يحتوي على جميع ميزات SQL بالإضافة إلى القدرة على تشغيل الاستعلامات الديناميكية.

MongoDB هي قاعدة بيانات تخزن البيانات في شكل مستندات بنمط JSON وتسمح بتكرار البيانات بشكل كبير. يجعل MongoDB إدارة البيانات الضخمة أسهل بكثير نظرًا لأنه يوفر توفرًا كبيرًا للبيانات. يمكن لـ MongoDB إجراء تحليلات معقدة بالإضافة إلى استعلامات قاعدة البيانات البسيطة. إن قابلية توسع MongoDB تجعلها واحدة من أكثر أدوات علوم البيانات استخدامًا على نطاق واسع.

بايثون

قواعد البيانات وأطر العمل ليست هي أدوات وتقنيات علوم البيانات الوحيدة المتاحة. من الضروري اختيار لغة البرمجة الصحيحة لعلوم البيانات. يستخدم الكثير من علماء البيانات Python في تجريف الويب. يوجد في Python عدد من المكتبات التي تم تطويرها خصيصًا لمهام Data Science.

بايثون يسمح لك بتنفيذ مجموعة متنوعة من الحسابات الرياضية والإحصائية والعلمية بسرعة. تعد NumPy و SciPy و Matplotlib و Pandas و Keras وغيرها من مكتبات Python لعلوم البيانات من أكثر المكتبات استخدامًا على نطاق واسع.

تريفاكتا

تريفاكتا هي أداة تنظيف وإعداد البيانات شائعة الاستخدام في علوم البيانات. يمكن لـ Trifacta تنظيف بحيرة البيانات السحابية التي تحتوي على بيانات منظمة وغير منظمة. عند مقارنتها بالمنصات الأخرى ، تعمل Trifacta على تسريع عملية إعداد البيانات بشكل كبير. يجعل Trifacta من السهل اكتشاف الأخطاء والقيم المتطرفة والعناصر الشاذة الأخرى في مجموعة البيانات.

يمكن أن يساعدك Trifacta أيضًا في إعداد البيانات بشكل أسرع في سيناريو متعدد السحابة. يسمح لك Trifacta بأتمتة تصور البيانات وإدارة خطوط أنابيب البيانات.

MINITAB

برنامج Minitab هي أداة برمجية لمعالجة البيانات وتحليلها تُستخدم بشكل متكرر. في مجموعة البيانات غير المهيكلة ، سيساعدك برنامج Minitab في تحديد الاتجاهات والأنماط. يمكن استخدام برنامج Minitab لتبسيط مجموعة البيانات التي سيتم استخدامها كمدخلات لتحليل البيانات. يمكن لبرنامج Minitab أيضًا مساعدة علماء البيانات في حسابات علوم البيانات وتطوير الرسم البياني.

يعرض Minitab إحصائيات وصفية بناءً على مجموعة البيانات التي تم إدخالها ، مع إبراز عدة نقاط مهمة في البيانات مثل المتوسط ​​والوسيط والانحراف المعياري وما إلى ذلك. يمكن استخدام برنامج Minitab لإنشاء مجموعة متنوعة من الرسوم البيانية وكذلك إجراء تحليل الانحدار.

ص

ص هي واحدة من العديد من لغات البرمجة البارزة المستخدمة في مجال علوم البيانات ، وتوفر بيئة برمجية قابلة للتطوير للتحليل الإحصائي. باستخدام R ، يمكن تجميع البيانات وتصنيفها في وقت أقل. يمكن استخدام R لإنشاء مجموعة متنوعة من النماذج الإحصائية ، بما في ذلك النماذج الخطية وغير الخطية.

R هي أداة قوية لتنقية البيانات والتصور. يصور R البيانات بطرق سهلة الفهم حتى يتمكن الجميع من فهمها. تتوفر الوظائف الإضافية DBI و RMySQL و dplyr و ggmap و xtable وغيرها من الوظائف الإضافية لعلوم البيانات في R.

أباتشي كافكا

أباتشي كافكا هو نظام مراسلة موزعة يسمح بنقل كميات هائلة من البيانات من تطبيق إلى آخر. باستخدام Apache Kafka ، قد يتم إنشاء خطوط أنابيب البيانات في الوقت الفعلي في وقت أقل. سيضمن كافكا ، المعروف بتسامحه مع الأخطاء وقابلية التوسع ، عدم فقدان أي بيانات أثناء نقل البيانات بين التطبيقات.

Apache Kafka هو نظام مراسلة للنشر يسمح للناشرين بإرسال رسائل إلى المشتركين بناءً على الموضوعات. يسمح نظام رسائل النشر والاشتراك للمشتركين باستهلاك جميع الرسائل في موضوع ما.

QLIKVIEW

QlikView هي واحدة من أكثر أدوات علوم البيانات استخدامًا ، فضلاً عن كونها أداة ذكاء الأعمال. يمكن لعلماء البيانات استخدام QlikView لاشتقاق الارتباطات بين البيانات غير المهيكلة والقيام بتحليل البيانات. يمكن أيضًا استخدام QlikView لإظهار تصوير مرئي لعلاقات البيانات. يمكن تجميع البيانات وضغطها بشكل أسرع باستخدام QlikView.

لا يتعين عليك إضاعة الوقت في اكتشاف كيفية ارتباط كيانات البيانات نظرًا لأن QlikView يتعامل معها تلقائيًا. عند مقارنتها بأدوات علوم البيانات الأخرى الموجودة في السوق ، تؤدي معالجة البيانات داخل الذاكرة إلى نتائج أسرع.

المجهرية

يستخدم علماء البيانات المهتمون أيضًا بذكاء الأعمال MicroStrategy. توفر MicroStrategy مجموعة واسعة من إمكانات تحليل البيانات بالإضافة إلى زيادة تصورات البيانات واكتشافها. يمكن لـ MicroStrategy الوصول إلى البيانات من مجموعة متنوعة من مستودعات البيانات والأنظمة العلائقية ، مما يعزز إمكانية الوصول إلى البيانات وقدرات الاكتشاف.

مايكروستراتيجي يسمح لك بتقسيم البيانات غير المهيكلة والمعقدة إلى أجزاء أصغر لتسهيل التحليل. تسمح MicroStrategy بإنشاء تقارير أفضل لتحليل البيانات بالإضافة إلى مراقبة البيانات في الوقت الفعلي.

جوليا

يعتبر العديد من المتخصصين في علوم البيانات أن جوليا هي خليفة بايثون. Julia هي لغة برمجة مصممة خصيصًا لعلوم البيانات. تستطيع Julia مطابقة سرعة لغات البرمجة الشائعة مثل C و C ++ أثناء عمليات علوم البيانات بفضل تجميعها JIT (Just-in-Time).

جوليا تمكنك من إكمال الحسابات الإحصائية الصعبة في علوم البيانات في وقت أقل. تسمح لك Julia بالتحكم يدويًا في عملية جمع القمامة وتقضي على الحاجة إلى إدارة الذاكرة. إنها واحدة من أكثر لغات البرمجة شيوعًا لعلوم البيانات بسبب تركيبها الصديق للرياضيات وإدارة الذاكرة المستقلة.

SPSS

SPSS يشيع استخدام (الحزمة الإحصائية للعلوم الاجتماعية) من قبل الباحثين لتحليل البيانات الإحصائية. يمكن أيضًا استخدام SPSS لتسريع معالجة بيانات المسح وتحليلها. يمكن استخدام تطبيق Modeler من SPSS لإنشاء نماذج تنبؤ.

توجد بيانات نصية في الاستطلاعات ، ويمكن لبرنامج SPSS استخلاص رؤى من هذه البيانات. يمكنك أيضًا استخدام SPSS لإنتاج أنواع مختلفة من تصورات البيانات ، مثل مخطط الكثافة أو مخطط الصندوق الشعاعي.

ماتلاب

ماتلاب هي أداة بارزة في علوم البيانات تستخدمها الشركات والمؤسسات. إنها منصة برمجة لعلماء البيانات تتيح لهم الوصول إلى المعلومات من الملفات الثابتة وقواعد البيانات والأنظمة الأساسية السحابية ومصادر أخرى. باستخدام MATLAB ، يمكنك إجراء هندسة الميزات بسرعة على مجموعة بيانات. تم تطوير أنواع البيانات في MATLAB خصيصًا لعلوم البيانات وتوفر قدرًا كبيرًا من الوقت في المعالجة المسبقة للبيانات.

استنتاج

عند معالجة البيانات الضخمة ، يستخدم علماء البيانات مجموعة متنوعة من الأساليب لتقليل الكمون والأخطاء. تم تضمين بعض أدوات علوم البيانات الأكثر استخدامًا في القائمة أعلاه.

يعد التسجيل في مدرسة مرموقة توفر لك أفضل أدوات علوم البيانات خيارًا رائعًا إذا كنت تريد أن تصبح عالم بيانات محترفًا.