Data Science ist ein weites Feld, das eine Vielzahl von Datenmanipulationstechniken umfasst. Um Ihre Aufgabe als Data Scientist oder IT-Experte erfolgreich abzuschließen, müssen Sie die besten Data-Science-Tools auf dem Markt kennen. Ist Ihnen bewusst, dass sich die weltweite Data-Science-Branche voraussichtlich mit einer CAGR (Compound Annual Growth Rate) von 30 Prozent entwickeln wird?

Zu wissen, wie man Data-Science-Tools verwendet, kann Ihnen helfen, eine erfolgreiche Data-Science-Karriere zu starten. Lesen Sie weiter, um mehr über einige der besten Data-Science-Tools auf dem Markt zu erfahren!

Beste Data-Science-Tools

SAS

SAS (Statistisches Analysesystem ) ist ein Data-Science-Tool, das es schon lange gibt. SAS ermöglicht es Benutzern, eine granulare Textdatenanalyse durchzuführen und aussagekräftige Ergebnisse zu generieren. Viele Data Scientists bevorzugen SAS-Berichte, weil sie ästhetisch ansprechender sind.

SAS wird neben der Datenanalyse auch für den Zugriff/Abruf von Daten aus zahlreichen Quellen verwendet. Es wird unter anderem für Data Mining, Zeitreihenanalyse, Ökonometrie und Business Intelligence verwendet. SAS ist ein plattformunabhängiges Programm, das auch für Remote-Computing verwendet werden kann. Die Bedeutung von SAS für die Qualitätsverbesserung und Anwendungsentwicklung kann nicht hoch genug eingeschätzt werden.

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APACHE HADOOP

Apache Hadoop ist eine weit verbreitete Open-Source-Plattform zur parallelen Datenverarbeitung. Jede große Datei wird in Fragmente zerlegt und dann auf mehrere Knoten verteilt. Hadoop verwendet dann die Knotencluster für die parallele Verarbeitung. Hadoop ist ein verteiltes Dateisystem, das Daten in Blöcke aufteilt und sie auf mehrere Knoten verteilt.

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Neben dem Hadoop-Dateiverteilungssystem werden viele andere Hadoop-Komponenten wie Hadoop YARN, Hadoop MapReduce und Hadoop Common verwendet, um Daten parallel zu verarbeiten.

TABLEAU

Tableau ist ein Datenvisualisierungstool, das bei der Datenanalyse und Entscheidungsfindung hilft. Mit Tableau können Sie Daten in kürzerer Zeit visuell darstellen, sodass jeder sie verstehen kann. Tableau kann Ihnen dabei helfen, komplexe Datenanalyseprobleme in kürzerer Zeit zu lösen. Wenn Sie Tableau verwenden, müssen Sie sich keine Gedanken über die Einrichtung der Daten machen und können sich stattdessen auf die umfassenden Erkenntnisse konzentrieren.

Tableau wurde 2003 gegründet und hat die Art und Weise revolutioniert, wie Data Scientists Data-Science-Probleme angehen. Mit Tableau können Benutzer ihre Daten optimal nutzen und informative Berichte erstellen.

TENSORFLUSS

TensorFlow wird häufig in modernen Technologien wie Data Science, maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz eingesetzt. TensorFlow ist ein Python-Paket, mit dem Sie Data-Science-Modelle erstellen und trainieren können. Mit TensorFlow können Sie die Datenvisualisierung auf die nächste Stufe heben.

TensorFlow ist einfach zu verwenden und wird häufig für die differenzielle Programmierung verwendet, da es in Python entwickelt wurde. TensorFlow kann verwendet werden, um Data-Science-Modelle auf mehreren Geräten bereitzustellen. TensorFlow verwendet als Datentyp ein N-dimensionales Array, allgemein als Tensor bekannt.

BIGML

BigML wird verwendet, um Datensätze zu erstellen, die dann problemlos mit anderen Systemen geteilt werden können. BigML, das ursprünglich für Machine Learning (ML) entwickelt wurde, wird heute häufig verwendet, um praktische Data-Science-Methoden zu erstellen. Mit BigML können Sie Daten einfach klassifizieren und Anomalien/Ausreißer in einem Datensatz entdecken.

Der interaktive Datenvisualisierungsansatz von BigML vereinfacht die Entscheidungsfindung für Data Scientists. Zeitreihenprognosen, Themenmodellierung, Assoziationsfindung und andere Aktivitäten sind mit der skalierbaren BigML-Plattform möglich. Mit BigML können Sie mit riesigen Datenmengen arbeiten.

MESSER

Knim ist ein Datenberichterstattungs-, Mining- und Analysetool, das häufig in Data Science verwendet wird. Seine Fähigkeit, Daten zu extrahieren und zu transformieren, macht es zu einem der wichtigsten Werkzeuge in der Datenwissenschaft. Knime ist eine Open-Source-Plattform, die in vielen Teilen der Welt kostenlos genutzt werden kann.

Es nutzt das „Lego of Analytics“, ein Data-Pipelining-Paradigma zur Kombination verschiedener Data-Science-Komponenten. Die benutzerfreundliche GUI (Graphical User Interface) von Knime ermöglicht es Datenwissenschaftlern, Aufgaben mit minimalen Programmierkenntnissen zu erledigen. Die visuellen Datenpipelines von Knime werden verwendet, um interaktive Ansichten eines Datensatzes zu generieren.

RAPIDMINER

RapidMiner ist ein beliebtes Data-Science-Softwareprodukt, da es in der Lage ist, eine geeignete Datenvorbereitungsumgebung zu erstellen. RapidMiner kann jedes Data Science/ML-Modell von Grund auf erstellen. RapidMiner ermöglicht es Datenwissenschaftlern, Daten in Echtzeit zu verfolgen und High-End-Analysen durchzuführen.

Text-Mining, prädiktive Analyse, Modellvalidierung, umfassende Datenberichte und andere Data-Science-Aufgaben sind mit RapidMiner möglich. Beeindruckend sind auch die starken Skalierbarkeits- und Sicherheitsfunktionen von RapidMiner. RapidMiner kann verwendet werden, um kommerzielle Data-Science-Anwendungen von Grund auf zu erstellen.

AUSGEZEICHNET

Excel , das Teil der Office-Suite von Microsoft ist, ist eines der besten Tools für Data-Science-Neulinge. Es hilft auch beim Erlernen der Grundlagen von Data Science, bevor Sie zu Advanced Analytics übergehen. Es ist eines der wichtigsten Tools zur Datenvisualisierung, das von Data Scientists verwendet wird. Excel zeigt Daten auf einfache Weise mit Zeilen und Spalten an, sodass auch technisch nicht versierte Benutzer sie verstehen können.

Excel verfügt auch über Formeln für die Verkettung, das Finden von Durchschnittsdaten, Summierung und andere Data-Science-Operationen. Es ist eines der wichtigsten Werkzeuge für Data Science, da es riesige Datensätze verarbeiten kann.

APACHE FLINK

Es ist eines der besten Data-Science-Tools der Apache Software Foundation für 2020/2021. Apache Flink kann schnell Echtzeit-Datenanalysen durchführen. Apache Flink ist eine verteilte Open-Source-Plattform für skalierbare Data-Science-Berechnungen. Flink bietet eine Pipeline mit niedriger Latenz und die parallele Ausführung von Datenflussdiagrammen.

Apache Flink kann auch verwendet werden, um einen unbegrenzten Datenstrom ohne feste Start- und Endpunkte zu verarbeiten. Apache ist bekannt für seine Data-Science-Tools und -Ansätze, die helfen können, den Analyseprozess zu beschleunigen. Flink unterstützt Datenwissenschaftler bei der Minimierung der Komplexität bei der Verarbeitung von Echtzeitdaten.

POWERBI

PowerBI ist auch eines der wichtigsten Data-Science- und Business-Intelligence-Tools. Sie können es in Verbindung mit anderen Microsoft Data Science-Produkten verwenden, um Daten zu visualisieren. Mit PowerBI können Sie aus jedem Datensatz umfassende und intelligente Berichte erstellen. Benutzer können PowerBI auch verwenden, um ihr eigenes Datenanalyse-Dashboard zu entwickeln.

Mit PowerBI können inkohärente Datensätze in kohärente Datensätze umgewandelt werden. Mit PowerBI können Sie einen logisch kohärenten Datensatz erstellen, der umfassende Erkenntnisse generiert. PowerBI kann verwendet werden, um optisch ansprechende Berichte zu erstellen, die auch von technisch nicht versierten Personen verständlich sind.

DATENROBOTER

DatenRobot ist eines der wichtigsten Werkzeuge für Data-Science-Aktivitäten, die maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz umfassen. Auf der DataRobot-Benutzeroberfläche können Sie einen Datensatz schnell per Drag-and-Drop verschieben. Die benutzerfreundliche Oberfläche macht die Datenanalyse sowohl für Anfänger als auch für erfahrene Datenwissenschaftler zugänglich.

Mit DataRobot können Sie mehr als 100 Data Science-Modelle gleichzeitig erstellen und bereitstellen und erhalten so eine Fülle von Informationen. Es wird auch von Unternehmen verwendet, um ihren Verbrauchern und Kunden High-End-Automatisierung zu bieten. Die effektive Vorhersageanalyse von DataRobot kann Sie dabei unterstützen, fundierte datengesteuerte Entscheidungen zu treffen.

APACHE SPARK

Apache Spark wurde mit Blick auf reduzierte Latenzzeiten bei der Ausführung von Data-Science-Aufgaben erstellt. Apache Spark, das auf Hadoop MapReduce basiert, kann interaktive Abfragen und Stream-Verarbeitung verarbeiten. Aufgrund seines In-Memory-Cluster-Computing hat es sich zu einem der besten Data-Science-Tools auf dem Markt entwickelt. Sein In-Memory-Computing kann die Verarbeitung erheblich beschleunigen.

SQL-Abfragen werden von Apache Spark unterstützt, sodass Sie mehrere Zuordnungen aus Ihrer Sammlung ableiten können. Spark verfügt auch über APIs zum Erstellen von Data-Science-Anwendungen in Java, Scala und Python.

SAPHANA

SAPHana ist ein benutzerfreundliches relationales Datenbankverwaltungssystem zum Speichern und Abrufen von Daten. Sein speicherinterner und spaltenbasierter Datenverwaltungsmechanismus macht es zu einem nützlichen Werkzeug in der Datenwissenschaft. SAP Hana kann Datenbanken verarbeiten, die Objekte in einem geometrischen Raum (räumliche Daten) gespeichert haben.

Sap Hana kann auch für die Textsuche und -analyse, die Verarbeitung von Diagrammdaten, die prädiktive Analyse und andere Data-Science-Aufgaben verwendet werden. Seine In-Memory-Datenspeicherung hält Daten im Hauptspeicher und nicht auf einer Disc, was eine effizientere Abfrage und Datenverarbeitung ermöglicht.

MONGODB

MongoDB ist eine Hochleistungsdatenbank, die auch eines der beliebtesten Data Science-Tools ist. Die Sammlung von MongoDB (MongoDB-Dokumente) ermöglicht es Ihnen, riesige Datenmengen zu speichern. Es verfügt über alle Funktionen von SQL sowie die Möglichkeit, dynamische Abfragen auszuführen.

MongoDB ist eine Datenbank, die Daten in Form von Dokumenten im JSON-Stil speichert und eine hohe Datenreplikation ermöglicht. MongoDB erleichtert die Verwaltung von Big Data erheblich, da es eine hohe Datenverfügbarkeit bietet. MongoDB kann neben einfachen Datenbankabfragen auch komplexe Analysen durchführen. Die Skalierbarkeit von MongoDB macht es zu einem der am häufigsten verwendeten Data-Science-Tools.

PYTHON

Datenbanken und Frameworks sind nicht die einzigen verfügbaren Data-Science-Tools und -Technologien. Es ist entscheidend, die richtige Programmiersprache für Data Science auszuwählen. Viele Data Scientists verwenden Python für das Web Scraping. Python verfügt über eine Reihe von Bibliotheken, die speziell für Data-Science-Aufgaben entwickelt wurden.

Python ermöglicht Ihnen die schnelle Ausführung einer Vielzahl von mathematischen, statistischen und wissenschaftlichen Berechnungen. NumPy, SciPy, Matplotlib, Pandas, Keras und andere Python-Bibliotheken für Data Science sind einige der am häufigsten verwendeten.

TRIFACTA

Trifacta ist ein Tool zur Datenbereinigung und -vorbereitung, das häufig in Data Science verwendet wird. Trifacta kann einen Cloud Data Lake bereinigen, der sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten enthält. Im Vergleich zu anderen Plattformen beschleunigt Trifacta den Datenvorbereitungsprozess erheblich. Trifacta macht es einfach, Fehler, Ausreißer und andere Anomalien in einem Datensatz zu erkennen.

Trifacta kann Ihnen auch dabei helfen, Daten in einem Multi-Cloud-Szenario schneller vorzubereiten. Mit Trifacta können Sie die Datenvisualisierung und das Datenpipeline-Management automatisieren.

MINITAB

Minitab ist ein häufig verwendetes Softwaretool zur Datenmanipulation und -analyse. In einem unstrukturierten Datensatz unterstützt Sie Minitab beim Erkennen von Trends und Mustern. Minitab kann verwendet werden, um den Datensatz zu vereinfachen, der als Eingabe für die Datenanalyse verwendet wird. Minitab kann Datenwissenschaftler auch bei datenwissenschaftlichen Berechnungen und der Entwicklung von Diagrammen unterstützen.

Minitab zeigt deskriptive Statistiken basierend auf dem eingegebenen Datensatz an und hebt mehrere signifikante Punkte in den Daten hervor, z. B. Mittelwert, Median, Standardabweichung usw. Minitab kann verwendet werden, um eine Vielzahl von Grafiken zu erstellen und Regressionsanalysen durchzuführen.

R

R ist eine der vielen prominenten Programmiersprachen, die im Bereich Data Science verwendet werden, und bietet eine skalierbare Softwareumgebung für statistische Analysen. Mit R können Daten-Clustering und -Klassifizierung in kürzerer Zeit durchgeführt werden. R kann verwendet werden, um eine Vielzahl von statistischen Modellen zu erzeugen, einschließlich sowohl linearer als auch nichtlinearer Modelle.

R ist ein leistungsstarkes Tool zur Datenbereinigung und Visualisierung. R visualisiert die Daten auf leicht verständliche Weise, sodass sie jeder verstehen kann. DBI, RMySQL, dplyr, ggmap, xtable und andere Data Science-Add-Ons sind in R verfügbar.

APACHE KAFKA

Apache Kafka ist ein verteiltes Nachrichtensystem, mit dem enorme Datenmengen von einer Anwendung zur anderen übertragen werden können. Mit Apache Kafka können Echtzeit-Datenpipelines in kürzerer Zeit erstellt werden. Kafka, das für seine Fehlertoleranz und Skalierbarkeit bekannt ist, stellt sicher, dass beim Transport von Daten zwischen Apps keine Daten verloren gehen.

Apache Kafka ist ein Publish-Subscribe-Messaging-System, das es Herausgebern ermöglicht, Nachrichten basierend auf Themen an Abonnenten zu senden. Das Publish-Subscribe-Nachrichtensystem ermöglicht Abonnenten, alle Nachrichten in einem Betreff zu konsumieren.

QLIKVIEW

QlikView ist eines der am häufigsten verwendeten Data-Science-Tools sowie ein Business-Intelligence-Tool. Data Scientists können QlikView verwenden, um Korrelationen zwischen unstrukturierten Daten abzuleiten und Datenanalysen durchzuführen. QlikView kann auch verwendet werden, um eine visuelle Darstellung von Datenbeziehungen anzuzeigen. Datenaggregation und -komprimierung können mit QlikView schneller durchgeführt werden.

Sie müssen keine Zeit damit verschwenden herauszufinden, wie Datenentitäten zusammenhängen, da QlikView dies automatisch für Sie handhabt. Im Vergleich zu anderen Data-Science-Tools auf dem Markt liefert die In-Memory-Datenverarbeitung schnellere Ergebnisse.

MIKROSTRATEGIE

Data Scientists, die sich auch für Business Intelligence interessieren, nutzen MicroStrategy. MicroStrategy bietet eine breite Palette von Datenanalysefunktionen zusätzlich zu erweiterten Datenvisualisierungen und -erkennung. MicroStrategy kann auf Daten aus einer Vielzahl von Data Warehouses und relationalen Systemen zugreifen und so seine Datenzugriffs- und Erkennungsfunktionen verbessern.

MicroStrategy ermöglicht es Ihnen, unstrukturierte und komplexe Daten zur einfacheren Analyse in kleinere Bits zu unterteilen. MicroStrategy ermöglicht die Erstellung besserer Datenanalyseberichte sowie die Echtzeit-Datenüberwachung.

JULIA

Viele Data-Science-Experten betrachten Julia als Nachfolgerin von Python. Julia ist eine Programmiersprache, die speziell für Data Science entwickelt wurde. Julia kann dank seiner JIT-Kompilierung (Just-in-Time) die Geschwindigkeit gängiger Programmiersprachen wie C und C++ während Data-Science-Operationen erreichen.

Julia ermöglicht es Ihnen, schwierige statistische Berechnungen in Data Science in kürzerer Zeit durchzuführen. Julia ermöglicht es Ihnen, den Müllabfuhrprozess manuell zu steuern und macht eine Speicherverwaltung überflüssig. Aufgrund ihrer mathematikfreundlichen Syntax und autonomen Speicherverwaltung ist sie eine der beliebtesten Programmiersprachen für Data Science.

SPSS

SPSS (Statistisches Paket für die Sozialwissenschaften) wird häufig von Forschern verwendet, um statistische Daten zu analysieren. SPSS kann auch verwendet werden, um die Verarbeitung und Analyse von Umfragedaten zu beschleunigen. Die Modeler-Anwendung von SPSS kann verwendet werden, um Vorhersagemodelle zu erstellen.

In Umfragen sind Textdaten vorhanden, und SPSS kann Erkenntnisse aus diesen Daten extrahieren. Sie können SPSS auch verwenden, um verschiedene Arten von Datenvisualisierungen zu erstellen, z. B. ein Dichtediagramm oder einen radialen Boxplot.

MATLAB

MATLAB ist ein bekanntes Data-Science-Tool, das von Unternehmen und Organisationen verwendet wird. Es ist eine Programmierplattform für Data Scientists, die es ihnen ermöglicht, auf Informationen aus Flatfiles, Datenbanken, Cloud-Plattformen und anderen Quellen zuzugreifen. Mit MATLAB können Sie schnell Feature-Engineering für einen Datensatz durchführen. Die Datentypen in MATLAB sind speziell für Data Science entwickelt und sparen erheblich Zeit bei der Datenvorverarbeitung.

Fazit

Bei der Verarbeitung großer Datenmengen wenden Data Scientists eine Vielzahl von Methoden an, um Latenz und Fehler zu reduzieren. Einige der am häufigsten verwendeten Data-Science-Tools sind in der obigen Liste enthalten.

Wenn Sie ein professioneller Datenwissenschaftler werden möchten, ist es eine hervorragende Wahl, sich für eine seriöse Schule anzumelden, die Ihnen erstklassige Data-Science-Tools zur Verfügung stellt.