Top 5 Analytics-Tools, die jeder Data Scientist kennen muss

Wenn Sie jemanden fragen, ohne welche fünf Dinge er nicht leben kann, antworten sie normalerweise mit Essen, einem Auto und dem Internet. Wenn Sie einem Datenwissenschaftler dieselbe Frage stellen, erhalten Sie einen Überblick über seine fünf wichtigsten Analysetools, die die Arbeit und das Leben einfacher zu verwalten machen. Lassen Sie uns einen Blick darauf werfen, was diese Analysetools sind und was sie im Detail tun:

1. Pythonschlange

Python ist eine beliebte Allzweck-Programmiersprache, die einfach zu erlernen ist, weniger Codezeilen als andere Sprachen hat, sehr gut lesbar ist und Open Source ist. Es verfügt über ein gut entwickeltes und wachsendes Ökosystem von Open-Source-Mathematik- und Datenanalysetools, was es zu einem guten Anwärter auf den Titel „Tool der Zukunft“ macht. Es ist blitzschnell und kommt mit einer großen Sammlung statistischer Daten. Es ist eine der Sprachen, mit denen eine große Anzahl von Programmierern vertraut ist, was einen reibungslosen Einstieg in die Analytik aus IT-Sicht ermöglicht.

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Es ist eine Fähigkeit, die man lernen muss, wenn man von einem Programmierhintergrund in den Analysesektor wechseln möchte. Es hat erst vor kurzem unter Fachleuten im Analytics-Bereich an Popularität gewonnen, daher gibt es weniger Stellenangebote, aber es ist definitiv eine Fähigkeit, die man lernen muss, wenn man von einem Programmierhintergrund in den Analytics-Sektor wechseln möchte. Python erleichtert das Codieren und Debuggen aufgrund seiner besseren Syntax, was zu einer viel kürzeren Lernkurve führt.

Vorteile

• Die unkomplizierte Syntax von Python erleichtert das Erlernen. Viele Programmierer sind bereits mit Python vertraut und finden es einfacher, Python für Analysen zu lernen als eine neue Sprache wie R.
• Python ist eine völlig freie Programmiersprache.
• Die statistischen Bibliotheken von Python wurden schnell erweitert, was es derzeit zu einem ziemlich vielseitigen Werkzeug macht.

Nachteile

• Python hat erst kürzlich den Wechsel von einer Programmiersprache zu einem Analysetool vollzogen. Infolgedessen fehlt ihm die Vielseitigkeit von R und SAS.
• Python gewinnt im Analysebereich schnell an Bedeutung. Die Popularität von Python wird nur zunehmen, wenn immer mehr IT-Programmierer auf Analytics umsteigen. Python ist zweifellos ein Werkzeug, das es wert ist, erlernt zu werden.

2. Excel für einen Data Scientist

Microsoft Excel ist ein Tabellenkalkulationsprogramm, das in der Microsoft Office Suite von Produktivitätssoftware enthalten ist. Wir alle haben es irgendwann in unserem Leben zum Erstellen von Listen und Tabellen verwendet, sei es in der Schule oder im College. Excel kann aber noch viel mehr. Excel verfügt über eine Vielzahl von Funktionen, darunter das Sortieren und Bearbeiten von Daten sowie deren Darstellung in Grafiken und Diagrammen. Es kann eine breite Palette arithmetischer Operationen ausführen, einschließlich solcher, die sich auf Statistik, Technik und Finanzen beziehen. Außerdem können Sie mit VBA (Visual Basic for Application) programmieren.

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Aufgrund seiner allgegenwärtigen Verfügbarkeit ist Excel eines der am einfachsten zu erlernenden und zu verwendenden Datentools. Es gibt nicht viele Computer, auf denen MS Office (sowohl Premium als auch kostenlos) und damit MS Excel nicht installiert sind. Der bedeutendste Vorteil von Excel besteht darin, dass Benutzer GUIs (grafische Benutzeroberflächen) ändern und ein angemessenes Maß an Datenvisualisierung durchführen können (allerdings nichts zu Komplexes). Obwohl es winzige Datenmengen verwalten kann, ist es nicht dafür ausgelegt, große Datenmengen zu verarbeiten oder Aufgaben wie die Vorhersagemodellierung auszuführen.

Nichtsdestotrotz ist es immer noch eines der am häufigsten verwendeten Tools zur Datenmanipulation, und es wird jedem aufstrebenden Datenwissenschaftler zugute kommen. Es verfügt auch über eine sehr benutzerfreundliche Oberfläche für technisch nicht versierte Benutzer, die sich mit der Datenrecherche beschäftigen möchten.

Vorteile

• Excel ist ein Programm, das jeder kennt. Selbst wenn sie keine zusätzliche Analysesoftware haben, haben die meisten Benutzer Excel auf ihren Computern installiert.
• Excel ist ein benutzerfreundliches Programm. Die Benutzeroberfläche ist einfach und leicht zu bedienen.
• Excel bietet viele Visualisierungsmöglichkeiten.

Nachteile

• Excel ist nicht für komplexe statistische Analysen ausgelegt. Einfache prädiktive Modellierungstechniken wie Clustering und Regression können in Excel mithilfe von Add-Ons durchgeführt werden, kompliziertere Ansätze wie maschinelles Lernen jedoch nicht.
• Excel kann über 16000 Spalten und 1 Million Zeilen verwalten. Andererseits ist der Umgang mit sogar 100.000 Zeilen und 1000 Spalten unerträglich.
• Wenn Sie beispielsweise einen Pivot für so viele Daten ausführen, wird Excel langsam und kann abstürzen.

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3. SAS

SAS ist eine vom SAS Institute entwickelte Software-Suite für Advanced Analytics, Predictive Modeling, Business Intelligence und Datenmanagement. Trotz seines Rufs, schwierig zu bedienen und zu verstehen, kann SAS im Gegensatz zu vielen seiner Konkurrenten eine breite Palette von Datenverwaltungs- und Analyseaufgaben bewältigen. Es eignet sich hervorragend für Power-User und ist eine der zuverlässigsten und schnellsten Analysesoftware-Suiten der Welt sowie eine der besten für komplexe Analysen.

Trotz der Tatsache, dass seine Preisgestaltung und Lizenzierung ein wunder Punkt sind, nutzen viele mittlere bis große Unternehmen es immer noch wegen der schieren Rechenleistung, die es bietet. Trotz fehlender Visualisierung ist es immer noch das Werkzeug der Wahl für komplizierte Datenanalysen riesiger Datensätze.

Vorteile

• SAS ist ein leistungsstarkes Tool, das kleine bis große Datensätze verarbeiten kann und für alles von der einfachen Slice-and-Dice-Analyse bis hin zu komplexen multivariaten Analysen verwendet werden kann.
• SAS enthält eine Menge Online-Hilfe.

Nachteile

• Es ist ein teures Gerät. SAS-Lizenzen (einschließlich der Nicht-GUI-Versionen) können genauso teuer oder teurer sein als die Einstellung eines Datenwissenschaftlers.
• Die Visualisierung ist eingeschränkt.

Um mit SAS zu beginnen, gehen Sie zu SAS Data Science for Beginners und erfahren Sie, wie Sie ein zertifizierter Data Scientist werden.

4.R

R , eine Computersprache und Softwareumgebung für statistische Berechnungen und Grafiken, ist der mächtigste Rivale von SAS. Aufgrund seines Open-Source-Status hat es starke Fans. Es ist ein hervorragendes Werkzeug, das jede Art von statistischer Analyse durchführen kann. Nichts macht Geeks glücklicher als Open-Source- und Free-to-Try-Software. R ermöglicht es Benutzern, die Software an ihre eigenen Analyseanforderungen anzupassen, und sie wird mit einem robusten Paket-Ökosystem geliefert, das die Arbeit damit noch einfacher macht.

Es ist seit seiner Gründung immer robuster geworden und hat jetzt eine lebendige Community von Benutzern, die sich gegenseitig helfen. Für jede Organisation, die keine Analysen im Kern hat, aber dennoch mit Daten arbeitet, ist R der richtige Weg. Es ist die beste Software für wiederholbare und qualitativ hochwertige Analysen. Es ist immer noch ein sehr gutes Analysetool, trotz seiner Sicherheits- und Speicherverwaltungsmängel.

Vorteile

• R ist eine flexible Sprache. Einige Benutzer glauben, dass es jetzt noch flexibler ist als SAS. R-Benutzer müssen selten andere Software verwenden.
• R ist kostenlos, weil es Open Source ist.
• R funktioniert gut mit den Open-Source-Technologien, die in der Big-Data-Welt vorherrschen.

Nachteile

• Die Lernkurve für R ist ziemlich streng. Es ist ein schwer zu beherrschendes Werkzeug.
• Es gibt zwar viele Informationen im Internet, aber sie sind nicht so gut organisiert wie beispielsweise SAS-Materialien.

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5. SQL

SQL (Structured Query Language) ist eine spezielle Programmiersprache, die verwendet wird, um mit Datenbanken zu kommunizieren und diese zu verwalten, insbesondere in einem RDBMS (relationales Datenbankverwaltungssystem) oder RDSMS (relationales Datenbanksystemverwaltungssystem). Es ist einfach zu verstehen und anzuwenden, aber es wurde verwendet, um eine Vielzahl von schwierigen Situationen anzugehen.

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Es ist zwar nicht das beste Tool für statistische Analysen, aber eines der besten für die Datenmanipulation und kann mit großen Datensätzen umgehen. Die Datenmanipulation nimmt immer noch ungefähr die Hälfte der Projektzeit in Anspruch, und SQL passt genau dazu. Es interagiert problemlos mit unstrukturierten Daten und liest diese und funktioniert sowohl mit alten als auch mit neuen Datenbanken gut.

Vorteile

• SQL ist blitzschnell und kann mit Datensätzen jeder Größe umgehen.
• Da SQL an so vielen Stellen außerhalb der Analytik verwendet wird, sind die meisten Benutzer bereits damit vertraut.
• SQL ist eine einfach zu verstehende Sprache.

Nachteile

• SQL eignet sich hervorragend zum Slicen und Dicing, aber nicht so sehr für statistische Analysen. Dadurch ist der Anwendungsbereich sehr eingeschränkt.

Nur wenige Tools können es mit der Geschwindigkeit und Benutzerfreundlichkeit von SQL aufnehmen, wenn es um die Datenmanipulation geht. Für Data Scientists ist SQL ein sehr beliebtes Zusatztool. Es funktioniert gut mit SAS, R, Python und anderen Programmiersprachen.

Da haben Sie es also! Dies sind die fünf Tools, die jeder Datenwissenschaftler haben sollte. Wie viele kennen Sie? Wie viele haben es noch nicht auf Ihre Liste geschafft?