La science des données est un vaste domaine qui implique une variété de techniques de manipulation de données. Pour mener à bien votre tâche en tant que scientifique des données ou expert en informatique, vous devez connaître les meilleurs outils de science des données disponibles sur le marché. Savez-vous que l'industrie mondiale de la science des données devrait se développer à un TCAC (taux de croissance annuel composé) de 30 % ?

Savoir utiliser les outils de la science des données peut vous aider à lancer une carrière réussie en science des données. Continuez à lire pour en savoir plus sur certains des meilleurs outils de science des données sur le marché !

Meilleurs outils de science des données

SAS

SAS (Système d'Analyse Statistique ) est un outil de Data Science qui existe depuis longtemps. SAS permet aux utilisateurs d'effectuer une analyse granulaire des données textuelles et de générer des résultats significatifs. De nombreux data scientists préfèrent les rapports SAS car ils sont plus esthétiques.

SAS est également utilisé pour accéder/récupérer des données à partir de nombreuses sources, en plus de l'analyse des données. Il est couramment utilisé pour l'exploration de données, l'analyse de séries chronologiques, l'économétrie et l'informatique décisionnelle, entre autres activités de science des données. SAS est un programme indépendant de la plate-forme qui peut également être utilisé pour l'informatique à distance. L'importance de SAS dans l'amélioration de la qualité et le développement d'applications ne peut être surestimée.

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APACHE HADOOP

Apache Hadoop est une plate-forme open source couramment utilisée pour le traitement parallèle des données. Tout fichier volumineux est divisé en fragments puis distribué à plusieurs nœuds. Hadoop utilise ensuite les clusters de nœuds pour le traitement parallèle. Hadoop est un système de fichiers distribué qui divise les données en morceaux et les distribue sur plusieurs nœuds.

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De nombreux autres composants Hadoop, tels que Hadoop YARN, Hadoop MapReduce et Hadoop Common, sont utilisés pour gérer les données en parallèle en plus du système de distribution de fichiers Hadoop.

TABLEAU

Tableau est un outil de visualisation de données qui aide à l'analyse des données et à la prise de décision. Tableau vous permet de représenter visuellement les données en moins de temps afin que tout le monde puisse les comprendre. Tableau peut vous aider à gérer les problèmes d'analyse de données avancés en moins de temps. Lorsque vous utilisez Tableau, vous n'avez pas à vous soucier de la configuration des données et vous pouvez vous concentrer sur les informations riches.

Tableau, qui a été fondé en 2003, a révolutionné la façon dont les scientifiques des données abordent les problèmes de science des données. Tableau permet aux utilisateurs de tirer le meilleur parti de leurs données et de fournir des rapports informatifs.

TENSORFLOW

TensorFlow est fréquemment utilisé dans les technologies modernes telles que la science des données, l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle. TensorFlow est un package Python qui vous permet de créer et de former des modèles Data Science. Avec TensorFlow, vous pouvez faire passer la visualisation des données au niveau supérieur.

TensorFlow est simple à utiliser et fréquemment utilisé pour la programmation différentielle car il est développé en Python. TensorFlow peut être utilisé pour déployer des modèles de science des données sur plusieurs appareils. TensorFlow utilise un tableau à N dimensions, communément appelé tenseur, comme type de données.

BIGML

BigML est utilisé pour créer des ensembles de données qui peuvent ensuite être facilement partagés avec d'autres systèmes. BigML, qui a été créé à l'origine pour l'apprentissage automatique (ML), est maintenant fréquemment utilisé pour créer des méthodes pratiques de science des données. À l'aide de BigML, vous pouvez simplement classer les données et découvrir les anomalies/valeurs aberrantes dans un ensemble de données.

L'approche de visualisation interactive des données de BigML simplifie la prise de décision pour les data scientists. La prévision de séries chronologiques, la modélisation de sujets, la recherche d'associations et d'autres activités sont toutes possibles avec la plate-forme Scalable BigML. BigML vous permet de travailler avec des quantités massives de données.

KNIME

Knimé est un outil de reporting, d'exploration et d'analyse de données fréquemment utilisé en science des données. Sa capacité à extraire et transformer des données en fait l'un des outils les plus importants en Data Science. Knime est une plate-forme open source qui peut être utilisée gratuitement dans de nombreuses régions du monde.

Il utilise le « Lego of Analytics », un paradigme de pipeline de données pour combiner divers composants de la science des données. L'interface utilisateur graphique (GUI) conviviale de Knime permet aux scientifiques des données d'effectuer des tâches avec un minimum de connaissances en programmation. Les pipelines de données visuelles de Knime sont utilisés pour générer des vues interactives d'un ensemble de données.

RAPIDMINER

RapidMiner est un produit logiciel Data Science populaire en raison de sa capacité à créer un environnement de préparation de données approprié. RapidMiner peut créer n'importe quel modèle Data Science/ML à partir de zéro. RapidMiner permet aux scientifiques des données de suivre les données en temps réel et d'exécuter des analyses haut de gamme.

L'exploration de texte, l'analyse prédictive, la validation de modèles, la création de rapports de données complets et d'autres tâches de science des données sont toutes possibles avec RapidMiner. Les solides capacités d'évolutivité et de sécurité de RapidMiner sont également impressionnantes. RapidMiner peut être utilisé pour créer des applications commerciales de science des données à partir de zéro.

EXCELLER

Exceller , qui fait partie de la suite Office de Microsoft, est l'un des meilleurs outils pour les débutants en science des données. Il aide également à apprendre les bases de la science des données avant de passer à l'analyse avancée. C'est l'un des outils de visualisation de données les plus importants utilisés par les data scientists. Excel affiche les données de manière simple, en utilisant des lignes et des colonnes, de sorte que même les utilisateurs non techniques puissent les comprendre.

Excel propose également des formules pour la concaténation, la recherche de données moyennes, la sommation et d'autres opérations de Data Science. C'est l'un des outils les plus importants pour la science des données en raison de sa capacité à traiter des ensembles de données massifs.

APACHE FLINK

C'est l'un des meilleurs outils de science des données d'Apache Software Foundation pour 2020/2021. Apache Flink peut effectuer rapidement une analyse des données en temps réel. Apache Flink est une plate-forme open source distribuée pour les calculs évolutifs de Data Science. Flink fournit un pipeline à faible latence et une exécution parallèle des diagrammes de flux de données.

Apache Flink peut également être utilisé pour traiter un flux de données illimité sans points de départ et d'arrivée fixes. Apache est connu pour ses outils et approches de science des données, qui peuvent aider à accélérer le processus d'analyse. Flink aide les data scientists à minimiser la complexité lors du traitement des données en temps réel.

POWERBI

PowerBI est également l'un des outils les plus importants de la science des données et de l'intelligence d'affaires. Vous pouvez l'utiliser conjointement avec d'autres produits Microsoft Data Science pour visualiser les données. Avec PowerBI, vous pouvez créer des rapports riches et intelligents à partir de n'importe quel ensemble de données. Les utilisateurs peuvent également utiliser PowerBI pour développer leur propre tableau de bord d'analyse de données.

À l'aide de PowerBI, des ensembles de données incohérents peuvent être transformés en ensembles de données cohérents. À l'aide de PowerBI, vous pouvez créer un ensemble de données logiquement cohérent qui génère des informations riches. PowerBI peut être utilisé pour créer des rapports visuellement attrayants qui sont également compréhensibles par des personnes non techniques.

DATAROBOT

Robot de données est l'un des outils les plus importants pour les activités de science des données qui incluent l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle. Sur l'interface utilisateur de DataRobot, vous pouvez rapidement faire glisser et déposer un ensemble de données. Son interface conviviale rend l'analyse de données accessible aux scientifiques de données novices et expérimentés.

DataRobot vous permet de créer et de déployer plus de 100 modèles Data Science simultanément, vous fournissant une mine d'informations. Il est également utilisé par les entreprises pour offrir une automatisation haut de gamme à leurs consommateurs et clients. L'analyse prédictive efficace de DataRobot peut vous aider à prendre des décisions éclairées basées sur les données.

APACHE ÉTINCELLE

Apache Étincelle a été créé avec une latence réduite à l'esprit lors de l'exécution des tâches de Data Science. Apache Spark, basé sur Hadoop MapReduce, peut gérer les requêtes interactives et le traitement des flux. En raison de son calcul en cluster en mémoire, il est devenu l'un des meilleurs outils de science des données sur le marché. Son calcul en mémoire peut considérablement accélérer le traitement.

Les requêtes SQL sont prises en charge par Apache Spark, ce qui vous permet de dériver plusieurs associations de votre collection. Spark dispose également d'API pour créer des applications de science des données en Java, Scala et Python.

SAP HANA

Sève Hana est un système de gestion de base de données relationnelle facile à utiliser pour stocker et récupérer des données. Son mécanisme de gestion des données en mémoire et basé sur des colonnes en fait un outil utile en science des données. Sap Hana peut traiter des bases de données contenant des objets stockés dans un espace géométrique (données spatiales).

Sap Hana peut également être utilisé pour la recherche et l'analyse de texte, le traitement de données graphiques, l'analyse prédictive et d'autres tâches de science des données. Son stockage de données en mémoire conserve les données dans la mémoire principale plutôt que sur un disque, ce qui permet une interrogation et un traitement des données plus efficaces.

MONGODB

MongoDB est une base de données performante qui est également l'un des outils de Data Science les plus populaires. La collection de MongoDB (documents MongoDB) vous permet de stocker de grandes quantités de données. Il possède toutes les fonctionnalités de SQL ainsi que la possibilité d'exécuter des requêtes dynamiques.

MongoDB est une base de données qui stocke les données sous la forme de documents de style JSON et permet une réplication élevée des données. MongoDB facilite grandement la gestion du Big Data car il offre une haute disponibilité des données. MongoDB peut effectuer des analyses complexes en plus de simples requêtes de base de données. L'évolutivité de MongoDB en fait l'un des outils de science des données les plus largement utilisés.

PYTHON

Les bases de données et les frameworks ne sont pas les seuls outils et technologies de Data Science disponibles. Il est essentiel de choisir le bon langage de programmation pour la science des données. De nombreux data scientists utilisent Python pour le web scraping. Python possède un certain nombre de bibliothèques spécialement développées pour les tâches de Data Science.

Python vous permet d'exécuter rapidement une variété de calculs mathématiques, statistiques et scientifiques. NumPy, SciPy, Matplotlib, Pandas, Keras et d'autres bibliothèques Python pour la science des données sont parmi les plus largement utilisées.

TRIFACTA

Trifacta est un outil de nettoyage et de préparation des données couramment utilisé en Data Science. Trifacta peut nettoyer un lac de données cloud contenant à la fois des données structurées et non structurées. Par rapport à d'autres plates-formes, Trifacta accélère considérablement le processus de préparation des données. Trifacta permet de repérer facilement les erreurs, les valeurs aberrantes et autres anomalies dans un ensemble de données.

Trifacta peut également vous aider à préparer les données plus rapidement dans un scénario multi-cloud. Trifacta vous permet d'automatiser la visualisation des données et la gestion du pipeline de données.

MINITAB

Minitab est un outil logiciel de manipulation et d'analyse de données fréquemment utilisé. Dans un jeu de données non structuré, Minitab vous aide à repérer les tendances et les modèles. Minitab peut être utilisé pour simplifier l'ensemble de données qui servira d'entrée pour l'analyse des données. Minitab peut également aider les scientifiques des données à effectuer des calculs de science des données et à développer des graphiques.

Minitab affiche des statistiques descriptives basées sur le jeu de données saisi, mettant en évidence plusieurs points significatifs dans les données, tels que la moyenne, la médiane, l'écart type, etc. Minitab peut être utilisé pour créer une variété de graphiques ainsi que pour effectuer une analyse de régression.

R

R est l'un des nombreux langages de programmation de premier plan utilisés dans le domaine de la science des données, et il fournit un environnement logiciel évolutif pour l'analyse statistique. En utilisant R, le regroupement et la classification des données peuvent être effectués en moins de temps. R peut être utilisé pour générer une variété de modèles statistiques, y compris des modèles linéaires et non linéaires.

R est un outil puissant pour le nettoyage et la visualisation des données. R visualise les données de manière facile à comprendre afin que tout le monde puisse les comprendre. DBI, RMySQL, dplyr, ggmap, xtable et d'autres modules complémentaires Data Science sont disponibles dans R.

APACHE KAFKA

Apache Kafka est un système de messagerie distribué qui permet de transférer d'énormes quantités de données d'une application à une autre. Avec Apache Kafka, les pipelines de données en temps réel peuvent être créés en moins de temps. Kafka, qui est connu pour sa tolérance aux pannes et son évolutivité, garantira qu'aucune donnée n'est perdue lors du transport de données entre les applications.

Apache Kafka est un système de messagerie de publication-abonnement qui permet aux éditeurs d'envoyer des messages aux abonnés en fonction de sujets. Le système de messagerie de publication-abonnement permet aux abonnés de consommer tous les messages d'un sujet.

QLIKVIEW

QlikViewName est l'un des outils de science des données les plus utilisés, ainsi qu'un outil d'intelligence d'affaires. Les scientifiques des données peuvent utiliser QlikView pour dériver des corrélations entre des données non structurées et effectuer une analyse des données. QlikView peut également être utilisé pour afficher une représentation visuelle des relations entre les données. L'agrégation et la compression des données peuvent être effectuées plus rapidement avec QlikView.

Vous n'avez pas à perdre de temps à comprendre comment les entités de données sont liées puisque QlikView le gère automatiquement pour vous. Comparé à d'autres outils de science des données sur le marché, son traitement des données en mémoire produit des résultats plus rapides.

MICROSTRATÉGIE

Les data scientists qui s'intéressent également à l'informatique décisionnelle utilisent MicroStrategy. MicroStrategy fournit une large gamme de fonctionnalités d'analyse de données en plus d'une visualisation et d'une découverte de données accrues. MicroStrategy peut accéder aux données d'une variété d'entrepôts de données et de systèmes relationnels, améliorant ainsi ses capacités d'accessibilité et de découverte des données.

MicroStratégie vous permet de diviser les données non structurées et complexes en petits bits pour une analyse plus facile. MicroStrategy permet la création de meilleurs rapports d'analyse de données ainsi qu'une surveillance des données en temps réel.

JULIA

De nombreux professionnels de la science des données considèrent Julia comme le successeur de Python. Julia est un langage de programmation spécialement conçu pour la science des données. Julia peut égaler la vitesse des langages de programmation populaires comme C et C++ lors des opérations de Data Science grâce à sa compilation JIT (Just-in-Time).

Julia vous permet d'effectuer des calculs statistiques difficiles en Data Science en moins de temps. Julia vous permet de contrôler manuellement le processus de collecte de la corbeille et élimine le besoin de gestion de la mémoire. C'est l'un des langages de programmation les plus populaires pour la science des données en raison de sa syntaxe conviviale pour les mathématiques et de sa gestion autonome de la mémoire.

SPSS

SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) est couramment utilisé par les chercheurs pour analyser des données statistiques. SPSS peut également être utilisé pour accélérer le traitement et l'analyse des données d'enquête. L'application Modeler de SPSS peut être utilisée pour créer des modèles de prédiction.

Les données textuelles sont présentes dans les enquêtes et SPSS peut extraire des informations de ces données. Vous pouvez également utiliser SPSS pour produire différentes sortes de visualisations de données, telles qu'un graphique de densité ou une boîte à moustaches radiale.

MATLAB

MATLAB est un outil de science des données de premier plan utilisé par les entreprises et les organisations. Il s'agit d'une plate-forme de programmation pour les scientifiques des données qui leur permet d'accéder à des informations à partir de fichiers plats, de bases de données, de plates-formes cloud et d'autres sources. Avec MATLAB, vous pouvez rapidement faire de l'ingénierie de caractéristiques sur un jeu de données. Les types de données dans MATLAB sont spécifiquement développés pour la science des données et permettent de gagner un temps considérable dans le prétraitement des données.

Conclusion

Lors du traitement de données volumineuses, les data scientists utilisent diverses méthodes pour réduire la latence et les erreurs. Certains des outils de science des données les plus couramment utilisés sont inclus dans la liste ci-dessus.

S'inscrire dans une école réputée qui vous fournira les meilleurs outils de science des données est un excellent choix si vous souhaitez devenir un scientifique des données professionnel.