La scienza dei dati è un campo ampio che implica una varietà di tecniche di manipolazione dei dati. Per completare con successo la tua attività come data scientist o esperto IT, devi essere a conoscenza dei migliori strumenti di data science disponibili sul mercato. Sei consapevole del fatto che si prevede che il settore mondiale della scienza dei dati si svilupperà a un CAGR del 30% (tasso di crescita annuale composto)?

Sapere come utilizzare gli strumenti di Data Science può aiutarti a lanciare una carriera di successo in Data Science. Continua a leggere per conoscere alcuni dei migliori strumenti di Data Science sul mercato!

I migliori strumenti per la scienza dei dati

SAS

SAS (Sistema di analisi statistica ) è uno strumento di Data Science in circolazione da molto tempo. SAS consente agli utenti di eseguire analisi testuali granulari e generare risultati significativi. Molti data scientist preferiscono i report SAS perché sono esteticamente più attraenti.

SAS viene utilizzato anche per accedere/recuperare dati da numerose fonti, oltre all'analisi dei dati. È comunemente usato per data mining, analisi di serie temporali, econometria e business intelligence, tra le altre attività di scienza dei dati. SAS è un programma indipendente dalla piattaforma che può essere utilizzato anche per l'elaborazione remota. L'importanza di SAS nel miglioramento della qualità e nello sviluppo di applicazioni non può essere sopravvalutata.

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APACHE HADOOP

Apache Hadoop è una piattaforma open source comunemente usata per l'elaborazione parallela dei dati. Qualsiasi file di grandi dimensioni viene suddiviso in frammenti e quindi distribuito a diversi nodi. Hadoop utilizza quindi i cluster di nodi per l'elaborazione parallela. Hadoop è un file system distribuito che divide i dati in blocchi e li distribuisce su più nodi.

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Molti altri componenti Hadoop, come Hadoop YARN, Hadoop MapReduce e Hadoop Common, vengono utilizzati per gestire parallelamente i dati oltre al sistema di distribuzione dei file Hadoop.

TAVOLA

Tavolo è uno strumento di visualizzazione dei dati che aiuta nell'analisi dei dati e nel processo decisionale. Tableau ti consente di rappresentare visivamente i dati in meno tempo in modo che tutti possano comprenderli. Tableau può aiutarti a gestire i problemi di analisi dei dati avanzati in minor tempo. Quando utilizzi Tableau, non devi preoccuparti di impostare i dati e puoi invece concentrarti su informazioni dettagliate.

Tableau, fondata nel 2003, ha rivoluzionato il modo in cui i data scientist affrontano i problemi di data science. Tableau consente agli utenti di sfruttare al meglio i propri dati e fornire report informativi.

FLUSSO TENSORIO

TensorFlow è spesso utilizzato nelle moderne tecnologie come Data Science, Machine Learning e Intelligenza Artificiale. TensorFlow è un pacchetto Python che consente di creare e addestrare modelli di Data Science. Con TensorFlow, puoi portare la visualizzazione dei dati al livello successivo.

TensorFlow è semplice da usare e usato frequentemente per la programmazione differenziale perché è sviluppato in Python. TensorFlow può essere utilizzato per distribuire modelli di Data Science su diversi dispositivi. TensorFlow utilizza un array N-dimensionale, comunemente noto come tensore, come tipo di dati.

BIGML

BigML viene utilizzato per creare set di dati che possono quindi essere prontamente condivisi con altri sistemi. BigML, originariamente creato per Machine Learning (ML), è ora spesso utilizzato per creare metodi pratici di Data Science. Utilizzando BigML, puoi semplicemente classificare i dati e scoprire anomalie/valori anomali in un set di dati.

L'approccio interattivo di visualizzazione dei dati di BigML semplifica il processo decisionale per i data scientist. La previsione delle serie temporali, la modellazione degli argomenti, la ricerca di associazioni e altre attività sono tutte possibili con la piattaforma Scalable BigML. BigML ti consente di lavorare con enormi quantità di dati.

KNIME

Coltello è uno strumento di reportistica, mining e analisi dei dati utilizzato frequentemente in Data Science. La sua capacità di estrarre e trasformare i dati lo rende uno degli strumenti più importanti nella scienza dei dati. Knime è una piattaforma open source che può essere utilizzata gratuitamente in molte parti del mondo.

Utilizza il "Lego of Analytics", un paradigma di pipeline di dati per combinare diversi componenti di Data Science. L'intuitiva GUI (Graphical User Interface) di Knime consente ai data scientist di completare le attività con una conoscenza di programmazione minima. Le pipeline di dati visivi di Knime vengono utilizzate per generare visualizzazioni interattive di un set di dati.

RAPIDMINER

Rapid Miner è un popolare prodotto software di Data Science grazie alla sua capacità di creare un ambiente di preparazione dei dati appropriato. RapidMiner può creare qualsiasi modello di Data Science/ML da zero. RapidMiner consente ai data scientist di tenere traccia dei dati in tempo reale ed eseguire analisi di fascia alta.

L'estrazione di testo, l'analisi predittiva, la convalida del modello, il reporting completo dei dati e altre attività di Data Science sono tutte possibili con RapidMiner. Anche la forte scalabilità e le capacità di sicurezza di RapidMiner sono impressionanti. RapidMiner può essere utilizzato per creare applicazioni commerciali di Data Science da zero.

ECCELLERE

Eccellere , che fa parte della suite Office di Microsoft, è uno dei migliori strumenti per i neofiti di Data Science. Aiuta anche ad apprendere i fondamenti della scienza dei dati prima di passare all'analisi avanzata. È uno degli strumenti di visualizzazione dei dati più importanti utilizzati dai data scientist. Excel mostra i dati in modo semplice, utilizzando righe e colonne, in modo che anche gli utenti non tecnici possano capirli.

Excel ha anche formule per la concatenazione, la ricerca di dati medi, la somma e altre operazioni di Data Science. È uno degli strumenti più importanti per la scienza dei dati grazie alla sua capacità di elaborare enormi set di dati.

APACHE FLINK

È uno dei migliori strumenti di data science della Apache Software Foundation per il 2020/2021. Apache Flink può eseguire rapidamente l'analisi dei dati in tempo reale. Apache Flink è una piattaforma open source distribuita per calcoli scalabili di Data Science. Flink fornisce pipeline a bassa latenza ed esecuzione parallela di diagrammi di flusso di dati.

Apache Flink può essere utilizzato anche per elaborare un flusso di dati illimitato senza punti di inizio e fine fissi. Apache è noto per i suoi strumenti e approcci di Data Science, che possono aiutare ad accelerare il processo di analisi. Flink aiuta i data scientist a ridurre al minimo la complessità durante l'elaborazione dei dati in tempo reale.

POWERBI

PowerBI è anche uno dei più importanti strumenti di data science e business intelligence. Puoi usarlo insieme ad altri prodotti Microsoft Data Science per visualizzare i dati. Con PowerBI puoi creare report ricchi e intelligenti da qualsiasi set di dati. Gli utenti possono anche utilizzare PowerBI per sviluppare il proprio dashboard di analisi dei dati.

Utilizzando PowerBI, i set di dati incoerenti possono essere trasformati in set di dati coerenti. Usando PowerBI, puoi creare un set di dati logicamente coerente che genera informazioni dettagliate. PowerBI può essere utilizzato per creare report visivamente accattivanti comprensibili anche da persone non tecniche.

DATAROBOT

DataRobot è uno degli strumenti più importanti per le attività di Data Science che includono machine learning e intelligenza artificiale. Nell'interfaccia utente di DataRobot è possibile trascinare e rilasciare rapidamente un set di dati. La sua interfaccia intuitiva rende l'analisi dei dati accessibile sia ai principianti che ai data scientist esperti.

DataRobot ti consente di creare e distribuire più di 100 modelli di Data Science contemporaneamente, fornendoti una vasta gamma di informazioni. Viene anche utilizzato dalle aziende per fornire automazione di fascia alta ai propri consumatori e clienti. L'efficace analisi predittiva di DataRobot può aiutarti a prendere decisioni informate basate sui dati.

SCINTILLA DI APACHE

Apache Scintilla è stato creato pensando a una latenza ridotta durante l'esecuzione di attività di Data Science. Apache Spark, basato su Hadoop MapReduce, può gestire query interattive ed elaborare flussi. Grazie al suo cluster computing in memoria, è diventato uno dei migliori strumenti di data science sul mercato. Il suo calcolo in memoria può accelerare notevolmente l'elaborazione.

Le query SQL sono supportate da Apache Spark, consentendoti di derivare più associazioni dalla tua raccolta. Spark dispone anche di API per la creazione di applicazioni di data science in Java, Scala e Python.

SAP HANA

Sap Hana è un sistema di gestione di database relazionali di facile utilizzo per l'archiviazione e il recupero dei dati. Il suo meccanismo di gestione dei dati in memoria e basato su colonne lo rende uno strumento utile in Data Science. Sap Hana può elaborare database che contengono oggetti archiviati in uno spazio geometrico (dati spaziali).

Sap Hana può essere utilizzato anche per la ricerca e l'analisi del testo, l'elaborazione di dati grafici, l'analisi predittiva e altre attività di scienza dei dati. L'archiviazione dei dati in memoria mantiene i dati nella memoria principale anziché su un disco, consentendo query ed elaborazione dei dati più efficienti.

MONGODB

MongoDB è un database ad alte prestazioni che è anche uno degli strumenti di Data Science più popolari. La raccolta di MongoDB (documenti MongoDB) consente di archiviare grandi quantità di dati. Ha tutte le funzionalità di SQL e la possibilità di eseguire query dinamiche.

MongoDB è un database che archivia i dati sotto forma di documenti in stile JSON e consente un'elevata replica dei dati. MongoDB rende la gestione dei big data molto più semplice poiché offre un'elevata disponibilità dei dati. MongoDB può eseguire analisi complesse oltre a semplici query di database. La scalabilità di MongoDB lo rende uno degli strumenti di Data Science più ampiamente utilizzati.

PITONE

I database e i framework non sono gli unici strumenti e tecnologie disponibili per la scienza dei dati. È fondamentale scegliere il linguaggio di programmazione corretto per Data Science. Molti data scientist usano Python per il web scraping. Python ha una serie di librerie sviluppate specificamente per le attività di Data Science.

Pitone consente di eseguire rapidamente una varietà di calcoli matematici, statistici e scientifici. NumPy, SciPy, Matplotlib, Pandas, Keras e altre librerie Python per Data Science sono alcune delle più ampiamente utilizzate.

TRIFATTO

Trifatto è uno strumento di pulizia e preparazione dei dati comunemente utilizzato in Data Science. Trifacta può pulire un data lake cloud che contiene dati strutturati e non strutturati. Rispetto ad altre piattaforme, Trifacta accelera notevolmente il processo di preparazione dei dati. Trifacta semplifica l'individuazione di errori, valori anomali e altre anomalie in un set di dati.

Trifacta può anche aiutarti a preparare i dati più velocemente in uno scenario multi-cloud. Trifacta consente di automatizzare la visualizzazione dei dati e la gestione della pipeline di dati.

MINITAB

Minitavola è uno strumento software di analisi e manipolazione dei dati che viene utilizzato frequentemente. In un set di dati non strutturato, Minitab ti assisterà nell'individuare tendenze e modelli. Minitab può essere utilizzato per semplificare il set di dati che verrà utilizzato come input per l'analisi dei dati. Minitab può anche assistere i data scientist con i calcoli della scienza dei dati e lo sviluppo di grafici.

Minitab visualizza statistiche descrittive basate sul set di dati inserito, evidenziando diversi punti significativi nei dati come media, mediana, deviazione standard e così via. Minitab può essere utilizzato per creare una varietà di grafici e per eseguire analisi di regressione.

R

R è uno dei tanti linguaggi di programmazione di spicco utilizzati nel campo della scienza dei dati e fornisce un ambiente software scalabile per l'analisi statistica. Utilizzando R, il raggruppamento e la classificazione dei dati possono essere eseguiti in meno tempo. R può essere utilizzato per generare una varietà di modelli statistici, inclusi modelli sia lineari che non lineari.

R è un potente strumento per la pulizia e la visualizzazione dei dati. R visualizza i dati in modi di facile comprensione in modo che tutti possano comprenderli. DBI, RMySQL, dplyr, ggmap, xtable e altri componenti aggiuntivi di Data Science sono disponibili in R.

APACHE KAFKA

Apache Kafka è un sistema di messaggistica distribuito che consente di trasferire enormi quantità di dati da un'applicazione all'altra. Con Apache Kafka, è possibile creare pipeline di dati in tempo reale in meno tempo. Kafka, noto per la sua tolleranza ai guasti e scalabilità, garantirà che nessun dato venga perso durante il trasporto di dati tra le app.

Apache Kafka è un sistema di messaggistica di pubblicazione e sottoscrizione che consente agli editori di inviare messaggi agli abbonati in base agli argomenti. Il sistema di messaggistica pubblica-sottoscrivi consente agli abbonati di consumare tutti i messaggi in un oggetto.

QLIKVIEW

QlikView è uno degli strumenti di Data Science più utilizzati, nonché uno strumento di business intelligence. I data scientist possono utilizzare QlikView per derivare correlazioni tra dati non strutturati ed eseguire analisi dei dati. QlikView può essere utilizzato anche per mostrare una rappresentazione visiva delle relazioni tra i dati. L'aggregazione e la compressione dei dati possono essere eseguite più velocemente con QlikView.

Non devi perdere tempo a capire come sono correlate le entità di dati poiché QlikView le gestisce automaticamente per te. Rispetto ad altri strumenti di Data Science sul mercato, l'elaborazione dei dati in memoria produce risultati più rapidi.

MICROSTRATEGIA

I data scientist interessati anche alla business intelligence utilizzano MicroStrategy. MicroStrategy offre un'ampia gamma di funzionalità di analisi dei dati oltre a una maggiore visualizzazione e scoperta dei dati. MicroStrategy può accedere ai dati da una varietà di data warehouse e sistemi relazionali, migliorando l'accessibilità dei dati e le capacità di rilevamento.

MicroStrategia consente di dividere i dati non strutturati e complessi in bit più piccoli per un'analisi più semplice. MicroStrategy consente la creazione di migliori report di analisi dei dati e il monitoraggio dei dati in tempo reale.

GIULIA

Molti professionisti della scienza dei dati considerano Julia il successore di Python. Julia è un linguaggio di programmazione creato appositamente per Data Science. Julia può eguagliare la velocità dei più diffusi linguaggi di programmazione come C e C++ durante le operazioni di Data Science grazie alla sua compilazione JIT (Just-in-Time).

Giulia ti consente di completare calcoli statistici difficili in Data Science in meno tempo. Julia ti consente di controllare manualmente il processo di raccolta dei rifiuti ed elimina la necessità di gestione della memoria. È uno dei linguaggi di programmazione più popolari per Data Science grazie alla sua sintassi matematica e alla gestione autonoma della memoria.

SPSS

SPSS (Pacchetto Statistico per le Scienze Sociali) è comunemente usato dai ricercatori per analizzare i dati statistici. SPSS può essere utilizzato anche per accelerare l'elaborazione e l'analisi dei dati del sondaggio. L'applicazione Modeler di SPSS può essere utilizzata per creare modelli di previsione.

I dati di testo sono presenti nei sondaggi e SPSS può estrarre approfondimenti da questi dati. Puoi anche utilizzare SPSS per produrre diversi tipi di visualizzazioni dei dati, come un diagramma di densità o un boxplot radiale.

MATLAB

MATLAB è un importante strumento di Data Science utilizzato da aziende e organizzazioni. È una piattaforma di programmazione per data scientist che consente loro di accedere alle informazioni da file flat, database, piattaforme cloud e altre fonti. Con MATLAB, puoi eseguire rapidamente l'ingegneria delle funzionalità su un set di dati. I tipi di dati in MATLAB sono sviluppati specificamente per la scienza dei dati e consentono di risparmiare una notevole quantità di tempo nella pre-elaborazione dei dati.

Conclusione

Quando elaborano dati enormi, i data scientist utilizzano una varietà di metodi per ridurre la latenza e gli errori. Alcuni degli strumenti di Data Science più comunemente utilizzati sono inclusi nell'elenco sopra.

Iscriversi a una scuola rispettabile che ti fornirà i migliori strumenti di Data Science è una scelta eccezionale se vuoi diventare un data scientist professionista.