I 5 migliori strumenti di analisi che ogni data scientist deve conoscere

Quando chiedi a qualcuno di quali cinque cose non possono vivere senza, di solito risponde con cibo, un'auto e Internet. Quando fai la stessa domanda a un data scientist, ti fornirà una carrellata dei suoi cinque principali strumenti di analisi, quelli che semplificano la gestione del lavoro e della vita. Diamo un'occhiata a cosa sono questi strumenti di analisi e cosa fanno in modo un po' più dettagliato:

1. Pitone

Pitone è un popolare linguaggio di programmazione generico che è semplice da imparare, ha meno righe di codice rispetto ad altri linguaggi, è molto leggibile ed è open source. Ha un ecosistema ben sviluppato e in espansione di strumenti matematici e di analisi dei dati open source, che lo rendono un buon contendente per il titolo di "strumento del futuro". È velocissimo e viene fornito con un'ampia raccolta di dati statistici. È uno dei linguaggi con cui un gran numero di programmatori ha familiarità, consentendo un passaggio agevole all'analisi dal punto di vista IT.

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È un'abilità da imparare se si vuole entrare nel settore dell'analisi da un background di programmazione. Ha guadagnato popolarità solo di recente tra i professionisti nel dominio dell'analisi, quindi ci sono meno opportunità di lavoro, ma è sicuramente un'abilità da imparare se si vuole entrare nel settore dell'analisi da un background di programmazione. Python semplifica la codifica e il debug grazie alla sua migliore sintassi, che si traduce in una curva di apprendimento molto più breve.

Professionisti

• La semplice sintassi di Python semplifica l'apprendimento. Molti programmatori hanno già familiarità con Python e trovano più facile imparare Python per l'analisi rispetto a un nuovo linguaggio come R.
• Python è un linguaggio di programmazione completamente gratuito.
• Le librerie statistiche di Python si sono rapidamente espanse, rendendolo attualmente uno strumento piuttosto versatile.

contro

• Python è appena passato da un linguaggio di programmazione a uno strumento di analisi. Di conseguenza, manca la versatilità di R e SAS.
• Python sta rapidamente guadagnando terreno nel campo dell'analisi. La popolarità di Python aumenterà solo man mano che più programmatori IT migreranno verso l'analisi. Python è senza dubbio uno strumento che vale la pena imparare.

2. Excel per un Data Scientist

Microsoft Excel è un programma per fogli di calcolo incluso nella suite di software di produttività Microsoft Office. L'abbiamo usato tutti per creare elenchi e tabelle ad un certo punto della nostra vita, a scuola o all'università. Excel, tuttavia, è in grado di fare molto di più. Excel ha una vasta gamma di funzionalità, tra cui l'ordinamento e la manipolazione dei dati, nonché la loro presentazione in grafici e diagrammi. Può eseguire un'ampia gamma di operazioni aritmetiche, comprese quelle relative a statistica, ingegneria e finanza. Consente inoltre di programmare utilizzando VBA (Visual Basic for Application).

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Grazie alla sua onnipresente disponibilità, Excel è uno degli strumenti di dati più semplici da apprendere e utilizzare. Non ci sono molti computer che non hanno MS Office (sia premium che gratuito) e, per estensione, MS Excel installato. Il vantaggio più significativo di Excel è che consente agli utenti di modificare le GUI (interfacce utente grafiche) e di eseguire un livello ragionevole di visualizzazione dei dati (niente di troppo complesso però). Sebbene possa gestire piccole quantità di dati, non è progettato per gestire grandi quantità di dati o eseguire attività come la modellazione predittiva.

Tuttavia, è ancora uno degli strumenti di manipolazione dei dati più ampiamente utilizzati disponibili e andrà a beneficio di ogni aspirante scienziato dei dati. Dispone inoltre di un'interfaccia molto intuitiva per gli utenti non tecnici che vogliono dilettarsi nella ricerca dei dati.

Professionisti

• Excel è un programma che tutti conoscono. Anche se non dispongono di alcun software di analisi aggiuntivo, la maggior parte degli utenti ha installato Excel sui propri computer.
• Excel è un programma facile da usare. L'interfaccia utente è semplice e facile da usare.
• Excel ha molte possibilità di visualizzazione.

contro

• Excel non è progettato per analisi statistiche complesse. Semplici tecniche di modellazione predittiva come il clustering e la regressione possono essere eseguite in Excel con l'aiuto di componenti aggiuntivi, ma non gli approcci più complicati come l'apprendimento automatico.
• Excel può gestire oltre 16000 colonne e 1 milione di righe. Gestire anche 100.000 righe e 1000 colonne, d'altra parte, è straziante.
• Se esegui un pivot su così tanti dati, ad esempio, Excel diventa lento e potrebbe bloccarsi.

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3. SAS

SAS è una suite software per analisi avanzate, modellazione predittiva, business intelligence e gestione dei dati sviluppata da SAS Institute. Nonostante la sua reputazione di essere difficile da usare e capire, SAS, a differenza di molti dei suoi concorrenti, è in grado di gestire un'ampia gamma di lavori di gestione dei dati e analisi. È ottimo per gli utenti esperti ed è una delle suite di software di analisi più affidabili e veloci al mondo, nonché una delle migliori per analisi complesse.

Nonostante il fatto che i suoi prezzi e le sue licenze siano un punto dolente, molte aziende di medie e grandi dimensioni lo usano ancora per la pura potenza di elaborazione che fornisce. Nonostante la sua mancanza di visualizzazione, è ancora lo strumento ideale per complicate analisi dei dati su enormi set di dati.

Professionisti

• SAS è un potente strumento in grado di gestire set di dati da piccoli a grandi e può essere utilizzato per qualsiasi cosa, dalla semplice analisi di sezioni e dadi a complesse analisi multivariate.
• SAS viene fornito con molta guida in linea.

contro

• È un'attrezzatura costosa. Le licenze SAS (incluse le versioni non GUI) potrebbero essere costose quanto o più dell'assunzione di un data scientist.
• La visualizzazione è limitata.

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4. R

R , un linguaggio informatico e un ambiente software per il calcolo statistico e la grafica, è il rivale più formidabile di SAS. A causa del suo stato di open source, ha forti fan. È uno strumento eccezionale in grado di eseguire qualsiasi tipo di analisi statistica. Niente rende i fanatici più felici del software open source e gratuito. R consente agli utenti di personalizzare il software in base alle proprie esigenze di analisi e viene fornito con un solido ecosistema di pacchetti che semplifica ulteriormente l'utilizzo.

È stato sempre più robusto sin dal suo inizio e ora ha una vivace comunità di utenti che si aiutano a vicenda. Per qualsiasi organizzazione che non ha l'analisi al centro ma che comunque lavora con i dati, R è la strada da percorrere. È il miglior software per eseguire analisi ripetibili e di alta qualità. È ancora un ottimo strumento di analisi, nonostante le sue carenze di sicurezza e gestione della memoria.

Professionisti

• R è un linguaggio flessibile. Alcuni utenti ritengono che ora sia ancora più flessibile di SAS. Gli utenti R raramente devono utilizzare qualsiasi altro software.
• R è gratuito perché open source.
• R funziona bene con le tecnologie open source prevalenti nel mondo dei big data.

contro

• La curva di apprendimento per R è piuttosto severa. È uno strumento difficile da padroneggiare.
• Sebbene ci siano molte informazioni su Internet, non sono così organizzate come, ad esempio, i materiali SAS.

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5. SQL

SQL (Structured Query Language) è un linguaggio di programmazione per scopi speciali che viene utilizzato per interfacciarsi e amministrare i database, in particolare in un RDBMS (sistema di gestione del database relazionale) o RDSMS (sistema di gestione del sistema di database relazionale). È semplice da capire e da applicare, ma è stato utilizzato per affrontare una varietà di situazioni difficili.

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Sebbene non sia lo strumento migliore per l'analisi statistica, è uno dei migliori per la manipolazione dei dati e può gestire grandi set di dati. La manipolazione dei dati richiede ancora circa la metà del tempo del progetto e SQL si adatta perfettamente. Interagisce facilmente e legge dati non strutturati e funziona bene con database vecchi e nuovi.

Professionisti

• SQL è velocissimo e può gestire set di dati di qualsiasi dimensione.
• Poiché SQL viene utilizzato in così tanti luoghi al di fuori dell'analisi, la maggior parte degli utenti lo conosce già.
• SQL è un linguaggio semplice da comprendere.

contro

• SQL è ottimo per affettare e tagliare, ma non tanto per l'analisi statistica. Di conseguenza, la gamma di applicazioni è molto limitata.

Pochi strumenti possono eguagliare la velocità e la facilità d'uso di SQL quando si tratta di manipolazione dei dati. Per i data scientist, SQL è uno strumento aggiuntivo molto popolare. Funziona bene con SAS, R, Python e altri linguaggi di programmazione.

Così il gioco è fatto! Questi sono i cinque strumenti che ogni data scientist dovrebbe avere. Con quanti conosci? Quanti non sono ancora entrati nella tua lista?