データ サイエンスは、さまざまなデータ操作技術を必要とする幅広い分野です。 データ サイエンティストまたは IT エキスパートとしてのタスクを成功させるには、市場で入手可能なトップ データ サイエンス ツールを認識する必要があります。 世界のデータ サイエンス業界が 30% の CAGR (Compound Annual Growth Rate) で発展すると予測されていることをご存知ですか?

データ サイエンス ツールの使用方法を知っていると、データ サイエンスのキャリアを成功させるのに役立ちます。 市場で最高のデータ サイエンス ツールのいくつかについて学ぶために読み続けてください!

最高のデータ サイエンス ツール

SAS

SAS（統計解析システム） ) は、長い間使用されてきたデータ サイエンス ツールです。 SAS を使用すると、ユーザーは詳細なテキスト データ分析を実行し、意味のある結果を生成できます。 多くのデータ サイエンティストは、審美的に魅力的な SAS レポートを好みます。

SAS は、データ分析に加えて、多数のソースからのデータへのアクセス/取得にも使用されます。 これは、データ マイニング、時系列分析、計量経済学、ビジネス インテリジェンスなどのデータ サイエンス アクティビティによく使用されます。 SAS は、リモート コンピューティングにも使用できる、プラットフォームに依存しないプログラムです。 品質向上とアプリケーション開発における SAS の重要性は、いくら強調してもしすぎることはありません。

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アパッチハドゥープ

アパッチ・ハドゥープ は、並列データ処理に一般的に使用されるオープンソース プラットフォームです。 大きなファイルはフラグメントに分割され、複数のノードに分散されます。 その後、Hadoop はノードのクラスターを使用して並列処理を行います。 Hadoop は、データをチャンクに分割して複数のノードに分散する分散ファイル システムです。

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Hadoop ファイル配布システムに加えて、Hadoop YARN、Hadoop MapReduce、Hadoop Common など、他の多くの Hadoop コンポーネントを使用してデータを並列処理します。

タブロー

タブロー は、データ分析と意思決定を支援するデータ視覚化ツールです。 Tableau を使用すると、誰もが理解できるように短時間でデータを視覚的に表すことができます。 Tableau は、高度なデータ分析の問題を短時間で処理するのに役立ちます。 Tableau を使用すると、データの設定について心配する必要がなくなり、代わりに豊富な洞察に集中できます。

2003 年に設立された Tableau は、データ サイエンティストがデータ サイエンスの問題に取り組む方法に革命をもたらしました。 Tableau を使用すると、ユーザーはデータを最大限に活用し、有益なレポートを提供できます。

テンソルフロー

TensorFlow データサイエンス、機械学習、人工知能などの最新技術で頻繁に利用されています。 TensorFlow は、データ サイエンス モデルの作成とトレーニングを可能にする Python パッケージです。 TensorFlow を使用すると、データの視覚化を次のレベルに引き上げることができます。

TensorFlow は Python で開発されているため、使いやすく、差分プログラミングによく使用されます。 TensorFlow は、データ サイエンス モデルを複数のデバイスに展開するために使用できます。 TensorFlow は、一般にテンソルとして知られる N 次元配列をデータ型として使用します。

BIGML

BigML 他のシステムと簡単に共有できるデータセットを作成するために使用されます。 もともと機械学習 (ML) 用に作成された BigML は、現在、実用的なデータ サイエンス手法を作成するために頻繁に使用されています。 BigML を使用すると、データを簡単に分類して、データ セット内の異常や外れ値を発見できます。

BigML のインタラクティブなデータ視覚化アプローチにより、データ サイエンティストは簡単に意思決定を行うことができます。 スケーラブルな BigML プラットフォームでは、時系列予測、トピック モデリング、関連性の発見、およびその他のアクティビティがすべて可能です。 BigML を使用すると、大量のデータを処理できます。

クニメ

クニメ は、データ サイエンスで頻繁に使用されるデータ レポート、マイニング、および分析ツールです。 データを抽出して変換する能力により、データ サイエンスで最も重要なツールの 1 つになっています。 Knime は、世界中の多くの地域で無料で使用できるオープンソースのプラットフォームです。

これは、さまざまなデータ サイエンス コンポーネントを組み合わせるためのデータ パイプライン パラダイムである「分析のレゴ」を利用します。 Knime の使いやすい GUI (Graphical User Interface) により、データ サイエンティストは最小限のプログラミング知識でタスクを完了することができます。 Knime のビジュアル データ パイプラインは、データセットのインタラクティブなビューを生成するために使用されます。

ラピッドマイナー

ラピッドマイナー は、適切なデータ準備環境を作成できるため、人気のあるデータ サイエンス ソフトウェア製品です。 RapidMiner は、あらゆるデータ サイエンス/ML モデルをゼロから作成できます。 RapidMiner を使用すると、データ サイエンティストはリアルタイムでデータを追跡し、高度な分析を実行できます。

テキスト マイニング、予測分析、モデル検証、包括的なデータ レポート、およびその他のデータ サイエンス タスクはすべて、RapidMiner で可能です。 RapidMiner の強力なスケーラビリティとセキュリティ機能も印象的です。 RapidMiner は、商用データ サイエンス アプリケーションをゼロから作成するために使用できます。

エクセル

エクセル は、Microsoft の Office スイートの一部であり、データ サイエンスの初心者にとって最適なツールの 1 つです。 また、高度な分析に進む前に、データ サイエンスの基礎を学習するのにも役立ちます。 これは、データ サイエンティストが使用する最も重要なデータ視覚化ツールの 1 つです。 Excel は、技術者ではないユーザーでも理解できるように、行と列を使用してデータを単純な方法で表示します。

Excel には、連結、平均データの検索、合計、およびその他のデータ サイエンス操作のための数式もあります。 大量のデータセットを処理できるため、データ サイエンスにとって最も重要なツールの 1 つです。

アパッチフリンク

これは、2020/2021 年の Apache Software Foundation の最高のデータ サイエンス ツールの 1 つです。 アパッチフリンク リアルタイムのデータ分析をすばやく実行できます。 Apache Flink は、スケーラブルなデータ サイエンス計算用の分散型オープン ソース プラットフォームです。 Flink は、低レイテンシーのパイプラインとデータフロー ダイアグラムの並列実行を提供します。

Apache Flink を使用して、開始点と終了点が固定されていない無制限のデータ ストリームを処理することもできます。 Apache は、分析プロセスの高速化に役立つデータ サイエンス ツールとアプローチで知られています。 Flink は、データ サイエンティストがリアルタイム データを処理しながら複雑さを最小限に抑えるのを支援します。

パワービ

PowerBI また、最も重要なデータ サイエンスおよびビジネス インテリジェンス ツールの 1 つでもあります。 他の Microsoft Data Science 製品と組み合わせて使用​​して、データを視覚化できます。 PowerBI を使用すると、あらゆるデータセットから豊富でインテリジェントなレポートを作成できます。 ユーザーは、PowerBI を使用して独自のデータ分析ダッシュボードを開発することもできます。

PowerBI を使用すると、一貫性のないデータ セットを一貫性のあるデータ セットに変換できます。 PowerBI を使用すると、豊富な洞察を生成する論理的に一貫したデータセットを作成できます。 PowerBI を使用して、非技術者にも理解できる視覚的に魅力的なレポートを作成できます。

データロボット

データロボット は、機械学習や人工知能を含むデータ サイエンス活動にとって最も重要なツールの 1 つです。 DataRobot ユーザー インターフェイスでは、データセットをすばやくドラッグ アンド ドロップできます。 そのユーザーフレンドリーなインターフェースにより、初心者と経験豊富なデータサイエンティストの両方がデータ分析にアクセスできます。

DataRobot を使用すると、100 を超えるデータ サイエンス モデルを同時に作成してデプロイできるため、豊富な情報が得られます。 また、企業が消費者や顧客にハイエンドの自動化を提供するためにも使用されています。 DataRobot の効果的な予測分析は、情報に基づいたデータ駆動型の意思決定を支援します。

アパッチスパーク

アパッチスパーク は、データ サイエンス タスクを実行する際の待機時間を短縮することを念頭に置いて作成されました。 Hadoop MapReduce に基づく Apache Spark は、インタラクティブなクエリとストリーム処理を処理できます。 インメモリ クラスター コンピューティングにより、市場で最も優れたデータ サイエンス ツールの 1 つになりました。 そのインメモリ コンピューティングにより、処理が大幅に高速化されます。

SQL クエリは Apache Spark でサポートされているため、コレクションから複数の関連付けを取得できます。 Spark には、Java、Scala、および Python でデータ サイエンス アプリケーションを構築するための API もあります。

SAP HANA

樹液ハナ は、データを格納および取得するための使いやすいリレーショナル データベース管理システムです。 そのインメモリおよび列ベースのデータ管理メカニズムにより、データ サイエンスの便利なツールになります。 Sap Hana は、オブジェクトが幾何学的空間 (空間データ) に格納されているデータベースを処理できます。

Sap Hana は、テキスト検索と分析、グラフ データ処理、予測分析、およびその他のデータ サイエンス タスクにも使用できます。 そのインメモリ データ ストレージは、データをディスクではなくメイン メモリに保持するため、より効率的なクエリとデータ処理が可能になります。

モンゴッド

モンゴDB は、最も人気のあるデータ サイエンス ツールの 1 つである高性能データベースです。 MongoDB のコレクション (MongoDB ドキュメント) を使用すると、膨大な量のデータを格納できます。 SQL のすべての機能と、動的クエリを実行する機能を備えています。

MongoDB は、JSON スタイルのドキュメントの形式でデータを格納し、高度なデータ複製を可能にするデータベースです。 MongoDB は高いデータ可用性を提供するため、ビッグ データの管理がはるかに簡単になります。 MongoDB は、単純なデータベース クエリに加えて、複雑な分析を実行できます。 MongoDB のスケーラビリティにより、MongoDB は最も広く利用されているデータ サイエンス ツールの 1 つになっています。

パイソン

利用可能なデータ サイエンス ツールとテクノロジは、データベースとフレームワークだけではありません。 データ サイエンスに適したプログラミング言語を選択することが重要です。 多くのデータ サイエンティストが Web スクレイピングに Python を使用しています。 Python には、データ サイエンス タスク用に特別に開発された多数のライブラリがあります。

パイソン さまざまな数学的、統計的、および科学的な計算をすばやく実行できます。 NumPy、SciPy、Matplotlib、Pandas、Keras、およびデータ サイエンス用のその他の Python ライブラリは、最も広く使用されているものの 1 つです。

トリファクタ

トリファクタ は、データ サイエンスで一般的に使用されるデータ クリーニングおよび準備ツールです。 Trifacta は、構造化データと非構造化データの両方を含むクラウド データ レイクをクリーンアップできます。 他のプラットフォームと比較すると、Trifacta はデータ準備プロセスを劇的に高速化します。 Trifacta を使用すると、データセット内のエラー、外れ値、その他の異常を簡単に見つけることができます。

Trifacta は、マルチクラウド シナリオでデータをより迅速に準備するのにも役立ちます。 Trifacta を使用すると、データの視覚化とデータ パイプラインの管理を自動化できます。

ミニタブ

ミニタブ は、頻繁に使用されるデータ操作および分析ソフトウェア ツールです。 非構造化データセットでは、Minitab は傾向とパターンを見つけるのに役立ちます。 Minitab を使用して、データ分析の入力として使用されるデータセットを簡素化できます。 Minitab は、データ サイエンティストをデータ サイエンスの計算とグラフ作成で支援することもできます。

Minitab は、入力されたデータセットに基づいて記述統計を表示し、平均、中央値、標準偏差など、データ内のいくつかの重要なポイントを強調表示します。 Minitab を使用して、さまざまなグラフを作成したり、回帰分析を実行したりできます。

R

R は、データ サイエンス分野で使用される多くの著名なプログラミング言語の 1 つであり、統計分析のためのスケーラブルなソフトウェア環境を提供します。 R を使用すると、データのクラスタリングと分類を短時間で行うことができます。 R は、線形モデルと非線形モデルの両方を含む、さまざまな統計モデルを生成するために使用できます。

R は、データのクレンジングと視覚化のための強力なツールです。 R は、誰もが理解できるように、わかりやすい方法でデータを視覚化します。 R では、DBI、RMySQL、dplyr、ggmap、xtable、およびその他のデータ サイエンス アドオンを利用できます。

アパッチ・カフカ

アパッチ・カフカ は、アプリケーション間で膨大な量のデータを転送できる分散メッセージング システムです。 Apache Kafka を使用すると、リアルタイム データ パイプラインを短時間で構築できます。 フォールト トレランスとスケーラビリティで知られる Kafka は、アプリ間でデータを転送する際にデータが失われないようにします。

Apache Kafka は、パブリッシャーがトピックに基づいてサブスクライバーにメッセージを送信できるパブリッシュ/サブスクライブ メッセージング システムです。 パブリッシュ/サブスクライブ メッセージング システムにより、サブスクライバーはサブジェクト内のすべてのメッセージを消費できます。

QLIKVIEW

QlikView 最も広く使用されているデータ サイエンス ツールの 1 つであり、ビジネス インテリジェンス ツールでもあります。 データ サイエンティストは、QlikView を使用して非構造化データ間の相関関係を導き出し、データ分析を行うことができます。 QlikView を使用して、データ関係を視覚的に表現することもできます。 QlikView を使用すると、データの集約と圧縮をより高速に実行できます。

QlikView が自動的に処理するため、データ エンティティがどのように関連しているかを理解するために時間を無駄にする必要はありません。 市場に出回っている他のデータ サイエンス ツールと比較すると、インメモリ データ処理により、より高速な結果が得られます。

マイクロストラテジー

ビジネス インテリジェンスにも関心のあるデータ サイエンティストは、MicroStrategy を利用しています。 MicroStrategy は、データの視覚化と発見の向上に加えて、幅広いデータ分析機能を提供します。 MicroStrategy は、さまざまなデータ ウェアハウスやリレーショナル システムからデータにアクセスできるため、データのアクセシビリティと検出機能が強化されます。

MicroStrategy 構造化されていない複雑なデータを小さなビットに分割して、分析を容易にすることができます。 MicroStrategy は、より優れたデータ分析レポートの作成とリアルタイムのデータ監視を可能にします。

ジュリア

多くのデータ サイエンスの専門家は、Julia を Python の後継者と見なしています。 Julia は、データ サイエンス専用に構築されたプログラミング言語です。 Julia は、JIT (Just-in-Time) コンパイルのおかげで、データ サイエンス操作中に C や C++ などの一般的なプログラミング言語の速度に匹敵することができます。

ジュリア を使用すると、データ サイエンスの難しい統計計算を短時間で完了することができます。 Julia を使用すると、ごみ収集プロセスを手動で制御でき、メモリ管理の必要がなくなります。 数学に適した構文と自律的なメモリ管理により、データ サイエンスで最も人気のあるプログラミング言語の 1 つです。

SPSS

SPSS (社会科学用統計パッケージ) は、研究者が統計データを分析するために一般的に使用されます。 SPSS は、調査データの処理と分析を促進するためにも使用できます。 SPSS の Modeler アプリケーションを使用して、予測モデルを作成できます。

アンケートにはテキスト データが含まれており、SPSS はこのデータから洞察を引き出すことができます。 SPSS を使用して、密度グラフやラジアル ボックス プロットなど、さまざまな種類のデータ視覚化を作成することもできます。

MATLAB

MATLAB 企業や組織が使用する著名なデータ サイエンス ツールです。 これは、データ サイエンティストがフラット ファイル、データベース、クラウド プラットフォーム、およびその他のソースから情報にアクセスできるようにするプログラミング プラットフォームです。 MATLAB を使用すると、データセットの特徴量エンジニアリングをすばやく行うことができます。 MATLAB のデータ型は、データ サイエンス用に特別に開発されており、データの前処理にかかる時間を大幅に節約できます。

結論

膨大なデータを処理するとき、データ サイエンティストはさまざまな方法を採用して、レイテンシとエラーを削減します。 上記のリストには、最も一般的に使用されるデータ サイエンス ツールの一部が含まれています。

プロのデータサイエンティストになりたい場合は、最高のデータサイエンスツールを提供する評判の良い学校にサインアップすることは素晴らしい選択です.