데이터 과학은 다양한 데이터 조작 기술을 수반하는 광범위한 분야입니다. 데이터 과학자 또는 IT 전문가로서 작업을 성공적으로 완료하려면 시장에서 사용할 수 있는 최고의 데이터 과학 도구에 대해 알고 있어야 합니다. 전 세계 데이터 과학 산업이 30%의 CAGR(연간 복합 성장률)로 발전할 것으로 예상된다는 사실을 알고 계십니까?

데이터 과학 도구를 사용하는 방법을 알면 성공적인 데이터 과학 경력을 시작하는 데 도움이 될 수 있습니다. 계속해서 시장에 나와 있는 최고의 데이터 과학 도구에 대해 알아보세요!

최고의 데이터 과학 도구

SAS

SAS(통계분석시스템) )은(는) 오랫동안 사용되어 온 데이터 과학 도구입니다. SAS를 통해 사용자는 세분화된 텍스트 데이터 분석을 수행하고 의미 있는 결과를 생성할 수 있습니다. 많은 데이터 과학자들은 SAS 보고서가 더 미학적으로 매력적이기 때문에 선호합니다.

SAS는 데이터 분석 외에도 다양한 소스에서 데이터에 액세스/검색하는 데에도 사용됩니다. 다른 데이터 과학 활동 중에서 데이터 마이닝, 시계열 분석, 계량 경제학 및 비즈니스 인텔리전스에 일반적으로 사용됩니다. SAS는 원격 컴퓨팅에도 사용할 수 있는 플랫폼에 구애받지 않는 프로그램입니다. 품질 개선 및 애플리케이션 개발에서 SAS의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다.

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아파치 하둡

아파치 하둡 병렬 데이터 처리를 위해 일반적으로 사용되는 오픈 소스 플랫폼입니다. 모든 큰 파일은 조각으로 분할된 다음 여러 노드에 배포됩니다. 그런 다음 Hadoop은 병렬 처리를 위해 노드 클러스터를 사용합니다. Hadoop은 데이터를 청크로 나누어 여러 노드에 배포하는 분산 파일 시스템입니다.

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Hadoop YARN, Hadoop MapReduce 및 Hadoop Common과 같은 다른 많은 Hadoop 구성 요소는 Hadoop 파일 배포 시스템 외에도 데이터를 병렬로 처리하는 데 사용됩니다.

타블로

Tableau 데이터 분석 및 의사 결정을 지원하는 데이터 시각화 도구입니다. Tableau를 사용하면 모든 사람이 이해할 수 있도록 더 짧은 시간에 데이터를 시각적으로 나타낼 수 있습니다. Tableau를 사용하면 고급 데이터 분석 문제를 더 짧은 시간에 처리할 수 있습니다. Tableau를 사용하면 데이터 설정에 대해 걱정할 필요가 없으며 대신 풍부한 통찰력에 집중할 수 있습니다.

2003년에 설립된 Tableau는 데이터 과학자가 데이터 과학 문제를 해결하는 방식에 혁명을 일으켰습니다. Tableau를 사용하면 사용자가 데이터를 최대한 활용하고 유익한 보고서를 제공할 수 있습니다.

텐서플로

텐서플로우 데이터 과학, 기계 학습 및 인공 지능과 같은 현대 기술에서 자주 활용됩니다. TensorFlow는 데이터 과학 모델을 만들고 훈련할 수 있는 Python 패키지입니다. TensorFlow를 사용하면 데이터 시각화를 한 차원 높일 수 있습니다.

TensorFlow는 Python으로 개발되었기 때문에 사용이 간편하고 차등 프로그래밍에 자주 사용됩니다. TensorFlow를 사용하여 여러 장치에 데이터 과학 모델을 배포할 수 있습니다. TensorFlow는 일반적으로 텐서로 알려진 N차원 배열을 데이터 유형으로 사용합니다.

빅ML

빅ML 다른 시스템과 쉽게 공유할 수 있는 데이터 세트를 만드는 데 사용됩니다. 원래 기계 학습(ML)을 위해 만든 BigML은 이제 실용적인 데이터 과학 방법을 만드는 데 자주 사용됩니다. BigML을 사용하면 간단히 데이터를 분류하고 데이터 세트에서 이상/이상치를 발견할 수 있습니다.

BigML의 대화형 데이터 시각화 접근 방식은 데이터 과학자의 의사 결정을 단순화합니다. 시계열 예측, 주제 모델링, 연관 찾기 및 기타 활동은 모두 확장 가능한 BigML 플랫폼에서 가능합니다. BigML을 사용하면 방대한 양의 데이터로 작업할 수 있습니다.

크나메

나임 데이터 과학에서 자주 사용되는 데이터 보고, 마이닝 및 분석 도구입니다. 데이터를 추출하고 변환하는 기능은 데이터 과학에서 가장 중요한 도구 중 하나입니다. Knime은 세계 여러 곳에서 무료로 사용할 수 있는 오픈 소스 플랫폼입니다.

다양한 Data Science 구성 요소를 결합하기 위한 데이터 파이프라인 패러다임인 'Lego of Analytics'를 사용합니다. Knime의 사용자 친화적인 GUI(그래픽 사용자 인터페이스)를 통해 데이터 과학자는 최소한의 프로그래밍 지식으로 작업을 완료할 수 있습니다. Knime의 시각적 데이터 파이프라인은 데이터세트의 대화형 보기를 생성하는 데 사용됩니다.

래피드마이너

RapidMiner 적절한 데이터 준비 환경을 생성할 수 있는 능력으로 인해 인기 있는 데이터 과학 소프트웨어 제품입니다. RapidMiner는 처음부터 모든 데이터 과학/ML 모델을 생성할 수 있습니다. RapidMiner를 사용하면 데이터 과학자가 실시간으로 데이터를 추적하고 고급 분석을 실행할 수 있습니다.

텍스트 마이닝, 예측 분석, 모델 검증, 포괄적인 데이터 보고 및 기타 데이터 과학 작업은 모두 RapidMiner로 가능합니다. RapidMiner의 강력한 확장성과 보안 기능도 인상적입니다. RapidMiner는 처음부터 상용 데이터 과학 응용 프로그램을 만드는 데 사용할 수 있습니다.

뛰어나다

뛰어나다 Microsoft Office 제품군의 일부인 는 데이터 과학 초보자를 위한 최고의 도구 중 하나입니다. 또한 고급 분석으로 넘어가기 전에 데이터 과학의 기초를 배우는 데 도움이 됩니다. 데이터 과학자들이 사용하는 가장 중요한 데이터 시각화 도구 중 하나입니다. Excel은 행과 열을 사용하여 간단한 방식으로 데이터를 표시하므로 기술에 익숙하지 않은 사용자도 이해할 수 있습니다.

Excel에는 연결, 평균 데이터 찾기, 합계 및 기타 데이터 과학 연산을 위한 수식이 있습니다. 방대한 데이터 세트를 처리할 수 있는 능력 때문에 데이터 과학에 가장 중요한 도구 중 하나입니다.

아파치 플링크

2020/2021년 Apache Software Foundation의 최고의 데이터 과학 도구 중 하나입니다. 아파치 플링크 실시간 데이터 분석을 빠르게 수행할 수 있습니다. Apache Flink는 확장 가능한 데이터 과학 계산을 위한 분산 오픈 소스 플랫폼입니다. Flink는 지연 시간이 짧은 파이프라인과 데이터 흐름 다이어그램의 병렬 실행을 제공합니다.

Apache Flink는 고정된 시작점과 끝점이 없는 무제한 데이터 스트림을 처리하는 데에도 사용할 수 있습니다. Apache는 분석 프로세스의 속도를 높이는 데 도움이 되는 데이터 과학 도구 및 접근 방식으로 유명합니다. Flink는 데이터 과학자가 실시간 데이터를 처리하는 동안 복잡성을 최소화하도록 지원합니다.

파워비

파워BI 또한 가장 중요한 데이터 과학 및 비즈니스 인텔리전스 도구 중 하나입니다. 다른 Microsoft Data Science 제품과 함께 사용하여 데이터를 시각화할 수 있습니다. PowerBI를 사용하면 모든 데이터 세트에서 풍부하고 지능적인 보고서를 만들 수 있습니다. 사용자는 PowerBI를 사용하여 자신의 데이터 분석 대시보드를 개발할 수도 있습니다.

PowerBI를 사용하여 일관성 없는 데이터 세트를 일관성 있는 데이터 세트로 변환할 수 있습니다. PowerBI를 사용하여 풍부한 통찰력을 생성하는 논리적으로 일관된 데이터 세트를 생성할 수 있습니다. PowerBI는 비기술적 개인도 이해할 수 있는 시각적으로 매력적인 보고서를 만드는 데 사용할 수 있습니다.

데이터로봇

데이터로봇 기계 학습 및 인공 지능을 포함하는 데이터 과학 활동에 가장 중요한 도구 중 하나입니다. DataRobot 사용자 인터페이스에서 데이터 세트를 빠르게 끌어다 놓을 수 있습니다. 사용자 친화적인 인터페이스를 통해 초보자와 숙련된 데이터 과학자 모두 데이터 분석에 액세스할 수 있습니다.

DataRobot을 사용하면 100개 이상의 데이터 과학 모델을 동시에 생성 및 배포하여 풍부한 정보를 제공할 수 있습니다. 또한 기업에서 소비자와 고객에게 고급 자동화를 제공하는 데 사용됩니다. DataRobot의 효과적인 예측 분석은 정보에 입각한 데이터 기반 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다.

아파치 스파크

아파치 스파크 데이터 과학 작업을 실행할 때 대기 시간 감소를 염두에 두고 만들어졌습니다. Hadoop MapReduce를 기반으로 하는 Apache Spark는 대화형 쿼리 및 스트림 처리를 처리할 수 있습니다. 인메모리 클러스터 컴퓨팅 덕분에 시장에서 가장 뛰어난 데이터 과학 도구 중 하나가 되었습니다. 인메모리 컴퓨팅은 처리 속도를 상당히 높일 수 있습니다.

SQL 쿼리는 Apache Spark에서 지원되므로 컬렉션에서 여러 연결을 파생할 수 있습니다. Spark에는 Java, Scala 및 Python에서 데이터 과학 애플리케이션을 구성하기 위한 API도 있습니다.

SAP HANA

삽하나 데이터를 저장하고 검색하기 위한 사용하기 쉬운 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 인메모리 및 열 기반 데이터 관리 메커니즘으로 인해 데이터 과학에서 유용한 도구입니다. Sap Hana는 기하학적 공간(공간 데이터)에 객체가 저장된 데이터베이스를 처리할 수 있습니다.

Sap Hana는 텍스트 검색 및 분석, 그래프 데이터 처리, 예측 분석 및 기타 데이터 과학 작업에도 사용할 수 있습니다. 인메모리 데이터 스토리지는 데이터를 디스크가 아닌 메인 메모리에 보관하므로 보다 효율적인 쿼리 및 데이터 처리가 가능합니다.

몽고DB

몽고DB 가장 인기 있는 데이터 과학 도구 중 하나이기도 한 고성능 데이터베이스입니다. MongoDB의 컬렉션(MongoDB 문서)을 사용하면 방대한 양의 데이터를 저장할 수 있습니다. SQL의 모든 기능과 동적 쿼리를 실행할 수 있는 기능이 있습니다.

MongoDB는 JSON 스타일 문서 형태로 데이터를 저장하고 높은 데이터 복제를 허용하는 데이터베이스입니다. MongoDB는 높은 데이터 가용성을 제공하므로 빅 데이터를 훨씬 쉽게 관리할 수 있습니다. MongoDB는 단순한 데이터베이스 쿼리 외에도 복잡한 분석을 수행할 수 있습니다. MongoDB의 확장성은 가장 광범위하게 활용되는 데이터 과학 도구 중 하나입니다.

파이썬

데이터베이스와 프레임워크는 사용할 수 있는 유일한 데이터 과학 도구 및 기술이 아닙니다. 데이터 과학을 위한 올바른 프로그래밍 언어를 선택하는 것이 중요합니다. 많은 데이터 과학자들이 웹 스크래핑에 Python을 사용합니다. Python에는 데이터 과학 작업을 위해 특별히 개발된 여러 라이브러리가 있습니다.

파이썬 다양한 수학, 통계 및 과학 계산을 빠르게 실행할 수 있습니다. NumPy, SciPy, Matplotlib, Pandas, Keras 및 기타 데이터 과학용 Python 라이브러리가 가장 광범위하게 사용됩니다.

트리팩타

트라이팩타 데이터 과학에서 일반적으로 사용되는 데이터 정리 및 준비 도구입니다. Trifacta는 정형 데이터와 비정형 데이터를 모두 포함하는 클라우드 데이터 레이크를 정리할 수 있습니다. 다른 플랫폼과 비교할 때 Trifacta는 데이터 준비 프로세스의 속도를 크게 높입니다. Trifacta를 사용하면 데이터 세트에서 오류, 이상값 및 기타 이상을 쉽게 찾아낼 수 있습니다.

Trifacta는 또한 멀티 클라우드 시나리오에서 데이터를 더 빠르게 준비하는 데 도움이 될 수 있습니다. Trifacta를 사용하면 데이터 시각화 및 데이터 파이프라인 관리를 자동화할 수 있습니다.

미니탭

미니탭 자주 사용되는 데이터 조작 및 분석 소프트웨어 도구입니다. 구조화되지 않은 데이터 세트에서 Minitab은 추세와 패턴을 찾는 데 도움이 됩니다. Minitab을 사용하여 데이터 분석을 위한 입력으로 사용할 데이터 세트를 단순화할 수 있습니다. Minitab은 또한 데이터 과학 계산 및 그래프 개발을 통해 데이터 과학자를 지원할 수 있습니다.

Minitab은 평균, 중앙값, 표준 편차 등과 같은 데이터의 몇 가지 중요한 점을 강조 표시하여 입력된 데이터 세트를 기반으로 하는 기술 통계를 표시합니다. Minitab을 사용하여 다양한 그래프를 생성하고 회귀 분석을 수행할 수 있습니다.

아르 자형

아르 자형 데이터 과학 분야에서 사용되는 많은 저명한 프로그래밍 언어 중 하나이며 통계 분석을 위한 확장 가능한 소프트웨어 환경을 제공합니다. R을 사용하면 데이터 클러스터링 및 분류가 더 짧은 시간에 완료될 수 있습니다. R은 선형 및 비선형 모델을 포함한 다양한 통계 모델을 생성하는 데 사용할 수 있습니다.

R은 데이터 정리 및 시각화를 위한 강력한 도구입니다. R은 모든 사람이 이해할 수 있도록 데이터를 이해하기 쉬운 방식으로 시각화합니다. DBI, RMySQL, dplyr, ggmap, xtable 및 기타 데이터 과학 추가 기능은 R에서 사용할 수 있습니다.

아파체 카프카

아파치 카프카 한 응용 프로그램에서 다른 응용 프로그램으로 엄청난 양의 데이터를 전송할 수 있는 분산 메시징 시스템입니다. Apache Kafka를 사용하면 실시간 데이터 파이프라인을 더 짧은 시간에 구축할 수 있습니다. 내결함성과 확장성으로 유명한 Kafka는 앱 간에 데이터를 전송하는 동안 데이터가 손실되지 않도록 합니다.

Apache Kafka는 게시자가 주제를 기반으로 구독자에게 메시지를 보낼 수 있는 게시-구독 메시징 시스템입니다. 발행-구독 메시징 시스템을 사용하면 구독자가 제목의 모든 메시지를 사용할 수 있습니다.

큐리크뷰

QlikView 가장 광범위하게 사용되는 데이터 과학 도구이자 비즈니스 인텔리전스 도구 중 하나입니다. 데이터 과학자는 QlikView를 사용하여 비정형 데이터 간의 상관 관계를 도출하고 데이터 분석을 수행할 수 있습니다. QlikView를 사용하여 데이터 관계를 시각적으로 표시할 수도 있습니다. QlikView를 사용하면 데이터 집계 및 압축을 더 빠르게 수행할 수 있습니다.

QlikView에서 자동으로 처리하므로 데이터 엔터티가 어떻게 관련되어 있는지 파악하느라 시간을 낭비할 필요가 없습니다. 시장에 나와 있는 다른 데이터 과학 도구와 비교할 때 메모리 내 데이터 처리가 더 빠른 결과를 생성합니다.

미시 전략

비즈니스 인텔리전스에도 관심이 있는 데이터 과학자는 MicroStrategy를 활용합니다. MicroStrategy는 향상된 데이터 시각화 및 검색 외에도 광범위한 데이터 분석 기능을 제공합니다. MicroStrategy는 다양한 데이터 웨어하우스 및 관계형 시스템의 데이터에 액세스하여 데이터 접근성 및 검색 기능을 향상시킬 수 있습니다.

마이크로전략 보다 쉬운 분석을 위해 구조화되지 않은 복잡한 데이터를 더 작은 비트로 나눌 수 있습니다. MicroStrategy를 사용하면 실시간 데이터 모니터링은 물론 더 나은 데이터 분석 보고서를 생성할 수 있습니다.

줄리아

많은 데이터 과학 전문가들은 Julia를 Python의 후계자로 간주합니다. Julia는 데이터 과학을 위해 특별히 제작된 프로그래밍 언어입니다. Julia는 JIT(Just-in-Time) 컴파일 덕분에 데이터 과학 작업 중에 C 및 C++와 같은 인기 있는 프로그래밍 언어의 속도에 맞출 수 있습니다.

줄리아 데이터 과학에서 어려운 통계 계산을 더 짧은 시간에 완료할 수 있습니다. Julia를 사용하면 휴지통 수거 프로세스를 수동으로 제어할 수 있으며 메모리 관리가 필요하지 않습니다. 수학 친화적인 구문과 자율 메모리 관리로 인해 데이터 과학에서 가장 인기 있는 프로그래밍 언어 중 하나입니다.

SPSS

SPSS (Statistical Package for the Social Sciences)는 연구자들이 통계 데이터를 분석하기 위해 일반적으로 사용합니다. SPSS는 또한 조사 데이터의 처리 및 분석을 촉진하는 데 사용할 수 있습니다. SPSS의 Modeler 애플리케이션을 사용하여 예측 모델을 생성할 수 있습니다.

텍스트 데이터는 설문조사에 있으며 SPSS는 이 데이터에서 통찰력을 추출할 수 있습니다. 또한 SPSS를 사용하여 밀도 차트 또는 방사형 상자 그림과 같은 다양한 종류의 데이터 시각화를 생성할 수 있습니다.

MATLAB

MATLAB 기업과 조직에서 사용하는 저명한 데이터 과학 도구입니다. 플랫 파일, 데이터베이스, 클라우드 플랫폼 및 기타 소스의 정보에 액세스할 수 있는 데이터 과학자를 위한 프로그래밍 플랫폼입니다. MATLAB을 사용하면 데이터 세트에 대한 기능 엔지니어링을 빠르게 수행할 수 있습니다. MATLAB의 데이터 유형은 데이터 과학을 위해 특별히 개발되었으며 데이터 사전 처리에 상당한 시간을 절약합니다.

결론

방대한 데이터를 처리할 때 데이터 과학자는 대기 시간과 오류를 줄이기 위해 다양한 방법을 사용합니다. 가장 일반적으로 사용되는 데이터 과학 도구 중 일부는 위의 목록에 포함되어 있습니다.

전문 데이터 과학자가 되고 싶다면 최고의 데이터 과학 도구를 제공하는 평판 좋은 학교에 등록하는 것이 훌륭한 선택입니다.