Data Science to szeroka dziedzina, która pociąga za sobą różnorodne techniki manipulacji danymi. Aby pomyślnie zakończyć swoje zadanie jako data scientist lub ekspert IT, musisz znać najlepsze dostępne na rynku narzędzia Data Science. Czy zdajesz sobie sprawę, że przewiduje się, że światowy przemysł Data Science będzie się rozwijał przy 30% CAGR (złożony roczny wskaźnik wzrostu)?

Wiedza o tym, jak korzystać z narzędzi Data Science, może pomóc w rozpoczęciu udanej kariery w Data Science. Czytaj dalej, aby poznać jedne z najlepszych narzędzi Data Science na rynku!

Najlepsze narzędzia do analizy danych

SAS

SAS (System Analizy Statystycznej) ) to narzędzie Data Science, które istnieje od dłuższego czasu. SAS umożliwia użytkownikom przeprowadzanie szczegółowej analizy danych tekstowych i generowanie znaczących wyników. Wielu analityków danych woli raporty SAS, ponieważ są bardziej atrakcyjne pod względem estetycznym.

SAS jest również używany do uzyskiwania dostępu/pobierania danych z wielu źródeł, oprócz analizy danych. Jest powszechnie używany do eksploracji danych, analizy szeregów czasowych, ekonometrii i analizy biznesowej, a także do innych działań związanych z Data Science. SAS to program niezależny od platformy, który może być również używany do zdalnego przetwarzania. Nie można przecenić znaczenia SAS w poprawie jakości i rozwoju aplikacji.

PRZECZYTAJ RÓWNIEŻ: 6 najlepszych sposobów na ranking w People Ask Boxes – SEO dla PAA

APACHE HADOOP

Apache Hadoop to powszechnie używana platforma open source do równoległego przetwarzania danych. Każdy duży plik jest dzielony na fragmenty, a następnie dystrybuowany do kilku węzłów. Hadoop używa następnie klastrów węzłów do przetwarzania równoległego. Hadoop to rozproszony system plików, który dzieli dane na porcje i dystrybuuje je w wielu węzłach.

PRZECZYTAJ RÓWNIEŻ: Data Scientist: Wszystko, co musisz wiedzieć

Wiele innych składników Hadoop, takich jak Hadoop YARN, Hadoop MapReduce i Hadoop Common, jest używanych do równoległej obsługi danych oprócz systemu dystrybucji plików Hadoop.

ŻYWY OBRAZ

Żywy obraz to narzędzie do wizualizacji danych, które pomaga w analizie danych i podejmowaniu decyzji. Tableau umożliwia wizualną reprezentację danych w krótszym czasie, dzięki czemu każdy może je zrozumieć. Tableau może pomóc w rozwiązywaniu problemów z zaawansowaną analityką danych w krótszym czasie. Korzystając z Tableau, nie musisz martwić się konfiguracją danych i zamiast tego możesz skupić się na bogatych wglądach.

Tableau, które zostało założone w 2003 roku, zrewolucjonizowało sposób, w jaki naukowcy zajmujący się danymi radzą sobie z problemami związanymi z nauką o danych. Tableau pozwala użytkownikom maksymalnie wykorzystać swoje dane i dostarczać raporty informacyjne.

PRZEPŁYW TENSORA

Przepływ Tensora jest często wykorzystywany w nowoczesnych technologiach, takich jak Data Science, Machine Learning i Artificial Intelligence. TensorFlow to pakiet Pythona, który umożliwia tworzenie i trenowanie modeli Data Science. Dzięki TensorFlow możesz przenieść wizualizację danych na wyższy poziom.

TensorFlow jest prosty w użyciu i często używany do programowania różnicowego, ponieważ został opracowany w Pythonie. TensorFlow może być używany do wdrażania modeli Data Science na kilku urządzeniach. TensorFlow używa N-wymiarowej tablicy, powszechnie znanej jako tensor, jako typu danych.

BIGML

BigML służy do tworzenia zestawów danych, które można następnie łatwo udostępniać innym systemom. BigML, który został pierwotnie stworzony dla uczenia maszynowego (ML), jest obecnie często używany do tworzenia praktycznych metod Data Science. Korzystając z BigML, możesz po prostu klasyfikować dane i odkrywać anomalie/wyjątki w zestawie danych.

Interaktywne podejście do wizualizacji danych BigML ułatwia podejmowanie decyzji przez naukowców zajmujących się danymi. Prognozowanie szeregów czasowych, modelowanie tematów, znajdowanie powiązań i inne działania są możliwe dzięki platformie Scalable BigML. BigML umożliwia pracę z ogromnymi ilościami danych.

KNIME

Knime to narzędzie do raportowania, eksploracji i analizy danych, które jest często używane w Data Science. Jego zdolność do wyodrębniania i przekształcania danych sprawia, że ​​jest to jedno z najważniejszych narzędzi w Data Science. Knime to platforma typu open source, z której można korzystać bezpłatnie w wielu częściach świata.

Wykorzystuje „Lego of Analytics”, paradygmat potokowania danych do łączenia różnych komponentów Data Science. Przyjazny dla użytkownika graficzny interfejs użytkownika Knime (graficzny interfejs użytkownika) umożliwia analitykom danych wykonywanie zadań przy minimalnej wiedzy programistycznej. Wizualne potoki danych Knime są używane do generowania interaktywnych widoków zestawu danych.

RAPIDMINER

RapidMiner jest popularnym oprogramowaniem Data Science ze względu na jego zdolność do tworzenia odpowiedniego środowiska do przygotowywania danych. RapidMiner może stworzyć od podstaw dowolny model Data Science/ML. RapidMiner umożliwia analitykom danych śledzenie danych w czasie rzeczywistym i wykonywanie zaawansowanych analiz.

Eksploracja tekstu, analiza predykcyjna, walidacja modeli, kompleksowe raportowanie danych i inne zadania Data Science są możliwe dzięki RapidMiner. Imponujące są również duże możliwości skalowalności i bezpieczeństwa RapidMiner. RapidMiner może być używany do tworzenia od podstaw komercyjnych aplikacji Data Science.

PRZEWYŻSZAĆ

Przewyższać , który jest częścią pakietu Microsoft Office, jest jednym z najlepszych narzędzi dla początkujących Data Science. Pomaga również w nauce podstaw Data Science przed przejściem do zaawansowanej analityki. Jest to jedno z najważniejszych narzędzi do wizualizacji danych używanych przez analityków danych. Excel wyświetla dane w prosty sposób, używając wierszy i kolumn, dzięki czemu nawet nietechniczni użytkownicy mogą je zrozumieć.

Program Excel zawiera również formuły konkatenacji, znajdowania średnich danych, sumowania i innych operacji Data Science. Jest to jedno z najważniejszych narzędzi Data Science ze względu na jego zdolność do przetwarzania ogromnych zbiorów danych.

APACHE FLINK

Jest to jedno z najlepszych narzędzi Data Science Fundacji Apache na rok 2020/2021. Apache Flink może szybko przeprowadzić analizę danych w czasie rzeczywistym. Apache Flink to rozproszona platforma open source do skalowalnych obliczeń Data Science. Flink zapewnia potok o niskim opóźnieniu i równoległe wykonywanie diagramów przepływu danych.

Apache Flink może być również używany do przetwarzania nieograniczonego strumienia danych bez ustalonych punktów początkowych i końcowych. Apache jest znany ze swoich narzędzi i podejść do Data Science, które mogą pomóc przyspieszyć proces analizy. Flink pomaga analitykom danych w minimalizowaniu złożoności podczas przetwarzania danych w czasie rzeczywistym.

POWERBI

PowerBI jest również jednym z najważniejszych narzędzi data science i business intelligence. Można go używać w połączeniu z innymi produktami Microsoft Data Science do wizualizacji danych. Dzięki PowerBI możesz tworzyć rozbudowane i inteligentne raporty z dowolnego zestawu danych. Użytkownicy mogą również używać PowerBI do tworzenia własnego pulpitu analitycznego danych.

Za pomocą PowerBI niespójne zestawy danych można przekształcić w spójne zestawy danych. Korzystając z PowerBI, możesz utworzyć logicznie spójny zestaw danych, który generuje bogate wglądy. PowerBI może być używany do tworzenia atrakcyjnych wizualnie raportów, które są zrozumiałe również dla osób nietechnicznych.

DATAROBOT

DataRobot to jedno z najważniejszych narzędzi w działaniach Data Science, które obejmują uczenie maszynowe i sztuczną inteligencję. W interfejsie użytkownika DataRobot możesz szybko przeciągnąć i upuścić zestaw danych. Przyjazny dla użytkownika interfejs sprawia, że ​​analiza danych jest dostępna zarówno dla początkujących, jak i doświadczonych analityków danych.

DataRobot umożliwia jednoczesne tworzenie i wdrażanie ponad 100 modeli Data Science, zapewniając bogactwo informacji. Jest również używany przez firmy do zapewniania wysokiej klasy automatyzacji swoim konsumentom i klientom. Skuteczna analiza predykcyjna DataRobot może pomóc w podejmowaniu świadomych decyzji opartych na danych.

APACHE SPARK

Apache Spark został stworzony z myślą o zmniejszeniu opóźnień podczas wykonywania zadań Data Science. Apache Spark, który jest oparty na Hadoop MapReduce, może obsługiwać zapytania interaktywne i przetwarzanie strumieniowe. Ze względu na klaster obliczeniowy w pamięci stał się jednym z najlepszych narzędzi Data Science na rynku. Jego przetwarzanie w pamięci może znacznie przyspieszyć przetwarzanie.

Zapytania SQL są obsługiwane przez Apache Spark, co pozwala na uzyskanie wielu skojarzeń z kolekcji. Spark ma również interfejsy API do konstruowania aplikacji Data Science w językach Java, Scala i Python.

SAP HANA

Sap Hana to łatwy w użyciu system zarządzania relacyjnymi bazami danych do przechowywania i pobierania danych. Jego mechanizm zarządzania danymi w pamięci i oparty na kolumnach sprawia, że ​​jest to przydatne narzędzie w Data Science. Sap Hana może przetwarzać bazy danych, które posiadają obiekty przechowywane w przestrzeni geometrycznej (dane przestrzenne).

Sap Hana może być również używany do wyszukiwania i analizy tekstu, przetwarzania danych wykresów, analizy predykcyjnej i innych zadań Data Science. Przechowywanie danych w pamięci utrzymuje dane w pamięci głównej, a nie na dysku, co pozwala na bardziej wydajne wyszukiwanie i przetwarzanie danych.

MONGODB

MongoDB to wysokowydajna baza danych, będąca jednocześnie jednym z najpopularniejszych narzędzi Data Science. Kolekcja MongoDB (dokumenty MongoDB) pozwala na przechowywanie ogromnych ilości danych. Posiada wszystkie funkcje SQL, a także możliwość uruchamiania dynamicznych zapytań.

MongoDB to baza danych, która przechowuje dane w postaci dokumentów w stylu JSON i pozwala na wysoką replikację danych. MongoDB znacznie ułatwia zarządzanie big data, ponieważ zapewnia wysoką dostępność danych. MongoDB może wykonywać złożone analizy oprócz prostych zapytań do bazy danych. Skalowalność MongoDB sprawia, że ​​jest to jedno z najczęściej wykorzystywanych narzędzi Data Science.

PYTON

Bazy danych i struktury nie są jedynymi dostępnymi narzędziami i technologiami Data Science. Wybór odpowiedniego języka programowania dla Data Science ma kluczowe znaczenie. Wielu naukowców zajmujących się danymi używa Pythona do skrobania stron internetowych. Python ma wiele bibliotek, które zostały opracowane specjalnie do zadań Data Science.

Pyton umożliwia szybkie wykonywanie różnych obliczeń matematycznych, statystycznych i naukowych. NumPy, SciPy, Matplotlib, Pandas, Keras i inne biblioteki Pythona dla Data Science to jedne z najszerzej używanych.

TRIFACTA

Trifakt to narzędzie do czyszczenia i przygotowywania danych, które jest powszechnie używane w Data Science. Trifacta może wyczyścić jezioro danych w chmurze, które zawiera zarówno dane strukturalne, jak i nieustrukturyzowane. W porównaniu z innymi platformami Trifacta znacznie przyspiesza proces przygotowania danych. Trifacta ułatwia wykrywanie błędów, wartości odstających i innych anomalii w zestawie danych.

Trifacta może również pomóc w szybszym przygotowaniu danych w scenariuszu wielu chmur. Trifacta pozwala zautomatyzować wizualizację danych i zarządzanie potokiem danych.

MINITAB

Minitab to często używane narzędzie programowe do manipulacji i analizy danych. W nieustrukturyzowanym zbiorze danych Minitab pomoże Ci w wykrywaniu trendów i wzorców. Minitab może służyć do uproszczenia zestawu danych, który będzie używany jako dane wejściowe do analizy danych. Minitab może również pomóc naukowcom zajmującym się danymi w obliczeniach i tworzeniu wykresów.

Minitab wyświetla statystyki opisowe na podstawie wprowadzonego zestawu danych, podkreślając kilka istotnych punktów danych, takich jak średnia, mediana, odchylenie standardowe itd. Minitab może być używany do tworzenia różnych wykresów, a także do przeprowadzania analiz regresji.

R

R jest jednym z wielu znanych języków programowania używanych w dziedzinie Data Science i zapewnia skalowalne środowisko oprogramowania do analizy statystycznej. Używając języka R, grupowanie i klasyfikowanie danych może być wykonane w krótszym czasie. R może być używany do generowania różnych modeli statystycznych, w tym modeli liniowych i nieliniowych.

R to potężne narzędzie do czyszczenia i wizualizacji danych. R wizualizuje dane w łatwy do zrozumienia sposób, aby każdy mógł je zrozumieć. DBI, RMySQL, dplyr, ggmap, xtable i inne dodatki Data Science są dostępne w R.

APACHE KAFKA

Apache Kafka to rozproszony system przesyłania wiadomości, który umożliwia przesyłanie ogromnych ilości danych z jednej aplikacji do drugiej. Dzięki Apache Kafka potoki danych czasu rzeczywistego można zbudować w krótszym czasie. Kafka, znana ze swojej odporności na błędy i skalowalności, zapewni, że żadne dane nie zostaną utracone podczas przesyłania danych między aplikacjami.

Apache Kafka to system przesyłania wiadomości typu publikuj-subskrybuj, który umożliwia wydawcom wysyłanie wiadomości do subskrybentów na podstawie tematów. System przesyłania wiadomości publikuj-subskrybuj umożliwia subskrybentom korzystanie ze wszystkich wiadomości w temacie.

QLIKVIEW

QlikView jest jednym z najszerzej stosowanych narzędzi Data Science, a także narzędziem business intelligence. Analitycy danych mogą używać QlikView do określania korelacji między nieustrukturyzowanymi danymi i przeprowadzania analizy danych. QlikView może być również używany do wizualnego przedstawiania relacji danych. Agregacja i kompresja danych może przebiegać szybciej dzięki QlikView.

Nie musisz tracić czasu na zastanawianie się, w jaki sposób encje danych są powiązane, ponieważ QlikView zajmuje się tym automatycznie. W porównaniu z innymi narzędziami Data Science dostępnymi na rynku przetwarzanie danych w pamięci zapewnia szybsze rezultaty.

MIKROSTRATEGIA

Analitycy danych zainteresowani również analizą biznesową wykorzystują MicroStrategy. MicroStrategy zapewnia szeroki zakres możliwości analizy danych, oprócz zwiększonej wizualizacji i wykrywania danych. MicroStrategy może uzyskać dostęp do danych z różnych hurtowni danych i systemów relacyjnych, zwiększając dostępność danych i możliwości ich wykrywania.

MikroStrategia umożliwia dzielenie nieustrukturyzowanych i złożonych danych na mniejsze bity w celu łatwiejszej analizy. MicroStrategy pozwala na tworzenie lepszych raportów analizy danych oraz monitorowanie danych w czasie rzeczywistym.

JULIA

Wielu specjalistów Data Science uważa Julię za następczynię Pythona. Julia to język programowania stworzony specjalnie dla Data Science. Julia może dorównać szybkością popularnych języków programowania, takich jak C i C++, podczas operacji Data Science dzięki kompilacji JIT (Just-in-Time).

Julia umożliwia wykonanie trudnych obliczeń statystycznych w Data Science w krótszym czasie. Julia pozwala na ręczną kontrolę procesu zbierania śmieci i eliminuje potrzebę zarządzania pamięcią. Jest to jeden z najpopularniejszych języków programowania dla Data Science ze względu na przyjazną dla matematyki składnię i autonomiczne zarządzanie pamięcią.

SPSS

SPSS (Pakiet Statystyczny dla Nauk Społecznych) jest powszechnie używany przez badaczy do analizy danych statystycznych. SPSS może być również używany do przyspieszenia przetwarzania i analizy danych pomiarowych. Aplikacja Modeler firmy SPSS może służyć do tworzenia modeli predykcyjnych.

Dane tekstowe są obecne w ankietach, a SPSS może wydobyć spostrzeżenia z tych danych. Możesz również użyć SPSS do tworzenia różnego rodzaju wizualizacji danych, takich jak wykres gęstości lub wykres pudełkowy promieniowy.

MATLAB

MATLAB jest wybitnym narzędziem Data Science używanym przez firmy i organizacje. Jest to platforma programistyczna dla analityków danych, która umożliwia im dostęp do informacji z plików płaskich, baz danych, platform w chmurze i innych źródeł. Dzięki MATLAB możesz szybko wykonać inżynierię funkcji na zbiorze danych. Typy danych w MATLAB są specjalnie opracowane dla Data Science i oszczędzają znaczną ilość czasu na wstępnym przetwarzaniu danych.

Wniosek

Przetwarzając ogromne ilości danych, analitycy danych stosują różne metody w celu zmniejszenia opóźnień i błędów. Niektóre z najczęściej używanych narzędzi Data Science znajdują się na powyższej liście.

Zapisanie się do renomowanej szkoły, która zapewni Ci najlepsze narzędzia Data Science, to świetny wybór, jeśli chcesz zostać profesjonalnym naukowcem danych.