Știința datelor este un domeniu larg care implică o varietate de tehnici de manipulare a datelor. Pentru a-ți finaliza sarcina cu succes ca om de știință de date sau expert IT, trebuie să fii conștient de cele mai importante instrumente de știință a datelor disponibile pe piață. Sunteți conștient de faptul că se preconizează că industria mondială a științei datelor se va dezvolta la un CAGR (Rata anuală de creștere compusă) de 30%?

Știind cum să utilizați instrumentele Data Science vă poate ajuta să lansați o carieră de succes în Data Science. Continuați să citiți pentru a afla despre unele dintre cele mai bune instrumente de știință a datelor de pe piață!

Cele mai bune instrumente pentru știința datelor

SAS

SAS (Sistem de analiză statistică). ) este un instrument Data Science care există de mult timp. SAS permite utilizatorilor să efectueze analize granulare a datelor textuale și să genereze rezultate semnificative. Mulți oameni de știință de date preferă rapoartele SAS, deoarece acestea sunt mai atractive din punct de vedere estetic.

SAS este, de asemenea, utilizat pentru a accesa/prelua date din numeroase surse, pe lângă analiza datelor. Este folosit în mod obișnuit pentru extragerea datelor, analiza serii cronologice, econometrie și inteligență de afaceri, printre alte activități de știință a datelor. SAS este un program independent de platformă care poate fi folosit și pentru calcularea de la distanță. Importanța SAS în îmbunătățirea calității și dezvoltarea aplicațiilor nu poate fi exagerată.

CITEȘTE ȘI: Top 6 moduri de a se clasa în People Also Ask Boxes – SEO pentru PAA

APACHE HADOOP

Apache Hadoop este o platformă open-source folosită în mod obișnuit pentru procesarea paralelă a datelor. Orice fișier mare este împărțit în fragmente și apoi distribuit la mai multe noduri. Hadoop folosește apoi grupurile de noduri pentru procesare paralelă. Hadoop este un sistem de fișiere distribuit care împarte datele în bucăți și le distribuie pe mai multe noduri.

CITEȘTE ȘI: Data Scientist: Tot ce trebuie să știi

Multe alte componente Hadoop, cum ar fi Hadoop YARN, Hadoop MapReduce și Hadoop Common, sunt folosite pentru a gestiona date în paralel, în plus față de sistemul de distribuție a fișierelor Hadoop.

TABLOU

Tablou este un instrument de vizualizare a datelor care ajută la analiza datelor și luarea deciziilor. Tableau vă permite să reprezentați vizual datele în mai puțin timp, astfel încât toată lumea să le poată înțelege. Tableau vă poate ajuta să rezolvați problemele avansate de analiză a datelor în mai puțin timp. Când utilizați Tableau, nu trebuie să vă faceți griji cu privire la configurarea datelor și, în schimb, vă puteți concentra asupra informațiilor bogate.

Tableau, care a fost fondată în 2003, a revoluționat modul în care oamenii de știință de date abordează problemele științei datelor. Tableau permite utilizatorilor să profite la maximum de datele lor și să livreze rapoarte informative.

TENSORFLOW

TensorFlow este frecvent utilizat în tehnologii moderne precum Data Science, Machine Learning și Artificial Intelligence. TensorFlow este un pachet Python care vă permite să creați și să instruiți modele Data Science. Cu TensorFlow, puteți duce vizualizarea datelor la nivelul următor.

TensorFlow este simplu de utilizat și folosit frecvent pentru programare diferențială, deoarece este dezvoltat în Python. TensorFlow poate fi utilizat pentru a implementa modele Data Science pe mai multe dispozitive. TensorFlow utilizează ca tip de date o matrice N-dimensională, cunoscută în mod obișnuit ca tensor.

BIGML

BigML este folosit pentru a crea seturi de date care pot fi apoi partajate cu ușurință cu alte sisteme. BigML, care a fost creat inițial pentru Machine Learning (ML), este acum frecvent utilizat pentru a crea metode practice de Data Science. Folosind BigML, puteți pur și simplu să clasificați datele și să descoperiți anomalii/outlieri într-un set de date.

Abordarea interactivă de vizualizare a datelor BigML simplifică luarea deciziilor pentru oamenii de știință de date. Prognoza serii temporale, modelarea subiectelor, găsirea asocierilor și alte activități sunt toate posibile cu platforma Scalable BigML. BigML vă permite să lucrați cu cantități masive de date.

KNIME

Knime este un instrument de raportare, extragere și analiză a datelor care este utilizat frecvent în știința datelor. Capacitatea sa de a extrage și transforma date îl face unul dintre cele mai importante instrumente din Data Science. Knime este o platformă open-source care poate fi utilizată gratuit în multe părți ale lumii.

Utilizează „Lego of Analytics”, o paradigmă de pipeline de date pentru combinarea diverselor componente Data Science. Interfața grafică cu utilizatorul (GUI) Knime, ușor de utilizat, permite oamenilor de știință de date să finalizeze sarcini cu cunoștințe minime de programare. Canalele de date vizuale ale Knime sunt folosite pentru a genera vederi interactive ale unui set de date.

RAPIDMINER

RapidMiner este un produs software popular Data Science datorită capacității sale de a crea un mediu adecvat de pregătire a datelor. RapidMiner poate crea orice model Data Science/ML de la zero. RapidMiner permite oamenilor de știință să urmărească datele în timp real și să execute analize de vârf.

Exploatarea textului, analiza predictivă, validarea modelului, raportarea cuprinzătoare a datelor și alte sarcini Data Science sunt toate posibile cu RapidMiner. Scalabilitatea puternică și capabilitățile de securitate ale RapidMiner sunt, de asemenea, impresionante. RapidMiner poate fi folosit pentru a crea aplicații comerciale Data Science de la zero.

EXCELA

excela , care face parte din suita Microsoft Office, este unul dintre cele mai bune instrumente pentru începătorii științei datelor. De asemenea, ajută la învățarea elementelor fundamentale ale științei datelor înainte de a trece la analiza avansată. Este unul dintre cele mai importante instrumente de vizualizare a datelor utilizate de oamenii de știință ai datelor. Excel arată datele într-o manieră simplă, folosind rânduri și coloane, astfel încât chiar și utilizatorii netehnici să le poată înțelege.

Excel are, de asemenea, formule pentru concatenare, găsirea datelor medii, însumare și alte operațiuni Data Science. Este unul dintre cele mai importante instrumente pentru Data Science datorită capacității sale de a procesa seturi masive de date.

APACHE FLINK

Este unul dintre cele mai bune instrumente de știință a datelor ale Apache Software Foundation pentru 2020/2021. Apache Flink poate efectua rapid analize de date în timp real. Apache Flink este o platformă open-source distribuită pentru calcule scalabile Data Science. Flink oferă o conductă cu latență scăzută și execuție paralelă a diagramelor de flux de date.

Apache Flink poate fi, de asemenea, utilizat pentru a procesa un flux de date nelimitat fără puncte fixe de început și de sfârșit. Apache este cunoscut pentru instrumentele și abordările sale Data Science, care pot ajuta la accelerarea procesului de analiză. Flink ajută oamenii de știință de date în reducerea la minimum a complexității în timp ce procesează date în timp real.

POWERBI

PowerBI este, de asemenea, unul dintre cele mai importante instrumente de știință a datelor și de business intelligence. Îl puteți utiliza împreună cu alte produse Microsoft Data Science pentru a vizualiza datele. Cu PowerBI, puteți crea rapoarte bogate și inteligente din orice set de date. De asemenea, utilizatorii pot folosi PowerBI pentru a-și dezvolta propriul tablou de bord de analiză a datelor.

Folosind PowerBI, seturile de date incoerente pot fi transformate în seturi de date coerente. Folosind PowerBI, puteți crea un set de date coerent din punct de vedere logic, care generează informații bogate. PowerBI poate fi folosit pentru a crea rapoarte atrăgătoare din punct de vedere vizual, care sunt, de asemenea, înțelese de persoanele netehnice.

DATAROBOT

DataRobot este unul dintre cele mai importante instrumente pentru activitățile Data Science care includ învățarea automată și inteligența artificială. Pe interfața de utilizator DataRobot, puteți glisa și plasa rapid un set de date. Interfața sa ușor de utilizat face ca analiza datelor să fie accesibilă atât pentru cei începători, cât și pentru cei experimentați.

DataRobot vă permite să creați și să implementați mai mult de 100 de modele Data Science simultan, oferindu-vă o mulțime de informații. De asemenea, este folosit de companii pentru a oferi automatizare de vârf consumatorilor și clienților lor. Analiza predictivă eficientă a DataRobot vă poate ajuta să luați decizii informate bazate pe date.

APACHE SPARK

Apache Spark a fost creat având în vedere o latență redusă la executarea sarcinilor Data Science. Apache Spark, care se bazează pe Hadoop MapReduce, poate gestiona interogări interactive și procesarea fluxului. Datorită procesului de calcul cluster în memorie, a devenit unul dintre cele mai mari instrumente de știință a datelor de pe piață. Calculul său în memorie poate accelera considerabil procesarea.

Interogările SQL sunt acceptate de Apache Spark, permițându-vă să obțineți mai multe asocieri din colecția dvs. Spark are, de asemenea, API-uri pentru construirea de aplicații Data Science în Java, Scala și Python.

SAP HANA

Sap Hana este un sistem de gestionare a bazelor de date relaționale ușor de utilizat pentru stocarea și preluarea datelor. Mecanismul său de gestionare a datelor în memorie și pe coloană îl face un instrument util în Data Science. Sap Hana poate procesa baze de date care au obiecte stocate într-un spațiu geometric (date spațiale).

Sap Hana poate fi folosit și pentru căutarea textului și analiza, procesarea datelor grafice, analiza predictivă și alte sarcini de știință a datelor. Stocarea de date în memorie păstrează datele mai degrabă în memoria principală decât pe un disc, permițând interogare și procesare a datelor mai eficiente.

MONGODB

MongoDB este o bază de date de înaltă performanță care este, de asemenea, unul dintre cele mai populare instrumente Data Science. Colecția MongoDB (documente MongoDB) vă permite să stocați cantități mari de date. Are toate caracteristicile SQL, precum și capacitatea de a rula interogări dinamice.

MongoDB este o bază de date care stochează date sub formă de documente în stil JSON și permite o replicare ridicată a datelor. MongoDB face gestionarea datelor mari mult mai ușoară, deoarece oferă o disponibilitate ridicată a datelor. MongoDB poate efectua analize complexe pe lângă interogările simple ale bazei de date. Scalabilitatea MongoDB îl face unul dintre cele mai utilizate instrumente Data Science.

PITON

Bazele de date și cadrele nu sunt singurele instrumente și tehnologii ale științei datelor disponibile. Este esențial să alegeți limbajul de programare corect pentru Data Science. Mulți oameni de știință de date folosesc Python pentru web scraping. Python are o serie de biblioteci care sunt dezvoltate special pentru sarcinile Data Science.

Piton vă permite să executați rapid o varietate de calcule matematice, statistice și științifice. NumPy, SciPy, Matplotlib, Pandas, Keras și alte biblioteci Python pentru Data Science sunt unele dintre cele mai utilizate pe scară largă.

TRIFACTA

Trifacta este un instrument de curățare și pregătire a datelor care este utilizat în mod obișnuit în Data Science. Trifacta poate curăța un lac de date cloud care conține atât date structurate, cât și date nestructurate. În comparație cu alte platforme, Trifacta accelerează dramatic procesul de pregătire a datelor. Trifacta simplifică identificarea erorilor, valorii aberante și a altor anomalii într-un set de date.

Trifacta vă poate ajuta, de asemenea, să pregătiți datele mai rapid într-un scenariu multi-cloud. Trifacta vă permite să automatizați vizualizarea datelor și gestionarea conductei de date.

MINITAB

Minitab este un instrument software de manipulare și analiză a datelor care este utilizat frecvent. Într-un set de date nestructurat, Minitab vă va ajuta să identificați tendințele și modelele. Minitab poate fi folosit pentru a simplifica setul de date care va fi folosit ca intrare pentru analiza datelor. De asemenea, Minitab poate ajuta oamenii de știință în domeniul datelor cu calcule din știința datelor și dezvoltarea graficelor.

Minitab afișează statistici descriptive bazate pe setul de date introdus, evidențiind câteva puncte semnificative în date, cum ar fi media, mediana, abaterea standard și așa mai departe. Minitab poate fi folosit pentru a crea o varietate de grafice, precum și pentru a efectua analize de regresie.

R

R este unul dintre numeroasele limbaje de programare proeminente utilizate în domeniul științei datelor și oferă un mediu software scalabil pentru analiza statistică. Folosind R, gruparea și clasificarea datelor se pot face în mai puțin timp. R poate fi utilizat pentru a genera o varietate de modele statistice, inclusiv modele liniare și neliniare.

R este un instrument puternic pentru curățarea și vizualizarea datelor. R vizualizează datele în moduri ușor de înțeles, astfel încât toată lumea să le poată înțelege. DBI, RMySQL, dplyr, ggmap, xtable și alte suplimente Data Science sunt disponibile în R.

APACHE KAFKA

Apache Kafka este un sistem de mesagerie distribuit care permite transferul unor cantități enorme de date de la o aplicație la alta. Cu Apache Kafka, conductele de date în timp real pot fi construite în mai puțin timp. Kafka, care este cunoscut pentru toleranța și scalabilitatea sa la erori, se va asigura că nu se pierde date în timpul transportului de date între aplicații.

Apache Kafka este un sistem de mesagerie publish-subscribe care permite editorilor să trimită mesaje abonaților pe baza subiectelor. Sistemul de mesagerie publish-subscribe permite abonaților să consume toate mesajele dintr-un subiect.

QLIKVIEW

QlikView este unul dintre cele mai utilizate instrumente Data Science, precum și un instrument de business intelligence. Oamenii de știință de date pot folosi QlikView pentru a obține corelații între datele nestructurate și pentru a face analiza datelor. QlikView poate fi folosit și pentru a afișa o reprezentare vizuală a relațiilor de date. Agregarea și compresia datelor se pot face mai rapid cu QlikView.

Nu trebuie să pierdeți timpul pentru a afla cum sunt legate entitățile de date, deoarece QlikView le gestionează automat. În comparație cu alte instrumente Data Science de pe piață, procesarea datelor în memorie produce rezultate mai rapide.

MICROSTRATEGIE

Oamenii de știință de date care sunt, de asemenea, interesați de business intelligence folosesc MicroStrategy. MicroStrategy oferă o gamă largă de capabilități de analiză a datelor, pe lângă vizualizarea și descoperirea crescută a datelor. MicroStrategy poate accesa date dintr-o varietate de depozite de date și sisteme relaționale, îmbunătățindu-și accesibilitatea datelor și capabilitățile de descoperire.

MicroStrategy vă permite să împărțiți datele nestructurate și complexe în biți mai mici pentru o analiză mai ușoară. MicroStrategy permite crearea unor rapoarte mai bune de analiză a datelor, precum și monitorizarea datelor în timp real.

JULIA

Mulți profesioniști în știința datelor consideră că Julia este succesoarea lui Python. Julia este un limbaj de programare creat special pentru Data Science. Julia poate egala viteza limbajelor de programare populare precum C și C++ în timpul operațiunilor Data Science datorită compilației sale JIT (Just-in-Time).

Julia vă permite să finalizați calcule statistice dificile în Data Science în mai puțin timp. Julia vă permite să controlați manual procesul de colectare a gunoiului și elimină nevoia de gestionare a memoriei. Este unul dintre cele mai populare limbaje de programare pentru Data Science datorită sintaxei sale prietenoase cu matematica și gestionării autonome a memoriei.

SPSS

SPSS (Pachetul Statistic pentru Științe Sociale) este folosit în mod obișnuit de către cercetători pentru a analiza datele statistice. SPSS poate fi folosit și pentru a accelera procesarea și analiza datelor de sondaj. Aplicația Modeler de la SPSS poate fi folosită pentru a crea modele de predicție.

Datele text sunt prezente în sondaje, iar SPSS poate extrage informații din aceste date. De asemenea, puteți utiliza SPSS pentru a produce diferite tipuri de vizualizări de date, cum ar fi o diagramă de densitate sau un diagramă cu casete radiale.

MATLAB

MATLAB este un instrument proeminent pentru știința datelor utilizat de companii și organizații. Este o platformă de programare pentru cercetătorii de date care le permite să acceseze informații din fișiere plate, baze de date, platforme cloud și alte surse. Cu MATLAB, puteți face rapid inginerie de caracteristici pe un set de date. Tipurile de date din MATLAB sunt dezvoltate special pentru Data Science și economisesc o cantitate semnificativă de timp în pre-procesarea datelor.

Concluzie

Atunci când procesează date uriașe, oamenii de știință din date folosesc o varietate de metode pentru a reduce latența și erorile. Unele dintre cele mai frecvent utilizate instrumente Data Science sunt incluse în lista de mai sus.

Înscrierea la o școală de renume care vă va oferi instrumente de top pentru știința datelor este o alegere grozavă dacă doriți să deveniți un cercetător profesionist de date.