Top 5 instrumente de analiză pe care fiecare Data Scientist trebuie să le cunoască

Când întrebi pe cineva fără de ce cinci lucruri nu pot trăi, de obicei, acesta răspunde cu mâncare, o mașină și internet. Când puneți aceeași întrebare unui cercetător de date, acesta vă va oferi o scurtă prezentare a celor mai bune cinci instrumente de analiză, cele care fac munca și viața mai ușor de gestionat. Să aruncăm o privire la ce sunt aceste instrumente de analiză și ce fac ele mai detaliat:

1. Python

Piton este un limbaj popular de programare de uz general, care este simplu de învățat, are mai puține linii de cod decât alte limbi, este foarte lizibil și este open source. Are un ecosistem bine dezvoltat și în expansiune de matematică open source și instrumente de analiză a datelor, ceea ce îl face un bun candidat pentru titlul de „instrument al viitorului”. Este fulgerător și vine cu o colecție mare de date statistice. Este unul dintre limbajele cu care un număr mare de programatori sunt familiarizați, permițând o trecere lină în analiză din punct de vedere IT.

CITEȘTE ȘI: Cum vă poate ajuta știința datelor afacerea?

Este o abilitate de învățat dacă cineva dorește să treacă în sectorul de analiză dintr-un mediu de programare. Doar recent a câștigat popularitate în rândul profesioniștilor din domeniul analizei, așa că există mai puține locuri de muncă, dar este cu siguranță o abilitate de învățat dacă cineva dorește să treacă în sectorul de analiză dintr-un mediu de programare. Python face codarea și depanarea mai ușoară datorită sintaxei sale mai bune, ceea ce duce la o curbă de învățare mult mai scurtă.

Pro

• Sintaxa simplă a lui Python îl face ușor de învățat. Mulți programatori sunt deja familiarizați cu Python și le este mai ușor să învețe Python pentru analiză decât un nou limbaj precum R.
• Python este un limbaj de programare complet gratuit.
• Bibliotecile statistice ale lui Python s-au extins rapid, făcându-l un instrument destul de versatil în prezent.

Contra

• Python a făcut recent trecerea de la un limbaj de programare la un instrument de analiză. Drept urmare, îi lipsește versatilitatea R și SAS.
• Python câștigă rapid acțiune în domeniul analizei. Popularitatea lui Python va crește doar pe măsură ce mai mulți programatori IT migrează către analize. Python este, fără îndoială, un instrument care merită învățat.

2. Excel pentru un Data Scientist

Microsoft Excel este un program pentru foi de calcul care este inclus în suita de software de productivitate Microsoft Office. Cu toții l-am folosit pentru a face liste și tabele la un moment dat în viața noastră, fie la școală, fie la facultate. Excel, însă, este capabil de mult mai mult. Excel are o gamă largă de capabilități, inclusiv sortarea și manipularea datelor, precum și prezentarea lor în grafice și diagrame. Poate executa o gamă largă de operații aritmetice, inclusiv cele legate de statistică, inginerie și finanțe. De asemenea, vă permite să programați folosind VBA (Visual Basic for Application).

CITEȘTE ȘI: Cum vă poate ajuta știința datelor afacerea?

Datorită disponibilității sale omniprezente, Excel este unul dintre cele mai ușor instrumente de învățare și utilizare de date. Nu sunt multe computere care să nu aibă MS Office (atât premium, cât și gratuit) și, prin extensie, MS Excel instalat. Cel mai semnificativ avantaj al Excel este că permite utilizatorilor să modifice interfețele grafice cu utilizatorul și să facă un nivel rezonabil de vizualizare a datelor (nimic prea complex însă). Deși poate gestiona cantități mici de date, nu este conceput pentru a gestiona cantități mari de date sau pentru a îndeplini sarcini precum modelarea predictivă.

Cu toate acestea, este încă unul dintre cele mai utilizate instrumente de manipulare a datelor disponibile și va aduce beneficii fiecărui cercetător de date aspirant. De asemenea, are o interfață foarte ușor de utilizat pentru utilizatorii non-tehnici care doresc să se implice în cercetarea datelor.

Pro

• Excel este un program cu care toată lumea este familiarizată. Chiar dacă nu au niciun software de analiză suplimentar, majoritatea utilizatorilor au Excel instalat pe computerele lor.
• Excel este un program ușor de utilizat. Interfața cu utilizatorul este simplă și ușor de utilizat.
• Excel are o mulțime de posibilități de vizualizare.

Contra

• Excel nu este conceput pentru analize statistice complexe. Tehnicile simple de modelare predictivă, cum ar fi gruparea și regresia, pot fi efectuate în Excel cu ajutorul suplimentelor, dar abordările mai complicate, cum ar fi învățarea automată, nu sunt.
• Excel poate gestiona peste 16000 de coloane și 1 milion de rânduri. A face față chiar și a 100.000 de rânduri și 1000 de coloane, pe de altă parte, este chinuitoare.
• Dacă executați un pivot pe atât de multe date, de exemplu, Excel devine lent și se poate bloca.

Vrei să lucrezi ca analist de date? Apoi, aruncați o privire la cursul nostru Analytics pentru începători pentru a începe chiar acum.

3. SAS

SAS este o suită de software pentru analiză avansată, modelare predictivă, business intelligence și gestionarea datelor, dezvoltată de SAS Institute. În ciuda reputației sale de a fi dificil de utilizat și de înțeles, SAS, spre deosebire de mulți dintre concurenții săi, se poate ocupa de o gamă largă de sarcini de gestionare și analiză a datelor. Este excelent pentru utilizatorii cu putere și este una dintre cele mai fiabile și rapide suite de software de analiză din lume, precum și una dintre cele mai bune pentru analize complexe.

În ciuda faptului că prețurile și licențele sale sunt un punct dureros, multe întreprinderi mijlocii și mari îl folosesc în continuare pentru puterea de procesare pe care o oferă. În ciuda lipsei de vizualizare, este încă instrumentul de bază pentru analiza complicată a datelor pe seturi masive de date.

Pro

• SAS este un instrument puternic care poate gestiona seturi de date mici până la mari, care poate fi utilizat pentru orice, de la analiză simplă de felii și zaruri la analiză complexă cu mai multe variante.
• SAS vine cu o mulțime de ajutor online.

Contra

• Este un echipament scump. Licențele SAS (inclusiv versiunile non-GUI) pot fi la fel de costisitoare sau mai mari decât angajarea unui cercetător de date.
• Vizualizarea este limitată.

Pentru a începe cu SAS, accesați SAS Data Science for Beginners și aflați cum să deveniți un om de știință de date certificat.

4. R

R , un limbaj de calculator și un mediu software pentru calcul statistic și grafică, este cel mai formidabil rival al SAS. Datorită statutului său open source, are fani puternici. Este un instrument remarcabil care poate efectua orice tip de analiză statistică. Nimic nu-i face pe tocilari mai fericiți decât software-ul open source și gratuit. R permite utilizatorilor să adapteze software-ul la propriile nevoi de analiză și vine cu un ecosistem de pachet robust care face lucrul cu acesta și mai ușor.

A fost din ce în ce mai robust de la înființare, iar acum are o comunitate vibrantă de utilizatori care se ajută reciproc. Pentru orice organizație care nu are analitice la bază, dar care totuși lucrează cu date, R este calea de urmat. Este cel mai bun software pentru a face analize repetabile și de înaltă calitate. Este încă un instrument de analiză foarte bun, în ciuda deficiențelor sale de securitate și de gestionare a memoriei.

Pro

• R este un limbaj flexibil. Unii utilizatori cred că acum este chiar mai flexibil decât SAS. Utilizatorii R rareori trebuie să folosească alt software.
• R este gratuit pentru că este open source.
• R funcționează bine cu tehnologiile open source care sunt predominante în lumea big data.

Contra

• Curba de învățare pentru R este destul de severă. Este un instrument greu de stăpânit.
• Deși există o mulțime de informații pe Internet, acestea nu sunt la fel de bine organizate ca, de exemplu, materialele SAS.

Începeți cu cursul nostru de certificare Data Science with R pentru a adăuga R la setul dvs. de instrumente de analiză.

5. SQL

SQL (Structured Query Language) este un limbaj de programare cu scop special care este utilizat pentru a interfața cu și pentru a administra baze de date, în special într-un RDBMS (sistem de management al bazelor de date relaționale) sau RDSMS (sistem de management al sistemului de baze de date relaționale). Este simplu de înțeles și aplicat, dar a fost folosit pentru a aborda o varietate de situații dificile.

CITEȘTE ȘI: Ciclul de viață al științei datelor: toate etapele și funcțiile sale

Deși nu este cel mai bun instrument pentru analiza statistică, este unul dintre cele mai bune pentru manipularea datelor și poate gestiona seturi mari de date. Manipularea datelor încă ocupă aproximativ jumătate din timpul proiectului, iar SQL se potrivește perfect. Interacționează cu ușurință și citește datele nestructurate și funcționează bine atât cu bazele de date vechi, cât și cu cele noi.

Pro

• SQL este fulgerător și poate gestiona seturi de date de orice dimensiune.
• Deoarece SQL este folosit în atât de multe locuri în afara analizei, majoritatea utilizatorilor sunt deja familiarizați cu el.
• SQL este un limbaj simplu de înțeles.

Contra

• SQL este grozav pentru feliere și cubulețe, dar nu atât pentru analiza statistică. Ca urmare, gama de aplicații este foarte limitată.

Puține instrumente pot egala viteza și ușurința de utilizare a SQL atunci când vine vorba de manipularea datelor. Pentru oamenii de știință de date, SQL este un instrument de completare foarte popular. Funcționează bine cu SAS, R, Python și alte limbaje de programare.

Deci iată-l! Acestea sunt cele cinci instrumente pe care ar trebui să le aibă orice om de știință de date. Cu câți ești familiarizat? Câți nu au intrat încă pe lista ta?