Наука о данных — это широкая область, которая влечет за собой множество методов манипулирования данными. Чтобы успешно выполнить свою задачу в качестве специалиста по данным или ИТ-специалиста, вам необходимо знать о лучших инструментах для обработки и анализа данных, доступных на рынке. Знаете ли вы, что мировая индустрия Data Science, по прогнозам, будет развиваться с 30-процентным среднегодовым темпом роста (CAGR)?

Знание того, как использовать инструменты науки о данных, может помочь вам начать успешную карьеру в области науки о данных. Продолжайте читать, чтобы узнать о некоторых из лучших инструментов Data Science на рынке!

Лучшие инструменты для обработки и анализа данных

САС

SAS (система статистического анализа ) — это инструмент Data Science, который существует уже давно. SAS позволяет пользователям выполнять детальный анализ текстовых данных и получать значимые результаты. Многие специалисты по данным предпочитают отчеты SAS, потому что они более привлекательны с эстетической точки зрения.

SAS также используется для доступа/извлечения данных из многочисленных источников в дополнение к анализу данных. Он обычно используется для интеллектуального анализа данных, анализа временных рядов, эконометрики и бизнес-аналитики, а также для других видов деятельности в области науки о данных. SAS — это программа, не зависящая от платформы, которую также можно использовать для удаленных вычислений. Важность SAS для повышения качества и разработки приложений невозможно переоценить.

ТАКЖЕ ЧИТАЙТЕ: 6 лучших способов ранжироваться в полях «Люди также спрашивают» — SEO для PAA

АПАЧ HADOOP

Апач Хадуп — широко используемая платформа с открытым исходным кодом для параллельной обработки данных. Любой большой файл разбивается на фрагменты, а затем распределяется по нескольким узлам. Затем Hadoop использует кластеры узлов для параллельной обработки. Hadoop — это распределенная файловая система, которая делит данные на фрагменты и распределяет их по нескольким узлам.

ТАКЖЕ ЧИТАЙТЕ: Data Scientist: все, что вам нужно знать

Многие другие компоненты Hadoop, такие как Hadoop YARN, Hadoop MapReduce и Hadoop Common, используются для параллельной обработки данных в дополнение к системе распространения файлов Hadoop.

ТАБЛИЦА

Таблица это инструмент визуализации данных, который помогает в анализе данных и принятии решений. Tableau позволяет визуально представлять данные за меньшее время, чтобы каждый мог их понять. Tableau может помочь вам решить сложные проблемы анализа данных за меньшее время. Когда вы используете Tableau, вам не нужно беспокоиться о настройке данных, а вместо этого вы можете сосредоточиться на богатой информации.

Компания Tableau, основанная в 2003 году, произвела революцию в том, как специалисты по данным решают проблемы науки о данных. Tableau позволяет пользователям максимально использовать свои данные и предоставлять информативные отчеты.

ТЕНЗОРНЫЙ ПОТОК

ТензорФлоу часто используется в современных технологиях, таких как наука о данных, машинное обучение и искусственный интеллект. TensorFlow — это пакет Python, который позволяет создавать и обучать модели Data Science. С TensorFlow вы можете вывести визуализацию данных на новый уровень.

TensorFlow прост в использовании и часто используется для дифференциального программирования, поскольку он разработан на Python. TensorFlow можно использовать для развертывания моделей Data Science на нескольких устройствах. TensorFlow использует N-мерный массив, широко известный как тензор, в качестве типа данных.

БИГМЛ

BigML используется для создания наборов данных, которые затем можно легко использовать совместно с другими системами. BigML, изначально созданный для машинного обучения (ML), теперь часто используется для создания практических методов Data Science. Используя BigML, вы можете просто классифицировать данные и обнаруживать аномалии/выбросы в наборе данных.

Интерактивный подход к визуализации данных BigML упрощает принятие решений специалистами по обработке и анализу данных. Прогнозирование временных рядов, моделирование тем, поиск ассоциаций и другие действия возможны на платформе Scalable BigML. BigML позволяет работать с огромными объемами данных.

НОЖ

нож — это инструмент для создания отчетов, извлечения и анализа данных, который часто используется в науке о данных. Его способность извлекать и преобразовывать данные делает его одним из самых важных инструментов в науке о данных. Knime — это платформа с открытым исходным кодом, которую можно бесплатно использовать во многих частях мира.

Он использует «Lego of Analytics», парадигму конвейерной обработки данных для объединения различных компонентов Data Science. Удобный GUI (графический пользовательский интерфейс) Knime позволяет специалистам по данным выполнять задачи с минимальными знаниями в области программирования. Конвейеры визуальных данных Knime используются для создания интерактивных представлений набора данных.

РАПИДМАЙНЕР

РапидМайнер является популярным программным продуктом Data Science из-за его способности создавать соответствующую среду подготовки данных. RapidMiner может создать любую модель Data Science/ML с нуля. RapidMiner позволяет специалистам по данным отслеживать данные в режиме реального времени и выполнять высокотехнологичную аналитику.

Интеллектуальный анализ текста, прогнозный анализ, проверка модели, комплексная отчетность по данным и другие задачи Data Science — все это возможно с RapidMiner. Высокая масштабируемость и безопасность RapidMiner также впечатляют. RapidMiner можно использовать для создания коммерческих приложений Data Science с нуля.

EXCEL

Excel , который является частью пакета Microsoft Office, является одним из лучших инструментов для новичков в науке о данных. Это также помогает в изучении основ науки о данных, прежде чем переходить к расширенной аналитике. Это один из самых важных инструментов визуализации данных, используемых специалистами по данным. Excel отображает данные простым способом, используя строки и столбцы, так что даже пользователи, не являющиеся техническими специалистами, могут их понять.

В Excel также есть формулы для конкатенации, поиска средних данных, суммирования и других операций Data Science. Это один из самых важных инструментов для науки о данных из-за его способности обрабатывать огромные наборы данных.

АПАЧ ФЛИНК

Это один из лучших инструментов Data Science от Apache Software Foundation на 2020/2021 год. Апач Флинк может быстро выполнять анализ данных в реальном времени. Apache Flink — это распределенная платформа с открытым исходным кодом для масштабируемых вычислений Data Science. Flink обеспечивает конвейер с малой задержкой и параллельное выполнение диаграмм потоков данных.

Apache Flink также можно использовать для обработки неограниченного потока данных без фиксированных начальной и конечной точек. Apache известен своими инструментами и подходами Data Science, которые могут помочь ускорить процесс анализа. Flink помогает специалистам по данным минимизировать сложность при обработке данных в реальном времени.

POWERBI

PowerBI также является одним из наиболее важных инструментов обработки данных и бизнес-аналитики. Вы можете использовать его вместе с другими продуктами Microsoft Data Science для визуализации данных. С помощью PowerBI вы можете создавать подробные и интеллектуальные отчеты из любого набора данных. Пользователи также могут использовать PowerBI для разработки собственной панели анализа данных.

С помощью PowerBI несогласованные наборы данных могут быть преобразованы в согласованные наборы данных. Используя PowerBI, вы можете создать логически согласованный набор данных, который позволит получить ценную информацию. PowerBI можно использовать для создания визуально привлекательных отчетов, понятных даже нетехническим специалистам.

ДАТАРОБОТ

Датаробот является одним из наиболее важных инструментов для деятельности по науке о данных, которая включает машинное обучение и искусственный интеллект. В пользовательском интерфейсе DataRobot вы можете быстро перетащить набор данных. Его удобный интерфейс делает аналитику данных доступной как для новичков, так и для опытных специалистов по данным.

DataRobot позволяет создавать и развертывать более 100 моделей Data Science одновременно, предоставляя вам огромное количество информации. Он также используется предприятиями для предоставления высококлассной автоматизации своим потребителям и клиентам. Эффективный прогностический анализ DataRobot может помочь вам в принятии обоснованных решений на основе данных.

АПАЧИ СПАРК

Апач Спарк был создан с учетом уменьшения задержки при выполнении задач Data Science. Apache Spark, основанный на Hadoop MapReduce, может обрабатывать интерактивные запросы и потоковую обработку. Благодаря кластерным вычислениям в оперативной памяти он стал одним из лучших инструментов Data Science на рынке. Его вычисления в памяти могут значительно ускорить обработку.

Запросы SQL поддерживаются Apache Spark, что позволяет вам получить несколько ассоциаций из вашей коллекции. Spark также имеет API-интерфейсы для создания приложений Data Science на Java, Scala и Python.

САП ХАНА

Сап Хана представляет собой простую в использовании систему управления реляционными базами данных для хранения и извлечения данных. Его механизм управления данными в памяти и на основе столбцов делает его полезным инструментом в науке о данных. Sap Hana может обрабатывать базы данных, объекты которых хранятся в геометрическом пространстве (пространственные данные).

Sap Hana также можно использовать для текстового поиска и аналитики, обработки графических данных, прогнозного анализа и других задач Data Science. Его хранилище данных в памяти хранит данные в основной памяти, а не на диске, что позволяет более эффективно запрашивать и обрабатывать данные.

МОНГОДБ

MongoDB — это высокопроизводительная база данных, которая также является одним из самых популярных инструментов Data Science. Коллекция MongoDB (документы MongoDB) позволяет хранить огромные объемы данных. Он имеет все функции SQL, а также возможность выполнять динамические запросы.

MongoDB — это база данных, которая хранит данные в виде документов в стиле JSON и обеспечивает высокую репликацию данных. MongoDB значительно упрощает управление большими данными, поскольку обеспечивает высокую доступность данных. MongoDB может выполнять сложную аналитику в дополнение к простым запросам к базе данных. Масштабируемость MongoDB делает его одним из наиболее широко используемых инструментов Data Science.

ПИТОН

Базы данных и платформы — не единственные доступные инструменты и технологии Data Science. Крайне важно выбрать правильный язык программирования для Data Science. Многие специалисты по данным используют Python для парсинга веб-страниц. Python имеет ряд библиотек, специально разработанных для задач Data Science.

питон позволяет быстро выполнять различные математические, статистические и научные расчеты. NumPy, SciPy, Matplotlib, Pandas, Keras и другие библиотеки Python для науки о данных являются одними из наиболее широко используемых.

ТРИФАКТА

Трифакта — это инструмент очистки и подготовки данных, который обычно используется в науке о данных. Trifacta может очистить облачное озеро данных, содержащее как структурированные, так и неструктурированные данные. По сравнению с другими платформами Trifacta значительно ускоряет процесс подготовки данных. Trifacta упрощает обнаружение ошибок, выбросов и других аномалий в наборе данных.

Trifacta также может помочь вам быстрее подготовить данные в мультиоблачном сценарии. Trifacta позволяет автоматизировать визуализацию данных и управление конвейером данных.

МИНИТАБ

Минитаб это часто используемый программный инструмент для обработки и анализа данных. В неструктурированном наборе данных Minitab поможет вам определить тенденции и закономерности. Minitab можно использовать для упрощения набора данных, который будет использоваться в качестве исходных данных для анализа данных. Minitab также может помочь специалистам по обработке и анализу данных в вычислениях и построении графиков.

Minitab отображает описательную статистику на основе введенного набора данных, выделяя несколько важных точек данных, таких как среднее значение, медиана, стандартное отклонение и т. д. Minitab можно использовать для создания различных графиков, а также для выполнения регрессионного анализа.

р

р — один из многих известных языков программирования, используемых в области науки о данных, и он обеспечивает масштабируемую программную среду для статистического анализа. Используя R, кластеризация и классификация данных могут быть выполнены за меньшее время. R можно использовать для создания различных статистических моделей, включая как линейные, так и нелинейные модели.

R — мощный инструмент для очистки и визуализации данных. R визуализирует данные в простой для понимания форме, чтобы каждый мог их понять. DBI, RMySQL, dplyr, ggmap, xtable и другие надстройки Data Science доступны в R.

АПАЧ КАФКА

Апач Кафка представляет собой распределенную систему обмена сообщениями, которая позволяет передавать огромные объемы данных из одного приложения в другое. С Apache Kafka конвейеры данных в реальном времени могут быть построены за меньшее время. Kafka, известная своей отказоустойчивостью и масштабируемостью, гарантирует, что данные не будут потеряны при передаче данных между приложениями.

Apache Kafka — это система обмена сообщениями с публикацией и подпиской, которая позволяет издателям отправлять сообщения подписчикам на основе тем. Система обмена сообщениями «публикация-подписка» позволяет подписчикам получать все сообщения в теме.

QLIKVIEW

QlikView является одним из наиболее широко используемых инструментов Data Science, а также инструментом бизнес-аналитики. Специалисты по данным могут использовать QlikView для установления корреляций между неструктурированными данными и проведения анализа данных. QlikView также можно использовать для визуального отображения взаимосвязей данных. Агрегирование и сжатие данных можно выполнять быстрее с помощью QlikView.

Вам не нужно тратить время на выяснение того, как связаны объекты данных, поскольку QlikView сделает это за вас автоматически. По сравнению с другими инструментами Data Science на рынке, его обработка данных в памяти дает более быстрые результаты.

МИКРОСТРАТЕГИЯ

Специалисты по данным, которые также интересуются бизнес-аналитикой, используют MicroStrategy. MicroStrategy предоставляет широкий спектр возможностей анализа данных в дополнение к улучшенной визуализации и обнаружению данных. MicroStrategy может получать доступ к данным из различных хранилищ данных и реляционных систем, повышая доступность данных и возможности обнаружения.

Микростратегия позволяет разделить неструктурированные и сложные данные на более мелкие биты для облегчения анализа. MicroStrategy позволяет создавать более качественные отчеты по анализу данных, а также осуществлять мониторинг данных в режиме реального времени.

ЮЛИЯ

Многие специалисты по науке о данных считают Джулию преемницей Python. Julia — это язык программирования, специально созданный для Data Science. Julia может сравниться по скорости с популярными языками программирования, такими как C и C++, во время операций Data Science благодаря компиляции JIT (Just-in-Time).

Юлия позволяет выполнять сложные статистические расчеты в науке о данных за меньшее время. Julia позволяет вручную контролировать процесс сбора мусора и устраняет необходимость в управлении памятью. Это один из самых популярных языков программирования для науки о данных благодаря удобному для математики синтаксису и автономному управлению памятью.

SPSS

SPSS (Статистический пакет для социальных наук) обычно используется исследователями для анализа статистических данных. SPSS также можно использовать для ускорения обработки и анализа данных опроса. Приложение Modeler из SPSS можно использовать для создания прогнозных моделей.

Текстовые данные присутствуют в опросах, и SPSS может извлекать из этих данных полезные сведения. Вы также можете использовать SPSS для создания различных видов визуализации данных, таких как диаграмма плотности или радиальная диаграмма.

МАТЛАБ

МАТЛАБ — известный инструмент Data Science, используемый предприятиями и организациями. Это программная платформа для специалистов по данным, которая позволяет им получать доступ к информации из плоских файлов, баз данных, облачных платформ и других источников. С MATLAB вы можете быстро выполнять проектирование признаков в наборе данных. Типы данных в MATLAB специально разработаны для науки о данных и экономят значительное количество времени на предварительной обработке данных.

Вывод

При обработке огромных данных специалисты по данным используют различные методы для уменьшения задержек и ошибок. Некоторые из наиболее часто используемых инструментов Data Science включены в приведенный выше список.

Запись в авторитетную школу, которая предоставит вам лучшие инструменты Data Science, — отличный выбор, если вы хотите стать профессиональным специалистом по данным.