Data Science เป็นสาขากว้างที่มีเทคนิคการจัดการข้อมูลที่หลากหลาย เพื่อให้งานของคุณสำเร็จในฐานะนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลหรือผู้เชี่ยวชาญด้านไอที คุณต้องทราบเครื่องมือ Data Science ชั้นนำที่มีอยู่ในตลาด คุณทราบหรือไม่ว่าอุตสาหกรรม Data Science ทั่วโลกคาดว่าจะพัฒนาที่ CAGR 30 เปอร์เซ็นต์ (อัตราการเติบโตต่อปีแบบทบต้น)

การรู้วิธีใช้เครื่องมือ Data Science สามารถช่วยให้คุณเริ่มต้นอาชีพ Data Science ที่ประสบความสำเร็จได้ อ่านต่อเพื่อเรียนรู้เกี่ยวกับเครื่องมือ Data Science ที่ดีที่สุดในตลาด!

เครื่องมือวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ดีที่สุด

SAS

SAS (ระบบวิเคราะห์ทางสถิติ ) เป็นเครื่องมือ Data Science ที่มีมาช้านาน SAS อนุญาตให้ผู้ใช้ทำการวิเคราะห์ข้อมูลข้อความแบบละเอียดและสร้างผลลัพธ์ที่มีความหมาย นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลหลายคนชอบรายงาน SAS เนื่องจากมีความน่าสนใจมากกว่า

SAS ยังใช้เพื่อเข้าถึง/ดึงข้อมูลจากแหล่งต่างๆ นอกเหนือจากการวิเคราะห์ข้อมูล โดยทั่วไปจะใช้สำหรับการทำเหมืองข้อมูล การวิเคราะห์อนุกรมเวลา เศรษฐมิติ และระบบธุรกิจอัจฉริยะ รวมถึงกิจกรรมด้าน Data Science อื่นๆ SAS เป็นโปรแกรมที่ไม่อิงแพลตฟอร์มที่สามารถใช้สำหรับการคำนวณระยะไกลได้เช่นกัน ความสำคัญของ SAS ในการปรับปรุงคุณภาพและการพัฒนาแอปพลิเคชันไม่สามารถพูดเกินจริงได้

ยังอ่าน: 6 วิธียอดนิยมในการจัดอันดับในคนยังถามกล่อง – SEO สำหรับ PAA

อาปาเช่ ฮาดูป

Apache Hadoop เป็นแพลตฟอร์มโอเพ่นซอร์สที่ใช้กันทั่วไปสำหรับการประมวลผลข้อมูลแบบคู่ขนาน ไฟล์ขนาดใหญ่ใดๆ จะถูกแตกเป็นแฟรกเมนต์แล้วกระจายไปยังโหนดต่างๆ Hadoop จะใช้คลัสเตอร์ของโหนดสำหรับการประมวลผลแบบขนาน Hadoop เป็นระบบไฟล์แบบกระจายที่แบ่งข้อมูลออกเป็นชิ้นๆ และกระจายไปตามโหนดต่างๆ

ยังอ่าน: นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล: ทั้งหมดที่คุณต้องรู้

ส่วนประกอบ Hadoop อื่น ๆ มากมาย เช่น Hadoop YARN, Hadoop MapReduce และ Hadoop Common ถูกใช้เพื่อจัดการข้อมูลแบบคู่ขนานนอกเหนือจาก Hadoop File Distribution System

ฉาก

ฉาก เป็นเครื่องมือสร้างภาพข้อมูลที่ช่วยในการวิเคราะห์ข้อมูลและการตัดสินใจ Tableau ช่วยให้คุณสามารถแสดงข้อมูลด้วยสายตาได้ในเวลาน้อยลง เพื่อให้ทุกคนสามารถเข้าใจได้ Tableau สามารถช่วยคุณจัดการกับปัญหาการวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูงในเวลาที่น้อยลง เมื่อคุณใช้ Tableau คุณไม่ต้องกังวลกับการตั้งค่าข้อมูลและสามารถมุ่งเน้นไปที่ข้อมูลเชิงลึกที่หลากหลายได้

Tableau ซึ่งก่อตั้งขึ้นในปี 2546 ได้ปฏิวัติวิธีที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจัดการกับปัญหาด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล Tableau ช่วยให้ผู้ใช้ใช้ประโยชน์สูงสุดจากข้อมูลและนำเสนอรายงานข้อมูล

เทนเซอร์โฟลว์

TensorFlow มักใช้ในเทคโนโลยีสมัยใหม่ เช่น Data Science, Machine Learning และ Artificial Intelligence TensorFlow เป็นแพ็คเกจ Python ที่ให้คุณสร้างและฝึกโมเดล Data Science ด้วย TensorFlow คุณสามารถนำการแสดงข้อมูลเป็นภาพไปอีกระดับ

TensorFlow นั้นใช้งานง่ายและมักใช้สำหรับการเขียนโปรแกรมเชิงอนุพันธ์เพราะได้รับการพัฒนาใน Python TensorFlow อาจใช้เพื่อปรับใช้โมเดล Data Science ในอุปกรณ์ต่างๆ TensorFlow ใช้อาร์เรย์ N-dimensional หรือที่เรียกกันทั่วไปว่าเทนเซอร์เป็นชนิดข้อมูล

BIGML

BigML ใช้เพื่อสร้างชุดข้อมูลที่สามารถแชร์กับระบบอื่นได้อย่างง่ายดาย BigML ซึ่งเดิมสร้างขึ้นสำหรับ Machine Learning (ML) มักถูกใช้เพื่อสร้างวิธีการ Data Science ที่ใช้งานได้จริง เมื่อใช้ BigML คุณสามารถจัดประเภทข้อมูลและค้นหาความผิดปกติ/ค่าผิดปกติในชุดข้อมูลได้อย่างง่ายดาย

แนวทางการสร้างภาพข้อมูลเชิงโต้ตอบของ BigML ทำให้การตัดสินใจเป็นเรื่องง่ายสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล การคาดการณ์อนุกรมเวลา การสร้างแบบจำลองหัวข้อ การค้นหาความสัมพันธ์ และกิจกรรมอื่นๆ ล้วนเป็นไปได้ด้วยแพลตฟอร์ม Scalable BigML BigML ช่วยให้คุณทำงานกับข้อมูลจำนวนมหาศาลได้

KNIME

ไนม์ เป็นเครื่องมือการรายงานข้อมูล การขุด และการวิเคราะห์ที่ใช้บ่อยใน Data Science ความสามารถในการดึงและแปลงข้อมูลทำให้เป็นหนึ่งในเครื่องมือที่สำคัญที่สุดใน Data Science Knime เป็นแพลตฟอร์มโอเพ่นซอร์สที่ใช้งานได้ฟรีในหลายส่วนของโลก

ใช้ประโยชน์จาก 'Lego of Analytics' ซึ่งเป็นกระบวนทัศน์การวางท่อข้อมูลสำหรับการรวมส่วนประกอบ Data Science ที่หลากหลาย GUI ที่ใช้งานง่ายของ Knime (Graphical User Interface) ช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถทำงานให้เสร็จลุล่วงโดยมีความรู้ด้านการเขียนโปรแกรมเพียงเล็กน้อย ไปป์ไลน์ข้อมูลภาพของ Knime ใช้เพื่อสร้างมุมมองแบบโต้ตอบของชุดข้อมูล

RAPIDMINER

RapidMiner เป็นผลิตภัณฑ์ซอฟต์แวร์ Data Science ยอดนิยม เนื่องจากสามารถสร้างสภาพแวดล้อมการเตรียมข้อมูลที่เหมาะสม RapidMiner สามารถสร้างโมเดล Data Science/ML ใดก็ได้ตั้งแต่เริ่มต้น RapidMiner ช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถติดตามข้อมูลแบบเรียลไทม์และดำเนินการวิเคราะห์ระดับไฮเอนด์

การทำเหมืองข้อความ การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ การตรวจสอบแบบจำลอง การรายงานข้อมูลอย่างครอบคลุม และงาน Data Science อื่นๆ ทั้งหมดนี้เป็นไปได้ด้วย RapidMiner ความสามารถในการปรับขนาดและความปลอดภัยที่แข็งแกร่งของ RapidMiner ก็น่าประทับใจเช่นกัน RapidMiner อาจใช้เพื่อสร้างแอปพลิเคชัน Data Science เชิงพาณิชย์ตั้งแต่เริ่มต้น

EXCEL

Excel ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของชุดโปรแกรม Office ของ Microsoft เป็นหนึ่งในเครื่องมือที่ดีที่สุดสำหรับมือใหม่ด้าน Data Science นอกจากนี้ยังช่วยในการเรียนรู้พื้นฐานของ Data Science ก่อนที่จะไปสู่การวิเคราะห์ขั้นสูง เป็นหนึ่งในเครื่องมือสร้างภาพข้อมูลที่สำคัญที่สุดที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้ Excel แสดงข้อมูลอย่างตรงไปตรงมา โดยใช้แถวและคอลัมน์ เพื่อให้ผู้ใช้ที่ไม่ได้ใช้เทคนิคสามารถเข้าใจได้

Excel ยังมีสูตรสำหรับการต่อข้อมูล การค้นหาข้อมูลเฉลี่ย ผลรวม และการดำเนินการด้าน Data Science อื่นๆ เป็นหนึ่งในเครื่องมือที่สำคัญที่สุดสำหรับ Data Science เนื่องจากมีความสามารถในการประมวลผลชุดข้อมูลขนาดใหญ่

อาปาเช่ ฟลิ๊งค์

เป็นหนึ่งในเครื่องมือ Data Science ที่ดีที่สุดของ Apache Software Foundation สำหรับปี 2020/2021 Apache Flink สามารถวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์ได้อย่างรวดเร็ว Apache Flink เป็นแพลตฟอร์มโอเพ่นซอร์สแบบกระจายสำหรับการคำนวณ Data Science ที่ปรับขนาดได้ Flink ให้ไปป์ไลน์ที่มีเวลาแฝงต่ำและการดำเนินการแบบขนานของไดอะแกรมกระแสข้อมูล

Apache Flink ยังสามารถใช้ในการประมวลผลสตรีมข้อมูลที่ไม่มีขอบเขตโดยไม่มีจุดเริ่มต้นและจุดสิ้นสุดที่แน่นอน Apache เป็นที่รู้จักในด้านเครื่องมือและแนวทางของ Data Science ซึ่งสามารถช่วยให้กระบวนการวิเคราะห์เร็วขึ้น Flink ช่วยนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลในการลดความซับซ้อนในขณะที่ประมวลผลข้อมูลแบบเรียลไทม์

POWERBI

PowerBI ยังเป็นหนึ่งในเครื่องมือวิทยาศาสตร์ข้อมูลและธุรกิจอัจฉริยะที่สำคัญที่สุดอีกด้วย คุณสามารถใช้ร่วมกับผลิตภัณฑ์ Microsoft Data Science อื่นๆ เพื่อแสดงข้อมูลเป็นภาพ ด้วย PowerBI คุณสามารถสร้างรายงานที่สมบูรณ์และชาญฉลาดจากชุดข้อมูลใดก็ได้ ผู้ใช้ยังสามารถใช้ PowerBI เพื่อพัฒนาแดชบอร์ดการวิเคราะห์ข้อมูลของตนเองได้

การใช้ PowerBI ชุดข้อมูลที่ไม่ต่อเนื่องกันอาจถูกแปลงเป็นชุดข้อมูลที่เชื่อมโยงกัน เมื่อใช้ PowerBI คุณสามารถสร้างชุดข้อมูลที่เชื่อมโยงกันทางตรรกะซึ่งสร้างข้อมูลเชิงลึกที่สมบูรณ์ได้ อาจใช้ PowerBI เพื่อสร้างรายงานที่ดึงดูดสายตาซึ่งบุคคลที่ไม่ใช่ผู้เชี่ยวชาญทางเทคนิคสามารถเข้าใจได้

ดาต้าโรบอท

DataRobot เป็นหนึ่งในเครื่องมือที่สำคัญที่สุดสำหรับกิจกรรม Data Science ซึ่งรวมถึงการเรียนรู้ของเครื่องและปัญญาประดิษฐ์ บนอินเทอร์เฟซผู้ใช้ DataRobot คุณสามารถลากและวางชุดข้อมูลได้อย่างรวดเร็ว อินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่ายทำให้การวิเคราะห์ข้อมูลสามารถเข้าถึงได้โดยทั้งมือใหม่และนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่มีประสบการณ์

DataRobot ช่วยให้คุณสร้างและปรับใช้โมเดล Data Science มากกว่า 100 แบบได้พร้อมๆ กัน โดยให้ข้อมูลมากมายแก่คุณ นอกจากนี้ยังใช้โดยธุรกิจเพื่อให้ระบบอัตโนมัติระดับไฮเอนด์แก่ผู้บริโภคและลูกค้าของตน การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ที่มีประสิทธิภาพของ DataRobot สามารถช่วยคุณในการตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลอย่างมีข้อมูล

อาปาเช่ สปาร์ก

Apache Spark สร้างขึ้นโดยคำนึงถึงเวลาแฝงที่ลดลงเมื่อดำเนินการงาน Data Science Apache Spark ซึ่งใช้ Hadoop MapReduce สามารถจัดการการสืบค้นแบบโต้ตอบและการประมวลผลสตรีม เนื่องจากการประมวลผลคลัสเตอร์ในหน่วยความจำจึงกลายเป็นเครื่องมือ Data Science ที่ยอดเยี่ยมที่สุดชิ้นหนึ่งในตลาด การประมวลผลในหน่วยความจำสามารถเพิ่มความเร็วในการประมวลผลได้มาก

Apache Spark รองรับการสืบค้น SQL ซึ่งช่วยให้คุณได้รับการเชื่อมโยงหลายรายการจากคอลเล็กชันของคุณ Spark ยังมี API สำหรับสร้างแอปพลิเคชัน Data Science ใน Java, Scala และ Python

ทรัพย์ ฮานา

ทรัพย์ฮานะ เป็นระบบจัดการฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ที่ใช้งานง่ายสำหรับการจัดเก็บและเรียกข้อมูล กลไกการจัดการข้อมูลในหน่วยความจำและคอลัมน์ทำให้เป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์ใน Data Science ทรัพย์ฮานาสามารถประมวลผลฐานข้อมูลที่มีวัตถุจัดเก็บไว้ในปริภูมิเชิงเรขาคณิต (ข้อมูลเชิงพื้นที่)

Sap Hana ยังสามารถใช้สำหรับการค้นหาข้อความและการวิเคราะห์ การประมวลผลข้อมูลกราฟ การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ และงานด้าน Data Science อื่นๆ การจัดเก็บข้อมูลในหน่วยความจำจะเก็บข้อมูลไว้ในหน่วยความจำหลักแทนที่จะเก็บไว้ในดิสก์ ทำให้สามารถสืบค้นและประมวลผลข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

MONGODB

MongoDB เป็นฐานข้อมูลประสิทธิภาพสูงซึ่งเป็นหนึ่งในเครื่องมือ Data Science ที่ได้รับความนิยมมากที่สุด คอลเล็กชันของ MongoDB (เอกสาร MongoDB) ช่วยให้คุณสามารถจัดเก็บข้อมูลจำนวนมหาศาลได้ มีคุณลักษณะทั้งหมดของ SQL รวมทั้งความสามารถในการเรียกใช้แบบสอบถามแบบไดนามิก

MongoDB เป็นฐานข้อมูลที่เก็บข้อมูลในรูปแบบของเอกสารรูปแบบ JSON และอนุญาตให้มีการจำลองข้อมูลสูง MongoDB ทำให้การจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ง่ายขึ้นมาก เนื่องจากมีความพร้อมใช้งานของข้อมูลสูง MongoDB สามารถทำการวิเคราะห์ที่ซับซ้อนได้นอกเหนือจากการสืบค้นฐานข้อมูลอย่างง่าย ความสามารถในการปรับขนาดของ MongoDB ทำให้เป็นหนึ่งในเครื่องมือ Data Science ที่มีการใช้งานอย่างกว้างขวางที่สุด

หลาม

ฐานข้อมูลและเฟรมเวิร์กไม่ได้เป็นเพียงเครื่องมือและเทคโนโลยีด้าน Data Science เท่านั้นที่มี การเลือกภาษาการเขียนโปรแกรมที่ถูกต้องสำหรับ Data Science เป็นสิ่งสำคัญ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจำนวนมากใช้ Python สำหรับการขูดเว็บ Python มีไลบรารี่จำนวนมากที่พัฒนาขึ้นสำหรับงาน Data Science โดยเฉพาะ

Python ช่วยให้คุณดำเนินการคำนวณทางคณิตศาสตร์ สถิติ และวิทยาศาสตร์ที่หลากหลายได้อย่างรวดเร็ว NumPy, SciPy, Matplotlib, Pandas, Keras และไลบรารี Python อื่นๆ สำหรับ Data Science เป็นไลบรารี่บางส่วนที่ใช้กันอย่างแพร่หลายที่สุด

ตรีแฟกตา

Trifacta เป็นเครื่องมือทำความสะอาดและเตรียมข้อมูลที่ใช้กันทั่วไปใน Data Science Trifacta สามารถทำความสะอาด Data Lake บนคลาวด์ที่มีทั้งข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง เมื่อเปรียบเทียบกับแพลตฟอร์มอื่น Trifacta เร่งกระบวนการเตรียมข้อมูลอย่างรวดเร็ว Trifacta ทำให้ง่ายต่อการระบุข้อผิดพลาด ค่าผิดปกติ และความผิดปกติอื่นๆ ในชุดข้อมูล

Trifacta ยังช่วยให้คุณเตรียมข้อมูลได้เร็วขึ้นในสถานการณ์มัลติคลาวด์ Trifacta ช่วยให้คุณสร้างภาพข้อมูลและการจัดการไปป์ไลน์ข้อมูลได้โดยอัตโนมัติ

MINITAB

มินิแท็บ เป็นเครื่องมือซอฟต์แวร์การจัดการและวิเคราะห์ข้อมูลที่ใช้บ่อย ในชุดข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง Minitab จะช่วยคุณในการระบุแนวโน้มและรูปแบบ Minitab สามารถใช้เพื่อลดความซับซ้อนของชุดข้อมูลที่จะใช้เป็นอินพุตสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล Minitab ยังสามารถช่วยเหลือนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลด้วยการคำนวณด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการพัฒนากราฟ

Minitab แสดงสถิติเชิงพรรณนาตามชุดข้อมูลที่ป้อน โดยเน้นจุดสำคัญหลายจุดในข้อมูล เช่น ค่าเฉลี่ย ค่ามัธยฐาน ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน และอื่นๆ สามารถใช้ Minitab เพื่อสร้างกราฟต่างๆ ได้เช่นเดียวกับการวิเคราะห์การถดถอย

R

R เป็นหนึ่งในภาษาการเขียนโปรแกรมที่โดดเด่นมากมายที่ใช้ในสาขา Data Science และมีสภาพแวดล้อมซอฟต์แวร์ที่ปรับขนาดได้สำหรับการวิเคราะห์ทางสถิติ การใช้ R การจัดกลุ่มข้อมูลและการจัดประเภทอาจทำได้ในเวลาน้อยลง R อาจใช้เพื่อสร้างแบบจำลองทางสถิติที่หลากหลาย รวมทั้งแบบจำลองเชิงเส้นและไม่เชิงเส้น

R เป็นเครื่องมือที่ทรงพลังสำหรับการล้างข้อมูลและการแสดงภาพ R แสดงภาพข้อมูลด้วยวิธีที่เข้าใจง่าย เพื่อให้ทุกคนเข้าใจ ส่วนเสริม DBI, RMySQL, dplyr, ggmap, xtable และ Data Science อื่นๆ มีอยู่ใน R

อาปาเช่ คาฟคา

Apache Kafka เป็นระบบส่งข้อความแบบกระจายที่ช่วยให้สามารถถ่ายโอนข้อมูลจำนวนมหาศาลจากแอปพลิเคชันหนึ่งไปยังอีกแอปพลิเคชันหนึ่งได้ ด้วย Apache Kafka ไปป์ไลน์ข้อมูลแบบเรียลไทม์อาจสร้างขึ้นในเวลาน้อยลง Kafka ซึ่งเป็นที่รู้จักในด้านความทนทานต่อข้อผิดพลาดและความสามารถในการปรับขนาด จะทำให้แน่ใจว่าไม่มีข้อมูลสูญหายขณะขนส่งข้อมูลระหว่างแอพ

Apache Kafka เป็นระบบส่งข้อความสมัครรับข่าวสารที่ช่วยให้ผู้เผยแพร่สามารถส่งข้อความไปยังสมาชิกตามหัวข้อ ระบบข้อความประกาศสมัครรับข้อมูลช่วยให้สมาชิกสามารถใช้ข้อความทั้งหมดในหัวเรื่องได้

QLIKVIEW

QlikView เป็นหนึ่งในเครื่องมือ Data Science ที่มีการใช้งานอย่างกว้างขวางที่สุด เช่นเดียวกับเครื่องมือทางธุรกิจอัจฉริยะ นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลสามารถใช้ QlikView เพื่อหาความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างและวิเคราะห์ข้อมูลได้ คุณยังสามารถใช้ QlikView เพื่อแสดงภาพความสัมพันธ์ของข้อมูลได้อีกด้วย การรวมและการบีบอัดข้อมูลสามารถทำได้เร็วขึ้นด้วย QlikView

คุณไม่ต้องเสียเวลาไปกับการค้นหาว่าเอนทิตีข้อมูลเกี่ยวข้องกันอย่างไร เนื่องจาก QlikView จะจัดการให้คุณโดยอัตโนมัติ เมื่อเปรียบเทียบกับเครื่องมือ Data Science อื่นๆ ในตลาด การประมวลผลข้อมูลในหน่วยความจำจะให้ผลลัพธ์ที่รวดเร็วกว่า

จุลภาค

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่สนใจธุรกิจอัจฉริยะก็ใช้ MicroStrategy MicroStrategy มีความสามารถด้านการวิเคราะห์ข้อมูลที่หลากหลาย นอกเหนือจากการสร้างภาพข้อมูลและการค้นพบที่เพิ่มขึ้น MicroStrategy สามารถเข้าถึงข้อมูลจากคลังข้อมูลและระบบเชิงสัมพันธ์ที่หลากหลาย ช่วยเพิ่มความสามารถในการเข้าถึงข้อมูลและการค้นพบ

MicroStrategy ช่วยให้คุณแบ่งข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างและซับซ้อนออกเป็นบิตที่เล็กกว่าเพื่อการวิเคราะห์ที่ง่ายขึ้น MicroStrategy ช่วยให้สามารถสร้างรายงานการวิเคราะห์ข้อมูลที่ดีขึ้นรวมถึงการตรวจสอบข้อมูลแบบเรียลไทม์

จูเลีย

ผู้เชี่ยวชาญด้าน Data Science หลายคนถือว่า Julia เป็นผู้สืบทอดต่อ Python Julia เป็นภาษาโปรแกรมที่สร้างขึ้นสำหรับ Data Science โดยเฉพาะ Julia สามารถจับคู่ความเร็วของภาษาโปรแกรมยอดนิยม เช่น C และ C++ ระหว่างการดำเนินการ Data Science ด้วยการรวบรวม JIT (Just-in-Time)

จูเลีย ช่วยให้คุณทำการคำนวณทางสถิติที่ยากใน Data Science ได้สำเร็จในเวลาอันสั้น Julia ให้คุณควบคุมกระบวนการรวบรวมขยะได้ด้วยตนเองและขจัดความจำเป็นในการจัดการหน่วยความจำ เป็นหนึ่งในภาษาการเขียนโปรแกรมที่ได้รับความนิยมมากที่สุดสำหรับ Data Science เนื่องจากมีรูปแบบที่เหมาะกับคณิตศาสตร์และการจัดการหน่วยความจำอัตโนมัติ

SPSS

SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) มักใช้โดยนักวิจัยในการวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติ สามารถใช้ SPSS เพื่อเร่งการประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูลการสำรวจได้ แอปพลิเคชัน Modeler จาก SPSS สามารถใช้สร้างแบบจำลองการคาดการณ์ได้

มีข้อมูลข้อความในแบบสำรวจ และ SPSS สามารถดึงข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลนี้ได้ คุณยังสามารถใช้ SPSS เพื่อสร้างการแสดงข้อมูลประเภทต่างๆ เช่น แผนภูมิความหนาแน่นหรือบ็อกซ์พล็อตเรเดียล

MATLAB

MATLAB เป็นเครื่องมือ Data Science ที่โดดเด่นซึ่งใช้โดยธุรกิจและองค์กรต่างๆ เป็นแพลตฟอร์มการเขียนโปรแกรมสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ช่วยให้พวกเขาเข้าถึงข้อมูลจากไฟล์แบบเรียบ ฐานข้อมูล แพลตฟอร์มระบบคลาวด์ และแหล่งข้อมูลอื่นๆ ด้วย MATLAB คุณสามารถทำวิศวกรรมคุณลักษณะบนชุดข้อมูลได้อย่างรวดเร็ว ชนิดข้อมูลใน MATLAB ได้รับการพัฒนาโดยเฉพาะสำหรับ Data Science และช่วยประหยัดเวลาในการประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าได้อย่างมาก

บทสรุป

เมื่อประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลใช้วิธีการต่างๆ เพื่อลดเวลาแฝงและข้อผิดพลาด เครื่องมือ Data Science ที่ใช้บ่อยที่สุดบางส่วนรวมอยู่ในรายการด้านบน

การสมัครเข้าเรียนในโรงเรียนที่มีชื่อเสียงที่จะจัดหาเครื่องมือ Data Science ชั้นนำให้กับคุณเป็นทางเลือกที่ยอดเยี่ยมหากคุณต้องการเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมืออาชีพ