Veri Bilimi, çeşitli veri işleme tekniklerini içeren geniş bir alandır. Bir veri bilimcisi veya BT uzmanı olarak görevinizi başarıyla tamamlamak için piyasada bulunan en iyi Veri Bilimi araçlarından haberdar olmanız gerekir. Dünya çapında Veri Bilimi endüstrisinin yüzde 30'luk bir CAGR (Bileşik Yıllık Büyüme Oranı) ile gelişeceğinin tahmin edildiğini biliyor musunuz?

Veri Bilimi araçlarını nasıl kullanacağınızı bilmek, başarılı bir Veri Bilimi kariyeri başlatmanıza yardımcı olabilir. Piyasadaki en iyi Veri Bilimi araçlarından bazıları hakkında bilgi edinmek için okumaya devam edin!

En İyi Veri Bilimi Araçları

SAS

SAS (İstatistiksel Analiz Sistemi ) uzun süredir var olan bir Veri Bilimi aracıdır. SAS, kullanıcıların ayrıntılı metinsel veri analizi yapmasına ve anlamlı sonuçlar üretmesine olanak tanır. Birçok veri bilimcisi, estetik açıdan daha çekici oldukları için SAS raporlarını tercih eder.

SAS, veri analizine ek olarak çok sayıda kaynaktan verilere erişmek/almak için de kullanılır. Diğer Veri Bilimi etkinliklerinin yanı sıra veri madenciliği, zaman serisi analizi, ekonometri ve iş zekası için yaygın olarak kullanılır. SAS, uzaktan bilgi işlem için de kullanılabilen, platformdan bağımsız bir programdır. SAS'ın kalite iyileştirme ve uygulama geliştirmedeki önemi göz ardı edilemez.

AYRICA OKUYUN: İnsanlarda Sıralamanın En İyi 6 Yolu Ayrıca Kutulara Sor – PAA için SEO

APACHE HADOOP

Apache Hadoop'u paralel veri işleme için yaygın olarak kullanılan bir açık kaynak platformudur. Herhangi bir büyük dosya parçalara bölünür ve ardından birkaç düğüme dağıtılır. Hadoop daha sonra paralel işleme için düğüm kümelerini kullanır. Hadoop, verileri parçalara bölen ve bunları birden çok düğüme dağıtan dağıtılmış bir dosya sistemidir.

AYRICA OKUYUN: Veri Bilimcisi: Tüm bilmeniz gerekenler

Hadoop YARN, Hadoop MapReduce ve Hadoop Common gibi diğer birçok Hadoop bileşeni, Hadoop Dosya Dağıtım Sistemine ek olarak verileri paralel olarak işlemek için kullanılır.

TABLO

tablo veri analizine ve karar vermeye yardımcı olan bir veri görselleştirme aracıdır. Tableau, verileri herkesin anlayabileceği şekilde daha kısa sürede görsel olarak temsil etmenizi sağlar. Tableau, gelişmiş veri analitiği sorunlarını daha kısa sürede halletmenize yardımcı olabilir. Tableau'yu kullandığınızda, verileri ayarlama konusunda endişelenmenize gerek kalmaz ve bunun yerine zengin içgörülere odaklanabilirsiniz.

2003 yılında kurulan Tableau, veri bilimcilerinin veri bilimi problemlerini çözme biçiminde devrim yarattı. Tableau, kullanıcıların verilerinden en iyi şekilde yararlanmasına ve bilgilendirici raporlar sunmasına olanak tanır.

TENSORFLOW

TensorFlow Veri Bilimi, Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka gibi modern teknolojilerde sıklıkla kullanılmaktadır. TensorFlow, Veri Bilimi modelleri oluşturmanıza ve eğitmenize olanak tanıyan bir Python paketidir. TensorFlow ile veri görselleştirmeyi bir sonraki seviyeye taşıyabilirsiniz.

TensorFlow, Python'da geliştirildiği için kullanımı kolaydır ve diferansiyel programlama için sıklıkla kullanılır. TensorFlow, Veri Bilimi modellerini birkaç cihaza dağıtmak için kullanılabilir. TensorFlow, veri türü olarak genellikle tensör olarak bilinen N boyutlu bir dizi kullanır.

BIGML

BigML daha sonra diğer sistemlerle kolayca paylaşılabilen veri kümeleri oluşturmak için kullanılır. Başlangıçta Makine Öğrenimi (ML) için oluşturulan BigML, artık pratik Veri Bilimi yöntemleri oluşturmak için sıklıkla kullanılmaktadır. BigML'yi kullanarak verileri basitçe sınıflandırabilir ve bir veri setindeki anormallikleri/aykırı değerleri keşfedebilirsiniz.

BigML'nin etkileşimli veri görselleştirme yaklaşımı, veri bilimcileri için karar vermeyi basitleştirir. Ölçeklenebilir BigML platformuyla zaman serisi tahmini, konu modelleme, ilişkilendirme bulma ve diğer etkinliklerin tümü mümkündür. BigML, çok büyük miktarda veriyle çalışmanıza olanak tanır.

BIÇAK

bıçak Veri Biliminde sıklıkla kullanılan bir veri raporlama, madencilik ve analiz aracıdır. Verileri çıkarma ve dönüştürme kapasitesi, onu Veri Bilimindeki en önemli araçlardan biri yapar. Knime, dünyanın birçok yerinde kullanımı ücretsiz olan açık kaynaklı bir platformdur.

Çeşitli Veri Bilimi bileşenlerini birleştirmek için bir veri boru hattı paradigması olan 'Lego of Analytics'i kullanır. Knime'ın kullanıcı dostu GUI'si (Grafik Kullanıcı Arayüzü), veri bilimcilerinin görevleri minimum programlama bilgisi ile tamamlamasını sağlar. Knime'ın görsel veri boru hatları, bir veri kümesinin etkileşimli görünümlerini oluşturmak için kullanılır.

RAPIDMINER

RapidMiner uygun bir veri hazırlama ortamı oluşturma yeteneği nedeniyle popüler bir Veri Bilimi yazılım ürünüdür. RapidMiner, sıfırdan herhangi bir Veri Bilimi/ML modeli oluşturabilir. RapidMiner, veri bilimcilerin verileri gerçek zamanlı olarak izlemelerine ve üst düzey analitik yürütmelerine olanak tanır.

RapidMiner ile metin madenciliği, tahmine dayalı analiz, model doğrulama, kapsamlı veri raporlama ve diğer Veri Bilimi görevlerinin tümü mümkündür. RapidMiner'ın güçlü ölçeklenebilirliği ve güvenlik yetenekleri de etkileyicidir. RapidMiner, sıfırdan ticari Veri Bilimi uygulamaları oluşturmak için kullanılabilir.

mükemmel

Excel Microsoft'un Office paketinin bir parçası olan , Veri Bilimi yeni başlayanlar için en iyi araçlardan biridir. Ayrıca, gelişmiş analitiklere geçmeden önce Veri Biliminin temellerini öğrenmeye yardımcı olur. Veri bilimcilerin kullandığı en önemli veri görselleştirme araçlarından biridir. Excel, teknik olmayan kullanıcıların bile anlayabilmesi için verileri satırlar ve sütunlar kullanarak basit bir şekilde gösterir.

Excel'de ayrıca birleştirme, ortalama veri bulma, toplama ve diğer Veri Bilimi işlemleri için formüller bulunur. Büyük veri kümelerini işleme yeteneği nedeniyle Veri Bilimi için en önemli araçlardan biridir.

Apache FLINK

2020/2021 için Apache Yazılım Vakfı'nın en iyi Veri Bilimi araçlarından biridir. Apache Flink'i gerçek zamanlı veri analizini hızlı bir şekilde gerçekleştirebilir. Apache Flink, ölçeklenebilir Veri Bilimi hesaplamaları için dağıtılmış bir açık kaynaklı platformdur. Flink, düşük gecikmeli ardışık düzen ve veri akışı diyagramlarının paralel yürütülmesini sağlar.

Apache Flink, sabit başlangıç ​​ve bitiş noktaları olmayan sınırsız bir veri akışını işlemek için de kullanılabilir. Apache, analiz sürecini hızlandırmaya yardımcı olabilecek Veri Bilimi araçları ve yaklaşımlarıyla tanınır. Flink, veri bilimcilerine gerçek zamanlı verileri işlerken karmaşıklığı en aza indirmede yardımcı olur.

POWERBI

PowerBI aynı zamanda en önemli veri bilimi ve iş zekası araçlarından biridir. Verileri görselleştirmek için diğer Microsoft Data Science ürünleriyle birlikte kullanabilirsiniz. PowerBI ile herhangi bir veri kümesinden zengin ve akıllı raporlar oluşturabilirsiniz. Kullanıcılar ayrıca kendi veri analitiği panosunu geliştirmek için PowerBI'ı kullanabilir.

PowerBI kullanılarak, tutarsız veri kümeleri, tutarlı veri kümelerine dönüştürülebilir. PowerBI'ı kullanarak, zengin içgörüler oluşturan mantıksal olarak tutarlı bir veri kümesi oluşturabilirsiniz. PowerBI, teknik bilgisi olmayan kişiler tarafından da anlaşılabilir, görsel olarak çekici raporlar oluşturmak için kullanılabilir.

DATAROBOT

Veri Robotu makine öğrenimi ve yapay zekayı içeren Veri Bilimi etkinlikleri için en önemli araçlardan biridir. DataRobot kullanıcı arayüzünde bir veri setini hızlı bir şekilde sürükleyip bırakabilirsiniz. Kullanıcı dostu arayüzü, veri analitiğini hem acemi hem de deneyimli veri bilimcileri için erişilebilir hale getirir.

DataRobot, aynı anda 100'den fazla Veri Bilimi modeli oluşturmanıza ve dağıtmanıza olanak tanıyarak size zengin bir bilgi sağlar. Ayrıca işletmeler tarafından tüketicilerine ve müşterilerine üst düzey otomasyon sağlamak için kullanılır. DataRobot'un etkili tahmine dayalı analizi, bilgiye dayalı veri odaklı kararlar almanıza yardımcı olabilir.

Apache Kıvılcımı

Apaçi Kıvılcımı Veri Bilimi görevleri yürütülürken düşük gecikme süresi göz önünde bulundurularak oluşturulmuştur. Hadoop MapReduce tabanlı Apache Spark, etkileşimli sorguları ve akış işlemeyi işleyebilir. Bellek içi küme hesaplaması nedeniyle piyasadaki en büyük Veri Bilimi araçlarından biri haline geldi. Bellek içi hesaplama, işlemeyi önemli ölçüde hızlandırabilir.

SQL sorguları, koleksiyonunuzdan birden çok ilişkilendirme türetmenize olanak tanıyan Apache Spark tarafından desteklenir. Spark ayrıca Java, Scala ve Python'da Veri Bilimi uygulamaları oluşturmak için API'lere sahiptir.

SAP HANA

Sap Hana verileri depolamak ve almak için kullanımı kolay bir ilişkisel veritabanı yönetim sistemidir. Bellek içi ve sütun tabanlı veri yönetim mekanizması, onu Veri Biliminde yararlı bir araç haline getirir. Sap Hana, geometrik bir alanda (uzaysal veriler) depolanan nesnelere sahip veritabanlarını işleyebilir.

Sap Hana ayrıca metin arama ve analitiği, grafik veri işleme, tahmine dayalı analiz ve diğer Veri Bilimi görevleri için de kullanılabilir. Bellek içi veri depolaması, verileri disk yerine ana bellekte tutarak daha verimli sorgulama ve veri işlemeye olanak tanır.

MONGODB

MongoDB aynı zamanda en popüler Veri Bilimi araçlarından biri olan yüksek performanslı bir veritabanıdır. MongoDB'nin koleksiyonu (MongoDB belgeleri), büyük miktarda veri depolamanıza olanak tanır. SQL'in tüm özelliklerine ve dinamik sorguları çalıştırma yeteneğine sahiptir.

MongoDB, verileri JSON tarzı belgeler biçiminde depolayan ve yüksek veri replikasyonuna olanak tanıyan bir veritabanıdır. MongoDB, yüksek veri kullanılabilirliği sağladığı için büyük verileri yönetmeyi çok daha kolay hale getirir. MongoDB, basit veritabanı sorgularına ek olarak karmaşık analizler de gerçekleştirebilir. MongoDB'nin ölçeklenebilirliği, onu en yaygın olarak kullanılan Veri Bilimi araçlarından biri yapar.

PİTON

Veritabanları ve çerçeveler, mevcut olan tek Veri Bilimi araçları ve teknolojileri değildir. Veri Bilimi için doğru programlama dilini seçmek çok önemlidir. Birçok veri bilimcisi, web kazıma için Python kullanır. Python, Veri Bilimi görevleri için özel olarak geliştirilmiş bir dizi kitaplığa sahiptir.

piton çeşitli matematiksel, istatistiksel ve bilimsel hesaplamaları hızlı bir şekilde yürütmenizi sağlar. NumPy, SciPy, Matplotlib, Pandas, Keras ve Veri Bilimi için diğer Python kitaplıkları en yaygın kullanılanlardan bazılarıdır.

TRIFACTA

üçlü Veri Biliminde yaygın olarak kullanılan bir veri temizleme ve hazırlama aracıdır. Trifacta, hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış veriler içeren bir bulut veri gölünü temizleyebilir. Diğer platformlarla karşılaştırıldığında, Trifacta veri hazırlama sürecini önemli ölçüde hızlandırır. Trifacta, bir veri kümesindeki hataları, aykırı değerleri ve diğer anormallikleri tespit etmeyi kolaylaştırır.

Trifacta ayrıca çoklu bulut senaryosunda verileri daha hızlı hazırlamanıza yardımcı olabilir. Trifacta, veri görselleştirmeyi ve veri hattı yönetimini otomatikleştirmenize olanak tanır.

MINITAB

mini sekme sıklıkla kullanılan bir veri işleme ve analiz yazılım aracıdır. Yapılandırılmamış bir veri kümesinde Minitab, eğilimleri ve kalıpları tespit etmenize yardımcı olacaktır. Minitab, veri analizi için girdi olarak kullanılacak veri setini basitleştirmek için kullanılabilir. Minitab ayrıca veri bilim adamlarına veri bilimi hesaplamaları ve grafik geliştirme konusunda yardımcı olabilir.

Minitab, girilen veri kümesine dayalı tanımlayıcı istatistikleri görüntüler ve verilerdeki ortalama, medyan, standart sapma vb. gibi birkaç önemli noktayı vurgular. Minitab, çeşitli grafikler oluşturmak ve regresyon analizi yapmak için kullanılabilir.

R

R Veri Bilimi alanında kullanılan birçok önde gelen programlama dilinden biridir ve istatistiksel analiz için ölçeklenebilir bir yazılım ortamı sağlar. R kullanılarak daha kısa sürede veri kümeleme ve sınıflandırma yapılabilir. R, hem doğrusal hem de doğrusal olmayan modeller dahil olmak üzere çeşitli istatistiksel modeller oluşturmak için kullanılabilir.

R, veri temizleme ve görselleştirme için güçlü bir araçtır. R, herkesin anlayabilmesi için verileri anlaşılması kolay şekillerde görselleştirir. DBI, RMySQL, dplyr, ggmap, xtable ve diğer Data Science eklentileri R'de mevcuttur.

APACHE KAFKA

Apaçi Kafka muazzam miktarda verinin bir uygulamadan diğerine aktarılmasına izin veren dağıtılmış bir mesajlaşma sistemidir. Apache Kafka ile gerçek zamanlı veri boru hatları daha kısa sürede oluşturulabilir. Hata toleransı ve ölçeklenebilirliği ile tanınan Kafka, uygulamalar arasında veri taşırken hiçbir verinin kaybolmamasını sağlayacak.

Apache Kafka, yayıncıların abonelere konulara göre mesaj göndermesine olanak tanıyan bir yayınla-abone ol mesajlaşma sistemidir. Yayınla-abone ol mesajlaşma sistemi, abonelerin bir konudaki tüm mesajları tüketmesini sağlar.

QLIKVIEW

QlikView en yaygın olarak kullanılan Veri Bilimi araçlarından biridir ve aynı zamanda bir iş zekası aracıdır. Veri bilimcileri, yapılandırılmamış veriler arasında bağıntılar türetmek ve veri analizi yapmak için QlikView'ü kullanabilir. QlikView, veri ilişkilerinin görsel bir tasvirini göstermek için de kullanılabilir. Veri toplama ve sıkıştırma, QlikView ile daha hızlı yapılabilir.

QlikView bunu sizin için otomatik olarak ele aldığından, veri varlıklarının nasıl ilişkili olduğunu bulmak için zaman kaybetmeniz gerekmez. Piyasadaki diğer Veri Bilimi araçlarıyla karşılaştırıldığında, bellek içi veri işlemesi daha hızlı sonuçlar verir.

mikrostrateji

İş zekasıyla da ilgilenen veri bilimcileri MicroStrategy'den yararlanır. MicroStrategy, artırılmış veri görselleştirmeleri ve keşfine ek olarak çok çeşitli veri analitiği yetenekleri sağlar. MicroStrategy, çeşitli veri ambarlarından ve ilişkisel sistemlerden verilere erişerek veri erişilebilirliğini ve keşif yeteneklerini geliştirebilir.

MikroStrateji daha kolay analiz için yapılandırılmamış ve karmaşık verileri daha küçük bitlere bölmenize olanak tanır. MicroStrategy, gerçek zamanlı veri izlemenin yanı sıra daha iyi veri analitiği raporlarının oluşturulmasına olanak tanır.

JULIA

Birçok Veri Bilimi uzmanı Julia'yı Python'un halefi olarak görüyor. Julia, Veri Bilimi için özel olarak oluşturulmuş bir programlama dilidir. Julia, JIT (Just-in-Time) derlemesi sayesinde Veri Bilimi işlemleri sırasında C ve C++ gibi popüler programlama dillerinin hızına ayak uydurabilir.

Julia Veri Biliminde zor istatistiksel hesaplamaları daha kısa sürede tamamlamanızı sağlar. Julia, çöp toplama sürecini manuel olarak kontrol etmenizi sağlar ve bellek yönetimi ihtiyacını ortadan kaldırır. Matematik dostu sözdizimi ve özerk bellek yönetimi nedeniyle Veri Bilimi için en popüler programlama dillerinden biridir.

SPSS

SPSS (Statistical Package for the Social Sciences), araştırmacılar tarafından istatistiksel verileri analiz etmek için yaygın olarak kullanılır. SPSS, anket verilerinin işlenmesini ve analizini hızlandırmak için de kullanılabilir. SPSS'den Modeler uygulaması, tahmin modelleri oluşturmak için kullanılabilir.

Anketlerde metin verileri bulunur ve SPSS bu verilerden içgörüler çıkarabilir. Yoğunluk grafiği veya radyal kutu grafiği gibi farklı türde veri görselleştirmeleri oluşturmak için SPSS'yi de kullanabilirsiniz.

MATLAB

MATLAB işletmeler ve kuruluşlar tarafından kullanılan önde gelen bir Veri Bilimi aracıdır. Veri bilimcileri için düz dosyalardan, veritabanlarından, bulut platformlarından ve diğer kaynaklardan bilgilere erişmelerini sağlayan bir programlama platformudur. MATLAB ile bir veri setinde hızlı bir şekilde özellik mühendisliği yapabilirsiniz. MATLAB'deki veri türleri, Veri Bilimi için özel olarak geliştirilmiştir ve veri ön işlemede önemli miktarda zaman tasarrufu sağlar.

Çözüm

Büyük verileri işlerken, veri bilimcileri gecikmeyi ve hataları azaltmak için çeşitli yöntemler kullanır. En sık kullanılan Veri Bilimi araçlarından bazıları yukarıdaki listede yer almaktadır.

Profesyonel bir veri bilimcisi olmak istiyorsanız, size en iyi Veri Bilimi araçlarını sağlayacak saygın bir okula kaydolmak harika bir seçimdir.