Her Veri Bilimcisinin Bilmesi Gereken En İyi 5 Analiz Aracı

Birine onsuz yaşayamayacakları beş şeyi sorduğunuzda, genellikle yemek, araba ve internet ile yanıt verirler. Aynı soruyu bir veri bilimciye sorduğunuzda, size en iyi beş analiz aracının bir özetini vereceklerdir, bunlar iş ve hayatı yönetmeyi kolaylaştıranlardır. Bu analiz araçlarının ne olduğuna ve ne yaptıklarına biraz daha detaylı bakalım:

1. Python

piton öğrenmesi kolay, diğer dillere göre daha az kod satırına sahip, çok okunaklı ve açık kaynak kodlu popüler bir genel amaçlı programlama dilidir. Açık kaynaklı matematik ve veri analizi araçlarından oluşan iyi gelişmiş ve genişleyen bir ekosisteme sahip olması onu “geleceğin aracı” unvanı için iyi bir rakip haline getiriyor. Şimşek hızındadır ve geniş bir istatistiksel veri koleksiyonuyla birlikte gelir. Çok sayıda programcının aşina olduğu dillerden biridir ve BT açısından analitiklere sorunsuz geçiş sağlar.

AYRICA OKUYUN: Veri Bilimi İşletmenize Nasıl Yardımcı Olabilir?

Bir programlama arka planından analitik sektörüne geçmek isteyip istemediğinizi öğrenmek bir beceridir. Analitik alanındaki profesyoneller arasında ancak son zamanlarda popülerlik kazanmıştır, bu nedenle daha az iş ilanı vardır, ancak bir programlama arka planından analitik sektörüne geçmek isteyip istemediğinizi öğrenmek kesinlikle bir beceridir. Python, çok daha kısa bir öğrenme eğrisi ile sonuçlanan daha iyi sözdizimi sayesinde kodlamayı ve hata ayıklamayı kolaylaştırır.

Artıları

• Python'un basit sözdizimi öğrenmeyi kolaylaştırır. Birçok programcı Python'a zaten aşinadır ve analitik için Python öğrenmeyi R gibi yeni bir dilden daha kolay bulurlar.
• Python tamamen ücretsiz bir programlama dilidir.
• Python'un istatistiksel kitaplıkları hızla genişliyor ve bu da onu şu anda oldukça çok yönlü bir araç haline getiriyor.

Eksileri

• Python, son zamanlarda bir programlama dilinden bir analitik aracına geçiş yaptı. Sonuç olarak, R ve SAS'ın çok yönlülüğünden yoksundur.
• Python, analitik alanında hızla çekiş kazanıyor. Python'un popülaritesi, yalnızca daha fazla BT programcısı analitiklere yöneldikçe artacaktır. Python tartışmasız öğrenmeye değer bir araçtır.

2. Bir Veri Bilimcisi için Excel

Microsoft Excel Microsoft Office üretkenlik yazılımı paketinde bulunan bir elektronik tablo programıdır. Hepimiz, ister okulda ister kolejde olsun, hayatımızın bir noktasında listeler ve tablolar yapmak için kullandık. Ancak Excel çok daha fazlasını yapabilir. Excel, verileri sıralama ve işlemenin yanı sıra grafikler ve çizelgelerde sunma da dahil olmak üzere çok çeşitli yeteneklere sahiptir. İstatistik, mühendislik ve finansla ilgili olanlar da dahil olmak üzere çok çeşitli aritmetik işlemleri yürütebilir. Ayrıca VBA (Uygulama için Visual Basic) kullanarak programlama yapmanızı sağlar.

AYRICA OKUYUN: Veri Bilimi İşletmenize Nasıl Yardımcı Olabilir?

Her yerde bulunabilmesi nedeniyle Excel, öğrenmesi ve kullanması en kolay veri araçlarından biridir. MS Office'in (hem premium hem de ücretsiz) ve uzantı olarak MS Excel'in yüklü olmadığı pek çok bilgisayar yoktur. Excel'in en önemli avantajı, kullanıcıların GUI'leri (grafiksel kullanıcı arabirimleri) değiştirmesine ve makul düzeyde veri görselleştirmesi yapmasına izin vermesidir (ancak çok karmaşık bir şey değildir). Küçük miktarlardaki verileri yönetebilse de, büyük miktarda veriyi işlemek veya tahmine dayalı modelleme gibi görevleri yapmak için tasarlanmamıştır.

Bununla birlikte, hala mevcut en yaygın kullanılan veri işleme araçlarından biridir ve her hevesli veri bilimcisine fayda sağlayacaktır. Ayrıca, veri araştırmasıyla uğraşmak isteyen teknik bilgisi olmayan kullanıcılar için çok kullanıcı dostu bir arayüze sahiptir.

Artıları

• Excel herkesin aşina olduğu bir programdır. Ek analiz yazılımları olmasa bile çoğu kullanıcının bilgisayarlarında Excel kuruludur.
• Excel, kullanıcı dostu bir programdır. Kullanıcı arayüzü basit ve kullanımı kolaydır.
• Excel'in birçok görselleştirme olanağı vardır.

Eksileri

• Excel, karmaşık istatistiksel analiz için tasarlanmamıştır. Eklentiler yardımıyla Excel'de kümeleme ve regresyon gibi basit tahmine dayalı modelleme teknikleri yapılabilir, ancak makine öğrenmesi gibi daha karmaşık yaklaşımlar değildir.
• Excel, 16000'den fazla sütunu ve 1 milyon satırı yönetebilir. Öte yandan 100.000 satır ve 1000 sütunla uğraşmak bile dayanılmaz.
• Örneğin, bu kadar veri üzerinde bir pivot çalıştırırsanız, Excel yavaşlar ve çökebilir.

Veri analisti olarak çalışmak ister misiniz? Ardından, hemen başlamak için Yeni Başlayanlar için Analytics kursumuza bir göz atın.

3. SAS

SAS SAS Institute tarafından geliştirilen gelişmiş analitik, tahmine dayalı modelleme, iş zekası ve veri yönetimi için bir yazılım paketidir. SAS, kullanımı ve anlaşılması zor olma ününe rağmen, rakiplerinin çoğundan farklı olarak, çok çeşitli veri yönetimi ve analitik işlerinin üstesinden gelebilir. Uzman kullanıcılar için harikadır ve dünyanın en güvenilir ve hızlı analitik yazılım paketlerinden biridir ve aynı zamanda karmaşık analizler için en iyilerinden biridir.

Fiyatlandırması ve lisanslaması sıkıntılı bir nokta olmasına rağmen, birçok orta ve büyük ölçekli işletme, sağladığı saf işlem gücü için hala onu kullanıyor. Görselleştirme eksikliğine rağmen, büyük veri kümelerinde karmaşık veri analizi için hala başvurulan bir araçtır.

Artıları

• SAS, küçükten büyüğe veri kümelerini işleyebilen, basit dilim ve zar analizinden karmaşık çok değişkenli analize kadar her şey için kullanılabilen güçlü bir araçtır.
• SAS, birçok çevrimiçi yardımla birlikte gelir.

Eksileri

• Pahalı bir ekipman parçası. SAS lisansları (GUI olmayan sürümler dahil), bir veri bilimcisi kiralamak kadar veya ondan daha pahalı olabilir.
• Görselleştirme sınırlıdır.

SAS'ı kullanmaya başlamak için Yeni Başlayanlar için SAS Veri Bilimi bölümüne gidin ve nasıl sertifikalı bir veri bilimcisi olunacağını öğrenin.

4. R

R İstatistiksel hesaplama ve grafikler için bir bilgisayar dili ve yazılım ortamı olan SAS'ın en zorlu rakibidir. Açık kaynak durumu nedeniyle güçlü hayranları var. Her türlü istatistiksel analiz yapabilen olağanüstü bir araçtır. Açık kaynak kodlu ve denemesi ücretsiz yazılımlar kadar meraklıları hiçbir şey mutlu edemez. R, kullanıcıların yazılımı kendi analitik ihtiyaçlarına göre uyarlamalarına olanak tanır ve onunla çalışmayı daha da kolaylaştıran sağlam bir paket ekosistemi ile birlikte gelir.

Başlangıcından bu yana giderek daha güçlü hale geldi ve şimdi birbirine yardım eden canlı bir kullanıcı topluluğuna sahip. Özünde analitik olmayan ancak yine de verilerle çalışan herhangi bir kuruluş için, gidilecek yol R'dir. Tekrarlanabilir ve yüksek kaliteli analizler yapmak için en iyi yazılımdır. Güvenlik ve bellek yönetimi eksikliklerine rağmen hala çok iyi bir analiz aracıdır.

Artıları

• R esnek bir dildir. Bazı kullanıcılar artık SAS'tan bile daha esnek olduğuna inanıyor. R kullanıcılarının nadiren başka bir yazılım kullanması gerekir.
• R, açık kaynak olduğu için ücretsizdir.
• R, büyük veri dünyasında yaygın olan açık kaynak teknolojileriyle iyi çalışır.

Eksileri

• R için öğrenme eğrisi oldukça şiddetlidir. Ustalaşması zor bir araçtır.
• İnternette çok fazla bilgi olmasına rağmen, örneğin SAS materyalleri kadar iyi organize edilmemiştir.

Analitik araç setinize R'yi eklemek için Veri Bilimi ile R sertifika kursumuzla başlayın.

5. SQL

SQL (Yapılandırılmış Sorgu Dili), özellikle bir RDBMS'de (ilişkisel veritabanı yönetim sistemi) veya RDSMS'de (ilişkisel veritabanı sistemi yönetim sistemi) veritabanlarıyla arabirim oluşturmak ve bunları yönetmek için kullanılan özel amaçlı bir programlama dilidir. Anlaması ve uygulaması basittir, ancak çeşitli zor durumları ele almak için kullanılmıştır.

AYRICA OKUYUN: Veri bilimi yaşam döngüsü: tüm aşamaları ve işlevleri

İstatistiksel analiz için en iyi araç olmasa da, veri işleme için en iyi araçlardan biridir ve büyük veri kümelerini işleyebilir. Veri işleme hala projenin kabaca yarısını alıyor ve SQL tam olarak buna uyuyor. Yapılandırılmamış verilerle kolayca etkileşime girer ve bunları okur ve hem eski hem de yeni veritabanlarıyla iyi çalışır.

Artıları

• SQL ışık hızındadır ve her boyuttaki veri kümelerini işleyebilir.
• SQL, analitik dışında pek çok yerde kullanıldığından, çoğu kullanıcı zaten buna aşinadır.
• SQL, kavraması basit bir dildir.

Eksileri

• SQL, dilimleme ve dilimleme için harikadır, ancak istatistiksel analiz için çok fazla değildir. Sonuç olarak, uygulama yelpazesi çok sınırlıdır.

Veri işleme söz konusu olduğunda, SQL'in hızına ve kullanım kolaylığına çok az araç uyabilir. Veri bilimciler için SQL çok popüler bir eklenti aracıdır. SAS, R, Python ve diğer programlama dilleriyle iyi çalışır.

İşte orada! Bunlar, herhangi bir veri bilimcisinin sahip olması gereken beş araçtır. Kaç tanesine aşinasın? Henüz listenize girmeyen kaç kişi var?