数据科学是一个广泛的领域，需要各种数据处理技术。 要以数据科学家或 IT 专家的身份成功完成任务，您需要了解市场上可用的顶级数据科学工具。 您是否知道全球数据科学行业预计将以 30% 的 CAGR（复合年增长率）发展？

了解如何使用数据科学工具可以帮助您开启成功的数据科学职业生涯。 继续阅读以了解市场上一些最好的数据科学工具！

最佳数据科学工具

SAS

SAS（统计分析系统 ) 是一种已经存在很长时间的数据科学工具。 SAS 允许用户执行精细的文本数据分析并生成有意义的结果。 许多数据科学家更喜欢 SAS 报告，因为它们更美观。

除了数据分析之外，SAS 还用于访问/检索来自众多来源的数据。 它通常用于数据挖掘、时间序列分析、计量经济学和商业智能以及其他数据科学活动。 SAS 是一个与平台无关的程序，也可用于远程计算。 SAS 在质量改进和应用程序开发中的重要性怎么强调都不为过。

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阿帕奇哈多普

阿帕奇Hadoop 是一个常用的并行数据处理的开源平台。 任何大文件都被分解成碎片，然后分发到几个节点。 Hadoop 然后使用节点集群进行并行处理。 Hadoop 是一种分布式文件系统，可将数据分成块并分布在多个节点上。

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除了 Hadoop 文件分发系统之外，还有许多其他 Hadoop 组件，例如 Hadoop YARN、Hadoop MapReduce 和 Hadoop Common，用于并行处理数据。

画面

画面 是一种数据可视化工具，可帮助进行数据分析和决策。 Tableau 允许您在更短的时间内直观地表示数据，以便每个人都能理解它。 Tableau 可以帮助您在更短的时间内处理高级数据分析问题。 使用 Tableau 时，您不必担心设置数据，而是可以专注于丰富的见解。

Tableau 成立于 2003 年，彻底改变了数据科学家处理数据科学问题的方式。 Tableau 允许用户充分利用他们的数据并提供信息丰富的报告。

张量流

TensorFlow 经常用于现代技术，如数据科学、机器学习和人工智能。 TensorFlow 是一个 Python 包，可让您创建和训练数据科学模型。 使用 TensorFlow，您可以将数据可视化提升到一个新的水平。

TensorFlow 使用简单，并且经常用于差分编程，因为它是用 Python 开发的。 TensorFlow 可用于在多个设备上部署数据科学模型。 TensorFlow 使用 N 维数组（通常称为张量）作为其数据类型。

BIGML

大机器学习 用于创建数据集，然后可以轻松地与其他系统共享。 BigML 最初是为机器学习 (ML) 创建的，现在经常用于创建实用的数据科学方法。 使用 BigML，您可以简单地对数据进行分类并发现数据集中的异常/异常值。

BigML 的交互式数据可视化方法使数据科学家的决策变得简单。 使用 Scalable BigML 平台可以进行时间序列预测、主题建模、关联查找和其他活动。 BigML 允许您处理大量数据。

刀

刀 是数据科学中经常使用的数据报告、挖掘和分析工具。 它提取和转换数据的能力使其成为数据科学中最重要的工具之一。 Knime 是一个开源平台，可在世界许多地方免费使用。

它利用了“分析乐高”，这是一种用于组合各种数据科学组件的数据流水线范式。 Knime 的用户友好型 GUI（图形用户界面）使数据科学家能够以最少的编程知识完成任务。 Knime 的可视化数据管道用于生成数据集的交互式视图。

快速矿工

快速矿工 是一种流行的数据科学软件产品，因为它能够创建适当的数据准备环境。 RapidMiner 可以从头开始创建任何数据科学/机器学习模型。 RapidMiner 允许数据科学家实时跟踪数据并执行高端分析。

RapidMiner 可以完成文本挖掘、预测分析、模型验证、综合数据报告和其他数据科学任务。 RapidMiner 强大的可扩展性和安全能力也令人印象深刻。 RapidMiner 可用于从头开始创建商业数据科学应用程序。

优秀

Excel 是微软 Office 套件的一部分，是数据科学新手的最佳工具之一。 它还有助于在进行高级分析之前学习数据科学的基础知识。 它是数据科学家使用的最重要的数据可视化工具之一。 Excel 以直接的方式显示数据，使用行和列，因此即使是非技术用户也可以理解它。

Excel 还具有用于连接、查找平均数据、求和和其他数据科学操作的公式。 它是数据科学最重要的工具之一，因为它能够处理大量数据集。

阿帕奇 FLINK

它是 Apache 软件基金会 2020/2021 年最好的数据科学工具之一。 阿帕奇弗林克 可以快速进行实时数据分析。 Apache Flink 是一个用于可扩展数据科学计算的分布式开源平台。 Flink 提供低延迟管道和数据流图的并行执行。

Apache Flink 也可用于处理没有固定起点和终点的无界数据流。 Apache 以其数据科学工具和方法而闻名，这有助于加快分析过程。 Flink 帮助数据科学家在处理实时数据的同时最大限度地降低复杂性。

力比

电源BI 也是最重要的数据科学和商业智能工具之一。 您可以将它与其他 Microsoft 数据科学产品结合使用以可视化数据。 使用 PowerBI，您可以从任何数据集创建丰富而智能的报告。 用户还可以使用 PowerBI 开发自己的数据分析仪表板。

使用 PowerBI，可以将不连贯的数据集转换为连贯的数据集。 使用 PowerBI，您可以创建逻辑一致的数据集，从而产生丰富的见解。 PowerBI 可用于创建视觉上吸引人的报告，非技术人员也可以理解这些报告。

数据机器人

数据机器人 是包括机器学习和人工智能在内的数据科学活动的最重要工具之一。 在 DataRobot 用户界面上，您可以快速拖放数据集。 其用户友好的界面使新手和有经验的数据科学家都可以访问数据分析。

DataRobot 允许您同时创建和部署 100 多个数据科学模型，为您提供丰富的信息。 企业还使用它为消费者和客户提供高端自动化。 DataRobot 的有效预测分析可以帮助您做出明智的数据驱动决策。

阿帕奇火花

阿帕奇星火 在执行数据科学任务时考虑到减少延迟。 基于 Hadoop MapReduce 的 Apache Spark 可以处理交互式查询和流处理。 由于其内存集群计算，它已成为市场上最伟大的数据科学工具之一。 它的内存计算可以大大加快处理速度。

Apache Spark 支持 SQL 查询，允许您从集合中派生多个关联。 Spark 还具有用于在 Java、Scala 和 Python 中构建数据科学应用程序的 API。

SAP HANA

萨普哈纳 是一个易于使用的关系数据库管理系统，用于存储和检索数据。 它的内存和基于列的数据管理机制使其成为数据科学中的有用工具。 Sap Hana 可以处理将对象存储在几何空间（空间数据）中的数据库。

Sap Hana 还可用于文本搜索和分析、图形数据处理、预测分析和其他数据科学任务。 它的内存数据存储将数据保存在主内存中而不是磁盘上，从而实现更高效的查询和数据处理。

蒙古数据库

MongoDB 是一个高性能数据库，也是最流行的数据科学工具之一。 MongoDB 的集合（MongoDB 文档）允许您存储大量数据。 它具有 SQL 的所有功能以及运行动态查询的能力。

MongoDB 是一个以 JSON 样式的文档形式存储数据并允许高数据复制的数据库。 MongoDB 使管理大数据变得更加容易，因为它提供了高数据可用性。 除了简单的数据库查询之外，MongoDB 还可以执行复杂的分析。 MongoDB 的可扩展性使其成为使用最广泛的数据科学工具之一。

PYTHON

数据库和框架并不是唯一可用的数据科学工具和技术。 为数据科学选择正确的编程语言至关重要。 许多数据科学家使用 Python 进行网页抓取。 Python 有许多专门为数据科学任务开发的库。

Python 允许您快速执行各种数学、统计和科学计算。 NumPy、SciPy、Matplotlib、Pandas、Keras 和其他用于数据科学的 Python 库是使用最广泛的一些。

三重奏

三叶草 是数据科学中常用的数据清理和准备工具。 Trifacta 可以清理包含结构化和非结构化数据的云数据湖。 与其他平台相比，Trifacta 显着加快了数据准备过程。 Trifacta 可以轻松发现数据集中的错误、异常值和其他异常。

Trifacta 还可以帮助您在多云场景中更快地准备数据。 Trifacta 允许您自动化数据可视化和数据管道管理。

MINITAB

Minitab 是一种经常使用的数据处理和分析软件工具。 在非结构化数据集中，Minitab 将帮助您发现趋势和模式。 Minitab 可用于简化将用作数据分析输入的数据集。 Minitab 还可以帮助数据科学家进行数据科学计算和图形开发。

Minitab 根据输入的数据集显示描述性统计数据，突出显示数据中的几个重要点，例如平均值、中位数、标准差等。 Minitab 可用于创建各种图形以及执行回归分析。

R

R 是数据科学领域中使用的众多著名编程语言之一，它为统计分析提供了可扩展的软件环境。 使用 R，可以在更短的时间内完成数据聚类和分类。 R 可用于生成各种统计模型，包括线性和非线性模型。

R 是一个强大的数据清理和可视化工具。 R 以易于理解的方式将数据可视化，以便每个人都能理解。 R 中提供了 DBI、RMySQL、dplyr、ggmap、xtable 和其他数据科学插件。

阿帕奇卡夫卡

阿帕奇卡夫卡 是一种分布式消息传递系统，允许将大量数据从一个应用程序传输到另一个应用程序。 使用 Apache Kafka，可以在更短的时间内构建实时数据管道。 以容错性和可扩展性着称的 Kafka 将确保在应用程序之间传输数据时不会丢失任何数据。

Apache Kafka 是一个发布-订阅消息系统，允许发布者根据主题向订阅者发送消息。 发布-订阅消息系统允许订阅者使用主题中的所有消息。

QLIKVIEW

QlikView 是使用最广泛的数据科学工具之一，也是商业智能工具。 数据科学家可以使用 QlikView 导出非结构化数据之间的相关性并进行数据分析。 QlikView 还可用于显示数据关系的可视化描述。 使用 QlikView 可以更快地完成数据聚合和压缩。

由于 QlikView 会自动为您处理数据实体，因此您不必浪费时间弄清楚数据实体是如何关联的。 与市场上的其他数据科学工具相比，它的内存数据处理产生更快的结果。

微观策略

对商业智能也感兴趣的数据科学家使用 MicroStrategy。 除了增强的数据可视化和发现之外，MicroStrategy 还提供广泛的数据分析功能。 MicroStrategy 可以访问来自各种数据仓库和关系系统的数据，从而增强其数据可访问性和发现能力。

微策略 允许您将非结构化和复杂的数据划分为更小的位以便于分析。 MicroStrategy 允许创建更好的数据分析报告以及实时数据监控。

朱莉娅

许多数据科学专业人士认为 Julia 是 Python 的继承者。 Julia 是一种专门为数据科学构建的编程语言。 得益于其 JIT（即时）编译，Julia 在数据科学操作期间可以与 C 和 C++ 等流行编程语言的速度相媲美。

朱莉娅 使您能够在更短的时间内完成数据科学中困难的统计计算。 Julia 允许您手动控制垃圾收集过程并消除对内存管理的需要。 由于其数学友好的语法和自主的内存管理，它是数据科学中最受欢迎的编程语言之一。

SPSS

SPSS （社会科学统计软件包）通常被研究人员用来分析统计数据。 SPSS 还可用于加快调查数据的处理和分析。 SPSS 的 Modeler 应用程序可用于创建预测模型。

文本数据存在于调查中，SPSS 可以从这些数据中提取见解。 您还可以使用 SPSS 生成不同类型的数据可视化，例如密度图或径向箱线图。

MATLAB

MATLAB 是企业和组织使用的著名数据科学工具。 它是面向数据科学家的编程平台，允许他们访问来自平面文件、数据库、云平台和其他来源的信息。 使用 MATLAB，您可以快速对数据集进行特征工程。 MATLAB 中的数据类型是专门为数据科学开发的，可以节省大量数据预处理时间。

结论

在处理海量数据时，数据科学家会采用多种方法来减少延迟和错误。 一些最常用的数据科学工具包含在上面的列表中。

如果你想成为一名专业的数据科学家，注册一所为你提供顶级数据科学工具的知名学校是一个很好的选择。