數據科學是一個廣泛的領域，需要各種數據處理技術。 要以數據科學家或 IT 專家的身份成功完成任務，您需要了解市場上可用的頂級數據科學工具。 您是否知道全球數據科學行業預計將以 30% 的 CAGR（複合年增長率）發展？

了解如何使用數據科學工具可以幫助您開啟成功的數據科學職業生涯。 繼續閱讀以了解市場上一些最好的數據科學工具！

最佳數據科學工具

SAS

SAS（統計分析系統 ) 是一種已經存在很長時間的數據科學工具。 SAS 允許用戶執行精細的文本數據分析並生成有意義的結果。 許多數據科學家更喜歡 SAS 報告，因為它們更美觀。

除了數據分析之外，SAS 還用於訪問/檢索來自眾多來源的數據。 它通常用於數據挖掘、時間序列分析、計量經濟學和商業智能以及其他數據科學活動。 SAS 是一個與平台無關的程序，也可用於遠程計算。 SAS 在質量改進和應用程序開發中的重要性怎麼強調都不為過。

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阿帕奇哈多普

阿帕奇Hadoop 是一個常用的並行數據處理的開源平台。 任何大文件都被分解成碎片，然後分發到幾個節點。 Hadoop 然後使用節點集群進行並行處理。 Hadoop 是一種分佈式文件系統，可將數據分成塊並分佈在多個節點上。

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除了 Hadoop 文件分發系統之外，還有許多其他 Hadoop 組件，例如 Hadoop YARN、Hadoop MapReduce 和 Hadoop Common，用於並行處理數據。

畫面

畫面 是一種數據可視化工具，可幫助進行數據分析和決策。 Tableau 允許您在更短的時間內直觀地表示數據，以便每個人都能理解它。 Tableau 可以幫助您在更短的時間內處理高級數據分析問題。 使用 Tableau 時，您不必擔心設置數據，而是可以專注於豐富的見解。

Tableau 成立於 2003 年，徹底改變了數據科學家處理數據科學問題的方式。 Tableau 允許用戶充分利用他們的數據並提供信息豐富的報告。

張量流

TensorFlow 經常用於現代技術，如數據科學、機器學習和人工智能。 TensorFlow 是一個 Python 包，可讓您創建和訓練數據科學模型。 使用 TensorFlow，您可以將數據可視化提升到一個新的水平。

TensorFlow 使用簡單，並且經常用於差分編程，因為它是用 Python 開發的。 TensorFlow 可用於在多個設備上部署數據科學模型。 TensorFlow 使用 N 維數組（通常稱為張量）作為其數據類型。

BIGML

大機器學習 用於創建數據集，然後可以輕鬆地與其他系統共享。 BigML 最初是為機器學習 (ML) 創建的，現在經常用於創建實用的數據科學方法。 使用 BigML，您可以簡單地對數據進行分類並發現數據集中的異常/異常值。

BigML 的交互式數據可視化方法使數據科學家的決策變得簡單。 使用 Scalable BigML 平台可以進行時間序列預測、主題建模、關聯查找和其他活動。 BigML 允許您處理大量數據。

刀

刀 是數據科學中經常使用的數據報告、挖掘和分析工具。 它提取和轉換數據的能力使其成為數據科學中最重要的工具之一。 Knime 是一個開源平台，可在世界許多地方免費使用。

它利用了“分析樂高”，這是一種用於組合各種數據科學組件的數據流水線範式。 Knime 的用戶友好型 GUI（圖形用戶界面）使數據科學家能夠以最少的編程知識完成任務。 Knime 的可視化數據管道用於生成數據集的交互式視圖。

快速礦工

快速礦工 是一種流行的數據科學軟件產品，因為它能夠創建適當的數據準備環境。 RapidMiner 可以從頭開始創建任何數據科學/機器學習模型。 RapidMiner 允許數據科學家實時跟踪數據並執行高端分析。

RapidMiner 可以完成文本挖掘、預測分析、模型驗證、綜合數據報告和其他數據科學任務。 RapidMiner 強大的可擴展性和安全能力也令人印象深刻。 RapidMiner 可用於從頭開始創建商業數據科學應用程序。

優秀

Excel 是微軟 Office 套件的一部分，是數據科學新手的最佳工具之一。 它還有助於在進行高級分析之前學習數據科學的基礎知識。 它是數據科學家使用的最重要的數據可視化工具之一。 Excel 以直接的方式顯示數據，使用行和列，因此即使是非技術用戶也可以理解它。

Excel 還具有用於連接、查找平均數據、求和和其他數據科學操作的公式。 它是數據科學最重要的工具之一，因為它能夠處理大量數據集。

阿帕奇 FLINK

它是 Apache 軟件基金會 2020/2021 年最好的數據科學工具之一。 阿帕奇弗林克 可以快速進行實時數據分析。 Apache Flink 是一個用於可擴展數據科學計算的分佈式開源平台。 Flink 提供低延遲管道和數據流圖的並行執行。

Apache Flink 也可用於處理沒有固定起點和終點的無界數據流。 Apache 以其數據科學工具和方法而聞名，這有助於加快分析過程。 Flink 幫助數據科學家在處理實時數據的同時最大限度地降低複雜性。

力比

電源BI 也是最重要的數據科學和商業智能工具之一。 您可以將它與其他 Microsoft 數據科學產品結合使用以可視化數據。 使用 PowerBI，您可以從任何數據集創建豐富而智能的報告。 用戶還可以使用 PowerBI 開發自己的數據分析儀表板。

使用 PowerBI，可以將不連貫的數據集轉換為連貫的數據集。 使用 PowerBI，您可以創建邏輯一致的數據集，從而產生豐富的見解。 PowerBI 可用於創建視覺上吸引人的報告，非技術人員也可以理解這些報告。

數據機器人

數據機器人 是包括機器學習和人工智能在內的數據科學活動的最重要工具之一。 在 DataRobot 用戶界面上，您可以快速拖放數據集。 其用戶友好的界面使新手和有經驗的數據科學家都可以訪問數據分析。

DataRobot 允許您同時創建和部署 100 多個數據科學模型，為您提供豐富的信息。 企業還使用它為消費者和客戶提供高端自動化。 DataRobot 的有效預測分析可以幫助您做出明智的數據驅動決策。

阿帕奇火花

阿帕奇星火 在執行數據科學任務時考慮到減少延遲。 基於 Hadoop MapReduce 的 Apache Spark 可以處理交互式查詢和流處理。 由於其內存集群計算，它已成為市場上最偉大的數據科學工具之一。 它的內存計算可以大大加快處理速度。

Apache Spark 支持 SQL 查詢，允許您從集合中派生多個關聯。 Spark 還具有用於在 Java、Scala 和 Python 中構建數據科學應用程序的 API。

SAP HANA

薩普哈納 是一個易於使用的關係數據庫管理系統，用於存儲和檢索數據。 它的內存和基於列的數據管理機制使其成為數據科學中的有用工具。 Sap Hana 可以處理將對象存儲在幾何空間（空間數據）中的數據庫。

Sap Hana 還可用於文本搜索和分析、圖形數據處理、預測分析和其他數據科學任務。 它的內存數據存儲將數據保存在主內存中而不是磁盤上，從而實現更高效的查詢和數據處理。

蒙古數據庫

MongoDB 是一個高性能數據庫，也是最流行的數據科學工具之一。 MongoDB 的集合（MongoDB 文檔）允許您存儲大量數據。 它具有 SQL 的所有功能以及運行動態查詢的能力。

MongoDB 是一個以 JSON 樣式的文檔形式存儲數據並允許高數據複製的數據庫。 MongoDB 使管理大數據變得更加容易，因為它提供了高數據可用性。 除了簡單的數據庫查詢之外，MongoDB 還可以執行複雜的分析。 MongoDB 的可擴展性使其成為使用最廣泛的數據科學工具之一。

PYTHON

數據庫和框架並不是唯一可用的數據科學工具和技術。 為數據科學選擇正確的編程語言至關重要。 許多數據科學家使用 Python 進行網頁抓取。 Python 有許多專門為數據科學任務開發的庫。

Python 允許您快速執行各種數學、統計和科學計算。 NumPy、SciPy、Matplotlib、Pandas、Keras 和其他用於數據科學的 Python 庫是使用最廣泛的一些。

三重奏

三葉草 是數據科學中常用的數據清理和準備工具。 Trifacta 可以清理包含結構化和非結構化數據的雲數據湖。 與其他平台相比，Trifacta 顯著加快了數據準備過程。 Trifacta 可以輕鬆發現數據集中的錯誤、異常值和其他異常。

Trifacta 還可以幫助您在多雲場景中更快地準備數據。 Trifacta 允許您自動化數據可視化和數據管道管理。

MINITAB

Minitab 是一種經常使用的數據處理和分析軟件工具。 在非結構化數據集中，Minitab 將幫助您發現趨勢和模式。 Minitab 可用於簡化將用作數據分析輸入的數據集。 Minitab 還可以幫助數據科學家進行數據科學計算和圖形開發。

Minitab 根據輸入的數據集顯示描述性統計數據，突出顯示數據中的幾個重要點，例如平均值、中位數、標準差等。 Minitab 可用於創建各種圖形以及執行回歸分析。

R

R 是數據科學領域中使用的眾多著名編程語言之一，它為統計分析提供了可擴展的軟件環境。 使用 R，可以在更短的時間內完成數據聚類和分類。 R 可用於生成各種統計模型，包括線性和非線性模型。

R 是一個強大的數據清理和可視化工具。 R 以易於理解的方式將數據可視化，以便每個人都能理解。 R 中提供了 DBI、RMySQL、dplyr、ggmap、xtable 和其他數據科學插件。

阿帕奇卡夫卡

阿帕奇卡夫卡 是一種分佈式消息傳遞系統，允許將大量數據從一個應用程序傳輸到另一個應用程序。 使用 Apache Kafka，可以在更短的時間內構建實時數據管道。 以容錯性和可擴展性著稱的 Kafka 將確保在應用程序之間傳輸數據時不會丟失任何數據。

Apache Kafka 是一個發布-訂閱消息系統，允許發布者根據主題向訂閱者發送消息。 發布-訂閱消息系統允許訂閱者使用主題中的所有消息。

QLIKVIEW

QlikView 是使用最廣泛的數據科學工具之一，也是商業智能工具。 數據科學家可以使用 QlikView 導出非結構化數據之間的相關性並進行數據分析。 QlikView 還可用於顯示數據關係的可視化描述。 使用 QlikView 可以更快地完成數據聚合和壓縮。

由於 QlikView 會自動為您處理數據實體，因此您不必浪費時間弄清楚數據實體是如何關聯的。 與市場上的其他數據科學工具相比，它的內存數據處理產生更快的結果。

微觀策略

對商業智能也感興趣的數據科學家使用 MicroStrategy。 除了增強的數據可視化和發現之外，MicroStrategy 還提供廣泛的數據分析功能。 MicroStrategy 可以訪問來自各種數據倉庫和關係系統的數據，從而增強其數據可訪問性和發現能力。

微策略 允許您將非結構化和復雜的數據劃分為更小的位以便於分析。 MicroStrategy 允許創建更好的數據分析報告以及實時數據監控。

朱莉婭

許多數據科學專業人士認為 Julia 是 Python 的繼承者。 Julia 是一種專門為數據科學構建的編程語言。 得益於其 JIT（即時）編譯，Julia 在數據科學操作期間可以與 C 和 C++ 等流行編程語言的速度相媲美。

朱莉婭 使您能夠在更短的時間內完成數據科學中困難的統計計算。 Julia 允許您手動控制垃圾收集過程並消除對內存管理的需要。 由於其數學友好的語法和自主的內存管理，它是數據科學中最受歡迎的編程語言之一。

SPSS

SPSS （社會科學統計軟件包）通常被研究人員用來分析統計數據。 SPSS 還可用於加快調查數據的處理和分析。 SPSS 的 Modeler 應用程序可用於創建預測模型。

文本數據存在於調查中，SPSS 可以從這些數據中提取見解。 您還可以使用 SPSS 生成不同類型的數據可視化，例如密度圖或徑向箱線圖。

MATLAB

MATLAB 是企業和組織使用的著名數據科學工具。 它是面向數據科學家的編程平台，允許他們訪問來自平面文件、數據庫、雲平台和其他來源的信息。 使用 MATLAB，您可以快速對數據集進行特徵工程。 MATLAB 中的數據類型是專門為數據科學開發的，可以節省大量數據預處理時間。

結論

在處理海量數據時，數據科學家會採用多種方法來減少延遲和錯誤。 一些最常用的數據科學工具包含在上面的列表中。

如果你想成為一名專業的數據科學家，註冊一所為你提供頂級數據科學工具的知名學校是一個很好的選擇。