Panoramica degli strumenti di data science
Uno scienziato di dati deve estrarre, manipolare, pre-elaborare e generare previsioni di informazioni. Per fare questo, ha bisogno di diversi strumenti statistici e linguaggi di programmazione. In questo articolo discuteremo alcuni strumenti di data science che i data scientist utilizzano per condurre transazioni di dati e che comprenderanno le caratteristiche principali degli strumenti, i loro vantaggi e il confronto di diversi strumenti di data science.
Quindi qui discuteremo della scienza dei dati Quindi, in sostanza, possiamo dire che come uno dei campi più famosi del 21 ° secolo è la scienza dei dati. I data scientist sono impiegati dalle aziende per fornire loro informazioni sul settore e migliorare i loro prodotti. Dati Gli scienziati sono responsabili dell'analisi e della gestione di una vasta gamma di dati non strutturati e strutturati e sono i responsabili delle decisioni. Per fare ciò, Data Science deve adattare la giornata nel modo in cui desidera utilizzare diversi strumenti e linguaggio di programmazione. Utilizzeremo alcuni di questi strumenti per analizzare e generare proiezioni. Quindi ora discuteremo lo strumento di scienza dei dati.
I migliori strumenti per la scienza dei dati
Di seguito è riportato un elenco dei 14 migliori strumenti di data science utilizzati dalla maggior parte dei data scientist.
1. SAS
È uno di quegli strumenti scientifici di informazione progettati esclusivamente a fini statistici. SAS è un software proprietario di origine chiusa per l'analisi delle informazioni da parte di grandi aziende. Per la modellazione statistica, SAS utilizza la programmazione di base del linguaggio SAS. È comunemente usato nel software commerciale da esperti e aziende. Come scienziato dei dati, SAS fornisce innumerevoli librerie e strumenti statistici per modellare e organizzare i dati. Sebbene SAS sia altamente affidabile e la società offra un forte supporto, ha un costo elevato e viene utilizzata solo da industrie più grandi. Inoltre, ci sono diverse librerie e pacchetti SAS che non si trovano nel pacchetto base e che possono essere aggiornati in modo costoso.
Qui vedremo alcune funzionalità di SAS
1. Gestione
2. Formato di output del rapporto
3. Algoritmo di crittografia dei dati
4. SAS Studio
5. Supporta vari tipi di formati di dati
6. È flessibile per la quarta generazione del linguaggio di programmazione
2. Spark di Apache
Apache Spark o semplicemente politico Spark è un potente motore di analisi ed è lo strumento di Data Science più comunemente usato. Spark è progettato specificamente per l'elaborazione batch e stream. Viene fornito con molte API che consentono agli scienziati dell'informazione di accedere ripetutamente alle informazioni sull'apprendimento automatico, all'archiviazione SQL, ecc. Migliora su Hadoop ed è 100 volte più veloce di Map-Reduce. Spark ha molte API di Machine Learning che aiutano i data scientist a prevedere le informazioni. Spark è in grado di gestire le informazioni di streaming meglio di altre piattaforme Big Data. Rispetto ad altri strumenti analitici che elaborano solo informazioni storiche in batch, Spark può elaborare informazioni in tempo reale. In Python, Java e R, Spark fornisce diverse API. Tuttavia, la più forte combinazione di Spark con Scala è un linguaggio di programmazione virtuale basato su Java, che è di natura multipiattaforma.
Qui vedremo alcune funzionalità di Apache Spark
1. Apache Spark ha una grande velocità
2. Ha anche un'analisi avanzata
3. Apache spark ha anche un'elaborazione del flusso in tempo reale
4. Dinamica in natura
5. Ha anche una tolleranza d'errore
3. BigML
BigML, un altro strumento di data science molto utilizzato. Offre un ambiente GUI interattivo basato su cloud per l'elaborazione dell'algoritmo della macchina. BigML offre software basati su cloud standardizzati per il settore. Consente alle aziende di più aree dell'azienda di utilizzare gli algoritmi di Machine Learning. BigML è uno specialista di modellistica avanzato. Utilizza una vasta gamma di algoritmi per l'apprendimento automatico, inclusi clustering e classificazione. Puoi creare un account gratuito o un account premium in base alle tue esigenze informative utilizzando l'interfaccia web BigML utilizzando le API Rest. Consente visualizzazioni interattive delle informazioni e offre la capacità sui dispositivi mobili o IoT di esportare diagrammi visivi. Oltre a ciò, BigML viene fornito con più tecniche di automazione che possono aiutare ad automatizzare la messa a punto e persino ad automatizzare gli script riutilizzabili.
4. D3.js
Javascript è principalmente usato come linguaggio di scripting sul lato client. D3.js, è possibile creare visualizzazioni interattive sul nostro browser Web tramite la libreria Javascript. Con varie API D3.js, è possibile effettuare la visualizzazione dinamica e l'analisi dei dati nel browser utilizzando varie funzionalità. L'uso di transizioni animate è un'altra forte caratteristica di D3.js. D3.js abilita dinamicamente gli aggiornamenti lato cliente e riflette attivamente la visualizzazione sul browser attraverso la modifica delle informazioni. Questo può essere combinato con i CSS per produrre visualizzazioni illustrate e temporanee per assistere l'utente nell'esecuzione di grafici personalizzati su pagine Web. Nel complesso, questo può essere uno strumento molto utile per gli scienziati dell'informazione basati sull'IoT che necessitano di interazione lato cliente per la visualizzazione e l'elaborazione delle informazioni.
Qui vedremo alcune funzionalità di D3.js
1. È basato su javaScript
2. Può creare una transizione animata
3. È utile per l'interazione lato client in IoT
4. È open source
5. Può essere combinato con CSS
6. È utile per effettuare visualizzazioni interattive.
5. MatLab
Per informazioni matematiche, MATLAB è un ambiente informatico per sistemi numerici multi-paradigma. È un software a sorgente chiuso che facilita la matrice, l'algoritmo e la modellizzazione delle informazioni statistiche. In diversi settori scientifici, MATLAB è il più comunemente usato. MATLAB è utilizzato per reti neurali e simulazioni di logica fuzzy nella scienza dei dati. È possibile generare visualizzazioni avanzate con la libreria grafica MATLAB. Nell'elaborazione di immagini e segnali, viene utilizzato anche MATLAB. Per gli informatici, questo lo rende molto versatile in quanto affronta tutti i problemi, dall'analisi e pulizia ai potenti algoritmi di deep learning. Inoltre, MATLAB è uno strumento di scienza dei dati ottimale grazie alla sua semplice inclusione in app aziendali e sistemi integrati. Consente inoltre di automatizzare i compiti dall'estrazione delle informazioni al riutilizzo degli script decisionali.
Qui vedremo alcune caratteristiche di Matlab
1. È utile per l'apprendimento profondo
2. Fornisce una facile integrazione con il sistema incorporato
3. Ha una potente libreria grafica
4. Può elaborare complesse operazioni matematiche
6. Excel
Lo strumento di analisi dei dati è probabilmente il più comunemente usato. Excel è stato creato principalmente per il calcolo di fogli da Microsoft ed è attualmente comunemente usato per l'elaborazione dei dati, complicata e visualizzazione, calcoli. Excel è uno strumento analitico efficiente per la scienza dei dati. Excel è ancora un pugno mentre è il tradizionale strumento di analisi delle informazioni. Excel ha diverse formule, tabelle, filtri, affettatrici e così via. Puoi anche generare funzionalità e formule personalizzate con Excel. Mentre Excel è ancora un'opzione ideale per la visualizzazione di dati e tablet potenti, non è inteso per il calcolo di enormi quantità di dati.
Puoi anche connettere SQL ad Excel e utilizzarlo per la gestione e l'analisi dei dati. Molti data scientist utilizzano Excel come dispositivo grafico interattivo per una facile elaborazione preliminare delle informazioni. Ora è molto più semplice calcolare analisi complicate con il lancio di ToolPak su Microsoft Excel. Ma rispetto a strumenti di studio dei dati molto più sofisticati come SAS, fallisce ancora. In generale, Excel è uno strumento ottimale per l'analisi dei dati a livello ridotto e non aziendale.
Qui vedremo alcune funzionalità di Excel
1. Per l'analisi dei dati su piccola scala, è molto popolare
2. Excel viene utilizzato anche per il calcolo e la visualizzazione del foglio di calcolo
3. Pacchetto di strumenti Excel utilizzato per il complesso di analisi dei dati
4. Fornisce la facile connessione con SQL
7. NLTK
NLTK che sta per l'elaborazione del linguaggio naturale. Il settore più comune nella scienza dei dati era l'elaborazione del linguaggio naturale. Si tratta di sviluppare modelli statistici che aiutino le macchine a comprendere il linguaggio degli esseri umani. Questi modelli statistici sono componenti dell'apprendimento automatico e sono in grado di aiutare i computer a comprendere il linguaggio naturale attraverso molti dei suoi algoritmi. Il linguaggio Python è dotato della raccolta di librerie Natural Language Toolkit (NLTK) sviluppata esclusivamente per questo scopo. NLTK è comunemente usato per diversi metodi di elaborazione del linguaggio come tokenizzazione, derivazione, marcatura, analisi e apprendimento automatico. Comprende oltre 100 aziende che raccolgono informazioni su modelli per l'apprendimento automatico.
8. TensorFlow
TensorFlow è diventato uno strumento di apprendimento automatico standard. Gli algoritmi di apprendimento automatico più recenti come Deep Learning sono comunemente utilizzati. Gli sviluppatori hanno chiamato TensorFlow come array multidimensionali di tensori. Si tratta di una cassetta degli attrezzi open source e in costante evoluzione nota per la sua elevata efficienza e capacità di elaborazione. TensorFlow può funzionare sia su CPU che su GPU e recentemente è nato su sistemi TPU più potenti. TensorFlow ha una vasta gamma di applicazioni grazie alle sue elevate capacità di elaborazione, come il riconoscimento del linguaggio, la classificazione delle immagini, la scoperta di medicinali, la generazione di immagini e la generazione del linguaggio.
Qui vedremo alcune funzionalità di TensorFlow
1. TensorFlow può essere facilmente addestrabile
2. Ha anche Future Colum
3. TensorFlow è un open source e flessibile
9. Weka
L'ambiente di analisi della conoscenza di Weka o Waikato è un apprendimento automatico scritto in Java. Gli algoritmi di Machine Learning sono un insieme di diverse macchine di data mining. Weka include diverse macchine per l'apprendimento come classificazione, raggruppamento, regressione, visualizzazione e sviluppo delle informazioni. È un software GUI open source che semplifica e semplifica l'implementazione di algoritmi di machine learning. Il funzionamento dell'apprendimento automatico delle informazioni può essere compreso senza una riga di codice. È perfetto per gli scienziati di dati di apprendimento automatico che sono principianti.
10. Jupyter
Project Jupyter è uno strumento open source basato su IPython che aiuta gli sviluppatori a sviluppare software open source ed esperienze informatiche interattive. Sono supportate più lingue come Julia, Python e R. È uno strumento per la composizione di codici in tempo reale, visualizzazioni e lezioni sull'applicazione web. Jupyter è uno strumento comune destinato a soddisfare le esigenze della scienza dei dati. È un ambiente interattivo in cui i data scientist possono svolgere i loro compiti. È anche uno strumento di narrazione forte in quanto contiene diverse caratteristiche di presentazione. È possibile pulire, calcolare statisticamente, visualizzare e generare modelli di apprendimento automatico predittivi utilizzando i notebook Jupyter. È al 100% open source e quindi gratuito. Esiste un ambiente di collaborazione chiamato Jupyter online che gestisce e archivia le informazioni di Google Drive sul cloud.
11. Quadro
Tableau è un software di visualizzazione interattiva impacchettato con una grafica forte. La società si concentra su settori di business intelligence. L'elemento più significativo di Tableau è la sua capacità di interfacciarsi con database, tablet, cubi OLAP, ecc. Tableau è anche in grado di visualizzare dati geografici e disegnare lunghezze e latitudini di mappe insieme a queste caratteristiche. Puoi anche utilizzare il suo strumento di analisi per valutare le informazioni insieme alle visualizzazioni. Puoi condividere i tuoi risultati sulla piattaforma Internet con Tableau con una comunità attiva. Mentre Tableau è un software aziendale, Tableau Public viene fornito con una versione gratuita.
Qui vedremo alcune funzionalità di Tableau
1. Tableau ha una gestione dei dispositivi mobili
2. Fornisce l'API del documento
3. Fornisce API JavaScript
4. ETL Refresh è una delle caratteristiche importanti del Tableau.
12. Scikit-learn
Scikit-learn è una libreria basata su Python per algoritmi di machine learning. Uno strumento che viene comunemente utilizzato per la valutazione e la scienza dei dati è facile e diretto da eseguire. Il sistema di Machine Learning supporta una serie di caratteristiche tra cui pre-elaborazione delle informazioni, clustering, riduzione dimensionale di regressione, classificazione, ecc. Scikit-learn semplifica l'utilizzo di algoritmi di machine learning complessi ed è, quindi, una piattaforma ottimale per gli studi che richiedono una macchina fondamentale l'apprendimento in circostanze che richiedono una prototipazione rapida.
Conclusione:
Possiamo concludere che la scienza dell'informazione ha bisogno di una vasta gamma di strumenti. Gli strumenti per la scienza dei dati vengono utilizzati per analizzare le informazioni, creare visualizzazioni estetiche e interattive e creare modelli di previsione efficaci utilizzando algoritmi. Quindi, in questo articolo, abbiamo visto diversi strumenti utilizzati per l'analisi di Data Science e le loro funzionalità. È possibile scegliere gli strumenti in base alle proprie esigenze e caratteristiche dello strumento.
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