Prezentare generală a instrumentelor de știință a datelor
Un om de știință de date extrage, manipulează, prelucrează și generează prognoze de informații. Pentru a face acest lucru, are nevoie de diferite instrumente statistice și limbaje de programare. În acest articol, vom discuta despre unele instrumente de știință a datelor pe care oamenii de știință le utilizează pentru a efectua tranzacții de date și pe care le vom înțelege principalele caracteristici ale instrumentelor, beneficiile lor și compararea diferitelor instrumente de știință a datelor.
Așadar, aici vom discuta despre știința datelor Deci, practic, putem spune că Unul dintre cele mai cunoscute domenii ale secolului XXI este știința datelor. Cercetătorii de date sunt angajați de companii pentru a le oferi informații despre industrie și pentru a-și îmbunătăți produsele. Oamenii de știință de date sunt responsabili pentru analizele și gestionarea unei game largi de date nestructurate și structurate și sunt factorii de decizie. Pentru a face acest lucru, Data Science trebuie să își adapteze ziua în modul în care dorește să utilizeze diferite instrumente și limbaj de programare. Vom folosi unele dintre aceste instrumente pentru analiza și generarea proiecțiilor. Deci, acum vom discuta instrumentul de știință a datelor.
Instrumente de știință a datelor de top
Următoarea este o listă cu cele mai bune 14 instrumente de știință a datelor utilizate de majoritatea oamenilor de știință de date.
1. SAS
Este unul dintre acele instrumente științifice de informații concepute exclusiv în scopuri statistice. SAS este un software cu sursă închisă proprie pentru analiza informațiilor de către marile companii. Pentru modelarea statistică, SAS folosește programarea de bază a limbajului SAS. Este frecvent utilizat în software-ul comercial de către experți și companii. Ca om de știință de date, SAS oferă nenumărate biblioteci statistice și instrumente pentru modelarea și organizarea datelor. Deși SAS este extrem de de încredere și compania are un sprijin puternic, este costă ridicată și este utilizată doar de către industriile mai mari. Mai mult, există mai multe biblioteci și pachete SAS care nu se află în pachetul de bază și pot fi actualizate costisitor.
Aici vom vedea câteva caracteristici ale SAS
1. Management
2. Format ieșire raport
3. Algoritmul de criptare a datelor
4. SAS Studio
5. Suport pentru diferite tipuri de format de date
6. Are flexibilitate pentru al 4-lea gen de limbaj de programare
2. Apache Scânteie
Apache Spark sau pur și simplu Spark politic este un motor puternic de analiză și este instrumentul Data Science cel mai des utilizat. Spark este conceput special pentru procesarea loturilor și fluxului. Este livrat cu multe API care permit oamenilor de știință informațiilor să acceseze în mod repetat informații despre învățarea mașinilor, stocarea SQL etc. Se îmbunătățește prin Hadoop și este de 100 de ori mai rapid decât Map-Reduce. Spark are multe API-uri de învățare a mașinilor care îi ajută pe oamenii de știință de date să prezice informațiile. Spark poate gestiona informațiile de streaming mai bune decât alte platforme Big Data. În comparație cu alte instrumente analitice care procesează doar informații istorice în loturi, Spark poate prelucra informația în timp real. În Python, Java și R, Spark oferă mai multe API-uri. Cu toate acestea, cea mai puternică combinație a lui Spark cu Scala este un limbaj virtual de programare bazat pe Java, care are o natură multiplă.
Aici vom vedea câteva caracteristici ale Apache Spark
1. Apache Spark are viteză mare
2. Are, de asemenea, o analiză avansată
3. Scânteia Apache are, de asemenea, o procesare în timp real a fluxului
4. Dinamic în natură
5. De asemenea, are o toleranță la erori
3. BigML
BigML, un alt instrument de știință a datelor care este folosit foarte mult. Oferă un mediu GUI interactiv, bazat pe cloud pentru procesarea algoritmilor mașinii. BigML oferă software standardizat bazat pe cloud pentru sector. Acesta permite întreprinderilor din mai multe domenii ale întreprinderii lor să folosească algoritmi de învățare automată. BigML este un specialist în modelare avansată. Utilizează o gamă largă de algoritmi pentru învățarea mașinilor, inclusiv clustering și clasificare. Puteți crea un cont gratuit sau un cont premium bazat pe nevoile dvs. de informații utilizând interfața web BigML folosind API-urile Rest. Vă permite vizualizări de informații interactive și vă oferă capacitatea de pe dispozitivele mobile sau IoT de a exporta diagrame vizuale. Pe lângă aceasta, BigML vine cu mai multe tehnici de automatizare care pot ajuta la automatizarea acordării și chiar automatizarea scripturilor reutilizabile.
4. D3.js
Javascript este folosit mai ales ca limbaj de script pe partea clientului. D3.js, puteți crea vizualizări interactive pe browserul nostru web prin intermediul bibliotecii Javascript. Cu diverse API-uri D3.js, puteți efectua vizualizarea dinamică și analiza datelor în browser folosind diferite funcții. Utilizarea tranzițiilor animate este o altă caracteristică puternică a D3.js. D3.js activează în mod dinamic actualizări din partea clientului și reflectă activ vizualizarea pe browser prin modificarea informațiilor. Acest lucru poate fi combinat cu CSS pentru a produce vizualizări ilustrate și temporare pentru a vă ajuta să executați grafică personalizată pe pagini web. În general, acesta poate fi un instrument foarte util pentru oamenii de știință ai informațiilor bazate pe IoT, care au nevoie de interacțiune cu clientul pentru vizualizare și procesare a informațiilor.
Aici vom vedea câteva caracteristici ale D3.js
1. Se bazează pe javaScript
2. Poate crea o tranziție animată
3. Este util pentru interacțiunea cu clientul în IoT
4. Este Open Source
5. Poate fi combinat cu CSS
6. Este util pentru realizarea vizualizărilor interactive.
5. MatLab
Pentru informații matematice, MATLAB este un mediu de calcul al sistemului de numere cu mai multe paradigme. Este un software cu sursă închisă care facilitează modelarea matricei, algoritmului și modelarea informațiilor statistice. În mai multe domenii științifice, MATLAB este cel mai frecvent utilizat. MATLAB este utilizat pentru rețelele neuronale și simulările logice fuzzy în știința datelor. Puteți genera vizualizări puternice cu biblioteca grafică MATLAB. În procesarea imaginilor și a semnalelor, se utilizează MATLAB. Pentru oamenii de știință informațională, acest lucru îl face foarte versatil, deoarece abordează toate problemele, de la analiză și curățare, până la algoritmi puternici de învățare profundă. În plus, MATLAB este un instrument de știință a datelor optim datorită includerii sale simple în aplicații de afaceri și sisteme integrate. De asemenea, permite automatizarea îndatoririlor de la extragerea informațiilor până la reutilizarea scripturilor de luare a deciziilor.
Aici vom vedea câteva caracteristici ale Matlab
1. Este util pentru învățarea profundă
2. Oferă o integrare ușoară cu sistemul încorporat
3. Are biblioteca grafică puternică
4. Poate prelucra operații matematice complexe
6. Excel
Instrumentul de analiză a datelor probabil cel mai frecvent utilizat. Excel este creat în principal pentru calculul foilor de către Microsoft și este utilizat în prezent în mod obișnuit pentru prelucrarea datelor, complicarea și vizualizarea, calcule. Excel este un instrument eficient de analiză a științei datelor. Excel încă împachetează un pumn în timp ce este instrumentul tradițional de analiză a informațiilor. Excel are mai multe formule, tabele, filtre, feliere și așa mai departe. Puteți genera, de asemenea, caracteristicile și formele personalizate cu Excel. Deși Excel este încă o opțiune ideală pentru vizualizarea puternică a datelor și tablete, nu este destinată calculului cantităților uriașe de date.
De asemenea, puteți conecta SQL la Excel și îl puteți utiliza pentru gestionarea și analiza datelor. Mulți oameni de știință de date utilizează Excel ca dispozitiv grafic interactiv pentru o prelucrare ușoară a informațiilor. Acum este mult mai simplu să calculăm analize complicate odată cu lansarea ToolPak pe Microsoft Excel. În comparație cu instrumente de studii mult mai sofisticate, precum SAS, acesta nu reușește. În general, Excel este un instrument optim pentru analiza datelor la nivel minuscul și fără întreprinderi.
Aici vom vedea câteva caracteristici ale Excel
1. Pentru analiza datelor la scară mică, este foarte popular
2. Excel este de asemenea utilizat pentru calculul și vizualizarea foii de calcul
3. Pachetul de instrumente Excel utilizat pentru complexul de analiză a datelor
4. Oferă conexiunea facilă cu SQL
7. NLTK
NLTK care reprezintă procesarea limbajului natural. Cel mai comun sector în știința datelor a fost prelucrarea limbajului natural. Este vorba despre dezvoltarea de modele statistice care ajută mașinile să înțeleagă limbajul ființelor umane. Aceste modele statistice sunt componente ale învățării automate și pot ajuta computerele să înțeleagă limbajul natural prin mai mulți dintre algoritmii săi. Limbajul Python este echipat cu colecția de limbaje naturale (NLTK) a bibliotecilor dezvoltate doar în acest scop. NLTK este utilizat în mod obișnuit pentru diferite metode de procesare a limbajului, cum ar fi tokenizarea, stemmarea, marcarea, analiza și învățarea automată. Cuprinde peste 100 de companii care colectează informații despre modele pentru învățarea mașinilor.
8. TensorFlow
TensorFlow a devenit un instrument standard de învățare automată. Cele mai recente algoritmi de învățare automată precum Deep Learning sunt utilizate frecvent. Dezvoltatorii au numit TensorFlow după tablouri multidimensionale de tensori. Este o cutie de instrumente open-source și în continuă evoluție, cunoscută pentru eficiența și capacitatea ridicată de calcul. TensorFlow poate funcționa atât pe CPU cât și pe GPU și în ultima perioadă a apărut pe sisteme TPU mai puternice. TensorFlow are o gamă largă de aplicații datorită capacităților sale mari de procesare, precum recunoașterea limbajului, clasificarea imaginilor, descoperirea medicamentelor, generarea imaginilor și generarea limbajului.
Aici vom vedea câteva caracteristici ale TensorFlow
1. TensorFlow poate fi ușor antrenabil
2. Are și Columna Viitoare
3. TensorFlow este o sursă deschisă și flexibilă
9. Weka
Mediul de analiză a cunoștințelor Weka sau Waikato este o învățare scrisă în Java. Algoritmii de învățare a mașinilor sunt un set de mai multe mașini de extragere a datelor. Weka include diferite aparate de învățare, cum ar fi gradarea, gruparea, regresia, vizualizarea și dezvoltarea informațiilor. Este un software GUI open-source, care face mai simplă și ușor de utilizat să implementeze algoritmi de învățare automată. Funcționarea de învățare a mașinii pe informații poate fi înțeleasă fără un rând de cod. Este perfect pentru oamenii de știință în domeniul învățării datelor care sunt începători.
10. Jupyter
Project Jupyter este un instrument open source bazat pe IPython care ajută dezvoltatorii să dezvolte software open-source și experiențe interactive de calcul. Sunt acceptate mai multe limbi precum Julia, Python și R. Este un instrument pentru compunerea de coduri live, vizualizări și prelegeri pe aplicația web. Jupyter este un instrument comun destinat să răspundă solicitărilor de știință a datelor. Este un mediu interactiv în care oamenii de știință de date își pot îndeplini sarcinile. Este, de asemenea, un instrument puternic de povestire, deoarece conține mai multe caracteristici de prezentare. Puteți curăța, calcula statistic, vizualiza și genera modele predictive de învățare automată folosind Notebook Jupyter. Este 100% open source și astfel gratuit. Există un mediu de colaborare numit Jupyter mediu online care rulează și comercializează informații Google Drive pe cloud.
11. Tabelul
Tableau este un software de vizualizare interactiv, ambalat cu grafică puternică. Compania se concentrează pe sectoare de informații de afaceri. Elementul cel mai semnificativ al lui Tableau este capacitatea sa de a interfața cu baze de date, tablete, cuburi OLAP, etc. Tableau este de asemenea capabil să vizualizeze date geografice și să atragă lungimile și latitudinile hărților împreună cu aceste caracteristici. Puteți utiliza, de asemenea, instrumentul său de analiză pentru a evalua informațiile împreună cu vizualizările. Puteți partaja rezultatele dvs. pe platforma de internet cu Tableau cu o comunitate activă. În timp ce Tableau este software pentru companie, Tableau Public vine cu o versiune gratuită.
Aici vom vedea câteva caracteristici ale Tableau
1. Tableau are un dispozitiv de gestionare a dispozitivelor mobile
2. Oferă API-ul Document
3. Oferă API-ul JavaScript
4. Actualizarea ETL este una dintre caracteristicile importante ale tabelului.
12. Scikit-învață
Scikit-learning este o bibliotecă bazată pe Python pentru algoritmi de învățare automată. Un instrument care este utilizat frecvent pentru evaluare și știința datelor este ușor și simplu de executat. Sistemul Machine Learning acceptă o serie de caracteristici, inclusiv prelucrarea informațiilor, aglomerarea, scăderea dimensională a regresiei, clasificarea etc. Scikit-learning simplifică utilizarea algoritmilor complexe de învățare a mașinilor și este, prin urmare, o platformă optimă pentru studiile care necesită o mașină fundamentală învățarea în circumstanțe care necesită o prototipare rapidă.
Concluzie:
Putem concluziona că știința informației are nevoie de o gamă largă de instrumente. Instrumentele de știință a datelor sunt utilizate pentru a analiza informațiile, pentru a crea vizualizări estetice și interactive și pentru a crea modele puternice de predicție folosind algoritmi. Deci, în acest articol, am văzut diferite instrumente utilizate pentru analiza științei datelor, precum și caracteristicile acestora. Puteți alege instrumente pe baza cerințelor și caracteristicilor dvs..
Articole recomandate
Acesta este un ghid pentru Instrumentele de știință a datelor. Aici vom discuta imaginea de ansamblu, diferite tipuri de instrumente de știință a datelor și modul în care a fost utilizat de Data Sciencient cu detalii. Puteți parcurge și alte articole sugerate pentru a afla mai multe -- Instrumente QlikView
- Alternative TensorFlow
- Instrumente de învățare a mașinilor
- Operatori SAS
- Sistem Logic Fuzzy
- Alternative QlikView
- Grafice QlikView
- Top 8 dispozitive ale IoT pe care ar trebui să le știi