Przegląd narzędzi do nauki danych
Analityk danych wyodrębnia, manipuluje, wstępnie przetwarza i generuje prognozy informacyjne. Aby to zrobić, potrzebuje różnych instrumentów statystycznych i języków programowania. W tym artykule omówimy niektóre narzędzia do analizy danych, których naukowcy używają do przeprowadzania transakcji danych, i że zrozumiemy główne cechy tych narzędzi, ich zalety oraz porównanie różnych narzędzi do analizy danych.
Więc tutaj będziemy dyskutować na temat nauki o danych. Zasadniczo możemy powiedzieć, że jako jedna z najbardziej znanych dziedzin XXI wieku to nauka danych. Badacze danych zatrudniają firmy, aby uzyskać wgląd w branżę i ulepszyć swoje produkty. Naukowcy zajmujący się danymi są odpowiedzialni za analizy i zarządzanie szeroką gamą nieustrukturyzowanych i ustrukturyzowanych danych i są decydentami. Aby to zrobić, Data Science musi dostosować dzień w taki sposób, w jaki chce używać różnych narzędzi i języka programowania. Wykorzystamy niektóre z tych narzędzi do analizy i generowania prognoz. Teraz omówimy narzędzie do analizy danych.
Najlepsze narzędzia do nauki danych
Poniżej znajduje się lista 14 najlepszych narzędzi do analizy danych wykorzystywanych przez większość naukowców.
1. SAS
Jest to jeden z tych naukowych instrumentów naukowych przeznaczony wyłącznie do celów statystycznych. SAS jest zastrzeżonym oprogramowaniem zamkniętym do analizowania informacji przez duże firmy. Do modelowania statystycznego SAS wykorzystuje podstawowe programowanie w języku SAS. Jest powszechnie stosowany w oprogramowaniu komercyjnym przez ekspertów i firmy. Jako naukowiec danych, SAS dostarcza niezliczone biblioteki statystyczne i instrumenty do modelowania i organizowania danych. Chociaż SAS cieszy się dużym zaufaniem, a firma ma silne wsparcie, jest kosztowna i używana tylko przez większe gałęzie przemysłu. Ponadto istnieje kilka bibliotek i pakietów SAS, które nie znajdują się w pakiecie podstawowym i mogą być kosztowne.
Tutaj zobaczymy niektóre funkcje SAS
1. Zarządzanie
2. Format wyjściowy raportu
3. Algorytm szyfrowania danych
4. SAS Studio
5. Obsługuje różne typy formatu danych
6. Ma elastyczny dla 4. generacji języka programowania
2. Apache Spark
Apache Spark lub po prostu polityczna Spark to potężny silnik analityczny i jest najczęściej wykorzystywanym narzędziem Data Science. Spark jest przeznaczony specjalnie do przetwarzania wsadowego i strumieniowego. Jest wyposażony w wiele interfejsów API, które umożliwiają naukowcom informacji wielokrotny dostęp do informacji o uczeniu maszynowym, pamięć SQL itp. Poprawia się w porównaniu z Hadoop i jest 100 razy szybszy niż Map-Reduce. Spark ma wiele interfejsów API uczenia maszynowego, które pomagają naukowcom danych przewidywać informacje. Spark może lepiej zarządzać przesyłaniem strumieniowym niż inne platformy Big Data. W porównaniu do innych narzędzi analitycznych, które przetwarzają tylko informacje historyczne w partiach, Spark może przetwarzać informacje w czasie rzeczywistym. W Pythonie, Javie i R. Spark zapewnia kilka interfejsów API. Jednak najsilniejszą kombinacją Spark'a ze Scalą jest wirtualny język programowania Java, który ma charakter wieloplatformowy.
Tutaj zobaczymy niektóre funkcje Apache Spark
1. Apache Spark ma dużą prędkość
2. Posiada również zaawansowaną analitykę
3. Iskra Apache ma również przetwarzanie strumienia w czasie rzeczywistym
4. Dynamiczny charakter
5. Ma również tolerancję na awarie
3. BigML
BigML, kolejne narzędzie do analizy danych, które jest bardzo używane. Oferuje interaktywne, oparte na chmurze środowisko GUI do przetwarzania algorytmów maszynowych. BigML oferuje znormalizowane oprogramowanie chmurowe dla tego sektora. Umożliwia firmom z wielu obszarów ich przedsiębiorstwa korzystanie z algorytmów uczenia maszynowego. BigML jest zaawansowanym specjalistą od modelowania. Wykorzystuje szeroki zakres algorytmów uczenia maszynowego, w tym klastrowanie i klasyfikację. Możesz utworzyć bezpłatne konto lub konto premium w oparciu o potrzeby informacyjne, korzystając z interfejsu internetowego BigML przy użyciu interfejsów API Rest. Umożliwia interaktywne widoki informacji i umożliwia eksportowanie diagramów wizualnych na urządzeniach mobilnych lub IoT. Oprócz tego BigML zawiera wiele technik automatyzacji, które mogą pomóc w automatyzacji strojenia, a nawet automatyzacji skryptów wielokrotnego użytku.
4. D3.js
JavaScript jest najczęściej używany jako język skryptowy po stronie klienta. D3.js, możesz tworzyć interaktywne wizualizacje w naszej przeglądarce za pomocą biblioteki Javascript. Różne interfejsy API D3.js umożliwiają dynamiczne przeglądanie i analizę danych w przeglądarce przy użyciu różnych funkcji. Zastosowanie animowanych przejść to kolejna silna cecha D3.js. D3.js dynamicznie włącza aktualizacje po stronie klienta i aktywnie odzwierciedla wizualizację w przeglądarce poprzez modyfikację informacji. Można to połączyć z CSS, aby uzyskać ilustrowane i tymczasowe wizualizacje, które pomogą Ci wykonać grafiki na zamówienie na stronach internetowych. Ogólnie rzecz biorąc, może to być bardzo pomocne narzędzie dla naukowców zajmujących się informacją opartą na IoT, którzy potrzebują interakcji po stronie klienta do wizualizacji i przetwarzania informacji.
Tutaj zobaczymy niektóre funkcje D3.js
1. Opiera się na javaScript
2. Może tworzyć animowane przejścia
3. Jest to przydatne do interakcji po stronie klienta w IoT
4. Jest to oprogramowanie typu open source
5. Można go łączyć z CSS
6. Jest to przydatne do tworzenia interaktywnych wizualizacji.
5. MatLab
W przypadku informacji matematycznych MATLAB jest środowiskiem obliczeniowym opartym na wielu paradygmatach. Jest to oprogramowanie o zamkniętym źródle, które ułatwia modelowanie matryc, algorytmów i informacji statystycznych. W kilku dziedzinach nauki najczęściej stosuje się MATLAB. MATLAB służy do sieci neuronowych i symulacji logiki rozmytej w danych. Możesz generować silne wizualizacje dzięki bibliotece graficznej MATLAB. W przetwarzaniu obrazu i sygnału wykorzystywany jest również MATLAB. Dla informatyków jest to bardzo wszechstronne, ponieważ rozwiązuje wszystkie problemy, od analizy i czyszczenia po zaawansowane algorytmy głębokiego uczenia. Ponadto MATLAB jest optymalnym narzędziem do analizy danych dzięki prostemu włączeniu do aplikacji biznesowych i zintegrowanych systemów. Pozwala także na automatyzację obowiązków, od wydobywania informacji do ponownego użycia skryptów decyzyjnych.
Tutaj zobaczymy niektóre funkcje Matlaba
1. Jest to przydatne do głębokiego uczenia się
2. Zapewnia łatwą integrację z systemem osadzonym
3. Posiada potężną bibliotekę graficzną
4. Potrafi przetwarzać złożone operacje matematyczne
6. Excel
Prawdopodobnie najczęściej używany instrument do analizy danych. Excel jest tworzony głównie do obliczania arkuszy przez Microsoft i jest obecnie powszechnie używany do przetwarzania danych, skomplikowanych i wizualizacji, obliczeń. Excel jest wydajnym narzędziem analitycznym do analizy danych. Excel wciąż ma mocne uderzenie, podczas gdy jest to tradycyjny instrument analizy informacji. Excel ma kilka formuł, tabel, filtrów, fragmentatorów i tak dalej. Możesz także wygenerować spersonalizowane funkcje i formuły za pomocą Excela. Chociaż Excel jest nadal idealną opcją do wydajnej wizualizacji danych i tabletów, nie jest on przeznaczony do obliczania ogromnych ilości danych.
Możesz także podłączyć SQL do Excela i używać go do zarządzania danymi i ich analizy. Wielu naukowców korzysta z Excela jako interaktywnego urządzenia graficznego do łatwego wstępnego przetwarzania informacji. Teraz o wiele łatwiej jest obliczać skomplikowane analizy dzięki uruchomieniu ToolPak w Microsoft Excel. Ale w porównaniu do znacznie bardziej zaawansowanych instrumentów do analizy danych, takich jak SAS, nadal zawodzi. Ogólnie rzecz biorąc, Excel jest optymalnym narzędziem do analizy danych na małym poziomie i poza przedsiębiorstwem.
Tutaj zobaczymy niektóre funkcje programu Excel
1. W przypadku analizy danych na małą skalę jest bardzo popularny
2. Excel służy również do obliczania i wizualizacji arkuszy kalkulacyjnych
3. Pakiet narzędzi Excel używany do analizy danych
4. Zapewnia łatwe połączenie z SQL
7. NLTK
NLTK, co oznacza przetwarzanie języka naturalnego. Najpopularniejszym sektorem w nauce o danych było przetwarzanie języka naturalnego. Chodzi o opracowanie modeli statystycznych, które pomagają maszynom w zrozumieniu języka ludzi. Te modele statystyczne są elementami uczenia maszynowego i mogą pomóc komputerom w zrozumieniu języka naturalnego za pomocą kilku jego algorytmów. Język Python jest wyposażony w kolekcję bibliotek Natural Language Toolkit (NLTK) opracowanych wyłącznie w tym celu. NLTK jest powszechnie używany do różnych metod przetwarzania języka, takich jak tokenizacja, wyprowadzanie, oznaczanie, parsowanie i uczenie maszynowe. Obejmuje ponad 100 firm, które zbierają informacje o modelach do uczenia maszynowego.
8. TensorFlow
TensorFlow stał się standardowym narzędziem do uczenia maszynowego. Powszechnie stosowane są najnowsze algorytmy uczenia maszynowego, takie jak Deep Learning. Deweloperzy nazwali TensorFlow po wielowymiarowych tablicach tensorów. Jest to open-source i stale rozwijany zestaw narzędzi znany z podwyższonej wydajności obliczeniowej i możliwości. TensorFlow może działać zarówno na CPU, jak i GPU, a ostatnio powstał na mocniejszych systemach TPU. TensorFlow ma szeroki zakres zastosowań ze względu na wysokie możliwości przetwarzania, takie jak rozpoznawanie języka, klasyfikacja obrazów, odkrywanie leków, generowanie obrazów i generowanie języka.
Tutaj zobaczymy niektóre funkcje TensorFlow
1. TensorFlow można łatwo trenować
2. Ma także Future Colum
3. TensorFlow jest open source i elastyczny
9. Weka
Środowisko analizy wiedzy Weka lub Waikato to uczenie maszynowe napisane w języku Java. Algorytmy uczenia maszynowego to zestaw kilku maszyn do eksploracji danych. Weka obejmuje różne maszyny edukacyjne, takie jak ocenianie, grupowanie, regresja, wizualizacja i opracowywanie informacji. Jest to oprogramowanie GUI typu open source, które ułatwia i upraszcza implementację algorytmów uczenia maszynowego. Funkcjonowanie uczenia maszynowego informacji można zrozumieć bez wiersza kodu. Jest idealny dla początkujących naukowców zajmujących się przetwarzaniem danych maszynowych.
10. Jupyter
Project Jupyter jest instrumentem open source opartym na IPython, który pomaga programistom opracowywać oprogramowanie open source i interaktywne doświadczenia komputerowe. Obsługiwanych jest wiele języków, takich jak Julia, Python i R. Jest to narzędzie do tworzenia kodów na żywo, wizualizacji i wykładów w aplikacji internetowej. Jupyter jest popularnym narzędziem, które ma sprostać wymaganiom naukowym. Jest to interaktywne środowisko, w którym badacze danych mogą wykonywać swoje zadania. Jest to również silne narzędzie do opowiadania historii, ponieważ zawiera kilka cech prezentacji. Możesz czyścić, obliczać statystycznie, wyświetlać i generować modele predykcyjnego uczenia maszynowego za pomocą notesów Jupyter. Jest w 100% open source, a zatem bezpłatny. Istnieje oparte na współpracy środowisko Jupyter online, które uruchamia i przechowuje informacje o Dysku Google w chmurze.
11. Tableau
Tableau to interaktywne oprogramowanie do wizualizacji z mocną grafiką. Firma koncentruje się na sektorach wywiadu gospodarczego. Najważniejszym elementem Tableau jest jego zdolność do łączenia się z bazami danych, tabletami, kostkami OLAP itp. Tableau jest również w stanie wizualizować dane geograficzne oraz rysować długości i szerokości geograficzne map wraz z tymi cechami. Możesz także użyć jego narzędzia analitycznego do oceny informacji wraz z wizualizacjami. Możesz udostępniać swoje wyniki na platformie internetowej w Tableau z aktywną społecznością. Podczas gdy Tableau jest oprogramowaniem firmowym, Tableau Public jest dostarczane z bezpłatną wersją.
Tutaj zobaczymy niektóre funkcje Tableau
1. Tableau ma zarządzanie urządzeniami mobilnymi
2. Zapewnia Document API
3. Zapewnia JavaScript API
4. Odświeżanie ETL jest jedną z ważnych cech Tableau.
12. Scikit-learn
Scikit-learn to biblioteka oparta na języku Python dla algorytmów uczenia maszynowego. Narzędzie powszechnie używane do oceny i analizy danych jest łatwe do wykonania. System uczenia maszynowego obsługuje szereg cech, w tym wstępne przetwarzanie informacji, grupowanie, regresję zmniejszania wymiarów, klasyfikację itp. Scikit-learn sprawia, że stosowanie złożonych algorytmów uczenia maszynowego jest proste, a zatem jest optymalną platformą do badań wymagających podstawowej maszyny uczenie się w okolicznościach wymagających szybkiego prototypowania.
Wniosek:
Możemy stwierdzić, że informatyka potrzebuje szerokiej gamy instrumentów. Narzędzia do analizy danych służą do analizowania informacji, tworzenia wizualizacji estetycznych i interaktywnych oraz tworzenia silnych modeli predykcyjnych za pomocą algorytmów. W tym artykule widzieliśmy różne narzędzia używane do analizy danych oraz ich funkcje. Możesz wybrać narzędzia w oparciu o swoje wymagania i funkcje narzędzia.
Polecane artykuły
Jest to przewodnik po narzędziach do nauki danych. Tutaj omawiamy przegląd, różne rodzaje narzędzi do nauki danych oraz sposób ich wykorzystania przez Data Sciencient ze szczegółami. Możesz także przejrzeć nasze inne sugerowane artykuły, aby dowiedzieć się więcej -- Narzędzia QlikView
- Alternatywy TensorFlow
- Narzędzia do uczenia maszynowego
- Operatorzy SAS
- System logiki rozmytej
- QlikView Alternatywy
- Wykresy QlikView
- 8 najlepszych urządzeń IoT, które powinieneś znać