Prehľad nástrojov Data Science
Vedec údajov musí extrahovať, manipulovať, predbežne spracovávať a generovať informačné prognózy. Na to potrebuje rôzne štatistické nástroje a jazyky programovania. V tomto článku budeme diskutovať o niektorých nástrojoch vedy o údajoch, ktoré používajú vedci údajov na vykonávanie dátových transakcií, a že pochopíme hlavné črty nástrojov, ich prínosy a porovnanie rôznych nástrojov vedy o údajoch.
Takže tu budeme diskutovať o dátovej vede. V podstate teda môžeme povedať, že ako jedna z najslávnejších oblastí 21. storočia je veda o údajoch. Spoločnosti zamestnávajú vedcov údajov, aby im poskytli informácie o priemysle a vylepšili svoje výrobky. Vedci údajov sú zodpovední za analýzy a správu širokého spektra neštruktúrovaných a štruktúrovaných údajov a sú zodpovední za rozhodovanie. Na tento účel musí Data Science prispôsobiť deň spôsobom, akým chce používať rôzne nástroje a programovací jazyk. Niektoré z týchto nástrojov použijeme na analýzu a generovanie projekcií. Teraz budeme diskutovať o nástroji pre vedu o údajoch.
Najlepšie nástroje pre vedu o údajoch
Nasleduje zoznam 14 najlepších nástrojov vedy o údajoch, ktoré používa väčšina vedcov údajov.
1. SAS
Je to jeden z týchto informačných vedeckých nástrojov určených výlučne na štatistické účely. SAS je patentovaný softvér s uzavretým zdrojom na analýzu informácií veľkých spoločností. Pre štatistické modelovanie SAS využíva základné programovanie jazykov SAS. Je bežne používaný v komerčnom softvéri odborníkmi a podnikmi. Ako vedec údajov poskytuje SAS nespočet štatistických knižníc a nástrojov na modelovanie a organizovanie údajov. Aj keď je SAS vysoko dôveryhodná a spoločnosť má silnú podporu, je drahá a používa ju iba väčšia priemyselná oblasť. Okrem toho existuje niekoľko knižníc a balíkov SAS, ktoré nie sú v základnom balíku a je ich možné nákladovo inovovať.
Tu uvidíme niektoré vlastnosti SAS
1. Manažment
2. Formát výstupu správy
3. Algoritmus šifrovania údajov
4. SAS Studio
5. Podporuje rôzne typy dátových formátov
6. Má flexibilitu pre 4. gen programovacieho jazyka
2. Apache Spark
Apache Spark alebo jednoducho politický Spark je výkonný analytický nástroj a je najbežnejšie používaný nástroj Data Science. Spark je určený špeciálne pre spracovanie šarží a prúdov. Dodáva sa s mnohými API, ktoré umožňujú vedcom informácií opakovane pristupovať k strojovým informáciám o učení, k úložisku SQL, atď. Vylepšuje sa pri Hadoop a je 100-krát rýchlejší ako Map-Reduce. Spark má veľa rozhraní Machine Learning API, ktoré pomáhajú vedcom údajov predpovedať informácie. Spark dokáže spravovať streamované informácie lepšie ako iné platformy veľkých dát. V porovnaní s inými analytickými nástrojmi, ktoré spracovávajú iba historické informácie v dávkach, Spark dokáže spracovať informácie v reálnom čase. V Pythone, Java a R poskytuje Spark niekoľko API. Najsilnejšou kombináciou Sparku s programom Scala je však virtuálny programovací jazyk založený na Java, ktorý má vo svojej podstate platformu viacerých platforiem.
Tu uvidíme niektoré vlastnosti Apache Spark
1. Apache Spark má veľkú rýchlosť
2. Má tiež pokročilú analytiku
3. Apache iskra má tiež spracovanie toku v reálnom čase
4. Dynamický charakter
5. Má tiež poruchovú toleranciu
3. BigML
BigML, ďalší nástroj na vedu o údajoch, ktorý sa veľmi používa. Ponúka interaktívne GUI prostredie na báze cloudu na spracovanie strojových algoritmov. BigML ponúka štandardizovaný cloudový softvér pre tento sektor. Umožňuje firmám vo viacerých oblastiach svojho podniku používať algoritmy strojového učenia. BigML je špecialista na pokročilé modelovanie. Využíva širokú škálu algoritmov na strojové učenie vrátane zoskupovania a klasifikácie. Bezplatný účet alebo prémiový účet si môžete vytvoriť na základe svojich informačných potrieb pomocou webového rozhrania BigML pomocou rozhrania API pre odpočinok. Umožňuje interaktívne prezeranie informácií a umožňuje vám exportovať vizuálne diagramy na vašom mobilnom zariadení alebo zariadení IoT. Okrem toho BigML prichádza s viacerými automatizačnými technikami, ktoré môžu pomôcť pri automatizácii ladenia a dokonca aj automatizácii opakovane použiteľných skriptov.
4. D3.js
Javascript sa väčšinou používa ako skriptovací jazyk na strane klienta. D3.js, môžete vytvárať interaktívne vizualizácie v našom webovom prehliadači prostredníctvom knižnice Javascript. S rôznymi rozhraniami D3.js API môžete vo svojom prehliadači vykonávať dynamické prehliadanie a analýzu údajov pomocou rôznych funkcií. Použitie animovaných prechodov je ďalšou silnou charakteristikou D3.js. D3.js dynamicky umožňuje aktualizácie na strane zákazníka a aktívne odráža vizualizáciu v prehliadači prostredníctvom úpravy informácií. Toto je možné kombinovať s CSS na vytvorenie ilustrovaných a dočasných vizualizácií, ktoré vám pomôžu vykonávať grafiku na mieru na webových stránkach. Celkovo to môže byť veľmi užitočný nástroj pre vedcov informácií založených na IoT, ktorí potrebujú vizualizáciu a spracovanie informácií na strane zákazníka.
Tu uvidíme niektoré vlastnosti D3.js
1. Je založený na javaScript
2. Môže vytvárať animované prechody
3. Je užitočný pre interakcie na strane klienta v IoT
4. Je to Open Source
5. Môže sa kombinovať s CSS
6. Je užitočný na vytváranie interaktívnych vizualizácií.
5. MatLab
Pokiaľ ide o matematické informácie, MATLAB je výpočtové prostredie s viacerými paradigmatickými systémami. Ide o softvér s uzavretým zdrojom, ktorý uľahčuje modelovanie matíc, algoritmov a štatistických informácií. V niekoľkých vedných odboroch sa najčastejšie používa MATLAB. MATLAB sa používa pre neurónové siete a fuzzy logické simulácie vo vede dát. Pomocou grafickej knižnice MATLAB môžete generovať silné vizualizácie. Pri spracovaní obrazu a signálu sa používa aj MATLAB. Pre vedcov informácií je to veľmi univerzálne, pretože sa týka všetkých problémov, od analýzy a čistenia až po výkonné algoritmy hlbokého učenia. Okrem toho je MATLAB optimálnym nástrojom pre vedu o údajoch vďaka svojmu jednoduchému začleneniu do podnikových aplikácií a integrovaných systémov. Umožňuje tiež automatizáciu povinností od získavania informácií až po opätovné použitie rozhodovacích skriptov.
Tu uvidíme niektoré vlastnosti Matlabu
1. Je to užitočné pre hlboké vzdelávanie
2. Poskytuje ľahkú integráciu so zabudovaným systémom
3. Má výkonnú grafickú knižnicu
4. Môže spracovávať zložité matematické operácie
6. Excel
Najčastejšie používaný nástroj na analýzu údajov. Excel je vytvorený hlavne pre výpočty hárkov spoločnosti Microsoft av súčasnosti sa bežne používa na spracovanie údajov, komplikované a vizualizačné výpočty. Excel je efektívny analytický nástroj v oblasti vedy o údajoch. Excel je stále úderom, zatiaľ čo je to tradičný nástroj na analýzu informácií. Excel má niekoľko vzorcov, tabuliek, filtrov, krájačov atď. Svoje prispôsobené funkcie a vzorce môžete tiež generovať v Exceli. Aj keď Excel je stále ideálnou voľbou pre výkonnú vizualizáciu údajov a tablety, nie je určený na výpočet veľkého množstva údajov.
Môžete tiež pripojiť SQL k Excelu a použiť ho na správu a analýzu údajov. Mnoho vedcov údajov používa Excel ako interaktívne grafické zariadenie na ľahké predbežné spracovanie informácií. Teraz je oveľa jednoduchšie počítať zložité analýzy so spustením programu ToolPak v programe Microsoft Excel. Ale v porovnaní s oveľa sofistikovanejšími nástrojmi na štúdium údajov, ako je SAS, stále zlyháva. Excel je vo všeobecnosti optimálnym nástrojom na analýzu údajov na malej a nepodnikateľskej úrovni.
Tu uvidíme niektoré funkcie programu Excel
1. Pre analýzu údajov v malom meradle je veľmi populárny
2. Excel sa používa aj na výpočet a vizualizáciu tabuľky
3. Súbor nástrojov programu Excel používaný na komplexnú analýzu údajov
4. Poskytuje jednoduché pripojenie k SQL
7. NLTK
NLTK, čo znamená spracovanie prirodzeného jazyka. Najbežnejším odvetvím vo vede údajov bolo spracovanie prirodzeného jazyka. Ide o vývoj štatistických modelov, ktoré pomáhajú strojom porozumieť jazyku ľudí. Tieto štatistické modely sú súčasťou strojového učenia a umožňujú počítačom porozumieť prirodzenému jazyku prostredníctvom niekoľkých jeho algoritmov. Jazyk Python je vybavený zbierkou knižníc Natural Language Toolkit (NLTK) vyvinutých iba na tento účel. NLTK sa bežne používa pre rôzne metódy spracovania jazyka, ako sú tokenizovanie, vytváranie kmeňov, označovanie, analýza a strojové učenie. Zahŕňa viac ako 100 spoločností, ktoré zhromažďujú informácie o modeloch strojového učenia.
8. TensorFlow
TensorFlow sa stal štandardným nástrojom strojového učenia. Bežne sa používajú najnovšie algoritmy strojového učenia, ako je Deep Learning. Vývojári pomenovali TensorFlow po viacrozmerných poliach tenzorov. Je to otvorený a neustále sa vyvíjajúci súbor nástrojov známy pre svoju zvýšenú výpočtovú účinnosť a schopnosti. TensorFlow môže pracovať na procesoroch aj GPU a nedávno vznikol na silnejších systémoch TPU. TensorFlow má širokú škálu aplikácií vďaka svojim vysokým spracovateľským schopnostiam, ako je rozpoznávanie jazyka, klasifikácia obrázkov, objavovanie liekov, generovanie obrazov a tvorba jazykov.
Tu uvidíme niektoré vlastnosti TensorFlow
1. TensorFlow sa dá ľahko trénovať
2. Má tiež Future Colum
3. TensorFlow je otvorený zdroj a flexibilný
9. Weka
Prostredie na analýzu vedomostí Weka alebo Waikato je strojové učenie napísané v jazyku Java. Algoritmy strojového učenia sú súborom niekoľkých strojov na získavanie údajov. Program Weka obsahuje rôzne učebné stroje, ako je klasifikácia, zoskupovanie, regresia, vizualizácia a vývoj informácií. Je to open-source GUI softvér, ktorý uľahčuje a užívateľsky príjemný implementáciu algoritmov strojového učenia. Fungovanie strojového učenia sa informácií môže byť pochopené bez riadku kódu. Je ideálny pre vedcov údajov o strojovom učení, ktorí sú začiatočníci.
10. Jupyter
Project Jupyter je nástroj s otvoreným zdrojom založený na IPythone, ktorý vývojárom pomáha vyvíjať softvér s otvoreným zdrojom a interaktívne počítačové skúsenosti. Podporované sú viaceré jazyky, ako napríklad Julia, Python a R. Je to nástroj na vytváranie živých kódov, vizualizácií a prednášok na webovej aplikácii. Jupyter je spoločný nástroj určený na splnenie požiadaviek na vedu o údajoch. Je to interaktívne prostredie, v ktorom môžu vedci údajov plniť svoje úlohy. Je to tiež silný nástroj na vyprávanie príbehov, pretože obsahuje niekoľko charakteristík prezentácie. Pomocou Jupyter Notebooks môžete vyčistiť, štatisticky vypočítať, zobraziť a vygenerovať prediktívne modely strojového učenia. Je to 100% open source, a teda zadarmo. Existuje online prostredie s názvom prostredie Jupyter, ktoré spúšťa a ukladá informácie z Disku Google v cloude.
11. Tableau
Tableau je interaktívny vizualizačný softvér balený so silnou grafikou. Spoločnosť sa zameriava na oblasti business intelligence. Najvýznamnejším prvkom Tableau je jeho schopnosť prepojiť sa s databázami, tabletami, kockami OLAP atď. Tableau je tiež schopný vizualizovať geografické údaje a kresliť dĺžky a šírky máp spolu s týmito charakteristikami. Na vyhodnotenie informácií spolu s vizualizáciami môžete použiť aj jej analytický nástroj. Svoje výsledky môžete zdieľať na internetovej platforme s Tableau s aktívnou komunitou. Zatiaľ čo Tableau je firemný softvér, Tableau Public prichádza s bezplatnou verziou.
Tu uvidíme niektoré vlastnosti Tableau
1. Tableau má správu mobilných zariadení
2. Poskytuje dokument API
3. Poskytuje JavaScript API
4. Obnovenie ETL je jednou z dôležitých vlastností tabla.
12. Scikit-learn
Scikit-learn je knižnica založená na Pythone pre algoritmy strojového učenia. Nástroj, ktorý sa bežne používa na hodnotenie a vedu o údajoch, sa dá ľahko a jednoducho vykonať. Systém strojového učenia podporuje celý rad charakteristík vrátane predbežného spracovania informácií, zoskupovania, zmenšovania regresných rozmerov, klasifikácie atď. Scikit-learn zjednodušuje používanie zložitých algoritmov strojového učenia, a preto je optimálnou platformou pre štúdie, ktoré si vyžadujú základný stroj vzdelávanie za okolností, ktoré si vyžadujú rýchle prototypovanie.
záver:
Môžeme konštatovať, že informačná veda potrebuje širokú škálu nástrojov. Nástroje vedy o údajoch sa používajú na analýzu informácií, vytváranie estetických a interaktívnych vizualizácií a vytváranie silných predikčných modelov pomocou algoritmov. V tomto článku sme teda videli rôzne nástroje používané na analýzu údajov a ich vlastnosti. Nástroje si môžete vybrať na základe vašich požiadaviek a vlastností nástroja.
Odporúčané články
Toto je príručka k nástrojom Data Science Tools. Tu diskutujeme o prehľade, rôznych druhoch nástrojov Data Science Tools a o tom, ako ich Data Sciencient použil. Viac informácií nájdete aj v ďalších navrhovaných článkoch -- Nástroje QlikView
- Alternatívy TensorFlow
- Nástroje strojového učenia
- Prevádzkovatelia SAS
- Fuzzy Logic System
- Alternatívy QlikView
- Grafy QlikView
- Top 8 zariadení IoT, ktoré by ste mali vedieť