Overzicht van Data Science Tools
Een datawetenschapper zal informatieprognoses extraheren, manipuleren, voorbewerken en genereren. Om dit te doen, heeft het verschillende statistische instrumenten en programmeertalen nodig. In dit artikel gaan we enkele data science-tools bespreken die datawetenschappers gebruiken om datatransacties uit te voeren en dat we de belangrijkste kenmerken van de tools, hun voordelen en de vergelijking van verschillende data science-tools zullen begrijpen.
Dus hier gaan we het hebben over de data science Dus we kunnen eigenlijk zeggen dat data science een van de beroemdste gebieden van de 21ste eeuw is. Gegevenswetenschappers zijn in dienst van bedrijven om hen inzicht te geven in de industrie en hun producten te verbeteren. Gegevenswetenschappers zijn verantwoordelijk voor analyses en beheer van een breed scala aan ongestructureerde en gestructureerde gegevens en zijn de beslissers. Om dit te doen, moet Data Science de dag aanpassen op de manier waarop het verschillende tools en programmeertaal wil gebruiken. We zullen enkele van deze tools gebruiken voor het analyseren en genereren van projecties. Dus nu zullen we de data science-tool bespreken.
Top Data Science Tools
Het volgende is een lijst van de 14 beste data science-tools die door de meeste datawetenschappers worden gebruikt.
1. SAS
Het is een van die informatie-wetenschappelijke instrumenten die puur voor statistische doeleinden zijn ontworpen. SAS is eigen closed-source software voor het analyseren van informatie door grote bedrijven. Voor statistische modellering maakt SAS gebruik van standaard SAS-taalprogrammering. Het wordt vaak gebruikt in commerciële software door experts en bedrijven. Als datawetenschapper biedt SAS talloze statistische bibliotheken en instrumenten om gegevens te modelleren en te organiseren. Hoewel SAS zeer betrouwbaar is en het bedrijf sterke ondersteuning biedt, is het duur en wordt het alleen door grotere industrieën gebruikt. Bovendien zijn er verschillende SAS-bibliotheken en pakketten die zich niet in het basispakket bevinden en die duur kunnen worden opgewaardeerd.
Hier zullen we enkele functies van SAS zien
1. Management
2. Rapportuitvoerindeling
3. Algoritme voor gegevenscodering
4. SAS Studio
5. Ondersteunt verschillende soorten gegevensindeling
6. Het is flexibel voor de 4e generatie programmeertaal
2. Apache Spark
Apache Spark of simpelweg politieke Spark is een krachtige analyse-engine en is het meest gebruikte Data Science-instrument. Spark is specifiek bedoeld voor batch- en streamverwerking. Het wordt geleverd met veel API's waarmee informatiewetenschappers herhaaldelijk toegang hebben tot informatie over machine learning, SQL-opslag, enz. Het verbetert Hadoop en is 100 keer sneller dan Map-Reduce. Spark heeft veel Machine Learning API's die datawetenschappers helpen de informatie te voorspellen. Spark kan streaminginformatie beter beheren dan andere Big Data-platforms. In vergelijking met andere analytische tools die alleen historische informatie in batches verwerken, kan Spark informatie in realtime verwerken. In Python, Java en R biedt Spark verschillende API's. De sterkste combinatie van Spark met Scala is echter een virtuele, op Java gebaseerde programmeertaal, die platformonafhankelijk is.
Hier zullen we enkele functies van Apache Spark zien
1. Apache Spark heeft grote snelheid
2. Het heeft ook een geavanceerde analyse
3. Apache Spark heeft ook een realtime stroomverwerking
4. Dynamisch van aard
5. Het heeft ook een fouttolerantie
3. BigML
BigML, een andere tool voor data science die veel wordt gebruikt. Het biedt een interactieve, cloud-gebaseerde GUI-omgeving voor het verwerken van machine-algoritmen. BigML biedt gestandaardiseerde cloud-gebaseerde software voor de sector. Hiermee kunnen bedrijven in meerdere delen van hun onderneming Machine Learning-algoritmen gebruiken. BigML is een geavanceerde modelleringspecialist. Het maakt gebruik van een groot aantal algoritmen voor machine learning, waaronder clustering en classificatie. U kunt een gratis account of premium-account maken op basis van uw informatiebehoeften met behulp van de BigML-webinterface met behulp van Rest-API's. Het maakt interactieve informatieweergaven mogelijk en geeft u de capaciteit op uw mobiele of IoT-apparaten om visuele diagrammen te exporteren. Daarnaast wordt BigML geleverd met meerdere automatiseringstechnieken die kunnen helpen bij het automatiseren van de afstemming en zelfs bij het automatiseren van herbruikbare scripts.
4. D3.js
Javascript wordt meestal gebruikt als scripttaal aan de clientzijde. D3.js, u kunt interactieve visualisaties maken op onze webbrowser via de Javascript-bibliotheek. Met verschillende D3.js API's kunt u dynamische weergave- en gegevensanalyse in uw browser maken met behulp van verschillende functies. Het gebruik van geanimeerde overgangen is een ander sterk kenmerk van D3.js. D3.js maakt dynamisch updates aan de klantzijde mogelijk en reflecteert actief de visualisatie in de browser door middel van informatiemodificatie. Dit kan worden gecombineerd met CSS om geïllustreerde en tijdelijke visualisaties te produceren om u te helpen bij het uitvoeren van op maat gemaakte afbeeldingen op webpagina's. Over het algemeen kan dit een zeer nuttig hulpmiddel zijn voor IoT-gebaseerde informatiewetenschappers die interactie met de klant nodig hebben voor visualisatie en informatieverwerking.
Hier zullen we enkele functies van D3.js zien
1. Het is gebaseerd op javaScript
2. Het kan geanimeerde overgang maken
3. Het is handig voor client-side interactie in IoT
4. Het is open source
5. Het kan worden gecombineerd met CSS
6. Het is handig voor het maken van interactieve visualisaties.
5. MatLab
Voor wiskundige informatie is MATLAB een computeromgeving met meerdere paradigma-nummersystemen. Het is een closed-source software die matrix-, algoritme- en statistische informatiemodellering mogelijk maakt. Op verschillende wetenschapsgebieden wordt het MATLAB het meest gebruikt. MATLAB wordt gebruikt voor neurale netwerken en fuzzy logic simulaties in data science. U kunt sterke visualisaties genereren met de grafische bibliotheek van MATLAB. Voor beeld- en signaalverwerking wordt MATLAB ook gebruikt. Voor informatiewetenschappers maakt dit het zeer veelzijdig omdat het alle problemen aanpakt, van analyse en opschoning tot krachtige deep learning-algoritmen. MATLAB is bovendien een optimale tool voor data science dankzij de eenvoudige opname in zakelijke apps en geïntegreerde systemen. Het laat ook toe om taken te automatiseren, van het extraheren van informatie tot het hergebruik van scripts voor besluitvorming.
Hier zullen we enkele functies van de Matlab zien
1. Het is nuttig voor diep leren
2. Het biedt eenvoudige integratie met het ingebedde systeem
3. Het heeft krachtige grafische bibliotheek
4. Het kan complexe wiskundige bewerkingen verwerken
6. Excel
Het data-analyse-instrument wordt waarschijnlijk het meest gebruikt. Excel is voornamelijk gemaakt voor het berekenen van bladen door Microsoft en wordt momenteel vaak gebruikt voor gegevensverwerking, gecompliceerde en visualisatie, berekeningen. Excel is een efficiënt gegevenswetenschappelijk analyse-instrument. Excel heeft nog steeds een klap, terwijl het het traditionele informatie-analyse-instrument is. Excel heeft verschillende formules, tabellen, filters, slicers enzovoort. U kunt ook uw gepersonaliseerde functies en formules genereren met Excel. Hoewel Excel nog steeds een ideale optie is voor krachtige datavisualisatie en tablets, is het niet bedoeld voor het berekenen van grote hoeveelheden gegevens.
U kunt ook SQL verbinden met Excel en gebruiken voor gegevensbeheer en analyse. Veel datawetenschappers gebruiken Excel als een interactief grafisch apparaat voor eenvoudige voorverwerking van informatie. Het is nu veel eenvoudiger om ingewikkelde analyses te berekenen met de lancering van ToolPak op Microsoft Excel. Maar in vergelijking met veel meer geavanceerde datastudie-instrumenten zoals SAS, faalt het nog steeds. Over het algemeen is Excel een optimaal instrument voor data-analyse op een klein en niet-bedrijfsniveau.
Hier zullen we enkele functies van Excel zien
1. Voor de kleinschalige gegevensanalyse is het zeer populair
2. Excel wordt ook gebruikt voor de berekening en visualisatie van de spreadsheet
3. Excel tool pack gebruikt voor data-analyse complex
4. Het biedt de gemakkelijke verbinding met de SQL
7. NLTK
NLTK wat staat voor de natuurlijke taalverwerking. De meest voorkomende sector in de gegevenswetenschap was natuurlijke taalverwerking. Het gaat om het ontwikkelen van statistische modellen die machines helpen de taal van mensen te begrijpen. Deze statistische modellen zijn componenten van machine learning en kunnen computers helpen om de natuurlijke taal te begrijpen via verschillende algoritmen. Python-taal is uitgerust met de Natural Language Toolkit (NLTK) verzameling bibliotheken die alleen voor dit doel is ontwikkeld. NLTK wordt vaak gebruikt voor verschillende methoden van taalverwerking, zoals tokenizing, stemming, markering, parsing en machine learning. Het omvat meer dan 100 bedrijven die informatie verzamelen over modellen voor machine learning.
8. TensorFlow
TensorFlow is een standaard machine-leerinstrument geworden. De nieuwste algoritmen voor machine learning zoals Deep Learning worden vaak gebruikt. Ontwikkelaars hebben TensorFlow genoemd naar multidimensionale arrays van tensoren. Het is een open-source en voortdurend evoluerende toolbox die bekend staat om zijn verhoogde rekenefficiëntie en mogelijkheden. TensorFlow kan op zowel CPU als GPU werken en is onlangs ontstaan op sterkere TPU-systemen. TensorFlow heeft een breed scala aan toepassingen vanwege de hoge verwerkingsmogelijkheden, zoals taalherkenning, beeldclassificatie, de ontdekking van medicijnen, beeldgeneratie en taalgeneratie.
Hier zullen we enkele functies van TensorFlow zien
1. TensorFlow kan gemakkelijk worden getraind
2. Het heeft ook Future Colum
3. De TensorFlow is een open source en flexibel
9. Weka
De kennisanalyse-omgeving van Weka of Waikato is een op Java geschreven machine learning. De machine learning-algoritmen zijn een set van verschillende datamining-machines. Weka omvat verschillende leermachines zoals beoordelen, clusteren, regressie, visualisatie en informatie-ontwikkeling. Het is een open-source GUI-software die het eenvoudiger en gebruiksvriendelijker maakt om machine learning-algoritmen te implementeren. De werking van het machinaal leren op de informatie kan worden begrepen zonder een rij code. Het is perfect voor machine learning data-wetenschappers die beginners zijn.
10. Jupyter
Project Jupyter is een op IPython gebaseerd open source-instrument dat ontwikkelaars helpt bij het ontwikkelen van open-source software en interactieve computerervaringen. Meerdere talen zoals Julia, Python en R worden ondersteund. Het is een instrument voor het samenstellen van live codes, visualisaties en lezingen op de web-applicatie. Jupyter is een veelgebruikt hulpmiddel dat is bedoeld om te voldoen aan de eisen van data science. Het is een interactieve omgeving waar datawetenschappers hun taken kunnen vervullen. Het is ook een krachtig hulpmiddel voor het vertellen van verhalen, omdat het verschillende presentatiekenmerken bevat. U kunt voorspellende machine learning-modellen opschonen, statistisch berekenen, bekijken en genereren met behulp van Jupyter Notebooks. Het is 100% open source en dus gratis. Er is een samenwerkingsverband genaamd Jupyter-omgeving online dat Google Drive-informatie in de cloud uitvoert en winkelt.
11. Tableau
Tableau is een interactieve visualisatiesoftware verpakt met krachtige grafische afbeeldingen. Het bedrijf richt zich op business intelligence-sectoren. Het belangrijkste element van Tableau is de mogelijkheid om te communiceren met databases, tablets, OLAP-kubussen, enz. Tableau is ook in staat om geografische gegevens te visualiseren en om de lengtes en breedtegraden van kaarten samen met deze kenmerken te tekenen. U kunt ook de analysetool gebruiken om de informatie samen met visualisaties te evalueren. U kunt uw resultaten op het internetplatform met Tableau delen met een actieve community. Hoewel Tableau bedrijfssoftware is, wordt Tableau Public geleverd met een gratis versie.
Hier zullen we enkele functies van Tableau zien
1. Tableau heeft een beheer van mobiele apparaten
2. Het biedt Document API
3. Het biedt JavaScript API
4. ETL Refresh is een van de belangrijke kenmerken van het tableau.
12. Scikit-leren
Scikit-learn is een op Python gebaseerde bibliotheek voor algoritmen voor machine learning. Een tool die vaak wordt gebruikt voor assessment en data science is eenvoudig en gemakkelijk uit te voeren. Het Machine Learning-systeem ondersteunt een reeks kenmerken, waaronder informatieverwerking, clustering, regressiedimensionale afname, classificatie, enz. Scikit-learn maakt het gebruik van complexe machine learning-algoritmen eenvoudig en is daarom een optimaal platform voor de studies die een fundamentele machine vereisen leren in omstandigheden die snelle prototyping vereisen.
Conclusie:
We kunnen concluderen dat informatiewetenschap een breed scala aan instrumenten nodig heeft. De data science-instrumenten worden gebruikt om informatie te analyseren, esthetische en interactieve visualisaties te maken en sterke voorspellingsmodellen te maken met behulp van algoritmen. Dus in dit artikel hebben we verschillende tools gezien die worden gebruikt voor Data Science-analyse, evenals hun functies. U kunt tools kiezen op basis van uw vereisten en functies van de tool.
Aanbevolen artikelen
Dit is een gids voor Data Science Tools. Hier bespreken we het overzicht, verschillende soorten Data Science Tools en hoe het door Data Sciencient is gebruikt met details. U kunt ook onze andere voorgestelde artikelen doornemen voor meer informatie -- QlikView Tools
- TensorFlow-alternatieven
- Hulpmiddelen voor machine leren
- SAS-exploitanten
- Fuzzy Logic System
- QlikView-alternatieven
- QlikView-grafieken
- Top 8 apparaten van IoT die u moet kennen