Přehled nástrojů Data Science Tools
Vědec údajů získává, zpracovává, zpracovává a generuje informační prognózy. K tomu potřebuje různé statistické nástroje a jazyky programování. V tomto článku budeme diskutovat o některých nástrojích pro vědu o údajích, které vědci používají k provádění datových transakcí, a že pochopíme hlavní rysy nástrojů, jejich výhody a porovnání různých nástrojů pro vědu o datech.
Takže zde budeme diskutovat o datové vědě. Takže v podstatě můžeme říci, že Jako jedna z nejznámějších oblastí 21. století je datová věda. Vědci údajů jsou společnostmi zaměstnáváni, aby jim poskytli informace o oboru a zlepšili své produkty. Vědci dat jsou zodpovědní za analýzy a správu širokého spektra nestrukturovaných a strukturovaných dat a jsou tvůrci rozhodnutí. Aby to bylo možné, musí Data Science upravit den způsobem, jakým chce používat různé nástroje a programovací jazyk. Některé z těchto nástrojů použijeme pro analýzu a generování projekcí. Teď budeme diskutovat o nástroji pro vědu o datech.
Špičkové nástroje pro vědu o datech
Následuje seznam 14 nejlepších nástrojů pro vědeckou práci s údaji, které používá většina vědců s údaji.
1. SAS
Je to jeden z těchto informačních vědeckých nástrojů určených výhradně pro statistické účely. SAS je patentovaný software s uzavřeným zdrojem pro analýzu informací velkých společností. Pro statistické modelování využívá SAS základní programování jazyka SAS. Je běžně používán v komerčním softwaru odborníky a firmami. Jako datový vědec poskytuje SAS nespočet statistických knihoven a nástrojů pro modelování a organizování dat. Přestože je SAS vysoce důvěryhodný a společnost má silnou podporu, je drahá a používá ji pouze větší odvětví. Navíc existuje několik knihoven a balíčků SAS, které nejsou v základním balíčku a mohou být nákladně upgradovány.
Zde uvidíme některé funkce SAS
1. Management
2. Výstupní formát hlášení
3. Algoritmus šifrování dat
4. SAS Studio
5. Podporuje různé typy datových formátů
6. Má flexibilitu pro 4. gen programovacího jazyka
2. Apache Spark
Apache Spark nebo jednoduše politický Spark je výkonný analytický nástroj a je nejčastěji používaným nástrojem Data Science. Spark je určen speciálně pro zpracování šarží a proudů. Dodává se s mnoha API, která umožňují vědcům informací přístup k informacím o strojovém učení opakovaně, úložišti SQL atd. Vylepšuje se přes Hadoop a je 100krát rychlejší než Map-Reduce. Spark má mnoho rozhraní Machine Learning API, která pomáhají vědcům dat předpovídat informace. Spark dokáže spravovat streamované informace lépe než jiné platformy Big Data. Ve srovnání s jinými analytickými nástroji, které zpracovávají pouze historické informace v dávkách, Spark dokáže zpracovávat informace v reálném čase. V Pythonu, Javě a R poskytuje Spark několik API. Nejsilnější kombinací Spark s Scalou je však virtuální programovací jazyk založený na Javě, který má svou povahu napříč platformami.
Zde uvidíme některé funkce Apache Spark
1. Apache Spark má velkou rychlost
2. Má také pokročilé analýzy
3. Apache iskra má také zpracování proudu v reálném čase
4. Dynamická povaha
5. Má také poruchovou toleranci
3. BigML
BigML, další nástroj pro vědu o údajích, který se velmi používá. Nabízí interaktivní, cloudové GUI prostředí pro strojové algoritmy zpracování. BigML nabízí standardizovaný cloudový software pro toto odvětví. Umožňuje podnikům ve více oblastech jejich podniku používat algoritmy strojového učení. BigML je pokročilý modelářský specialista. Využívá širokou škálu algoritmů pro strojové učení, včetně shlukování a klasifikace. Pomocí webového rozhraní BigML pomocí rozhraní Rest API můžete vytvořit bezplatný účet nebo prémiový účet na základě vašich informačních potřeb. Umožňuje interaktivní zobrazení informací a umožňuje vám exportovat vizuální diagramy na vašem mobilním zařízení nebo zařízení IoT. Kromě toho přichází BigML s několika automatizačními technikami, které mohou napomoci automatizaci ladění a dokonce i automatizaci znovu použitelných skriptů.
4. D3.js
Javascript se většinou používá jako skriptovací jazyk na straně klienta. D3.js, můžete v našem webovém prohlížeči vytvářet interaktivní vizualizace prostřednictvím knihovny Javascript. Pomocí různých rozhraní API D3.js můžete v prohlížeči provádět dynamické prohlížení a analýzu dat pomocí různých funkcí. Použití animovaných přechodů je další silnou charakteristikou D3.js. D3.js dynamicky umožňuje aktualizace na straně zákazníka a aktivně odráží vizualizaci v prohlížeči úpravou informací. To lze kombinovat s CSS a vytvářet ilustrované a dočasné vizualizace, které vám pomohou provádět grafiku na míru na webových stránkách. Celkově to může být velmi užitečný nástroj pro informační vědce založené na internetu věcí, kteří potřebují interakci na straně zákazníka pro vizualizaci a zpracování informací.
Zde uvidíme některé funkce D3.js
1. Je založen na JavaScriptu
2. Může vytvořit animovaný přechod
3. Je užitečné pro interakci na straně klienta v IoT
4. Je to Open Source
5. Lze kombinovat s CSS
6. Je užitečná pro vytváření interaktivních vizualizací.
5. MatLab
Pokud jde o matematické informace, MATLAB je počítačové prostředí s více paradigmatickými čísly. Jedná se o software s uzavřeným zdrojem, který usnadňuje modelování matic, algoritmů a statistických informací. V několika vědních oborech se nejčastěji používá MATLAB. MATLAB se používá pro neuronové sítě a fuzzy logické simulace ve vědě o datech. Grafickou knihovnu MATLAB můžete generovat silné vizualizace. Při zpracování obrazu a signálu se také používá MATLAB. Pro informační vědce je to velmi univerzální, protože řeší všechny problémy, od analýzy a čištění až po výkonné algoritmy pro hluboké učení. Kromě toho je MATLAB optimálním nástrojem pro vědu o údajích díky jeho jednoduchému začlenění do podnikových aplikací a integrovaných systémů. Umožňuje také automatizaci povinností od extrakce informací po opětovné použití rozhodovacích skriptů.
Zde uvidíme některé vlastnosti Matlabu
1. Je užitečné pro hluboké učení
2. Poskytuje snadnou integraci s vestavěným systémem
3. Má výkonnou grafickou knihovnu
4. Může zpracovat složité matematické operace
6. Excel
Nejčastěji se používá nástroj pro analýzu dat. Excel je vytvořen hlavně pro výpočet listů společností Microsoft a v současné době se běžně používá pro zpracování dat, komplikované a vizualizace, výpočty. Excel je účinný analytický nástroj pro vědu o datech. Excel stále obsahuje ránu, zatímco je to tradiční nástroj pro analýzu informací. Excel má několik vzorců, tabulek, filtrů, kráječů atd. Můžete také generovat své přizpůsobené funkce a vzorce pomocí Excelu. Přestože Excel je stále ideální volbou pro výkonnou vizualizaci dat a tablety, není určen pro výpočet velkého množství dat.
Můžete také připojit SQL k Excelu a použít jej pro správu a analýzu dat. Mnoho vědců dat používá Excel jako interaktivní grafické zařízení pro snadné předzpracování informací. Nyní je mnohem jednodušší počítat složité analýzy se spuštěním ToolPak v aplikaci Microsoft Excel. Ale ve srovnání s mnohem sofistikovanějšími nástroji pro studium dat, jako je SAS, stále selhává. Excel je obecně optimálním nástrojem pro analýzu dat na malé a nepodnikatelské úrovni.
Zde uvidíme některé funkce Excelu
1. Pro analýzu dat v malém měřítku je velmi populární
2. Excel se také používá pro výpočet a vizualizaci tabulky
3. Excel balíček nástrojů pro komplexní analýzu dat
4. Poskytuje snadné připojení k SQL
7. NLTK
NLTK, což je zkratka pro zpracování přirozeného jazyka. Nejběžnějším sektorem ve vědě o datech bylo zpracování přirozeného jazyka. Jde o vývoj statistických modelů, které pomáhají strojům porozumět jazyku lidí. Tyto statistické modely jsou součástí strojového učení a jsou schopny pomoci počítačům porozumět přirozenému jazyku prostřednictvím několika jeho algoritmů. Jazyk Python je vybaven sbírkou knihoven Natural Language Toolkit (NLTK) vyvinutých pouze pro tento účel. NLTK se běžně používá pro různé metody zpracování jazyka, jako je tokenizace, stopování, značení, analýza a strojové učení. Zahrnuje více než 100 společností, které shromažďují informace o modelech strojového učení.
8. TensorFlow
TensorFlow se stal standardním nástrojem pro strojové učení. Běžně se používají nejnovější algoritmy strojového učení, jako je Deep Learning. Vývojáři pojmenovali TensorFlow po vícerozměrných polích tenzorů. Je to open-source a neustále se vyvíjející sada nástrojů známá pro svou zvýšenou výpočetní účinnost a schopnosti. TensorFlow může pracovat na CPU i GPU a v poslední době vznikl na silnějších systémech TPU. TensorFlow má širokou škálu aplikací díky vysokým schopnostem zpracování, jako je rozpoznávání jazyka, klasifikace obrazu, objevování léčiv, generování obrazu a generování jazyka.
Zde uvidíme některé funkce TensorFlow
1. TensorFlow lze snadno trénovat
2. Má také Future Colum
3. TensorFlow je open source a flexibilní
9. Weka
Prostředí Weka nebo Waikato pro analýzu znalostí je strojové učení napsané v jazyce Java. Algoritmy strojového učení jsou sadou několika strojů pro těžbu dat. Weka zahrnuje různé učební stroje, jako je třídění, shlukování, regrese, vizualizace a vývoj informací. Jedná se o open-source GUI software, který usnadňuje a uživatelsky přívětivý implementovat algoritmy strojového učení. Fungování strojového učení informací lze pochopit bez řady kódů. Je ideální pro vědce o strojovém učení dat, kteří jsou začátečníci.
10. Jupyter
Project Jupyter je nástroj založený na IPythonu s otevřeným zdrojovým kódem, který vývojářům pomáhá vyvíjet software s otevřeným zdrojovým kódem a interaktivní počítačové zkušenosti. Podporováno je více jazyků, jako je Julia, Python a R. Je to nástroj pro vytváření živých kódů, vizualizací a přednášek na webové aplikaci. Jupyter je běžný nástroj určený ke splnění požadavků na vědecké údaje. Je to interaktivní prostředí, kde mohou vědci v oblasti dat plnit své úkoly. Je to také silný nástroj pro vyprávění příběhů, protože obsahuje několik prezentačních charakteristik. Pomocí Jupyter Notebooks můžete vyčistit, statisticky spočítat, zobrazit a vygenerovat prediktivní modely strojového učení. Jedná se o 100% open source, a tedy zdarma. Existuje online prostředí zvané prostředí Jupyter, které spouští a ukládá informace z Disku Google v cloudu.
11. Tableau
Tableau je interaktivní vizualizační software nabitý silnou grafikou. Společnost se zaměřuje na oblasti business intelligence. Nejvýznamnějším prvkem Tableau je jeho schopnost propojit se s databázemi, tablety, kostkami OLAP atd. Tableau je také schopen vizualizovat geografická data a kreslit délky a šířky map spolu s těmito charakteristikami. Pomocí analytického nástroje můžete také vyhodnotit informace společně s vizualizacemi. Své výsledky můžete sdílet na internetové platformě s Tableau s aktivní komunitou. Zatímco Tableau je firemní software, Tableau Public přichází s bezplatnou verzí.
Zde uvidíme některé rysy Tableau
1. Tableau má správu mobilních zařízení
2. Poskytuje Document API
3. Poskytuje JavaScript API
4. ETL Refresh je jednou z důležitých vlastností tabla.
12. Scikit-learn
Scikit-learn je knihovna založená na Pythonu pro algoritmy strojového učení. Nástroj, který se běžně používá pro hodnocení a vědu o údajích, lze snadno a snadno provést. Systém Machine Learning podporuje celou řadu charakteristik včetně předzpracování informací, shlukování, regresního zmenšení rozměrů, klasifikace atd. Scikit-learn umožňuje použití složitých algoritmů strojového učení jednoduchých, a je proto optimální platformou pro studie, které vyžadují základní stroj učení za okolností, které vyžadují rychlé prototypování.
Závěr:
Můžeme dojít k závěru, že informační věda potřebuje širokou škálu nástrojů. Nástroje datové vědy se používají k analýze informací, vytváření estetických a interaktivních vizualizací a vytváření silných predikčních modelů pomocí algoritmů. V tomto článku jsme tedy viděli různé nástroje používané pro analýzu datových věd a jejich funkce. Nástroje si můžete vybrat na základě vašich požadavků a funkcí nástroje.
Doporučené články
Toto je průvodce nástroji Data Science Tools. Zde diskutujeme přehled, různé typy nástrojů Data Science Tools a způsob, jakým je Data Sciencient používán. Další informace naleznete také v dalších navrhovaných článcích -- Nástroje QlikView
- Alternativy TensorFlow
- Nástroje strojového učení
- Operátoři SAS
- Fuzzy Logic System
- QlikView Alternativy
- Grafy QlikView
- Top 8 zařízení IoT byste měli vědět