Oversigt over Data Science Tools
En dataforsker skal udtrække, manipulere, forbehandle og generere informationsprognoser. For at gøre dette har det brug for forskellige statistiske instrumenter og programmeringssprog. I denne artikel vil vi diskutere nogle data science-værktøjer, som data-forskere bruger til at udføre datatransaktioner, og at vi vil forstå hovedfunktionerne i værktøjerne, deres fordele og sammenligningen af forskellige data science-værktøjer.
Så her vil vi diskutere vedrørende datavidenskaben. Så vi kan grundlæggende sige, at som et af de mest berømte felter i det 21. århundrede er datavidenskab. Dataforskere ansættes af virksomheder for at give dem indsigt i branchen og forbedre deres produkter. Datavidenskabsmænd er ansvarlige for analyser og styring af en lang række ustrukturerede og strukturerede data og er beslutningstagere. For at gøre det skal Data Science tilpasse dagen på den måde, den ønsker at bruge forskellige værktøjer og programmeringssprog. Vi vil bruge nogle af disse værktøjer til analyse og generering af fremskrivninger. Så nu skal vi diskutere data science værktøjet.
Top Data Science værktøjer
Følgende er en liste over de 14 bedste datavidenskabsværktøjer, der bruges af de fleste datavidenskabsmænd.
1. SAS
Det er et af disse informationsvidenskabelige instrumenter, der er udelukkende designet til statistiske formål. SAS er proprietær lukket kildesoftware til analyse af information fra store virksomheder. Til statistisk modellering anvender SAS grundlæggende programmering af SAS-sprog. Det bruges ofte i kommerciel software af eksperter og virksomheder. Som dataforsker leverer SAS utallige statistiske biblioteker og instrumenter til modellering og organisering af data. Selvom SAS er yderst troværdige, og virksomheden har stærk støtte, er det høje omkostninger og bruges kun af større industrier. Der er desuden flere SAS-biblioteker og -pakker, der ikke er i basepakken og kan opgraderes kostbart.
Her vil vi se nogle funktioner i SAS
1. Ledelse
2. Rapportoutputformat
3. Datakrypteringsalgoritme
4. SAS Studio
5. Understøtter til forskellige typer dataformater
6. Det har fleksibel til 4. gen programmeringssprog
2. Apache Spark
Apache Spark eller simpelthen politisk Spark er en kraftfuld analysemotor og er det mest almindeligt anvendte Data Science-instrument. Spark er specifikt beregnet til batch- og strømbehandling. Det leveres med mange API'er, der tillader informationsvidenskabsmænd at få adgang til maskinindlæringsinformation gentagne gange, SQL-lagring osv. Det forbedres i forhold til Hadoop og er 100 gange hurtigere end Map-Reduce. Spark har mange Machine Learning API'er, der hjælper dataforskere med at forudsige informationen. Spark kan styre streaminginformation bedre end andre Big Data-platforme. I sammenligning med andre analyseværktøjer, der kun behandler historisk information i batches, kan Spark behandle oplysninger i realtid. I Python, Java og R giver Spark flere API'er. Sparks mest stærke kombination med Scala er imidlertid et virtuelt Java-baseret programmeringssprog, der er tværgående platform.
Her vil vi se nogle funktioner i Apache Spark
1. Apache Spark har stor hastighed
2. Det har også en avanceret analyse
3. Apache-gnist har også en realtidsstrømbehandling
4. Dynamisk i naturen
5. Det har også en fejltolerance
3. BigML
BigML, et andet datavidenskabeligt værktøj, der bruges meget. Det tilbyder et interaktivt, skybaseret GUI-miljø til maskinalgoritmebehandling. BigML tilbyder standardiseret skybaseret software til sektoren. Det gør det muligt for virksomheder i flere forskellige områder af deres virksomhed at bruge Machine Learning algoritmer. BigML er en avanceret modelleringsspecialist. Den bruger en lang række algoritmer til maskinindlæring inklusive klynger og klassificering. Du kan oprette en gratis konto eller premium-konto baseret på dine informationsbehov ved at bruge BigML-webgrænsefladen vha. Rest APIs. Det muliggør interaktive informationsvisninger og giver dig kapacitet på dine mobile eller IoT-enheder til at eksportere visuelle diagrammer. Derudover leveres BigML flere automatiseringsteknikker, der kan hjælpe med at automatisere indstillingen og endda automatisere genanvendelige scripts.
4. D3.js
Javascript bruges mest som scriptingsprog på klientsiden. D3.js, kan du oprette interaktive visualiseringer i vores webbrowser gennem Javascript-biblioteket. Med forskellige D3.js API'er kan du foretage dynamisk visning og dataanalyse i din browser ved hjælp af forskellige funktioner. Brugen af animerede overgange er en anden stærk egenskab ved D3.js. D3.js muliggør dynamisk opdateringer fra kundesiden og reflekterer aktivt visualisering i browseren gennem informationsmodifikation. Dette kan kombineres med CSS for at producere illustrerede og midlertidige visualiseringer, der hjælper dig med at udføre skræddersyet grafik på websider. Alt i alt kan dette være et meget nyttigt værktøj for IoT-baserede informationsvidenskabsmænd, der har brug for kundeside-interaktion for visualisering og informationsbehandling.
Her vil vi se nogle funktioner i D3.js
1. Det er baseret på javaScript
2. Det kan oprette animeret overgang
3. Det er nyttigt til interaktion på klientsiden i IoT
4. Det er Open Source
5. Det kan kombineres med CSS
6. Det er nyttigt at lave interaktive visualiseringer.
5. MatLab
Til matematisk information er MATLAB et computermiljø med flere paradigmer. Det er en lukket kildesoftware, der letter matrix, algoritme og statistisk informationsmodellering. På flere videnskabelige områder er MATLAB mest almindeligt anvendt. MATLAB bruges til neurale netværk og fuzzy logik simuleringer i datavidenskab. Du kan generere stærke visualiseringer med MATLAB-grafikbiblioteket. I billed- og signalbehandling bruges MATLAB også. For informationsforskere gør dette det meget alsidigt, da det løser alle spørgsmålene, fra analyse og rengøring til kraftfulde dyb indlæringsalgoritmer. Derudover er MATLAB et optimalt datavidenskabeligt værktøj takket være sin enkle integration i forretningsapps og integrerede systemer. Det tillader også automatisering af opgaver fra informationsudtræk til genanvendelse af beslutningstagende scripts.
Her vil vi se nogle funktioner i Matlab
1. Det er nyttigt til dyb læring
2. Det giver nem integration med det integrerede system
3. Det har kraftfuldt grafikbibliotek
4. Det kan behandle kompleks matematisk operation
6. Excel
Dataanalyseinstrumentet er sandsynligvis mest almindeligt anvendt. Excel oprettes hovedsageligt til beregning af ark af Microsoft og bruges i øjeblikket ofte til databehandling, kompliceret og visualisering, beregninger. Excel er et effektivt datavidenskabeligt analytisk instrument. Excel pakker stadig en punch, mens det er det traditionelle informationsanalyserinstrument. Excel har flere formler, tabeller, filtre, skiver og så videre. Du kan også generere dine personlige funktioner og formler med Excel. Selvom Excel stadig er en ideel mulighed for kraftig datavisualisering og tabletter, er det ikke beregnet til beregning af enorme mængder data.
Du kan også forbinde SQL til Excel og bruge det til datastyring og analyse. Mange dataforskere bruger Excel som en interaktiv grafisk enhed til let forbehandling af information. Det er nu meget enklere at beregne komplicerede analyser med lanceringen af ToolPak på Microsoft Excel. Men sammenlignet med meget mere sofistikerede datastudieinstrumenter som SAS, mislykkes det stadig. Generelt er Excel et optimalt instrument til dataanalyse på et lille og ikke-virksomhedsniveau.
Her vil vi se nogle funktioner i Excel
1. For den lille skala-dataanalyse er den meget populær
2. Excel bruges også til regnearkets beregning og visualisering
3. Excel-værktøjspakke, der bruges til dataanalyse-kompleks
4. Det giver den nemme forbindelse med SQL
7. NLTK
NLTK, der står for behandlingen af naturligt sprog. Den mest almindelige sektor inden for datavidenskab var naturligt sprogbehandling. Det handler om at udvikle statistiske modeller, der hjælper maskiner til at forstå menneskets sprog. Disse statistiske modeller er komponenter i maskinlæring og er i stand til at hjælpe computere med at forstå det naturlige sprog gennem flere af dets algoritmer. Python-sproget er udstyret med samling af naturlige sprogværktøjer (NLTK) af biblioteker, der er udviklet til dette formål alene. NLTK bruges ofte til forskellige metoder til sprogbehandling såsom tokenisering, stemming, markering, parsing og maskinlæring. Det omfatter mere end 100 virksomheder, der indsamler information om modeller til maskinlæring.
8. TensorFlow
TensorFlow er blevet et standardinstrument til maskinlæring. De nyeste maskinlæringsalgoritmer som Deep Learning bruges ofte. Udviklere har opkaldt TensorFlow efter flerdimensionelle arrays af tensorer. Det er en open source og konstant evolutions værktøjskasse, der er kendt for sin forhøjede beregningseffektivitet og evne. TensorFlow kan fungere på både CPU og GPU og er for nylig blevet til på stærkere TPU-systemer. TensorFlow har en bred vifte af applikationer på grund af dets høje behandlingsfunktioner, såsom sproggenkendelse, billedklassificering, opdagelse af medicin, billedgenerering og sproggenerering.
Her vil vi se nogle funktioner i TensorFlow
1. TensorFlow kan nemt trænes
2. Det har også Future Colum
3. TensorFlow er en open source og fleksibel
9. Weka
Weka eller Waikatos videnanalysemiljø er en Java-skrevet maskinlæring. Maskinlæringsalgoritmerne er et sæt af flere datamining-maskiner. Weka inkluderer forskellige læringsmaskiner såsom klassificering, klynger, regression, visualisering og informationsudvikling. Det er en open source GUI-software, der gør det enklere og brugervenligt at implementere maskinlæringsalgoritmer. Funktionen af maskinlæringen på informationen kan forstås uden en række kode. Det er perfekt til maskinindlæringsdataforskere, der er begyndere.
10. Jupyter
Project Jupyter er et IPython-baseret open source-instrument, der hjælper udviklere med at udvikle open source-software og interaktive computeroplevelser. Flere sprog som Julia, Python og R understøttes. Det er et instrument til at komponere live-koder, visualiseringer og forelæsninger på web-applikationen. Jupyter er et almindeligt værktøj beregnet til at imødekomme kravene til datavidenskab. Det er et interaktivt miljø, hvor dataforskere kan udføre deres opgaver. Det er også et stærkt fortællingsværktøj, da det indeholder flere præsentationsegenskaber. Du kan rense, statistisk beregne, se og generere modeller for forudsigelse af maskinindlæring ved hjælp af Jupyter Notebooks. Det er 100% open source og dermed gratis. Der er et samarbejde kaldet Jupyter-miljø online, der kører og handler Google Drive-oplysninger på skyen.
11. Tableau
Tableau er en interaktiv visualiseringssoftware pakket med stærk grafik. Virksomheden fokuserer på business intelligence-sektorer. Tableaus vigtigste element er dens kapacitet til at interface med databaser, tabletter, OLAP-terninger osv. Tableau er også i stand til at visualisere geografiske data og tegne kortets længder og breddegrader sammen med disse egenskaber. Du kan også bruge dets analyseværktøj til at evaluere informationen sammen med visualiseringer. Du kan dele dine resultater på internetplatformen med Tableau med et aktivt samfund. Mens Tableau er virksomhedssoftware, leveres Tableau Public med en gratis version.
Her vil vi se nogle funktioner i Tableau
1. Tableau har en styring af mobilenheder
2. Det leverer Document API
3. Det giver JavaScript API
4. ETL Refresh er en af de vigtige træk ved Tableauet.
12. Scikit-learning
Scikit-learning er et Python-baseret bibliotek til maskinlæringsalgoritmer. Et værktøj, der ofte bruges til vurdering og datavidenskab, er let og ligetil at udføre. Machine Learning-systemet understøtter en række karakteristika, herunder informationsforbehandling, klynger, regressionsdimensionelt fald, klassificering osv. Scikit-learning gør brug af komplekse maskinlæringsalgoritmer enkle og er derfor en optimal platform for de studier, der kræver grundlæggende maskine læring under omstændigheder, der kræver hurtig prototype.
Konklusion:
Vi kan konkludere, at informationsvidenskab har brug for en bred vifte af instrumenter. Datavidenskabsinstrumenterne bruges til at analysere information, skabe estetiske og interaktive visualiseringer og skabe stærke forudsigelsesmodeller ved hjælp af algoritmer. Så i denne artikel har vi set forskellige værktøjer, der bruges til datavidenskabelig analyse samt deres funktioner. Du kan vælge værktøjer baseret på dine krav og funktioner i værktøjet.
Anbefalede artikler
Dette er en vejledning til Data Science Tools. Her diskuterer vi oversigten, forskellige typer Data Science Tools og hvordan det er blevet brugt af Data Sciencient med detaljer. Du kan også gennemgå vores andre foreslåede artikler for at lære mere -- QlikView-værktøjer
- TensorFlow-alternativer
- Værktøj til maskinindlæring
- SAS-operatører
- Fuzzy Logic System
- QlikView-alternativer
- QlikView-diagrammer
- Top 8 enheder af IoT, du burde vide