Ülevaade andmeteaduste tööriistadest
Andmeteadlane peab teabeprognoosid ekstraheerima, nendega manipuleerima, eeltöötlema ja looma. Selleks on vaja erinevaid statistilisi vahendeid ja programmeerimiskeeli. Selles artiklis käsitleme mõnda andmeteaduse tööriista, mida andmeteadlased kasutavad andmetehingute tegemiseks ja millest saame aru tööriistade peamistest omadustest, nende eelistest ja erinevate andmeteaduste tööriistade võrdlusest.
Nii et siin hakkame arutama andmeteaduse osas. Põhimõtteliselt võime öelda, et 21. sajandi üks kuulsamaid valdkondi on andmeteadus. Ettevõttes töötavad andmeteadlased, et anda neile ülevaade tööstusest ja parendada oma tooteid. Andmeteadlased vastutavad paljude struktureerimata ja struktureeritud andmete analüüsi ja haldamise eest ning on otsustajad. Selleks peab Data Science kohandama päeva viisil, milles ta soovib kasutada erinevaid tööriistu ja programmeerimiskeelt. Osa neist tööriistadest kasutame projektsioonide analüüsimiseks ja genereerimiseks. Nüüd arutame andmeteaduste tööriista.
Parimad andmeteaduse tööriistad
Järgnevas loendis on toodud 14 parimat andmeteaduse tööriista, mida enamik andmeteadlasi kasutab.
1. SAS
See on üks neist teaduslikest vahenditest, mis on loodud üksnes statistilistel eesmärkidel. SAS on patenteeritud suletud lähtekoodiga tarkvara suurte ettevõtete teabe analüüsimiseks. Statistiliseks modelleerimiseks kasutab SAS põhilisi SAS-i keelte programmeerimist. Ekspertide ja ettevõtete poolt kasutatakse seda kommertstarkvaras tavaliselt. Andmeteadlasena pakub SAS lugematuid statistilisi raamatukogusid ja vahendeid andmete modelleerimiseks ja korraldamiseks. Kuigi SAS on väga usaldusväärne ja ettevõttel on tugev tugi, on see kõrge hinnaga ja seda kasutavad ainult suuremad tööstused. Lisaks on mitu SAS-i teeki ja -paketti, mis pole põhipaketis ja mida saab kulukaks uuendada.
Siin näeme mõnda SAS-i funktsiooni
1. Juhtimine
2. Aruande väljundvorming
3. Andmete krüpteerimise algoritm
4. SASi stuudio
5. Erinevat tüüpi andmevormingute tugi
6. Sellel on paindlik programmeerimiskeele 4. sugu
2. Apache säde
Apache Spark või lihtsalt poliitiline Spark on võimas analüüsimootor ja see on Data Science instrument, mida kasutatakse kõige sagedamini. Spark on mõeldud spetsiaalselt partiide ja voogude töötlemiseks. Komplektis on palju API-sid, mis võimaldavad infoteadlastel korduvalt juurde pääseda masinõppe teabele, SQL-mäluseadmele jne. See on Hadoopiga võrreldes parem ja on 100 korda kiirem kui Map-Reduce. Sparkil on palju masinõppe API-sid, mis aitavad andmeteadlastel teavet ennustada. Spark saab voogesituse teavet hallata paremini kui teised Big Data platvormid. Võrreldes teiste analüütiliste tööriistadega, mis töötlevad ainult ajaloolist teavet partiidena, saab Spark töödelda teavet reaalajas. Pythoni, Java ja R versioonides pakub Spark mitmeid API-sid. Sparki kõige tugevam kombinatsioon Scalaga on aga virtuaalne Java-põhine programmeerimiskeel, mis on oma olemuselt platvormideülene.
Siin näeme mõnda Apache Sparki funktsioone
1. Apache Spark on suure kiirusega
2. Sellel on ka täiustatud analüüs
3. Apache sädemel on ka reaalajas voo töötlus
4. Dünaamiline
5. Sellel on ka rikketolerants
3. BigML
BigML, teine andmetöötluse tööriist, mida kasutatakse väga palju. See pakub interaktiivset pilvepõhist GUI-keskkonda masina algoritmi töötlemiseks. BigML pakub sektorile standardiseeritud pilvepõhist tarkvara. See võimaldab ettevõtte mitmel pool tegutsevatel ettevõtetel kasutada masinõppe algoritme. BigML on arenenud modelleerimise spetsialist. See kasutab masinõppes suurt hulka algoritme, sealhulgas rühmitamine ja klassifitseerimine. Võite oma teabevajaduse põhjal luua tasuta konto või premium-konto, kasutades BigML-i veebiliidest, kasutades Rest API-sid. See võimaldab interaktiivseid teabevaateid ja annab teile võimaluse mobiil- või Interneti-seadmetel visuaalseid diagramme eksportida. Lisaks sellele sisaldab BigML mitmeid automatiseerimistehnikaid, mis aitavad häälestamist automatiseerida ja isegi korduvkasutatavaid skripte automatiseerida.
4. D3.js
Javascripti kasutatakse kliendi poolel enamasti skriptikeelena. D3.js, Javascripti teegi kaudu saate meie veebibrauseris luua interaktiivseid visuaale. Erinevate D3.js API-de abil saate oma brauseris mitmesuguseid funktsioone kasutades dünaamilist vaatamist ja andmete analüüsi teha. D3.js teine tugev tunnusjoon on animeeritud üleminekute kasutamine. D3.js võimaldab dünaamiliselt kliendipoolseid värskendusi ja peegeldab aktiivselt brauseri visualiseerimist teabe muutmise kaudu. Seda saab kombineerida CSS-iga, et saada illustreeritud ja ajutisi visuaale, mis aitavad teil kohandatud graafikat veebilehtedel teostada. Üldiselt võib see olla väga kasulik vahend Interneti-põhistele infoteadlastele, kes vajavad visualiseerimiseks ja teabe töötlemiseks kliendipoolset suhtlust.
Siin näeme mõnda D3.js funktsiooni
1. See põhineb javaScriptil
2. See võib luua animeeritud ülemineku
3. See on kasulik asjade Interneti-põhise kliendivahelise suhtluse jaoks
4. See on avatud lähtekoodiga
5. Seda saab kombineerida CSS-iga
6. See on kasulik interaktiivsete visualiseerimiste tegemiseks.
5. MatLab
Matemaatilise teabe jaoks on MATLAB mitme paradigma numbrisüsteemi arvutuskeskkond. See on suletud lähtekoodiga tarkvara, mis hõlbustab maatriksi, algoritmi ja statistilise teabe modelleerimist. Mitmes teadusvaldkonnas kasutatakse kõige sagedamini MATLAB-i. MATLAB-i kasutatakse närvivõrkude ja fuzzy loogika simulatsioonide jaoks andmeteaduses. MATLAB-i graafikakogu abil saate genereerida tugevaid visuaale. Piltide ja signaalide töötlemisel kasutatakse ka MATLAB-i. Infoteadlaste jaoks muudab see väga mitmekülgseks, kuna see tegeleb kõigi probleemidega, alates analüüsist ja puhastamisest kuni võimsate süvaõppe algoritmideni. Lisaks on MATLAB optimaalne andmeteaduste tööriist tänu lihtsale kaasamisele ärirakendustesse ja integreeritud süsteemidesse. See võimaldab automatiseerida ka kohustusi teabe hankimisest otsuste tegemise skriptide taaskasutamiseni.
Siin näeme Matlabi mõnda funktsiooni
1. See on kasulik sügavaks õppimiseks
2. See pakub hõlpsat integreerimist manustatud süsteemiga
3. Sellel on võimas graafikakogu
4. See suudab töödelda keerulist matemaatilist toimingut
6. Excel
Tõenäoliselt kõige sagedamini kasutatav andmeanalüüsi instrument. Excel on loodud peamiselt lehtede arvutamiseks Microsofti poolt ja praegu kasutatakse seda tavaliselt andmetöötluseks, keerukaks ja visualiseerimiseks, arvutuste tegemiseks. Excel on tõhus andmeteaduste analüütiline instrument. Excel pakib endiselt punši, ehkki see on traditsiooniline teabeanalüüsi instrument. Excelis on mitu valemit, tabelit, filtrit, viilutajat ja nii edasi. Samuti saate oma isikupärastatud funktsioone ja valemeid genereerida Exceli abil. Ehkki Excel on endiselt ideaalne võimalus andmete tõhusaks visualiseerimiseks ja tahvelarvutiteks, pole see mõeldud tohutute andmehulkade arvutamiseks.
Samuti saate SQL-i ühendada Exceliga ja kasutada seda andmete haldamiseks ja analüüsimiseks. Paljud andmeteadlased kasutavad Exceli interaktiivse graafilise seadmena teabe hõlpsaks eeltöötluseks. TööriistaPak käivitamise kaudu Microsoft Excelis on nüüd palju lihtsam arvutada keerulisi analüüse. Kuid võrreldes palju keerukamate andmeuuringuinstrumentidega nagu SAS, see ikkagi nurjub. Üldiselt on Excel optimaalne vahend andmete analüüsimiseks nii pisikesel kui ka ettevõttesisesel tasandil.
Siin näeme mõnda Exceli funktsiooni
1. Väikesemahuliste andmete analüüsimiseks on see väga populaarne
2. Excelit kasutatakse ka arvutustabeli arvutamiseks ja visualiseerimiseks
3. Andmeanalüüsi kompleksi jaoks kasutatav Exceli tööriistakomplekt
4. See pakub SQL-iga hõlpsat ühendust
7. NLTK
NLTK, mis tähistab loomuliku keele töötlemist. Andmeteaduse kõige levinum sektor oli loodusliku keele töötlemine. See seisneb statistiliste mudelite väljatöötamises, mis aitavad masinatel inimeste keelt mõista. Need statistilised mudelid on masinõppe komponendid ja võimaldavad arvutitel mitme selle algoritmi abil mõista loomulikku keelt. Pythoni keel on varustatud ainuüksi selleks otstarbeks välja töötatud raamatukogude loodusliku keele tööriistakomplektiga (Natural Language Toolkit, NLTK). NLTK-i kasutatakse tavaliselt erinevates keeletöötlusmeetodites, näiteks märgistamisel, tüveldamisel, märgistamisel, parsimisel ja masinõppel. See hõlmab enam kui 100 ettevõtet, kes koguvad teavet masinõppe mudelite kohta.
8. TensorFlow
TensorFlow on muutunud tavaliseks masinõppevahendiks. Tavaliselt kasutatakse uusimaid masinõppe algoritme, näiteks süvaõpet. Arendajad on nimetanud TensorFlow tensionide mitmemõõtmeliste massiivide järgi. See on avatud lähtekoodiga ja pidevalt arenev tööriistakast, mis on tuntud kõrgetasemelise andmetöötluse efektiivsuse ja võimekuse poolest. TensorFlow saab töötada nii protsessori kui ka GPU-ga ning viimasel ajal on need loodud tugevamates TPU-süsteemides. TensorFlow oma suure töötlemisvõimaluse tõttu on laias valikus rakendusi, näiteks keeletuvastus, piltide klassifitseerimine, ravimite avastamine, piltide loomine ja keele genereerimine.
Siin näeme mõnda TensorFlow funktsiooni
1. TensorFlow on hõlpsasti treenitav
2. Sellel on ka Future Colum
3. TensorFlow on avatud lähtekoodiga ja paindlik
9. Weka
Weka või Waikato teadmiste analüüsi keskkond on Java-kirjutatud masinõpe. Masinõppe algoritmid on mitmete andmete kaevandamise masinate komplekt. Weka sisaldab erinevaid õppimismasinaid nagu klassifitseerimine, rühmitamine, regressioon, visualiseerimine ja teabe arendamine. See on avatud lähtekoodiga GUI-tarkvara, mis muudab masinõppe algoritmide rakendamise lihtsamaks ja kasutajasõbralikumaks. Teabe masinõppe toimimist saab mõista ilma koodireata. See sobib suurepäraselt masinõppega andmeteadlastele, kes on algajad.
10. Jupyter
Projekt Jupyter on IPythonil põhinev avatud lähtekoodiga instrument, mis aitab arendajatel arendada avatud lähtekoodiga tarkvara ja interaktiivseid arvuti kasutamise kogemusi. Toetatud on mitu keelt, näiteks Julia, Python ja R. See on vahend reaalajas koodide, visualiseerimiste ja loengute koostamiseks veebirakenduses. Jupyter on levinud vahend, mis on ette nähtud andmeteaduste nõudmiste rahuldamiseks. See on interaktiivne keskkond, kus andmeteadlased saavad oma ülesandeid täita. See on ka tugev jutuvestmise tööriist, kuna see sisaldab mitmeid esitusfunktsioone. Jupyteri sülearvutite abil saate puhastada, statistiliselt arvutada, vaadata ja genereerida ennustavaid masinõppe mudeleid. See on 100% avatud lähtekoodiga ja seega tasuta. Veebis on olemas Jupyteri keskkond, mis haldab ja salvestab Google Drive'i teavet pilves.
11. Tableau
Tableau on interaktiivne visuaaltarkvara, mis on pakitud tugeva graafikaga. Ettevõte keskendub äriteabe sektoritele. Tableau kõige olulisem element on suutlikkus liidestada andmebaaside, tahvelarvutite, OLAP-kuubikutega jne. Tableau suudab ka visualiseerida geograafilisi andmeid ning joonistada kaartide pikkusi ja laiuskraade koos nende omadustega. Selle analüüsitööriista abil saate ka teavet koos visualiseeringutega hinnata. Saate oma tulemusi Interneti-platvormil jagada Tableauga aktiivse kogukonnaga. Kui Tableau on ettevõtte tarkvara, on Tableau Public saadaval tasuta versiooniga.
Siin näeme mõnda Tableau funktsiooni
1. Tableau omab mobiilseadme haldamist
2. See pakub dokumendi API-d
3. See pakub JavaScripti API-t
4. ETL-i värskendamine on üks olulisemaid funktsioone.
12. Scikit-õppima
Scikit-learning on Pythoni põhine raamatukogu masinõppe algoritmide jaoks. Hindamiseks ja andmeteaduseks tavaliselt kasutatavat tööriista on lihtne ja arusaadav täita. Masinõppe süsteem toetab mitmesuguseid omadusi, sealhulgas teabe eeltöötlus, rühmitamine, mõõtmete vähendamine regressioonina, klassifitseerimine jne. Scikit-learning muudab keerukate masinõppe algoritmide kasutamise lihtsaks ja on seetõttu optimaalne platvorm uuringute jaoks, mis vajavad põhimasinat. õppimine tingimustes, mis nõuavad kiiret prototüüpimist.
Järeldus:
Võib järeldada, et infoteadus vajab laia valikut vahendeid. Andmeteaduslikke vahendeid kasutatakse teabe analüüsimiseks, esteetiliste ja interaktiivsete visuaalide loomiseks ning algoritmide abil tugevate ennustusmudelite loomiseks. Nii et selles artiklis oleme näinud nii andmeteaduse analüüsimisel kasutatavaid erinevaid tööriistu kui ka nende funktsioone. Tööriistu saate valida vastavalt oma vajadustele ja tööriista omadustele.
Soovitatavad artiklid
See on juhend andmeteaduse tööriistadele. Siin käsitleme ülevaadet, andmetöötluse tööriistade erinevaid tüüpe ja seda, kuidas Data Sciencient seda üksikasjalikult on kasutanud. Lisateavet leiate ka meie muudest soovitatud artiklitest -- QlikView tööriistad
- TensorFlow alternatiivid
- Masinõppe tööriistad
- SASi operaatorid
- Hägune loogikasüsteem
- QlikView alternatiivid
- QlikView graafikud
- Internetis Interneti 8 peamist seadet, mida peaksite teadma