Oversikt over Data Science Tools
En dataforsker skal trekke ut, manipulere, forhåndsprosessere og generere informasjonsprognoser. For å gjøre dette trenger den forskjellige statistiske instrumenter og programmeringsspråk. I denne artikkelen skal vi diskutere noen datavitenskapelige verktøy som dataforskere bruker for å utføre datatransaksjoner, og at vi vil forstå hovedfunksjonene til verktøyene, fordelene ved dem og sammenligningen av forskjellige datavitenskapelige verktøy.
Så her skal vi diskutere angående datavitenskapen. Så, i utgangspunktet kan vi si at som et av de mest kjente feltene i det 21. århundre er datavitenskap. Dataforskere er ansatt i selskaper for å gi dem innsikt i bransjen og forbedre produktene sine. Data Scientists er ansvarlig for analyser og styring av et bredt spekter av ustrukturerte og strukturerte data og er beslutningstakerne. For å gjøre det, må Data Science tilpasse dagen slik den ønsker å bruke forskjellige verktøy og programmeringsspråk. Vi vil bruke noen av disse verktøyene for å analysere og generere anslag. Så nå skal vi diskutere datavitenskapelig verktøy.
Topp datavitenskapelige verktøy
Følgende er en liste over de 14 beste datavitenskapelige verktøyene som brukes av de fleste dataforskere.
1. SAS
Det er et av de informasjonsvitenskapelige virkemidlene som er designet kun for statistiske formål. SAS er egen programvare med lukket kildekode for å analysere informasjon fra store selskaper. For statistisk modellering benytter SAS grunnleggende SAS språkprogrammering. Det brukes ofte i kommersiell programvare av eksperter og bedrifter. Som dataforsker tilbyr SAS utallige statistiske biblioteker og instrumenter for å modellere og organisere data. Selv om SAS er svært pålitelige og selskapet har sterk støtte, er det høye kostnader og brukes bare av større bransjer. Dessuten er det flere SAS-biblioteker og pakker som ikke er i basepakken og kan oppgraderes kostbart.
Her vil vi se noen funksjoner i SAS
1. Ledelse
2. Rapportutdataformat
3. Datakryptering algoritme
4. SAS Studio
5. Støtter for forskjellige typer dataformat
6. Den har fleksibel for fjerde gen programmeringsspråk
2. Apache Spark
Apache Spark eller ganske enkelt politisk Spark er en kraftig analysemotor og er Data Science-instrumentet som oftest brukes. Spark er beregnet spesielt for batch- og strømbehandling. Den kommer med mange API-er som lar informasjonsforskere få tilgang til maskinlæringsinformasjon gjentatte ganger, SQL-lagring, etc. Den forbedrer seg over Hadoop og er 100 ganger raskere enn Map-Reduce. Spark har mange APIer for Machine Learning som hjelper dataforskere til å forutsi informasjonen. Spark kan administrere strømningsinformasjon bedre enn andre Big Data-plattformer. Sammenlignet med andre analyseverktøy som bare behandler historisk informasjon i batch, kan Spark behandle informasjon i sanntid. I Python, Java og R gir Spark flere API-er. Sparks sterkeste kombinasjon med Scala er imidlertid et virtuelt Java-basert programmeringsspråk, som har tverrplattform i sin natur.
Her vil vi se noen funksjoner i Apache Spark
1. Apache Spark har stor fart
2. Den har også en avansert analyse
3. Apache-gnist har også en sanntidsstrømbehandling
4. Dynamisk i naturen
5. Den har også en feiltoleranse
3. BigML
BigML, et annet datavitenskapelig verktøy som brukes veldig mye. Det tilbyr et interaktivt, skybasert GUI-miljø for maskinalgoritmebehandling. BigML tilbyr standardisert skybasert programvare for sektoren. Det gjør det mulig for bedrifter i flere områder av bedriften å bruke maskinlæringsalgoritmer. BigML er en avansert modelleringsspesialist. Den bruker et stort utvalg av algoritmer for maskinlæring, inkludert klynging og klassifisering. Du kan opprette en gratis konto eller premium-konto basert på informasjonsbehovene dine ved å bruke BigML-webgrensesnittet ved å bruke Rest API-er. Det muliggjør interaktive informasjonsvisninger og gir deg kapasitet på dine mobile eller IoT-enheter til å eksportere visuelle diagrammer. I tillegg til dette kommer BigML med flere automatiseringsteknikker som kan hjelpe til med å automatisere innstillingen og til og med automatisere gjenbrukbare skript.
4. D3.js
Javascript brukes mest som skriptspråk på klientsiden. D3.js, kan du lage interaktive visualiseringer i nettleseren vår gjennom Javascript-biblioteket. Med forskjellige D3.js APIer kan du foreta dynamisk visning og dataanalyse i nettleseren din ved hjelp av forskjellige funksjoner. Bruken av animerte overganger er et annet sterkt kjennetegn ved D3.js. D3.js muliggjør dynamisk oppdatering på kundesiden og reflekterer aktivt visualisering i nettleseren gjennom informasjonsendring. Dette kan kombineres med CSS for å produsere illustrerte og midlertidige visualiseringer for å hjelpe deg med å utføre skreddersydd grafikk på websider. Totalt sett kan dette være et veldig nyttig verktøy for IoT-baserte informasjonsforskere som trenger interaksjon fra kundesiden for visualisering og informasjonsbehandling.
Her vil vi se noen funksjoner i D3.js
1. Det er basert på javaScript
2. Den kan lage animert overgang
3. Det er nyttig for interaksjon på klientsiden i IoT
4. Det er åpen kildekode
5. Det kan kombineres med CSS
6. Det er nyttig for å lage interaktive visualiseringer.
5. MatLab
For matematisk informasjon er MATLAB et databehandlingsmiljø med flere paradigmer. Det er en programvare med lukket kildekode som forenkler modellering av matrise, algoritme og statistisk informasjon. I flere vitenskapsfelt er MATLAB oftest brukt. MATLAB brukes til nevrale nettverk og uklar logikk-simuleringer i datavitenskap. Du kan generere sterke visualiseringer med MATLAB grafikkbibliotek. I bilde- og signalbehandling brukes også MATLAB. For informasjonsforskere gjør dette det veldig allsidig da det tar opp alle problemstillingene, fra analyse og rengjøring til kraftige dype læringsalgoritmer. I tillegg er MATLAB et optimalt datavitenskapelig verktøy takket være den enkle inkluderingen i forretningsapper og integrerte systemer. Det gjør det også mulig å automatisere plikter fra informasjonsutvinning til gjenbruk av beslutningsskript.
Her vil vi se noen funksjoner i Matlab
1. Det er nyttig for dyp læring
2. Det gir enkel integrasjon med innebygd system
3. Den har kraftig grafikkbibliotek
4. Den kan behandle kompleks matematisk drift
6. Excel
Dataanalyseinstrumentet er sannsynligvis mest brukt. Excel er laget hovedsakelig for beregning av ark av Microsoft og brukes for tiden ofte for databehandling, komplisert og visualisering, beregninger. Excel er et effektivt datavitenskapelig analytisk instrument. Excel pakker fortsatt en trøkk mens det er det tradisjonelle instrumentet for informasjonsanalyse. Excel har flere formler, tabeller, filtre, skiver og så videre. Du kan også generere dine personlige funksjoner og formler med Excel. Selv om Excel fortsatt er et ideelt alternativ for kraftig datavisualisering og nettbrett, er det ikke beregnet på beregning av enorme datamengder.
Du kan også koble SQL til Excel og bruke den til datahåndtering og analyse. Mange dataforskere bruker Excel som en interaktiv grafisk enhet for enkel forbehandling av informasjon. Det er nå mye enklere å beregne kompliserte analyser med lanseringen av ToolPak på Microsoft Excel. Men sammenlignet med mye mer sofistikerte datastudieinstrumenter som SAS, mislykkes det fortsatt. Generelt er Excel et optimalt instrument for dataanalyse på et lite og ikke-bedriftsnivå.
Her vil vi se noen funksjoner i Excel
1. For småskala dataanalyser er den svært populær
2. Excel brukes også til regnearkberegning og visualisering
3. Excel-verktøypakke brukt til dataanalysekompleks
4. Det gir enkel tilkobling med SQL
7. NLTK
NLTK som står for behandlingen av naturlig språk. Den vanligste sektoren innen datavitenskap var naturlig språkbehandling. Det handler om å utvikle statistiske modeller som hjelper maskiner med å forstå språket til mennesker. Disse statistiske modellene er komponenter i maskinlæring og i stand til å hjelpe datamaskiner til å forstå det naturlige språket gjennom flere av algoritmer. Python-språket er utstyrt med Natural Language Toolkit (NLTK) samling av biblioteker utviklet for dette formålet alene. NLTK brukes ofte til forskjellige metoder for språkbehandling som tokenisering, stemming, merking, parsing og maskinlæring. Det består av mer enn 100 selskaper som samler inn informasjon om modeller for maskinlæring.
8. TensorFlow
TensorFlow er blitt et standard maskinlæringsinstrument. De nyeste maskinlæringsalgoritmene som Deep Learning brukes ofte. Utviklere har navngitt TensorFlow etter flerdimensjonale matriser av tensorer. Det er en åpen kildekode og kontinuerlig evolusiv verktøykasse kjent for sin høye beregningseffektivitet og evne. TensorFlow kan operere på både CPU og GPU, og den siste tiden ble det på sterkere TPU-systemer. TensorFlow har et bredt spekter av applikasjoner på grunn av sin høye prosesseringsevne, for eksempel språkgjenkjenning, bildeklassifisering, oppdagelse av medisiner, bildegenerering og språkgenerering.
Her vil vi se noen funksjoner i TensorFlow
1. TensorFlow kan enkelt trenes
2. Den har også Future Colum
3. TensorFlow er en åpen kildekode og fleksibel
9. Weka
Weka eller Waikatos kunnskapsanalysemiljø er en Java-skrevet maskinlæring. Machine Learning Algorithms er et sett med flere dataminingmaskiner. Weka inkluderer forskjellige læringsmaskiner som gradering, klynging, regresjon, visualisering og informasjonsutvikling. Det er en open-source GUI-programvare som gjør det enklere og brukervennlig å implementere maskinlæringsalgoritmer. Funksjonen til maskinlæringen på informasjonen kan forstås uten en rad med kode. Det er perfekt for datavitere som er nybegynnere.
10. Jupyter
Project Jupyter er et IPython-basert open source instrument som hjelper utviklere med å utvikle open source programvare og interaktive dataopplevelser. Flere språk som Julia, Python og R støttes. Det er et instrument for å komponere live koder, visualiseringer og forelesninger på webapplikasjonen. Jupyter er et vanlig verktøy ment å imøtekomme kravene til datavitenskap. Det er et interaktivt miljø der dataforskere kan oppfylle oppgavene sine. Det er også et sterkt fortellingsverktøy ettersom det inneholder flere presentasjonsegenskaper. Du kan rense, statistisk beregne, se og generere modeller for prediktiv maskinlæring ved hjelp av Jupyter Notebooks. Den er 100% åpen kildekode og dermed gratis. Det er et samarbeid som heter Jupyter-miljøet på nettet som kjører og handler Google Drive-informasjon på nettskyen.
11. Tableau
Tableau er en interaktiv visualiseringsprogramvare pakket med sterk grafikk. Selskapet fokuserer på forretningsintelligenssektorer. Tableaus viktigste element er kapasiteten til å grensesnitt mot databaser, nettbrett, OLAP-kuber, etc. Tableau er også i stand til å visualisere geografiske data og tegne lengder og breddegrader på kart sammen med disse egenskapene. Du kan også bruke analyseverktøyet til å evaluere informasjonen sammen med visualiseringer. Du kan dele resultatene dine på internettplattformen med Tableau med et aktivt samfunn. Mens Tableau er firmaprogramvare, kommer Tableau Public med en gratis versjon.
Her vil vi se noen funksjoner ved Tableau
1. Tableau har en ledelse av mobilenheter
2. Det gir Document API
3. Den gir JavaScript API
4. ETL Refresh er en av de viktigste funksjonene i Tableau.
12. Scikit-learning
Scikit-learning er et Python-basert bibliotek for maskinlæringsalgoritmer. Et verktøy som ofte brukes til vurdering og datavitenskap er enkelt og greit å utføre. Machine Learning-systemet støtter en rekke egenskaper inkludert informasjonsforbehandling, klynging, dimensjonell reduksjon av regresjon, klassifisering, etc. Scikit-learning gjør bruk av komplekse maskinlæringsalgoritmer enkle og er derfor en optimal plattform for studiene som krever grunnleggende maskin læring under omstendigheter som krever rask prototyping.
Konklusjon:
Vi kan konkludere med at informasjonsvitenskap trenger et bredt spekter av instrumenter. Datavitenskapelige instrumenter brukes til å analysere informasjon, lage estetiske og interaktive visualiseringer og lage sterke prediksjonsmodeller ved hjelp av algoritmer. Så i denne artikkelen har vi sett forskjellige verktøy som brukes til Data Science analyse, så vel som funksjonene deres. Du kan velge verktøy basert på dine krav og funksjoner i verktøyet.
Anbefalte artikler
Dette er en guide til Data Science Tools. Her diskuterer vi oversikten, forskjellige typer Data Science Tools og hvordan den har blitt brukt av Data Sciencient med detaljer. Du kan også gå gjennom andre foreslåtte artikler for å lære mer -- QlikView-verktøy
- TensorFlow-alternativer
- Machine Learning Tools
- SAS-operatører
- Fuzzy Logic System
- QlikView-alternativer
- QlikView-diagrammer
- Topp 8 enheter av IoT du burde vite