Data Science Tools -katsaus
Tietoteknikon on poimittava, manipuloitava, esikäsiteltävä ja tuotettava tietoennusteita. Tätä varten se tarvitsee erilaisia tilastollisia välineitä ja ohjelmointikieliä. Tässä artikkelissa aiomme keskustella joistakin tietoteknisistä työkaluista, joita tietotieteilijät käyttävät datakauppoihin ja joiden avulla ymmärrämme työkalujen pääpiirteet, hyödyt ja vertailun eri tietojenkäsittelyvälineisiin.
Joten tässä aiomme keskustella datatieteen suhteen. Periaatteessa voimme sanoa, että yhtenä 2000-luvun tunnetuimmista aloista on datatiede. Yritykset palkkaavat tietotieteilijöitä antamaan heille tietoa teollisuudesta ja parantamaan tuotteitaan. Tietoteknikot ovat vastuussa monenlaisten jäsentelemättömien ja jäsentämättömien tietojen analysoinnista ja hallinnasta, ja he ovat päätöksentekijöitä. Tietotekniikan on mukautettava päivä siihen, miten se haluaa käyttää erilaisia työkaluja ja ohjelmointikieltä. Käytämme joitain näistä työkaluista analysointiin ja generointiin ennusteita. Joten keskustelemme nyt datatieteellisestä työkalusta.
Tietotekniikan parhaat työkalut
Seuraava on luettelo 14 parhaasta tietoteknisestä työkalusta, joita useimmat tietotieteilijät käyttävät.
1. SAS
Se on yksi niistä tieteellisistä informaatiolaitteista, jotka on suunniteltu puhtaasti tilastotarkoituksiin. SAS on patentoitu suljetun lähdekoodin ohjelmisto suurten yritysten analysoimiseksi. Tilastolliseen mallintamiseen SAS käyttää perus SAS-ohjelmointia. Asiantuntijat ja yritykset käyttävät sitä yleisesti kaupallisissa ohjelmistoissa. Tietotekijänä SAS tarjoaa lukemattomia tilastollisia kirjastoja ja välineitä datan mallinnusta ja järjestämistä varten. Vaikka SAS on erittäin luotettava ja yrityksellä on vahva tuki, se on kalliita ja sitä käytetään vain suuremmilla teollisuudenaloilla. Lisäksi on olemassa useita SAS-kirjastoja ja -paketteja, joita ei ole peruspaketissa ja joita voi päivittää kalliiksi.
Täällä näemme joitain SAS: n ominaisuuksia
1. Johtaminen
2. Raportin tulosteen muoto
3. Tietojen salausalgoritmi
4. SAS Studio
5. Tuet erityyppisille tiedostomuodoille
6. Siinä on joustava 4. kielen ohjelmointikieli
2. Apache-kipinä
Apache Spark tai yksinkertaisesti poliittinen Spark on tehokas analyysimoottori ja se on Data Science -instrumentti, jota käytetään yleisimmin. Spark on tarkoitettu erityisesti erä- ja virtauskäsittelyyn. Sen mukana tulee monia sovellusliittymiä, joiden avulla tiedemiehet pääsevät toistuvasti koneoppimistietoihin, SQL-tallennukseen jne. Se paranee Hadoopilla ja on 100 kertaa nopeampi kuin Map-Reduce. Sparkilla on monia Machine Learning -sovellusliittymiä, jotka auttavat tutkijoita ennustamaan tietoja. Spark pystyy hallitsemaan suoratoistotietoja paremmin kuin muut Big Data -alustat. Verrattuna muihin analyyttisiin työkaluihin, jotka käsittelevät vain historiallista tietoa erissä, Spark pystyy käsittelemään tietoja reaaliajassa. Pythonissa, Javassa ja R: ssä Spark tarjoaa useita sovellusliittymiä. Sparkin vahvin yhdistelmä Scalan kanssa on kuitenkin virtuaalinen Java-pohjainen ohjelmointikieli, joka on luonteeltaan monialustainen.
Täällä näemme joitain Apache Sparkin ominaisuuksia
1. Apache Sparkilla on nopea nopeus
2. Sillä on myös edistynyt analytiikka
3. Apache-kipinällä on myös reaaliaikainen prosessointi
4. Dynaaminen luonteeltaan
5. Sillä on myös virhetoleranssi
3. BigML
BigML, toinen datatieteellinen työkalu, jota käytetään erittäin paljon. Se tarjoaa interaktiivisen pilvipohjaisen graafisen käyttöliittymän (kone) algoritmien käsittelyyn. BigML tarjoaa standardoituja pilvipohjaisia ohjelmistoja alalle. Sen avulla useiden yritysten alueiden yritykset voivat käyttää koneoppimisalgoritmeja. BigML on edistynyt mallinnusasiantuntija. Se hyödyntää suurta määrää algoritmeja koneoppimiseen, mukaan lukien klusterointi ja luokittelu. Voit luoda ilmaisen tilin tai premium-tilin tietotarpeidesi perusteella käyttämällä BigML-web-käyttöliittymää käyttämällä Rest API -sovelluksia. Se mahdollistaa vuorovaikutteiset tietokatselut ja antaa sinulle matkapuhelinten tai Internet-laitteiden kapasiteetin viedä visuaalisia kaavioita. Tämän lisäksi BigML sisältää useita automaatiotekniikoita, jotka voivat auttaa automatisoimaan virityksen ja jopa automatisoimaan uudelleenkäytettäviä skriptejä.
4. D3.js
Javascriptiä käytetään enimmäkseen skriptikielenä asiakaspuolella. D3.js, voit luoda vuorovaikutteisia visualisointeja web-selaimessamme Javascript-kirjaston kautta. Erilaisten D3.js-sovellusliittymien avulla voit tehdä dynaamista katselua ja tietojen analysointia selaimessa eri ominaisuuksien avulla. D3.js: n vahva ominaisuus on animoitujen siirtymien käyttö. D3.js mahdollistaa dynaamisesti asiakaspuolen päivitykset ja heijastaa aktiivisesti selaimen visualisointia tiedonmuokkaamisen avulla. Tämä voidaan yhdistää CSS: ään tuottaa havainnollistettuja ja väliaikaisia visualisointeja, jotka auttavat sinua räätälöityjen grafiikoiden toteuttamisessa verkkosivuilla. Kaiken kaikkiaan tämä voi olla erittäin hyödyllinen työkalu Internet-pohjaisille tietoteknikkoille, jotka tarvitsevat asiakaspuolen vuorovaikutusta visualisointiin ja tietojen käsittelyyn.
Täällä näemme joitain D3.js: n ominaisuuksia
1. Se perustuu JavaScriptiin
2. Se voi luoda animoidun siirtymisen
3. Se on hyödyllinen asiakaspuoleisessa vuorovaikutuksessa Internetissä
4. Se on avoin lähdekoodi
5. Sitä voidaan yhdistää CSS: ään
6. Se on hyödyllinen interaktiivisten visualisointien tekemisessä.
5. MatLab
Matemaattisia tietoja varten MATLAB on moniparadioottinen numerojärjestelmän laskentaympäristö. Se on suljetun lähdekoodin ohjelmisto, joka helpottaa matriisin, algoritmin ja tilastollisen tiedon mallintamista. Useilla tieteenaloilla MATLAB on yleisimmin käytetty. MATLAB: ta käytetään hermoverkkoihin ja sumeaan logiikan simulointiin datatieteessä. Voit luoda vahvoja visualisointeja MATLAB-grafiikkakirjaston avulla. Kuva- ja signaalinkäsittelyssä käytetään myös MATLABia. Tietotieteilijöiden mielestä tämä tekee siitä erittäin monipuolisen, koska se käsittelee kaikkia aiheita analysoinnista ja puhdistuksesta tehokkaisiin syvän oppimisen algoritmeihin. Lisäksi MATLAB on optimaalinen tietotekniikan työkalu, koska se on helppo sisällyttää yrityssovelluksiin ja integroituihin järjestelmiin. Se mahdollistaa myös tehtävien automatisoinnin tiedon poimimisesta päätöksentekoskriptien uudelleenkäyttöön.
Täällä näemme joitain Matlabin ominaisuuksia
1. Se on hyödyllinen syvälle oppimiseen
2. Se tarjoaa helpon integroinnin sulautettuun järjestelmään
3. Siinä on tehokas grafiikkakirjasto
4. Se pystyy käsittelemään monimutkaista matemaattista toimintaa
6. Excel
Tietoanalyysiväline todennäköisesti yleisimmin käytetty. Excel on luotu pääasiassa Microsoftin arkkien laskemiseen, ja sitä käytetään nykyisin yleisesti tietojenkäsittelyyn, monimutkaiseen ja visualisointiin, laskelmiin. Excel on tehokas tietotieteen analyyttinen instrumentti. Excel pakkaa silti rei'ityksen, kun se on perinteinen tietojen analysointiväline. Excelillä on useita kaavoja, taulukoita, suodattimia, leikkureita ja niin edelleen. Voit myös luoda mukautettuja ominaisuuksia ja kaavoja Excelillä. Vaikka Excel on edelleen ihanteellinen vaihtoehto tehokkaalle tietojen visualisoinnille ja tableteille, sitä ei ole tarkoitettu valtavien tietomäärien laskemiseen.
Voit myös yhdistää SQL: n Excel: iin ja käyttää sitä tiedon hallintaan ja analysointiin. Monet tietotieteilijät käyttävät Exceliä interaktiivisena graafisena laitteena tietojen helpoaseen esikäsittelyyn. Nyt on paljon yksinkertaisempaa laskea monimutkaisia analyysejä käynnistämällä ToolPak Microsoft Excelillä. Mutta verrattuna paljon hienostuneempiin datatutkimusinstrumentteihin, kuten SAS, se epäonnistuu edelleen. Yleensä Excel on optimaalinen väline data-analytiikkaan pienellä ja ei-yritystasolla.
Täällä näemme joitain Excel-ominaisuuksia
1. Pienimuotoisessa tietojen analysoinnissa se on erittäin suosittu
2. Exceliä käytetään myös laskentataulukon laskentaan ja visualisointiin
3. Excel-työkalupakki, jota käytetään data-analyysikompleksiin
4. Se tarjoaa helpon yhteyden SQL: ään
7. NLTK
NLTK, joka tarkoittaa luonnollista kielenkäsittelyä. Tietotekniikan yleisin ala oli luonnollinen kielenkäsittely. Kyse on tilastollisten mallien kehittämisestä, jotka auttavat koneita ymmärtämään ihmisten kieltä. Nämä tilastolliset mallit ovat komponentteja koneoppimisesta ja auttavat tietokoneita ymmärtämään luonnollista kieltä useiden sen algoritmien avulla. Python-kieli on varustettu Natural Language Toolkit (NLTK) -kokoelmalla, joka on kehitetty pelkästään tätä tarkoitusta varten. NLTK: tä käytetään yleisesti erilaisissa kielenkäsittelymenetelmissä, kuten tokenoinnissa, poiminnassa, merkinnässä, jäsentelyssä ja koneoppimisessa. Se koostuu yli 100 yrityksestä, jotka keräävät tietoja koneoppimisen malleista.
8. TensorFlow
TensorFlow on tullut vakiona koneoppimisvälineeksi. Viimeisimpiä koneoppimisalgoritmeja, kuten syväoppimista, käytetään yleisesti. Kehittäjät ovat nimenneet TensorFlow moniulotteisten tensorijärjestelmien perusteella. Se on avoimen lähdekoodin ja jatkuvasti kehittyvä työkalupakki, joka tunnetaan korkeasta laskentatehokkuudestaan ja kyvystään. TensorFlow voi toimia sekä CPU: lla että GPU: lla, ja viime aikoina on syntynyt vahvemmissa TPU-järjestelmissä. TensorFlowilla on laaja valikoima sovelluksia korkeiden käsittelyominaisuuksiensa ansiosta, kuten kielen tunnistus, kuvan luokittelu, lääkkeiden löytäminen, kuvan luominen ja kielen luominen.
Täällä näemme joitain TensorFlow-ominaisuuksia
1. TensorFlow on helposti koulutettavissa
2. Siinä on myös Future Colum
3. TensorFlow on avoimen lähdekoodin ja joustava
9. Weka
Wekan tai Waikaton tietoanalyysikeskus on Java-kirjoitettu koneoppiminen. Koneoppimisen algoritmit ovat joukko useita tiedonlouhintakoneita. Weka sisältää erilaisia oppimiskoneita, kuten luokittelu, klusterointi, regressio, visualisointi ja tiedonkehitys. Se on avoimen lähdekoodin GUI-ohjelmisto, joka tekee koneoppimisalgoritmien toteuttamisesta yksinkertaisemman ja käyttäjäystävällisemmän. Tietojen koneoppimisen toiminta voidaan ymmärtää ilman koodiriviä. Se on täydellinen aloittelijoille tarkoitettujen koneoppimisen tiedon tutkijoiden käyttöön.
10. Jupyteri
Project Jupyter on IPython-pohjainen avoimen lähdekoodin instrumentti, joka auttaa kehittäjiä kehittämään avoimen lähdekoodin ohjelmistoja ja vuorovaikutteisia laskentakokemuksia. Useita kieliä, kuten Julia, Python ja R, tuetaan. Se on väline live-koodien, visualisointien ja luentojen muodostamiseen web-sovelluksesta. Jupyter on yleinen työkalu, joka on tarkoitettu vastaamaan tietotekniikan vaatimuksia. Se on vuorovaikutteinen ympäristö, jossa data-tutkijat voivat suorittaa tehtävänsä. Se on myös vahva tarinankerronnan työkalu, koska se sisältää useita esitysominaisuuksia. Voit puhdistaa, laskea tilastollisesti, tarkastella ja luoda ennustavia koneoppimismalleja Jupyter-kannettavien avulla. Se on 100% avoin lähdekoodi ja siten ilmainen. Verkossa on yhteistyössä nimeltään Jupyter-ympäristö, joka ylläpitää ja tallentaa Google Driven tietoja pilvessä.
11. Taulukko
Tableau on interaktiivinen visualisointiohjelmisto, joka on pakattu vahvaan grafiikkaan. Yhtiö on keskittynyt yritystiedonsektoreihin. Tableaun merkittävin elementti on sen kyky liittyä tietokantoihin, tabletteihin, OLAP-kuutioihin jne. Tableau pystyy myös visualisoimaan maantieteellistä tietoa ja piirtämään karttojen pituudet ja leveysasteet näiden ominaisuuksien kanssa. Voit myös käyttää sen analysointityökalua arvioimaan tietoja yhdessä visualisointien kanssa. Voit jakaa tulokset Internet-alustalla Tableaun kanssa aktiivisen yhteisön kanssa. Vaikka Tableau on yrityksen ohjelmisto, Tableau Public tarjoaa ilmaisen version.
Täällä näemme joitain Tableaun ominaisuuksia
1. Tableaulla on mobiililaitteen hallinta
2. Se tarjoaa Document API: n
3. Se tarjoaa JavaScriptin sovellusliittymän
4. ETL-päivitys on yksi taulukon tärkeistä ominaisuuksista.
12. Scikit-oppia
Scikit-learning on Python-pohjainen kirjasto koneoppimisalgoritmeille. Työkalu, jota käytetään yleisesti arviointiin ja tietotekniikkaan, on helppo ja suoraviivainen toteuttaa. Koneoppimisjärjestelmä tukee erilaisia ominaisuuksia, kuten tiedon esikäsittelyä, klusterointia, regressioulottuvuuden pienentämistä, luokittelua jne. Scikit-oppi tekee monimutkaisista koneoppimisalgoritmeista yksinkertaisen ja on siksi optimaalinen alusta tutkimuksille, jotka vaativat perustavanlaatuista konetta oppiminen olosuhteissa, joissa vaaditaan nopea prototyyppien laatiminen.
johtopäätös:
Voimme päätellä, että informaatiotiede tarvitsee laajan valikoiman välineitä. Tietoteknisten välineiden avulla analysoidaan tietoa, luodaan esteettisiä ja interaktiivisia visualisointeja ja luodaan vahvoja ennustusmalleja algoritmeja käyttämällä. Joten tässä artikkelissa olemme nähneet Data Science -analyysiin käytettyjä erilaisia työkaluja ja niiden ominaisuuksia. Voit valita työkaluja tarpeidesi ja työkalusi ominaisuuksien perusteella.
Suositellut artikkelit
Tämä on opas Data Science Tools -sovellukseen. Tässä keskustellaan yleiskatsauksesta, erityyppisistä tietotiedetyökaluista ja siitä, kuinka Data Sciencient on käyttänyt sitä yksityiskohtaisesti. Voit myös käydä läpi muiden ehdotettujen artikkeleidemme saadaksesi lisätietoja -- QlikView-työkalut
- TensorFlow-vaihtoehdot
- Konetyökalut
- SAS-operaattorit
- Sumuinen logiikkajärjestelmä
- QlikView-vaihtoehdot
- QlikView-kaaviot
- IoT: n 8 parasta laitetta, jotka sinun pitäisi tietää