8 наиболее часто используемых инструментов для анализа данных

Наука о данных - это искусство извлечения и визуализации полезной информации из данных. По сути, это процесс сбора, анализа и моделирования данных для решения проблем, связанных с реальным миром. Чтобы реализовать операции, мы должны использовать такие инструменты, чтобы манипулировать данными и объектами для решения проблем. С помощью этих инструментов нет необходимости использовать основные языки программирования для реализации Data Science. Существуют предопределенные функции, алгоритмы и удобный графический интерфейс пользователя (GUI). Поскольку мы знаем, что у Data Science очень быстрый процесс выполнения, одного инструмента недостаточно для этого.

Наиболее часто используемые инструменты для науки о данных

1. Apache Hadoop

Apache Hadoop - это бесплатная среда с открытым исходным кодом от Apache Software Foundation, авторизованная под лицензией Apache License 2.0, которая может управлять и хранить тонны и тонны данных. Он используется для вычислений высокого уровня и обработки данных. Используя природу параллельной обработки, мы можем работать с количеством кластеров узлов. Это также облегчает решение очень сложных вычислительных задач и задач, связанных с интенсивным использованием данных.

 Последняя версия: Apache Hadoop 3.1.1

• Hadoop предлагает стандартные библиотеки и функции для подсистем.
• Эффективно масштабируйте большие данные в тысячах кластеров Hadoop.
• Это увеличивает производительность при работе с дисками до 10 раз для каждого проекта.
• Предоставляет функции таких модулей, как Hadoop Common, Hadoop YARN, Hadoop MapReduce .

  2. SAS (система статистического анализа)

  SAS - это статистический инструмент, разработанный SAS Institute. Это проприетарное программное обеспечение с закрытым исходным кодом, которое используется крупными организациями для анализа данных. Это один из старейших инструментов, разработанных для Data Science. Он используется в таких областях, как интеллектуальный анализ данных, статистический анализ, приложения бизнес-аналитики, анализ клинических испытаний, эконометрика и анализ временных рядов .

   Последняя версия: SAS 9.4

  • Это набор четко определенных инструментов.
  • У него простой, но очень эффективный графический интерфейс.
  • Он обеспечивает детальный анализ текстового контента.
  • Легко изучить и выполнить, так как существует множество доступных руководств с соответствующими знаниями.
  • Может создавать визуально привлекательные отчеты с безупречной и специализированной технической поддержкой.

  3. Apache Spark

  Apache Spark - это инструмент анализа данных, разработанный Apache Software Foundation, используемый для анализа и работы с крупномасштабными данными. Это единый аналитический движок для крупномасштабной обработки данных. Он специально разработан для пакетной и потоковой обработки. Это позволяет вам создавать программы для кластеров данных для их обработки, а также включать параллелизм данных и отказоустойчивость. Он наследует некоторые функции Hadoop, такие как YARN, MapReduce и HDFS.

   Последняя версия: Apache Spark 2.4.5

  • Он предлагает очистку данных, преобразование, построение моделей и оценку.
  • Он имеет возможность работать в памяти, что делает его чрезвычайно быстрым для обработки данных и записи на диск.
  • Он предоставляет множество API, которые облегчают повторный доступ к данным.

  4. Информационный робот

  DataRobot, основанный в 2012 году, является лидером в области корпоративного ИИ, который помогает в разработке точных прогнозных моделей для реальных проблем любой организации. Он упрощает среду для автоматизации сквозного процесса создания, развертывания и обслуживания вашего ИИ. Объяснения прогнозов DataRobot помогут вам понять причины, по которым результаты вашей модели машинного обучения.

  • Вполне интерпретируемый.
  • Он позволяет легко объяснить предсказания модели любому.
  • Он обеспечивает возможность реализации всего процесса Data Science в крупном масштабе.

  5. Табло

  Tableau - самый популярный инструмент визуализации данных, используемый на рынке. Американская компания по разработке программного обеспечения для интерактивной визуализации данных, основанная в январе 2003 года, недавно была приобретена Salesforce. Он предоставляет средства для разбивки необработанных, неформатированных данных в пригодный для обработки и понятный формат. Он имеет возможность визуализировать географические данные и наносить на карты долготы и широты.

   Последняя версия: Tableau 2020.2

  • Он предлагает комплексную сквозную аналитику.
  • Это полностью защищенная система, которая снижает риски безопасности до максимального уровня.
  • Он обеспечивает отзывчивый пользовательский интерфейс, который подходит для всех типов устройств и размеров экрана.

  6. BigML

  BigML , основанный в 2011 году, представляет собой инструмент для анализа данных, который предоставляет полностью взаимодействующую облачную среду графического интерфейса пользователя, которую вы можете использовать для обработки сложных алгоритмов машинного обучения. Основная цель использования BigML - упростить создание и совместное использование наборов данных и моделей для всех. Он предоставляет среду только с одной структурой для уменьшения зависимостей.

   Последняя версия: BigML Winter 2020

  • Он специализируется на прогнозном моделировании.
  • Он имеет возможность экспортировать модели через JSON PML, а PMML обеспечивает плавный переход с одной платформы на другую.
  • Он предоставляет простой в использовании веб-интерфейс с использованием Rest API.

  7. TensorFlow

  TensorFlow, разработанный командой Google Brain , представляет собой бесплатную программную библиотеку с открытым исходным кодом для обработки потоков данных и дифференцируемого программирования для различных задач. Он предоставляет среду для создания и обучения моделей, развертывания таких платформ, как компьютеры, смартфоны и серверы, для достижения максимального потенциала с ограниченными ресурсами. Это один из очень полезных инструментов, который используется в областях искусственного интеллекта, глубокого обучения и машинного обучения.

   Последняя версия: TensorFlow 2.2.0

  • Он обеспечивает хорошую производительность и высокие вычислительные возможности.
  • Может работать как на процессорах, так и на графических процессорах.
  • Он предоставляет такие функции, как легко обучаемая и гибкая конструкция.

  8. Юпитер

  Jupyter, разработанный Project Jupyter в феврале 2015 года. Программное обеспечение с открытым исходным кодом, открытые стандарты и сервисы для интерактивных вычислений на десятках языков программирования. Это веб-приложение, работающее на ядре, используемое для написания живого кода, визуализаций и презентаций. Это один из лучших инструментов, используемых программистами начального уровня и соискателями в области науки о данных, с помощью которого они могут легко изучить и адаптировать функции, связанные с областью науки о данных.

   Последняя версия: Jupyter Notebook 6.0.3

  • Он предоставляет среду для очистки данных, статистических вычислений, визуализации и создания прогнозных моделей машинного обучения.
  • Он имеет возможность отображать графики, которые являются выходными данными запущенных ячеек кода.
  • Он достаточно расширяемый, поддерживает множество языков программирования, легко размещается практически на любом сервере.