Adattudományi eszközök áttekintése
Az adattudós kinyeri, manipulálja, előfeldolgozza és generálja az információs előrejelzéseket. Ehhez különféle statisztikai eszközökre és programozási nyelvekre van szükség. Ebben a cikkben néhány adattudományi eszközt fogunk megvitatni, amelyeket az adattudósok használnak az adatok tranzakcióinak végrehajtására, és megértjük az eszközök főbb jellemzőit, azok előnyeit és a különféle adattudományi eszközök összehasonlítását.
Tehát itt megvitatjuk az adattudomány kérdését. Tehát alapvetően azt mondhatjuk, hogy a 21. század egyik legismertebb területe az adattudomány. Az adattudósokat a vállalatok alkalmazzák, hogy betekintést nyújtsanak az iparba és javítsák termékeiket. Az adattudósok felelősek a strukturálatlan és strukturált adatok széles körének elemzéséért és kezeléséért, és a döntéshozók. Ehhez az Data Science-nak úgy kell adaptálnia a napot, ahogyan különféle eszközöket és programozási nyelvet kíván használni. Ezen eszközök némelyikét felhasználjuk az előrejelzések elemzésére és generálására. Tehát most megvitatjuk az adattudomány eszközt.
A legjobb adattudományi eszközök
Az alábbiakban felsoroljuk a 14 legjobb adattudományi eszközt, amelyeket a legtöbb adattudós használ.
1. SAS
Ez egyike azoknak az információs tudományos eszközöknek, amelyeket pusztán statisztikai célokra terveztek. A SAS szabadalmaztatott, zárt forrású szoftver az információk nagyvállalatok általi elemzésére. A statisztikai modellezéshez az SAS alapvető nyelvi programozást használ. Szakértők és vállalkozások általánosan használják a kereskedelmi szoftverekben. Adattudósként a SAS számtalan statisztikai könyvtárat és eszközt biztosít az adatok modellezéséhez és rendezéséhez. Noha a SAS nagyon megbízható, és a vállalat erőteljes támogatással rendelkezik, magas a költsége, és csak a nagyobb iparágakban használják. Ezen felül számos SAS könyvtár és csomag nem található az alapcsomagban, és költségesen frissíthető.
Itt láthatjuk a SAS néhány funkcióját
1. Menedzsment
2. Jelentés kimeneti formátuma
3. Adat titkosítási algoritmus
4. SAS Studio
5. Támogatás az adatformátum különféle típusaihoz
6. Rugalmas a 4. generációs programozási nyelv számára
2. Apache Spark
Az Apache Spark vagy egyszerűen a politikai Spark egy erőteljes elemző motor, és a leggyakrabban használt Data Science eszköz. A Spark kifejezetten kötegelt és stream feldolgozásra készült. Számos olyan API-val érkezik, amelyek lehetővé teszik az információs tudósok számára, hogy többször is hozzáférjenek a gépi tanulási információkhoz, az SQL tároláshoz, stb. Ez javítja a Hadoop-ot és 100-szor gyorsabb, mint a Map-Reduce. A Sparknak számos Machine Learning API-ja van, amelyek segítenek az adattudósoknak az információk előrejelzésében. A Spark jobban képes kezelni a streaming információkat, mint más Big Data platformok. Összehasonlítva más elemző eszközökkel, amelyek csak a történeti információkat kötegekben dolgozzák fel, a Spark az információkat valós időben képes feldolgozni. A Python, Java és R rendszerekben a Spark számos API-t biztosít. A Spark legerősebb kombinációja a Scala-val azonban egy virtuális Java-alapú programozási nyelv, amely platformok közötti jellegű.
Itt láthatjuk az Apache Spark néhány funkcióját
1. Az Apache Spark nagy sebességgel rendelkezik
2. Továbbfejlesztett elemzéssel rendelkezik
3. Az Apache spark valós idejű adatfolyam-feldolgozással is rendelkezik
4. Dinamikus jellegű
5. Hibatoleranciával is rendelkezik
3. BigML
BigML, egy másik adattudtatási eszköz, amelyet nagyon használnak. Interaktív, felhő alapú grafikus felhasználói felületet kínál a gépi algoritmusok feldolgozásához. A BigML szabványosított felhőalapú szoftvereket kínál az ágazat számára. Ez lehetővé teszi a vállalkozások számára, hogy vállalkozásuk több területén működjenek a Machine Learning algoritmusok. A BigML fejlett modellezési szakember. Számos algoritmust használ a gépi tanuláshoz, beleértve a klaszterezést és az osztályozást. Készíthet ingyenes vagy prémium fiókot az információigényei alapján a BigML webes felületének használatával, a többi API-val. Lehetővé teszi az interaktív információs nézeteket, és lehetővé teszi a mobil vagy IoT eszközökön a vizuális diagramok exportálását. Ezen felül a BigML számos automatizálási technikával rendelkezik, amelyek elősegítik a hangolás automatizálását és akár az újrafelhasználható szkriptek automatizálását is.
4. D3.js
A Javascriptet főként szkriptnyelvként használják az ügyféloldalon. D3.js, interaktív vizualizációkat hozhat létre böngészőnkön a Javascript könyvtáron keresztül. A különféle D3.js API-kkal dinamikus megtekintést és adatelemzést végezhet böngészőjében, különféle funkciókkal. Az animált átmenetek használata a D3.js másik erős tulajdonsága. A D3.js dinamikusan lehetővé teszi az ügyféloldali frissítéseket, és az információ módosítása révén aktívan tükrözi a böngésző megjelenítését. Ez kombinálható a CSS-sel, ha illusztrált és átmeneti vizualizációkat készít, amelyek segítenek a weboldalon testreszabott grafikák végrehajtásában. Összességében ez nagyon hasznos eszköz lehet az internet-alapú információs tudósok számára, akiknek ügyféloldali interakcióra van szükségük a megjelenítéshez és az információfeldolgozáshoz.
Itt látjuk a D3.js néhány funkcióját
1. A javaScript alapú
2. Képes animált átmenetet létrehozni
3. Hasznos az internet ügyféloldali interakciójában
4. Nyílt forráskódú
5. CSS-sel kombinálható
6. Hasznos interaktív megjelenítések készítésében.
5. MatLab
A matematikai információkért a MATLAB egy multi-paradigma számrendszer számítási környezete. Ez egy zárt forrású szoftver, amely megkönnyíti a mátrix, az algoritmus és a statisztikai információ modellezését. Több tudományterületen a MATLAB a leggyakrabban alkalmazott. A MATLAB-t neurális hálózatokhoz és fuzzy logikai szimulációkhoz használják az adattudományban. Erős megjelenéseket generálhat a MATLAB grafikus könyvtár segítségével. A kép- és jelfeldolgozásban a MATLAB-ot is használják. Az információs tudósok számára ez nagyon sokoldalúvá teszi, mivel minden kérdéssel foglalkozik, az elemzéstől és a tisztítástól kezdve a hatékony mélyreható tanulási algoritmusokig. Ezen felül a MATLAB optimális adattudományi eszköz, köszönhetően az üzleti alkalmazásokba és az integrált rendszerekhez történő egyszerű beillesztésükhöz. Ezenkívül lehetővé teszi a feladatok automatizálását az információkitermeléstől a döntéshozatali szkriptek újbóli felhasználásáig.
Itt láthatjuk a Matlab néhány funkcióját
1. Hasznos a mély tanuláshoz
2. Könnyen integrálható a beágyazott rendszerbe
3. Erőteljes grafikai könyvtárral rendelkezik
4. Komplex matematikai műveletet képes feldolgozni
6. Excel
Az adatelemző eszköz valószínűleg a leggyakrabban használt. Az Excel elsősorban a Microsoft által a lapok kiszámításához jön létre, és jelenleg az adatfeldolgozás, a bonyolult és a megjelenítés, valamint a számítások általában használatosak. Az Excel hatékony adattudományi elemző eszköz. Az Excel továbbra is csomagot készít, miközben ez a hagyományos információelemző eszköz. Az Excelnek számos képlete, táblázata, szűrője, szeletelője és így tovább. Az Excel segítségével személyre szabott funkciókat és képleteket is létrehozhat. Noha az Excel továbbra is ideális lehetőség az erőteljes adatmegjelenítéshez és a táblagépekhez, nem célja hatalmas adatmennyiség kiszámítása.
Csatlakoztathatja az SQL-t az Excel-hez is, és felhasználhatja az adatok kezelésére és elemzésére. Számos adattudós használ az Excel-t interaktív grafikus eszközként az információk könnyű előfeldolgozására. Most már sokkal egyszerűbb a bonyolult elemzések kiszámítása az ToolPak elindításával a Microsoft Excel-en. A sokkal kifinomultabb adatvizsgálati eszközökhöz, mint például a SAS, összehasonlítva ez még mindig kudarcot vall. Általánosságban elmondható, hogy az Excel optimális eszköz az adatelemzéshez apró és nem vállalati szinten.
Itt látjuk az Excel néhány funkcióját
1. A kis léptékű adatok elemzése szempontjából rendkívül népszerű
2. Az Excel programot a táblázatok kiszámításához és megjelenítéséhez is használják
3. Adatelemzési komplexhez használt Excel eszközcsomag
4. Könnyű kapcsolatot biztosít az SQL-lel
7. NLTK
NLTK, amely a természetes nyelv feldolgozását jelenti. Az adattudományban a leggyakoribb szektor a természetes nyelvfeldolgozás volt. Statisztikai modellek kidolgozásáról szól, amelyek segítenek a gépeknek az emberek nyelvének megértésében. Ezek a statisztikai modellek a gépi tanulás alkotóelemei, és több algoritmusuk segítségével képesek segíteni a számítógépeket a természetes nyelv megértésében. A Python nyelvet a Natural Language Toolkit (NLTK) könyvtárak gyűjteményével látják el, amelyeket kizárólag erre a célra fejlesztettek ki. Az NLTK-t általában a nyelvfeldolgozás különböző módszereire használják, például tokenizálásra, szárításra, jelölésre, elemzésre és gépi tanulásra. Több mint 100 vállalatból áll, amelyek információkat gyűjtenek a gépi tanulás modelljeiről.
8. TensorFlow
A TensorFlow standard gépi tanulási eszközré vált. Általában a legújabb gépi tanulási algoritmusokat, például a mély tanulást használják. A fejlesztők a TensorFlow elnevezést a tenzorok többdimenziós tömbjeinek nevezték el. Ez egy nyílt forráskódú és folyamatosan fejlődő eszközkészlet, amely ismert a megnövekedett számítási hatékonyságáról és képességéről. A TensorFlow CPU-n és GPU-n egyaránt képes működni, és utóbbi időben erősebb TPU rendszerekre jött létre. A TensorFlow széles körű alkalmazásokat kínál magas feldolgozási képességei miatt, például a nyelv felismerése, a kép osztályozása, a gyógyszerek felfedezése, a kép generálása és a nyelv generálása.
Itt látjuk a TensorFlow néhány funkcióját
1. A TensorFlow könnyen kezelhető
2. Van jövőbeli oszlopa is
3. A TensorFlow nyílt forráskódú és rugalmas
9. Weka
A Weka vagy a Waikato tudásalemző környezete Java-írott gépi tanulás. A gépi tanulási algoritmusok számos adatbányászgépből állnak. A Weka különféle tanulási gépeket tartalmaz, például osztályozást, csoportosítást, regressziót, megjelenítést és információfejlesztést. Ez egy nyílt forráskódú grafikus felhasználói felület, amely egyszerűbbé és felhasználóbarátabbá teszi a gépi tanulási algoritmusok megvalósítását. Az információk gépi tanulásának működése kódsor nélkül megérthető. Ideális a gépi tanulással foglalkozó adattudósok számára, akik kezdők.
10. Jupyter
A Jupyter Project egy IPython-alapú nyílt forráskódú eszköz, amely elősegíti a fejlesztők számára a nyílt forrású szoftverek és az interaktív számítási tapasztalatok fejlesztését. Több nyelv, például Julia, Python és R támogatott. Ez egy eszköz élő kódok, vizualizációk és előadások összeállításához a web-alkalmazásban. A Jupyter egy olyan általános eszköz, amelynek célja az adattudomány igényeinek kielégítése. Interaktív környezet, ahol az adattudósok elvégezhetik feladataikat. Ez egy erős történetmesélő eszköz is, mivel számos bemutatási jellemzőt tartalmaz. A Jupyter Notebooks segítségével tisztíthatja, statisztikailag kiszámíthatja, megtekintheti és generálhat prediktív gépi tanulási modelleket. 100% -ban nyílt forráskódú, és így ingyenes. Van egy online nevű Jupyter környezet, amely futtatja és tárolja a Google Drive-információkat a felhőn.
11. Tableau
A Tableau egy interaktív megjelenítő szoftver, amely erős grafikával van felszerelve. A társaság az üzleti intelligencia ágazataira összpontosít. A Tableau legfontosabb eleme az adatbázisokkal, táblagépekkel, OLAP kockákkal stb. Való interfész képessége. A Tableau képes a földrajzi adatok megjelenítésére, valamint a térkép hosszának és szélességének rajzolására is, ezekkel a jellemzőkkel együtt. Az elemző eszközét felhasználhatja az információk és a vizualizációk elemzésére is. Az internetes platformon megoszthatja eredményeit a Tableau-val egy aktív közösséggel. Míg a Tableau vállalati szoftver, a Tableau Public ingyenes verzióval érkezik.
Itt látjuk a Tableau néhány jellemzőjét
1. A Tableau rendelkezik mobil eszközkezeléssel
2. Ez biztosítja a dokumentum API-t
3. JavaScript API-t biztosít
4. Az ETL frissítés a Tableau egyik fontos jellemzője.
12. Scikit-tanulj
A Scikit-learning egy Python-alapú könyvtár gépi tanulási algoritmusokhoz. Az értékeléshez és az adattudományhoz általánosan használt eszköz könnyű és egyszerű végrehajtása. A Machine Learning rendszer számos jellemzőt támogat, beleértve az információ előfeldolgozását, a csoportosítást, a regressziós dimenziós csökkenést, osztályozást stb. tanulás olyan körülmények között, amelyek gyors prototípuskészítést igényelnek.
Következtetés:
Megállapíthatjuk, hogy az információs tudománynak széles eszközökre van szüksége. Az adattudományi eszközöket az információk elemzésére, esztétikai és interaktív vizualizációk készítésére, valamint erős algoritmusok segítségével előrejelzési modellek létrehozására használják. Tehát ebben a cikkben láttuk az adattudomány elemzéséhez használt különféle eszközöket és azok jellemzőit. Az eszközöket az igényei és az eszköz jellemzői alapján választhatja meg.
Ajánlott cikkek
Ez egy útmutató az Adattudományi Eszközökhöz. Itt tárgyaljuk az áttekintést, az adattudományi eszközök különféle típusait és annak részleteit, ahogyan azt az Data Sciencient használta. A további javasolt cikkeken keresztül további információkat is megtudhat -- QlikView Tools
- TensorFlow alternatívák
- Gépi tanulási eszközök
- SAS operátorok
- Fuzzy Logic System
- QlikView alternatívák
- QlikView táblázatok
- A tárgyak internetének 8 legfontosabb eszköze, amelyet tudnia kell