Pregled alata za znanost podataka
Znanstvenik podataka izvlači, manipulira, predobrađuje i generira informacijske prognoze. Da bi se to postiglo, potrebni su mu različiti statistički instrumenti i jezici programiranja. U ovom ćemo članku govoriti o nekim alatima za znanost podataka koje znanstvenici koriste za obavljanje transakcija podataka i da ćemo razumjeti glavne značajke alata, njihove prednosti i usporedbu različitih alata za znanost podataka.
Dakle, ovdje ćemo razgovarati o znanosti podataka. Dakle, u osnovi možemo reći da je jedna od najpoznatijih područja 21. stoljeća znanost o podacima. Tvrtke su zaposlene u znanstvenicima s podacima kako bi im pružili uvid u industriju i poboljšali svoje proizvode. Znanstvenici podataka odgovorni su za analizu i upravljanje širokim rasponom nestrukturiranih i strukturiranih podataka i donositelji odluka. Da bi to učinila, Data Science mora dan prilagoditi na način na koji želi koristiti različite alate i programski jezik. Koristit ćemo neke od ovih alata za analizu i generiranje projekcija. Dakle, sada ćemo razgovarati o alatu o znanosti podataka.
Vrhunski alati za znanost o podacima
Slijedi popis 14 najboljih alata za znanost o podacima koje koristi većina znanstvenika.
1. SAS
To je jedan od onih znanstvenih znanstvenih instrumenata koji su dizajnirani isključivo u statističke svrhe. SAS je vlasnički softver zatvorenog koda za analizu podataka velikih kompanija. Za statističko modeliranje SAS koristi osnovno programiranje jezika SAS-a. Uobičajeno je da se u komercijalnom softveru koriste stručnjaci i tvrtke. Kao znanstvenik podataka, SAS pruža bezbroj statističkih knjižnica i instrumenata za modeliranje i organiziranje podataka. Iako je SAS vrlo pouzdan i tvrtka ima snažnu podršku, visoka je cijena i koriste ga samo veće industrije. Štoviše, postoji nekoliko SAS knjižnica i paketa koji nisu u osnovnom paketu i mogu se skupo nadograditi.
Ovdje ćemo vidjeti neke značajke SAS-a
1. Uprava
2. Izvještaj o formatu izlaza
3. Algoritam podataka šifriranja
4. SAS Studio
5. Podržava za razne vrste formata podataka
6. Ima fleksibilan za 4. gen programskog jezika
2. Apache iskre
Apache Spark ili jednostavno politički Spark je moćan mehanizam za analitiku i instrument za nauku podataka koji se najčešće koristi. Spark je namijenjen posebno za serijsku i strujnu obradu. Dolazi s mnogim API-jevima koji omogućuju informatičarima da više puta pristupe informacijama o strojnom učenju, SQL pohrani itd. Poboljšava se u odnosu na Hadoop i 100 puta je brži od smanjivanja karata. Spark ima mnogo API-ja za strojno učenje koji pomažu znanstvenicima sa podacima da predvidi informacije. Spark može upravljati strujanjem informacija bolje od ostalih Big Data platformi. U usporedbi s drugim analitičkim alatima koji samo obrađuju povijesne podatke u serijama, Spark može obrađivati podatke u stvarnom vremenu. U Python-u, Javi i R-u, Spark nudi nekoliko API-ja. Međutim, Sparkova najjača kombinacija sa Scalom je virtualni programski jezik temeljen na Javi, koji je po svojoj prirodi cross-platforma.
Ovdje ćemo vidjeti neke značajke Apache Spark
1. Apache Spark ima veliku brzinu
2. Također ima naprednu analitiku
3. Apache iskra također ima obradu struje u stvarnom vremenu
4. Dinamična u prirodi
5. Također ima toleranciju pogreške
3. BigML
BigML, još jedan alat za nauku podataka koji se jako koristi. Nudi interaktivno GUI okruženje temeljeno na oblaku za strojnu obradu algoritama. BigML nudi standardizirani softver temeljen na oblaku za sektor. Omogućuje tvrtkama kroz više područja svog poduzeća korištenje algoritama strojnog učenja. BigML je napredni stručnjak za modeliranje. Koristi veliki raspon algoritama za strojno učenje, uključujući grupiranje i klasifikaciju. Možete stvoriti besplatni račun ili premium račun temeljen na vašim informacijama koristeći BigML web sučelje pomoću Rest API-ja. Omogućuje interaktivne prikaze informacija i omogućuje vam da na svoje mobilne ili IoT uređaje izvozite vizualne dijagrame. Uz to, BigML dolazi s više tehnika automatizacije koje mogu pomoći u automatizaciji podešavanja, pa čak i automatizaciji skripti za višekratnu upotrebu.
4. D3.js
Javascript se uglavnom koristi kao skriptni jezik na strani klijenta. D3.js, možete stvoriti interaktivne vizualizacije na našem web pregledniku kroz biblioteku Javascript. Pomoću različitih D3.js API-ja možete napraviti dinamički pregled i analizu podataka u pregledniku koristeći različite značajke. Upotreba animiranih prijelaza još je jedna značajna karakteristika D3.js. D3.js dinamički omogućava ažuriranja na strani kupca i aktivno odražava vizualizaciju preglednika putem izmjene informacija. Ovo se može kombinirati s CSS-om za stvaranje ilustriranih i privremenih vizualizacija koje će vam pomoći u izvođenju grafike izrađene po mjeri na web stranicama. Općenito, ovo može biti vrlo korisno sredstvo za znanstvenike koji se bave informacijama o IoT-u kojima je potrebna interakcija na strani kupca za vizualizaciju i obradu informacija.
Ovdje ćemo vidjeti neke značajke D3.js
1. Temelji se na javaScript
2. Može stvoriti animirani prijelaz
3. Korisno je za interakciju na strani klijenta u IoT-u
4. To je Open Source
5. Može se kombinirati s CSS-om
6. Korisno je za izradu interaktivnih vizualizacija.
5. MatLab
Za matematičke informacije, MATLAB je računalno okruženje s brojem više paradigmi. To je softver zatvorenog koda koji olakšava modeliranje matrica, algoritama i statističkih podataka. U nekoliko znanstvenih područja najčešće se koristi MATLAB. MATLAB se koristi za neuronske mreže i nerazumljive logičke simulacije u znanosti podataka. Pomoću grafičke biblioteke MATLAB možete generirati snažne vizualizacije. U obradi slike i signala koristi se i MATLAB. Za informatičare, ovo ga čini vrlo svestranim jer rješava sva pitanja, od analize i čišćenja do moćnih algoritama dubokog učenja. Pored toga, MATLAB je optimalan alat za znanost podataka zahvaljujući svom jednostavnom uključivanju u poslovne aplikacije i integrirane sustave. Također omogućuje automatizaciju zadataka od vađenja informacija do ponovne uporabe skripti odlučivanja.
Ovdje ćemo vidjeti neke značajke Matlaba
1. Korisno je za duboko učenje
2. Omogućuje jednostavnu integraciju s ugrađenim sustavom
3. Ima snažnu grafičku knjižnicu
4. Može obraditi složene matematičke operacije
6. Excel
Vjerojatno se najčešće koristi instrument za analizu podataka. Excel je stvoren uglavnom za izradu listova od Microsofta i trenutno se obično koristi za obradu podataka, kompliciranje i vizualizaciju, proračune. Excel je učinkovit analitički instrument za znanost podataka. Excel još uvijek puni udarac, iako je to tradicionalni instrument analize informacija. Excel ima nekoliko formula, tablica, filtera, rezača i tako dalje. Pomoću Excela možete generirati i personalizirane značajke i formule. Iako je Excel još uvijek idealna opcija za moćnu vizualizaciju podataka i tableta, on nije namijenjen za izračun ogromnih količina podataka.
Također možete povezati SQL s Excelom i koristiti ga za upravljanje i analizu podataka. Mnogi znanstvenici podataka koriste Excel kao interaktivni grafički uređaj za jednostavnu prethodnu obradu podataka. Sada je mnogo jednostavnije izračunati komplicirane analize pokretanjem ToolPak-a na Microsoft Excel-u. Ali u usporedbi s mnogo sofisticiranijim instrumentima za proučavanje podataka poput SAS-a, još uvijek ne uspijeva. Općenito, Excel je optimalan instrument za analizu podataka na malenoj i ne-poduzetničkoj razini.
Ovdje ćemo vidjeti neke značajke programa Excel
1. Za analizu podataka malih razmjera vrlo je popularna
2. Excel se koristi i za proračun i vizualizaciju proračunskih tablica
3. Paket alata Excel koji se koristi za kompleks analize podataka
4. Omogućuje jednostavno povezivanje sa SQL-om
7. NLTK
NLTK što je za obradu prirodnog jezika. Najčešći sektor u znanosti podataka bila je obrada prirodnih jezika. Riječ je o razvoju statističkih modela koji pomažu strojevima da razumiju jezik ljudskih bića. Ovi statistički modeli sastavni su dijelovi strojnog učenja i mogu pomoći računalima da razumiju prirodni jezik kroz nekoliko njegovih algoritama. Python jezik opremljen je zbirkom biblioteka Prirodni jezik (NLTK) zbirkom biblioteka razvijenih samo za tu svrhu. NLTK se obično koristi za različite metode obrade jezika kao što su tokeniziranje, označavanje, označavanje, raščlanjivanje i strojno učenje. Sastoji se od više od 100 tvrtki koje prikupljaju informacije o modelima za strojno učenje.
8. TensorFlow
TensorFlow je postao standardni instrument strojnog učenja. Najčešće se koriste najnoviji algoritmi strojnog učenja poput dubokog učenja. Programeri su TensorFlow nazvali po višedimenzionalnom nizu tenzora. To je open-source i stalno evolutivni alatni okvir poznat po povišenoj računalnoj učinkovitosti i mogućnostima. TensorFlow može raditi i na CPU-u i na GPU-u, a nedavno je nastao i na jačim TPU sustavima. TensorFlow ima širok spektar primjene zbog svojih visokih mogućnosti obrade, poput prepoznavanja jezika, klasifikacije slika, otkrivanja lijekova, stvaranja i stvaranja jezika.
Ovdje ćemo vidjeti neke značajke TensorFlow-a
1. TensorFlow se lako trenira
2. Također ima Future Colum
3. TensorFlow je otvoren izvor i fleksibilan
9. Weka
Weka ili Waikatovo okruženje za analizu znanja je strojno učenje na Java jeziku. Algoritmi strojnog učenja skup su nekoliko strojeva za iskopavanje podataka. Weka uključuje različite strojeve za učenje kao što su ocjenjivanje, grupiranje, regresija, vizualizacija i razvoj informacija. To je open-source GUI softver koji ga čini jednostavnijim i jednostavnijim za implementaciju algoritama strojnog učenja. Djelovanje strojnog učenja na informacijama može se razumjeti bez reda koda. Savršen je za znanstvenike koji se bave strojnim učenjem početnike.
10. Jupyter
Project Jupyter je instrument otvorenog koda koji se temelji na IPytonu i koji pomaže programerima da razviju softver sa otvorenim kodom i interaktivno iskustvo u računanju. Podržani su više jezika poput Julia, Python i R. To je instrument za sastavljanje koda uživo, vizualizacija i predavanja na web-aplikaciji. Jupyter je uobičajeni alat namijenjen udovoljavanju zahtjevima znanosti o podacima. To je interaktivno okruženje u kojem znanstvenici s podacima mogu ispuniti svoje zadatke. To je i snažno sredstvo pripovijedanja, jer sadrži nekoliko karakteristika prezentacije. Možete očistiti, statistički izračunati, pregledati i generirati prediktivne modele strojnog učenja koristeći Jupyter Bilježnice. To je 100% open source i samim tim bez naknade. Postoji mrežna suradnja pod nazivom Jupyter Environment koja pokreće i sprema podatke s Google diska u oblaku.
11. Tableau
Tableau je interaktivni softver za vizualizaciju prepun jake grafike. Tvrtka se fokusira na sektore poslovne inteligencije. Tableauov najznačajniji element je njegova sposobnost sučeljavanja s bazama podataka, tabletima, OLAP kockama itd. Tableau također može vizualizirati geografske podatke i crtati duljine i zemljopisne širine karata zajedno s tim karakteristikama. Također možete koristiti i njegov analitički alat za procjenu informacija zajedno s vizualizacijama. Svoje rezultate na internetskoj platformi možete podijeliti s Tableau-om s aktivnom zajednicom. Dok je Tableau softver tvrtke, Tableau Public dolazi s besplatnom verzijom.
Ovdje ćemo vidjeti neke značajke Tableau-a
1. Tableau ima upravljanje mobilnim uređajima
2. Sadrži API dokumenta
3. Pruža JavaScript API
4. ETL Refresh jedno je od važnih obilježja Tableau-a.
12. Scikit-učiti
Scikit-learn je knjižnica koja se temelji na Pythonu za algoritme strojnog učenja. Alat koji se obično koristi za procjenu i znanost o podacima lako je i jednostavno izvršiti. Sustav strojnog učenja podržava čitav niz karakteristika, uključujući pre-obradu informacija, grupiranje, smanjenje regresijske dimenzije, klasifikaciju itd. Scikit-učenje čini jednostavne algoritme strojnog učenja jednostavnim i, stoga, optimalna platforma za studije koje zahtijevaju temeljni stroj učenje u okolnostima koje zahtijevaju brzo prototipiranje.
Zaključak:
Možemo zaključiti da informacijska znanost treba širok raspon instrumenata. Instrumenti znanosti o podacima koriste se za analizu informacija, stvaranje estetskih i interaktivnih vizualizacija i stvaranje jakih modela predviđanja koristeći algoritme. Tako smo u ovom članku vidjeli različite alate koji se koriste za analizu podataka o znanosti kao i njihove značajke. Alate možete odabrati na temelju vaših zahtjeva i značajki alata.
Preporučeni članci
Ovo je vodič za alate za znanost o podacima. Ovdje smo raspravljali o pregledu, različitim vrstama alata za znanost podataka i kako ga je pomoću podataka Sciencient koristio. Možete i proći naše druge predložene članke da biste saznali više -- QlikView Alati
- TensorFlow alternative
- Alati za strojno učenje
- SAS operateri
- Fuzzy Logic System
- QlikView alternative
- QlikView grafikoni
- Top 8 uređaja IoT-a koje biste trebali znati