Pregled orodij za znanost podatkov
Znanstvenik podatkov pridobiva, manipulira, predobdelava in generira informacijske napovedi. Za to potrebuje različne statistične instrumente in jezike programiranja. V tem članku bomo razpravljali o nekaterih orodjih za podatkovno znanost, ki jih podatkovni znanstveniki uporabljajo za izvajanje podatkovnih transakcij, in da bomo razumeli glavne značilnosti orodij, njihove koristi in primerjavo različnih orodij za podatkovno znanost.
Torej, tukaj se bomo pogovarjali o znanosti o podatkih. V bistvu lahko rečemo, da je eno najbolj znanih področij 21. stoletja znanost o podatkih. Podatki so zaposleni v podjetjih, ki jim omogočajo vpogled v panogo in izboljšanje njihovih izdelkov. Znanstveniki podatkov so odgovorni za analize in upravljanje širokega nabora nestrukturiranih in strukturiranih podatkov ter so nosilci odločanja. Da bi to naredili, mora Data Science dan prilagoditi tako, kot želi uporabljati različna orodja in programski jezik. Nekatera od teh orodij bomo uporabili za analizo in generiranje projekcij. Zdaj bomo razpravljali o orodju za znanost podatkov.
Najboljša orodja za podatkovno znanost
Sledi seznam 14 najboljših orodij za podatkovne vede, ki jih uporablja večina znanstvenikov.
1. SAS
Je eden tistih informacijskih znanstvenih instrumentov, oblikovan izključno za statistične namene. SAS je lastniška zaprta programska oprema za analizo informacij velikih podjetij. Za statistično modeliranje SAS uporablja osnovno programiranje jezika SAS. V komercialni programski opremi jo pogosto uporabljajo strokovnjaki in podjetja. Kot podatkovni znanstvenik SAS ponuja nešteto statističnih knjižnic in instrumentov za modeliranje in organiziranje podatkov. Čeprav je SAS zelo zaupanja vreden in ima podjetje močno podporo, ima visoke stroške in jih uporabljajo samo večje industrije. Poleg tega obstaja več knjižnic in paketov SAS, ki niso v osnovnem paketu in jih je mogoče nadgraditi drago.
Tu bomo videli nekatere značilnosti SAS-a
1. Upravljanje
2. Poročajte o izhodni obliki
3. Algoritem šifriranja podatkov
4. Studio SAS
5. Podpira različne vrste formata podatkov
6. Ima prilagodljiv za 4. gen programskega jezika
2. Apache iskrica
Apache Spark ali preprosto politična Spark je močan analitični mehanizem in je najpogosteje uporabljen instrument Science Science. Spark je namenjen posebej za šaržno in pretočno obdelavo. Na voljo je z veliko API-ji, ki informacijskim strokovnjakom omogočajo večkratni dostop do informacij o strojnem učenju, shrambo SQL itd. Izboljša se v Hadoopu in je 100-krat hitrejši od zmanjšanja zemljevidov. Spark ima veliko API-jev strojnega učenja, ki podatkovnim znanstvenikom pomagajo pri napovedovanju informacij. Spark lahko upravlja pretakanje informacij bolje kot druge platforme Big Data. V primerjavi z drugimi analitičnimi orodji, ki obdelujejo samo pretekle informacije v serijah, lahko Spark informacije obdeluje v realnem času. V Python, Java in R Spark ponuja več API-jev. Vendar je Sparkova najmočnejša kombinacija s programom Scala navidezni programski jezik, ki temelji na Javi, ki je po naravi medvrstni.
Tu bomo videli nekatere značilnosti Apache Spark
1. Apache Spark ima veliko hitrost
2. Ima tudi napredno analitiko
3. Apache iskrica ima tudi obdelavo v realnem času
4. Dinamična v naravi
5. Ima tudi odstopanje od napak
3. BigML
BigML, še eno orodje za podatkovno znanost, ki se zelo uporablja. Ponuja interaktivno, v oblaku zasnovano GUI okolje za strojno obdelavo algoritmov. BigML ponuja standardizirano programsko opremo v oblaku za ta sektor. Podjetjem na več področjih svojega podjetja omogoča uporabo algoritmov strojnega učenja. BigML je napredni specialist za modeliranje. Uporablja široko paleto algoritmov za strojno učenje, vključno z združevanjem in klasifikacijo. Z uporabo spletnega vmesnika BigML z uporabo API-ja za počitek lahko ustvarite brezplačni ali premium račun na podlagi vaših potreb po informacijah. Omogoča interaktivne poglede informacij in vam omogoča, da na svojih mobilnih napravah ali napravah IoT izvozite vizualne diagrame. Poleg tega BigML ponuja številne tehnike avtomatizacije, ki lahko pomagajo pri avtomatizaciji uglaševanja in celo avtomatizirajo skripte za večkratno uporabo.
4. D3.js
Javascript se večinoma uporablja kot skriptni jezik na strani odjemalca. D3.js, v spletnem brskalniku lahko ustvarite interaktivne vizualizacije prek knjižnice Javascript. Z različnimi API-ji D3.js lahko v svojem brskalniku naredite dinamično gledanje in analizo podatkov z uporabo različnih funkcij. Uporaba animiranih prehodov je še ena močna značilnost D3.js. D3.js dinamično omogoča posodobitve na strani kupca in aktivno odraža vizualizacijo v brskalniku s spreminjanjem informacij. To je mogoče kombinirati s CSS za ustvarjanje ponazorjenih in začasnih vizualizacij, ki vam pomagajo pri izvedbi prilagojene grafike na spletnih straneh. Na splošno je to lahko zelo koristno orodje za znanstvenike, ki temeljijo na IoT, ki potrebujejo interakcijo na strani kupca za vizualizacijo in obdelavo informacij.
Tu bomo videli nekaj funkcij D3.js
1. Temelji na javaScript
2. Ustvari lahko animirani prehod
3. Koristno je za interakcijo na strani odjemalca v IoT
4. Je odprtokodni vir
5. Lahko se kombinira s CSS
6. Koristno je za izdelavo interaktivnih vizualizacij.
5. MatLab
Za matematične informacije je MATLAB računalniško okolje večštevilčnih paradigem. Gre za programsko opremo zaprtega izvora, ki omogoča modeliranje matric, algoritmov in statističnih informacij. Na več znanstvenih področjih se najpogosteje uporablja MATLAB. MATLAB se uporablja za nevronske mreže in mehke logične simulacije v podatkovni znanosti. Z grafično knjižnico MATLAB lahko ustvarite močne vizualizacije. Pri obdelavi slike in signala se uporablja tudi MATLAB. Za informacijske znanstvenike je to zelo vsestransko, saj obravnava vsa vprašanja, od analiz in čiščenja do močnih algoritmov globokega učenja. Poleg tega je MATLAB zaradi svoje enostavne vključitve v poslovne aplikacije in integrirane sisteme optimalno orodje za znanost podatkov. Omogoča tudi avtomatizacijo nalog od pridobivanja informacij do ponovne uporabe skript odločanja.
Tu bomo videli nekaj značilnosti Matlaba
1. Koristno je za poglobljeno učenje
2. Omogoča enostavno integracijo z vgrajenim sistemom
3. Ima zmogljivo grafično knjižnico
4. Lahko obdela kompleksno matematično delovanje
6. Excel
Verjetno se najpogosteje uporablja instrument za analizo podatkov. Excel je ustvarjen predvsem za izračun listov s strani Microsofta in se trenutno pogosto uporablja za obdelavo podatkov, zapletene in vizualizacijo, izračune. Excel je učinkovit analitični instrument za znanost podatkov. Excel še vedno prebija udarec, čeprav je to tradicionalni instrument za analizo informacij. Excel ima več formul, tabel, filtrov, rezalnikov in tako naprej. S programom Excel lahko ustvarite tudi svoje prilagojene funkcije in formule. Čeprav je Excel še vedno idealna možnost za močno vizualizacijo podatkov in tablic, ni namenjen izračunu ogromnih količin podatkov.
SQL lahko povežete tudi z Excelom in ga uporabite za upravljanje in analizo podatkov. Številni znanstveniki podatkov uporabljajo Excel kot interaktivno grafično napravo za enostavno predobdelavo informacij. Zdaj je veliko lažje izračunati zapletene analize z zagonom ToolPaka v programu Microsoft Excel. Toda v primerjavi z veliko bolj izpopolnjenimi instrumenti za preučevanje podatkov, kot je SAS, še vedno ne uspeva. Na splošno je Excel optimalen instrument za analizo podatkov na majhni in nepodjetniški ravni.
Tu bomo videli nekatere značilnosti Excela
1. Za majhno analizo podatkov je zelo priljubljena
2. Excel se uporablja tudi za izračun in vizualizacijo preglednice
3. Paket orodij Excel, ki se uporablja za kompleksno analizo podatkov
4. Omogoča enostavno povezavo s SQL
7. NLTK
NLTK, ki pomeni obdelavo naravnega jezika. Najpogostejši sektor znanosti je bila obdelava naravnega jezika. Gre za razvoj statističnih modelov, ki pomagajo strojem pri razumevanju človeškega jezika. Ti statistični modeli so sestavni deli strojnega učenja in lahko računalnikom pomagajo razumeti naravni jezik s pomočjo več njegovih algoritmov. Jezik Python je opremljen z zbirko knjižnic Natural Language Toolkit (NLTK), ki je bila razvita samo za ta namen. NLTK se običajno uporablja za različne metode obdelave jezika, kot so tokenizacija, zaznavanje, označevanje, razčlenjevanje in strojno učenje. Vsebuje več kot 100 podjetij, ki zbirajo informacije o modelih za strojno učenje.
8. TensorFlow
TensorFlow je postal standardni instrument strojnega učenja. Običajno se uporabljajo najnovejši algoritmi strojnega učenja, kot je globinsko učenje. Razvijalci so po večdimenzionalnih nizih tenzorjev poimenovali TensorFlow. Gre za odprtokodno in nenehno evolucijsko orodje, znano po svoji povečani računalniški učinkovitosti in zmogljivosti. TensorFlow lahko deluje tako na CPU kot na GPU, v zadnjem času pa se pojavlja na močnejših sistemih TPU. TensorFlow ima široko paleto aplikacij zaradi svojih visokih zmogljivosti obdelave, kot so prepoznavanje jezika, klasifikacija slik, odkrivanje zdravil, ustvarjanje slik in ustvarjanje jezika.
Tu bomo videli nekatere značilnosti TensorFlow-a
1. TensorFlow zlahka zastavlja
2. Ima tudi Future Colum
3. TensorFlow je odprt vir in prilagodljiv
9. Weka
Weka ali Waikatovo okolje za znanje znanja je strojno učenje, zapisano na Javi. Algoritmi strojnega učenja so niz več strojev za rudarjenje podatkov. Weka vključuje različne učne stroje, kot so razvrščanje, grozdenje, regresija, vizualizacija in razvoj informacij. Gre za programsko opremo z odprto kodo, ki omogoča enostavno in uporabniško prijazno izvajanje algoritmov strojnega učenja. Delovanje strojnega učenja informacij lahko razumemo brez vrstice kode. Kot nalašč za znanstvenike s strojnim učenjem, ki so začetniki.
10. Jupyter
Project Jupyter je odprtokodni instrument na osnovi IPythona, ki razvijalcem pomaga pri razvoju odprtokodne programske opreme in interaktivnih izkušenj z računalnikom. Podprto je več jezikov, kot so Julia, Python in R. Je instrument za sestavljanje kode v živo, vizualizacij in predavanj o spletni aplikaciji. Jupyter je običajno orodje, namenjeno izpolnjevanju zahtev po znanstveni podatkovnosti. Gre za interaktivno okolje, kjer lahko znanstveniki s podatki izpolnijo svoje naloge. Je tudi močno orodje za pripovedovanje zgodb, saj vsebuje več predstavitvenih značilnosti. Z Jupyter Notebooks lahko očistite, statistično izračunate, si ogledate in ustvarite napovedne modele strojnega učenja. Je 100-odstotno odprta koda in zato brezplačna. V spletu obstaja sodelovanje z imenom Jupyter okolje, ki vodi in shranjuje podatke o Googlovem disku v oblaku.
11. Tableau
Tableau je interaktivna programska oprema za vizualizacijo, opremljena z močno grafiko. Podjetje se osredotoča na sektorje poslovne inteligence. Najpomembnejši element Tableau je njegova zmožnost povezovanja z bazami podatkov, tablicami, kockami OLAP itd. Tableau je sposoben tudi vizualizirati geografske podatke in narisati dolžine in zemljepisne širine skupaj s temi značilnostmi. Uporabite lahko tudi njegovo analitično orodje za ocenjevanje informacij skupaj z vizualizacijami. Rezultate lahko na spletni platformi Tableau delite z aktivno skupnostjo. Tableau Public je sicer programska oprema podjetja, vendar ima brezplačno različico.
Tu bomo videli nekatere značilnosti Tableauja
1. Tableau ima upravljanje z mobilnimi napravami
2. Zagotavlja API-je za dokumente
3. Zagotavlja JavaScript API
4. ETL Refresh je ena od pomembnih lastnosti tableau.
12. Scikit-učite se
Scikit-learn je knjižnica, ki temelji na Pythonu za algoritme strojnega učenja. Orodje, ki se običajno uporablja za ocenjevanje in podatkovno znanost, je enostavno in enostavno izvajati. Sistem Strojno učenje podpira vrsto značilnosti, vključno s predobdelavo informacij, združevanjem v skupine, zmanjševanjem regresijskih dimenzij, razvrščanjem itd. Scikit-learn naredi uporabo kompleksnih algoritmov strojnega učenja preprosto in je zato optimalna platforma za študije, ki zahtevajo temeljni stroj učenje v okoliščinah, ki zahtevajo hitro prototipiranje.
Zaključek:
Lahko sklepamo, da informatika potrebuje široko paleto instrumentov. Instrumenti znanosti o podatkih se uporabljajo za analizo informacij, ustvarjanje estetskih in interaktivnih vizualizacij in ustvarjanje močnih modelov napovedovanja z algoritmi. Tako smo v tem članku videli različna orodja, ki se uporabljajo za analizo podatkov, kot tudi njihove značilnosti. Orodja lahko izberete glede na vaše zahteve in značilnosti orodja.
Priporočeni članki
To je vodnik za Data Science Tools. Tukaj razpravljamo o pregledu, različnih vrstah orodij za znanost podatkov in o tem, kako ga je Data Sciencient uporabil s podrobnostmi. Če želite izvedeti več, lahko preberete tudi druge naše predlagane članke -- Orodja QlikView
- TensorFlow alternative
- Orodja za strojno učenje
- Operaterji SAS
- Mehanski logični sistem
- QlikView alternative
- QlikView Grafikoni
- 8 najboljših naprav IoT, ki jih morate vedeti