Übersicht über Data Science Tools

Ein Datenwissenschaftler soll Informationsprognosen extrahieren, manipulieren, vorverarbeiten und generieren. Dazu werden verschiedene statistische Instrumente und Programmiersprachen benötigt. In diesem Artikel werden einige datenwissenschaftliche Tools erläutert, mit denen Datenwissenschaftler Datentransaktionen durchführen. Außerdem werden die Hauptmerkmale der Tools, ihre Vorteile und der Vergleich verschiedener datenwissenschaftlicher Tools erläutert.

Hier werden wir also über die Datenwissenschaft diskutieren. Im Grunde genommen können wir also sagen, dass Data Science eines der bekanntesten Gebiete des 21. Jahrhunderts ist. Data Scientists werden von Unternehmen eingesetzt, um Einblicke in die Branche zu erhalten und ihre Produkte zu verbessern. Data Scientists sind verantwortlich für die Analyse und Verwaltung einer Vielzahl von unstrukturierten und strukturierten Daten und sind die Entscheidungsträger. Dazu muss Data Science den Tag so anpassen, wie es verschiedene Tools und Programmiersprachen verwenden möchte. Einige dieser Tools werden zum Analysieren und Generieren von Projektionen verwendet. Wir werden nun das Data-Science-Tool diskutieren.

Top Data Science-Tools

Das Folgende ist eine Liste der 14 besten Data Science-Tools, die von den meisten Data Scientists verwendet werden.

1. SAS

Es ist eines dieser informationswissenschaftlichen Instrumente, die ausschließlich zu statistischen Zwecken entwickelt wurden. SAS ist eine proprietäre Closed-Source-Software für die Analyse von Informationen durch große Unternehmen. Für die statistische Modellierung verwendet SAS die grundlegende SAS-Sprachprogrammierung. Es wird häufig in kommerzieller Software von Experten und Unternehmen verwendet. Als Datenwissenschaftler stellt SAS unzählige statistische Bibliotheken und Instrumente zur Verfügung, um Daten zu modellieren und zu organisieren. Obwohl SAS sehr vertrauenswürdig ist und das Unternehmen einen starken Support hat, sind die Kosten hoch und werden nur von größeren Branchen verwendet. Darüber hinaus gibt es mehrere SAS-Bibliotheken und -Pakete, die nicht im Basispaket enthalten sind und kostenintensiv aktualisiert werden können.

Hier sehen wir einige Funktionen von SAS

1. Management
2. Berichtsausgabeformat
3. Datenverschlüsselungsalgorithmus
4. SAS Studio
5. Unterstützt verschiedene Arten von Datenformaten
6. Es hat Flexible für die 4. Generation der Programmiersprache

2. Apache Spark

Apache Spark oder einfach nur Political Spark ist eine leistungsstarke Analyse-Engine und das am häufigsten verwendete Data Science-Instrument. Spark ist speziell für die Stapel- und Stream-Verarbeitung vorgesehen. Es wird mit vielen APIs geliefert, mit denen Informationswissenschaftler wiederholt auf maschinelle Lerninformationen, SQL-Speicher usw. zugreifen können. Es verbessert sich gegenüber Hadoop und ist 100-mal schneller als Map-Reduce. Spark verfügt über viele APIs für maschinelles Lernen, mit denen Datenwissenschaftler die Informationen vorhersagen können. Spark kann Streaming-Informationen besser verwalten als andere Big Data-Plattformen. Im Vergleich zu anderen Analysetools, die historische Informationen nur stapelweise verarbeiten, kann Spark Informationen in Echtzeit verarbeiten. In Python, Java und R bietet Spark mehrere APIs. Die stärkste Kombination von Spark mit Scala ist jedoch eine virtuelle Java-basierte Programmiersprache, die plattformübergreifend ist.

Hier sehen wir einige Funktionen von Apache Spark

1. Apache Spark hat eine hohe Geschwindigkeit
2. Es hat auch eine erweiterte Analyse
3. Apache Spark verfügt auch über eine Echtzeit-Stream-Verarbeitung
4. Dynamisch in der Natur
5. Es hat auch eine Fehlertoleranz

3. BigML

BigML, ein weiteres Data-Science-Tool, das sehr häufig verwendet wird. Es bietet eine interaktive, Cloud-basierte GUI-Umgebung für die Verarbeitung von Maschinenalgorithmen. BigML bietet standardisierte Cloud-basierte Software für die Branche. Es ermöglicht Unternehmen in mehreren Bereichen ihres Unternehmens, Algorithmen für maschinelles Lernen zu verwenden. BigML ist ein Spezialist für fortgeschrittene Modellierung. Es verwendet eine Vielzahl von Algorithmen für maschinelles Lernen, einschließlich Clustering und Klassifizierung. Sie können ein kostenloses Konto oder ein Premium-Konto basierend auf Ihren Informationsbedürfnissen erstellen, indem Sie die BigML-Weboberfläche mithilfe von Rest-APIs verwenden. Es ermöglicht interaktive Informationsansichten und gibt Ihnen die Möglichkeit, visuelle Diagramme auf Ihrem Mobiltelefon oder IoT-Gerät zu exportieren. Darüber hinaus bietet BigML mehrere Automatisierungstechniken, mit denen das Tuning und sogar wiederverwendbare Skripte automatisiert werden können.

4. D3.js

Auf der Client-Seite wird meistens Javascript als Skriptsprache verwendet. D3.js, Sie können interaktive Visualisierungen in unserem Webbrowser über die Javascript-Bibliothek erstellen. Mit verschiedenen D3.js-APIs können Sie mithilfe verschiedener Funktionen eine dynamische Anzeige und Datenanalyse in Ihrem Browser durchführen. Die Verwendung von animierten Übergängen ist ein weiteres starkes Merkmal von D3.js. D3.js ermöglicht dynamisch kundenseitige Updates und spiegelt die Visualisierung im Browser durch Informationsänderung aktiv wider. Dies kann mit CSS kombiniert werden, um illustrierte und temporäre Visualisierungen zu erstellen, mit denen Sie maßgeschneiderte Grafiken auf Webseiten ausführen können. Insgesamt kann dies ein sehr hilfreiches Tool für IoT-basierte Informationswissenschaftler sein, die eine kundenseitige Interaktion zur Visualisierung und Informationsverarbeitung benötigen.

Hier sehen wir einige Features von D3.js

1. Es basiert auf JavaScript
2. Es kann animierte Übergänge erstellen
3. Es ist nützlich für die clientseitige Interaktion im IoT
4. Es ist Open Source
5. Es kann mit CSS kombiniert werden
6. Es ist nützlich, um interaktive Visualisierungen zu erstellen.

5. MatLab

Für mathematische Informationen ist MATLAB eine Multi-Paradigmen-Zahlensystem-Rechenumgebung. Es ist eine Closed-Source-Software, die die Modellierung von Matrix-, Algorithmus- und statistischen Informationen erleichtert. In verschiedenen wissenschaftlichen Bereichen wird das MATLAB am häufigsten verwendet. MATLAB wird für neuronale Netze und Fuzzy-Logik-Simulationen in der Datenwissenschaft verwendet. Mit der MATLAB-Grafikbibliothek können Sie aussagekräftige Visualisierungen erstellen. In der Bild- und Signalverarbeitung wird auch MATLAB verwendet. Für Informationswissenschaftler ist dies sehr vielseitig, da alle Probleme von der Analyse und Bereinigung bis hin zu leistungsstarken Deep-Learning-Algorithmen behandelt werden. Darüber hinaus ist MATLAB dank seiner einfachen Integration in Geschäftsanwendungen und integrierte Systeme ein optimales Data-Science-Tool. Darüber hinaus können Aufgaben von der Informationsextraktion bis zur Wiederverwendung von Entscheidungsskripten automatisiert werden.
Hier sehen wir einige Funktionen des Matlab
1. Es ist nützlich für tiefes Lernen
2. Es bietet eine einfache Integration in das eingebettete System
3. Es hat leistungsfähige Grafikbibliothek
4. Es kann komplexe mathematische Operationen verarbeiten

6. Excel

Das wahrscheinlich am häufigsten verwendete Datenanalyseinstrument. Excel wird hauptsächlich für die Berechnung von Arbeitsblättern von Microsoft erstellt und wird derzeit häufig für die Datenverarbeitung, die komplizierte und die Visualisierung von Berechnungen verwendet. Excel ist ein effizientes datenwissenschaftliches Analyseinstrument. Excel schlägt immer noch zu, während es das traditionelle Instrument zur Informationsanalyse ist. Excel hat verschiedene Formeln, Tabellen, Filter, Slicer und so weiter. Sie können Ihre personalisierten Funktionen und Formeln auch mit Excel generieren. Während Excel immer noch eine ideale Option für leistungsstarke Datenvisualisierung und Tablets ist, ist es nicht für die Berechnung großer Datenmengen vorgesehen.

Sie können auch SQL mit Excel verbinden und für die Datenverwaltung und -analyse verwenden. Viele Data Scientists verwenden Excel als interaktives grafisches Gerät zur einfachen Vorverarbeitung von Informationen. Mit dem Start von ToolPak in Microsoft Excel ist es jetzt viel einfacher, komplizierte Analysen zu berechnen. Im Vergleich zu weitaus komplexeren Datenstudieninstrumenten wie SAS scheitert es jedoch immer noch. Im Allgemeinen ist Excel ein optimales Instrument für die Datenanalyse auf einer winzigen und nicht unternehmensspezifischen Ebene.

Hier sehen wir einige Funktionen von Excel

1. Für die kleine Datenanalyse ist es sehr beliebt
2. Excel wird auch für die Berechnung und Visualisierung der Tabellenkalkulation verwendet
3. Excel-Toolpaket für komplexe Datenanalysen
4. Es bietet die einfache Verbindung mit dem SQL

7. NLTK

NLTK steht für Natural Language Processing. Der verbreitetste Sektor in der Datenwissenschaft war die Verarbeitung natürlicher Sprache. Es geht darum, statistische Modelle zu entwickeln, die es Maschinen ermöglichen, die Sprache des Menschen zu verstehen. Diese statistischen Modelle sind Komponenten des maschinellen Lernens und können Computern helfen, die natürliche Sprache mithilfe mehrerer ihrer Algorithmen zu verstehen. Python-Sprache ist mit der Sammlung von Bibliotheken des Natural Language Toolkit (NLTK) ausgestattet, die nur für diesen Zweck entwickelt wurden. NLTK wird üblicherweise für verschiedene Methoden der Sprachverarbeitung verwendet, wie Tokenisieren, Stemming, Markieren, Parsen und maschinelles Lernen. Es umfasst mehr als 100 Unternehmen, die Informationen zu Modellen für maschinelles Lernen sammeln.

8. TensorFlow

TensorFlow ist zu einem Standardinstrument für maschinelles Lernen geworden. Die neuesten Algorithmen für maschinelles Lernen wie Deep Learning werden häufig verwendet. Die Entwickler haben TensorFlow nach mehrdimensionalen Arrays von Tensoren benannt. Es ist eine Open-Source-Toolbox, die sich ständig weiterentwickelt und für ihre hohe Recheneffizienz und Leistungsfähigkeit bekannt ist. TensorFlow kann sowohl mit CPU als auch mit GPU betrieben werden und wurde kürzlich auf stärkeren TPU-Systemen entwickelt. TensorFlow bietet aufgrund seiner hohen Verarbeitungskapazitäten ein breites Anwendungsspektrum, z. B. Spracherkennung, Bildklassifizierung, Entdeckung von Arzneimitteln, Bilderzeugung und Spracherzeugung.

Hier sehen wir einige Funktionen von TensorFlow

1. TensorFlow kann leicht trainiert werden
2. Es hat auch Future Colum
3. Der TensorFlow ist Open Source und flexibel

9. Weka

Die Wissensanalyseumgebung von Weka oder Waikato ist ein in Java geschriebenes maschinelles Lernen. Die Algorithmen für maschinelles Lernen bestehen aus mehreren Data Mining-Maschinen. Weka enthält verschiedene Lernmaschinen wie Benotung, Clustering, Regression, Visualisierung und Informationsentwicklung. Es handelt sich um eine Open-Source-GUI-Software, mit der sich maschinelle Lernalgorithmen einfacher und benutzerfreundlicher implementieren lassen. Die Funktionsweise des maschinellen Lernens an den Informationen kann ohne Codezeile verstanden werden. Es ist perfekt für Data Scientists mit maschinellem Lernen, die Anfänger sind.

10. Jupyter

Project Jupyter ist ein IPython-basiertes Open Source-Instrument, mit dem Entwickler Open Source-Software und interaktive Computererlebnisse entwickeln können. Es werden mehrere Sprachen wie Julia, Python und R unterstützt. Es ist ein Instrument zum Verfassen von Live-Codes, Visualisierungen und Vorlesungen in der Webanwendung. Jupyter ist ein verbreitetes Tool, um datenwissenschaftliche Anforderungen zu erfüllen. Es ist eine interaktive Umgebung, in der Datenwissenschaftler ihre Aufgaben erfüllen können. Es ist auch ein starkes Werkzeug zum Erzählen von Geschichten, da es mehrere Präsentationseigenschaften enthält. Mit Jupyter Notebooks können Sie prädiktive Modelle für maschinelles Lernen bereinigen, statistisch berechnen, anzeigen und generieren. Es ist zu 100% Open Source und somit kostenlos. Es gibt eine Online-Umgebung namens Jupyter, die Google Drive-Informationen in der Cloud ausführt und speichert.

11. Tableau

Tableau ist eine interaktive Visualisierungssoftware mit starken Grafiken. Das Unternehmen konzentriert sich auf Business Intelligence-Bereiche. Das wichtigste Element von Tableau ist die Fähigkeit, mit Datenbanken, Tablets, OLAP-Cubes usw. zusammenzuarbeiten. Tableau ist auch in der Lage, geografische Daten zu visualisieren und die Längen und Breiten von Karten zusammen mit diesen Merkmalen zu zeichnen. Sie können das Analysetool auch verwenden, um die Informationen zusammen mit Visualisierungen auszuwerten. Sie können Ihre Ergebnisse auf der Internetplattform mit Tableau in einer aktiven Community teilen. Während Tableau eine Unternehmenssoftware ist, wird Tableau Public mit einer kostenlosen Version ausgeliefert.

Hier sehen wir einige Funktionen von Tableau

1. Tableau verfügt über eine Verwaltung mobiler Geräte
2. Es bietet Document API
3. Es bietet JavaScript-API
4. Die ETL-Aktualisierung ist eine der wichtigsten Funktionen von Tableau.

12. Scikit lernen

Scikit-learn ist eine Python-basierte Bibliothek für Algorithmen zum maschinellen Lernen. Ein Tool, das häufig für die Bewertung und Datenwissenschaft verwendet wird, ist einfach und unkompliziert auszuführen. Das System für maschinelles Lernen unterstützt eine Reihe von Merkmalen, einschließlich Informationsvorverarbeitung, Clustering, Abnahme der Regressionsdimension, Klassifizierung usw. Mit Scikit-Learn wird die Verwendung komplexer Algorithmen für maschinelles Lernen vereinfacht und ist daher eine optimale Plattform für Studien, die grundlegende Maschinen erfordern Lernen unter Umständen, die ein Rapid Prototyping erfordern.

Fazit:

Wir können daraus schließen, dass die Informationswissenschaft eine breite Palette von Instrumenten benötigt. Die datenwissenschaftlichen Instrumente werden verwendet, um Informationen zu analysieren, ästhetische und interaktive Visualisierungen zu erstellen und mithilfe von Algorithmen aussagekräftige Vorhersagemodelle zu erstellen. In diesem Artikel haben wir verschiedene Tools für die Data Science-Analyse sowie deren Funktionen gesehen. Sie können Werkzeuge basierend auf Ihren Anforderungen und Merkmalen des Werkzeugs auswählen.

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