23 инструмента науки о данных, которые изменят правила игры в 2024 году

Каждая грань нашего существования — наши личности, финансовые данные, профессиональная деятельность и выбор развлечений — перешли в цифровой формат, оставив бумажные и физические записи в прошлом. Этот сдвиг возвещает о наступлении эпохи цифровой революции.

С экспоненциальным ростом данных возникает насущная потребность в их анализе и управлении. Это наука о данных, критически важная область для навигации по сложностям цифровой информации. Наличие соответствующих инструментов для задач науки о данных нельзя переоценить.

Вы улавливаете направление, в котором мы движемся? В этом обсуждении мы углубимся в науку о данных, сосредоточившись на наиболее широко используемых инструментах, которые помогают демистифицировать данные, и уникальных преимуществах, которые они предоставляют. Но прежде чем углубляться, давайте начнем определять, что мы имеем в виду.

Алгоритмы.io.

Этот инструмент представляет собой ресурс машинного обучения (МО), который берет необработанные данные и преобразует их в аналитику в режиме реального времени и применимые на практике события, особенно в контексте машинного обучения.

Преимущества

• Он работает на облачной платформе, поэтому обладает всеми преимуществами SaaS: масштабируемостью, безопасностью и инфраструктурой.
• Делает машинное обучение простым и доступным для разработчиков и компаний

Apache Hadoop

Эта среда с открытым исходным кодом создает простые модели программирования и распределяет обширную обработку наборов данных по тысячам компьютерных кластеров. Hadoop одинаково хорошо подходит для исследовательских и производственных целей. Hadoop идеально подходит для высокоуровневых вычислений.

Преимущества

• Открытый источник
• Высокая масштабируемость
• Имеет множество доступных модулей.
• Сбои обрабатываются на уровне приложений.

Apache Spark

Также называемый «Spark», это всемогущий аналитический движок, который отличается тем, что является наиболее используемым инструментом для науки о данных. Он известен тем, что предлагает молниеносные кластерные вычисления. Spark обращается к различным источникам данных, таким как Cassandra, HDFS, HBase и S3. Он также может легко обрабатывать большие наборы данных.

Преимущества

• Более 80 высокоуровневых операторов упрощают процесс параллельной сборки приложений
• Может использоваться интерактивно из оболочек Scale, Python и R.
• Расширенный механизм выполнения DAG поддерживает вычисления в памяти и ациклический поток данных

BigML

Этот инструмент — еще один высоко оцененный ресурс по науке о данных, который предоставляет пользователям полностью интерактивную облачную среду GUI, идеальную для обработки алгоритмов машинного обучения. Вы можете создать бесплатную или премиум-учетную запись в зависимости от ваших потребностей, а веб-интерфейс прост в использовании.

Преимущества

• Доступный ресурс для создания сложных решений машинного обучения
• Берет прогностические модели данных и превращает их в интеллектуальные, практические приложения, которые может использовать каждый.
• Может работать в облаке или локально.

D3.js

D3.js — это библиотека JavaScript с открытым исходным кодом, которая позволяет вам создавать интерактивные визуализации в вашем веб-браузере. Она делает акцент на веб-стандартах, чтобы в полной мере использовать все возможности современных браузеров, не ограничиваясь фирменным фреймворком.

Преимущества

• D3.js основан на очень популярном JavaScript
• Идеально подходит для клиентских взаимодействий с Интернетом вещей (IoT)
• Полезно для создания интерактивных визуализаций

Данные робота

Этот инструмент описывается как передовая платформа для автоматизированного машинного обучения. Специалисты по данным, руководители, ИТ-специалисты и инженеры-программисты используют его для создания более качественных предиктивных моделей и делают это быстрее.

Преимущества

• Всего одним щелчком мыши или строкой кода вы можете обучать, тестировать и сравнивать множество различных моделей.
• Включает в себя Python SDK и API.
• Поставляется с простым процессом развертывания модели.

\

Эксель

Да, даже эта вездесущая старая рабочая лошадка баз данных также заслуживает внимания! Первоначально разработанная Microsoft для расчетов в электронных таблицах, она получила широкое распространение в качестве инструмента для обработки данных, визуализации и сложных вычислений.

Преимущества

• Вы можете сортировать и фильтровать данные одним щелчком мыши.
• Функция расширенной фильтрации позволяет фильтровать данные на основе ваших любимых критериев.
• Хорошо известен и встречается повсюду

ПрогнозЭто

Если вы специалист по данным, которому нужен автоматизированный выбор предиктивной модели, то этот инструмент для вас! ForecastThis помогает инвестиционным менеджерам, специалистам по данным и количественным аналитикам использовать свои внутренние данные для оптимизации сложных будущих целей и создания надежных прогнозов.

Преимущества

• Легко масштабируется для решения задач любого масштаба
• Включает в себя надежные алгоритмы оптимизации
• Простые электронные таблицы и плагины API

Google BigQuery

Это очень масштабируемый, бессерверный инструмент хранилища данных, созданный для продуктивного анализа данных. Он использует вычислительную мощность Google на основе инфраструктуры для выполнения сверхбыстрых SQL-запросов к таблицам только для добавления.

Преимущества

• Очень быстро
• Снижает расходы, поскольку пользователям нужно платить только за хранилище и использование компьютера.
• Легко масштабируется

Джава

Java — классический объектно-ориентированный язык программирования, который существует уже много лет. Он простой, архитектурно-нейтральный, безопасный, платформенно-независимый и объектно-ориентированный.

Преимущества

• Подходит для крупных научных проектов при использовании Java 8 с лямбда-выражениями
• Java имеет обширный набор инструментов и библиотек, которые идеально подходят для машинного обучения и науки о данных.
• Легко понять

Блокнот Jupyter

Jupyter Notebook — это бесплатное веб-приложение, позволяющее создавать и делиться документами, содержащими живой код, математические уравнения, визуализации и пояснительный текст. Оно совместимо с более чем 40 языками программирования, такими как Python, R, Julia и Scala, что делает его популярным инструментом для таких задач, как очистка и преобразование данных, численное моделирование, статистический анализ, визуализация данных и реализация алгоритмов машинного обучения.

Преимущества

• Интерактивная среда вычислений и визуализации
• Поддерживает разметку для описательной документации наряду с кодом
• Документы, которыми легко поделиться для совместной работы и обучения

НИМЭ

KNIME (Konstanz Information Miner) — это платформа анализа данных, отчетности и интеграции с открытым исходным кодом, позволяющая пользователям визуально создавать потоки данных, выборочно выполнять некоторые или все шаги анализа и проверять результаты, модели и интерактивные представления. Она предназначена для обнаружения потенциала в данных, добычи новых идей или прогнозирования нового будущего.

Преимущества

• Благодаря рабочему процессу на основе графического интерфейса программирование не требуется.
• Интегрирует различные компоненты для машинного обучения и интеллектуального анализа данных
• Широкие возможности настройки с помощью скриптов Python и R

МАТЛАБ

MATLAB — это язык высокого уровня в сочетании с интерактивной средой для численных вычислений, программирования и визуализации. MATLAB — это мощный инструмент, язык, используемый в технических вычислениях, и идеально подходящий для графики, математики и программирования.

Преимущества:

• Интуитивное использование
• Анализирует данные, создает модели и разрабатывает алгоритмы.
• Всего несколько простых изменений кода позволяют масштабировать анализы для работы в облаках, кластерах и графических процессорах.

Matplotlib

Matplotlib — это обширный набор инструментов для создания статических, анимированных и интерактивных диаграмм и графиков в Python. Его философия дизайна подчеркивает простоту для простых задач, позволяя при этом создавать сложные визуализации, предлагая гибкие настройки для создания широкого спектра графиков и диаграмм.

Преимущества

• Гибко настраиваемые графики и диаграммы
• Широкий спектр методов и опций построения графиков
• Тесная интеграция с библиотеками Python и Jupyter Notebooks

MySQL

Другой знакомый инструмент, который пользуется широкой популярностью, MySQL — одна из самых популярных баз данных с открытым исходным кодом, доступных сегодня. Она идеально подходит для доступа к данным из баз данных.

Преимущества:

• Пользователи могут легко хранить и получать доступ к данным в структурированном виде.
• Работает с такими языками программирования, как Java.
• Это система управления реляционными базами данных с открытым исходным кодом.

НЛТК

Сокращение от Natural Language Toolkit, этот инструмент с открытым исходным кодом работает с данными человеческого языка и является популярным конструктором программ на Python. NLTK идеально подходит для начинающих специалистов по данным и студентов.

Преимущества:

• Поставляется с набором библиотек для обработки текста
• Предлагает более 50 простых в использовании интерфейсов
• Имеет активный форум для обсуждений, который предоставляет массу новой информации.

Питон

Python известен своей читабельностью и гибкостью как высокоуровневый интерпретируемый язык программирования. Его простой синтаксис в сочетании с обширным набором библиотек, таких как NumPy, pandas и matplotlib, поддерживает обработку данных, анализ и графическое представление, что делает его ведущим языком в науке о данных и машинном обучении.

Преимущества

• Множество библиотек и фреймворков для различных приложений науки о данных Большое и активное сообщество, предоставляющее обширную поддержку и ресурсы
• Кроссплатформенная совместимость и простая интеграция с другими языками и инструментами

PyTorch

PyTorch — это свободно доступная среда машинного обучения, которая расширяет библиотеку Torch. Она разработана для таких задач, как компьютерное зрение и обработка естественного языка. Она в основном производится подразделением AI Research компании Facebook и славится своей адаптивностью и динамичностью своего вычислительного графика.

Преимущества

• Динамические вычислительные графики, обеспечивающие гибкую архитектуру модели
• Мощная поддержка глубокого обучения и ускорения графических процессоров
• Активное сообщество и растущая экосистема инструментов и библиотек

RapidMiner

RapidMiner предлагает комплексный набор инструментов для науки о данных, включающий в себя комплексную платформу для подготовки данных, машинного обучения, глубокого обучения, интеллектуального анализа текста и предиктивной аналитики. Он рассчитан на пользователей с разным опытом, от новичков до опытных профессионалов, и облегчает каждый этап процесса науки о данных.

Преимущества

• Визуальный конструктор рабочих процессов для простого создания процессов анализа
• Обширный набор операторов для обработки данных и моделирования
• Гибкие варианты развертывания, в том числе локально, в облаке или в гибридном варианте

САС

SAS (Statistical Analysis System) — это программный пакет, разработанный Институтом SAS для расширенной аналитики, многомерного анализа, бизнес-аналитики, управления данными и предиктивной аналитики. Он широко используется в промышленности, особенно в здравоохранении, финансах и маркетинге, благодаря своим мощным аналитическим возможностям.

Преимущества

• Полный набор статистических и аналитических функций
• Сильная поддержка управления данными и качества данных
• Высокоуровневые функции безопасности для корпоративных приложений

Scikit-learn

Scikit-learn — это библиотека с открытым исходным кодом на основе Python, предназначенная для машинного обучения. Ее связный интерфейс предлагает широкий спектр алгоритмов машинного обучения, предварительной обработки, перекрестной проверки и визуализации.

Преимущества

• Комплексный набор алгоритмов для добычи и анализа данных
• Хорошо документирован и прост в использовании как для новичков, так и для экспертов.
• Активно разрабатывается и поддерживается большим сообществом

Таблица

Tableau — ведущий инструмент визуализации данных, призванный помочь пользователям увидеть и понять свои данные. Он поддерживает интерактивное и графическое представление данных, что упрощает создание информационных панелей и отчетов для нетехнических пользователей. Tableau подключается практически к любой базе данных и упрощает анализ данных без необходимости программирования.

Преимущества

• Удобный дизайн интерфейса позволяет быстро создавать сложные визуализации.
• Широкие возможности подключения к данным для интеграции с различными источниками данных
• Надежная мобильная поддержка для доступа к аналитическим данным на ходу

TensorFlow

Это фреймворк с открытым исходным кодом, разработанный Google. Он используется как для исследований, так и для производства в Google. TensorFlow предлагает комплексную экосистему инструментов, библиотек и ресурсов сообщества, которая позволяет исследователям продвигать передовые технологии машинного обучения, а разработчикам — легко создавать и развертывать приложения на основе машинного обучения.

Преимущества

• Широкая поддержка моделей глубокого обучения и нейронных сетей.
• Высокая масштабируемость на многих устройствах и платформах
• Активная поддержка сообщества и постоянное развитие