23 инструмента обработки данных, которые изменят игру в 2024 году

Каждый аспект нашего существования — наша личность, финансовые данные, профессиональная деятельность и выбор развлечений — перешел в цифровой формат, оставив бумажные и физические записи в прошлом. Этот сдвиг знаменует наступление эпохи цифровой революции.

С экспоненциальным ростом данных возникает жизненно важная потребность в их анализе и управлении. Это наука о данных, область, имеющая решающее значение для преодоления сложностей цифровой информации. Наличие соответствующих инструментов для задач науки о данных невозможно переоценить.

Вы уловили направление, в котором мы движемся? В этом обсуждении мы углубимся в науку о данных, сосредоточив внимание на наиболее широко используемых инструментах, которые помогают демистифицировать данные и уникальные преимущества, которые они предоставляют. Но прежде чем погрузиться глубже, давайте определимся, что мы имеем в виду.

Алгоритмы.io.

Этот инструмент представляет собой ресурс машинного обучения (ML), который берет необработанные данные и превращает их в ценную информацию и практические события в реальном времени, особенно в контексте машинного обучения.

Преимущества

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

Апач Хадуп

Эта платформа с открытым исходным кодом создает простые модели программирования и распределяет обширную обработку наборов данных по тысячам компьютерных кластеров. Hadoop одинаково хорошо работает как для исследовательских, так и для производственных целей. Hadoop идеально подходит для вычислений высокого уровня.

Преимущества

• с открытым исходным кодом
• Высокая масштабируемость
• Имеет множество доступных модулей
• Сбои обрабатываются на уровне приложений.

Апач Спарк

Этот мощный аналитический механизм, также называемый «Spark», отличается тем, что является наиболее часто используемым инструментом анализа 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 операторов высокого уровня упрощают процесс параллельной разработки приложений.
• Может использоваться интерактивно из оболочек Scale, Python и R.
• Усовершенствованный механизм выполнения DAG поддерживает вычисления в памяти и ациклический поток данных.

БигМЛ

Этот инструмент — еще один популярный ресурс по науке о данных, который предоставляет пользователям полностью интерактивную облачную среду с графическим интерфейсом, идеально подходящую 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 шаблоны прогнозируемых данных и превращает их в интеллектуальные, практичные приложения, доступные каждому.
• Он может работать в облаке или локально.

D3.js

D3.js — это библиотека JavaScript с открытым исходным кодом, которая позволяет создавать интерактивные визуализации в веб-браузере. Он подчеркивает, что веб-стандарты позволяют в полной мере использовать все возможности современных браузеров, не увязая в проприетарной платформе.

Преимущества

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

Информационный робот

Этот инструмент описывается как продвинутая платформа для автоматизированного машинного обучения. Ученые, работающие с данными, руководители, ИТ-специалисты и инженеры-программисты используют его, чтобы создавать более качественные прогнозные модели и делать это быстрее.

Преимущества

• Всего одним щелчком мыши или строкой кода вы можете обучать, тестировать и сравнивать множество различных моделей.
• Он включает Python SDK и API.
• Он поставляется с простым процессом развертывания модели.

\

Эксель

Да, даже эта вездесущая старая рабочая лошадка базы данных тоже заслуживает внимания! Первоначально разработанный Microsoft для вычислений в электронных таблицах, он получил широкое распространение в качестве инструмента для обработки данных, визуализации и сложных вычислений.

Преимущества

• Вы можете сортировать и фильтровать свои данные одним щелчком мыши.
• Функция расширенной фильтрации позволяет фильтровать данные по вашим любимым критериям.
• Известный и встречающийся повсюду

ПрогнозЭто

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

Преимущества

• Легко масштабируется для решения задач любого размера
• Включает надежные алгоритмы оптимизации.
• Простые таблицы и плагины API

Google BigQuery

Это очень масштабируемое бессерверное хранилище данных, созданное для продуктивного анализа данных. Он использует вычислительную мощность Google на основе инфраструктуры для выполнения сверхбыстрых SQL-запросов к таблицам, доступным только для добавления.

Преимущества

• Чрезвычайно быстро
• Снижает затраты, поскольку пользователям нужно платить только за хранилище и использование компьютера.
• Легко масштабируемый

Ява

Java — это классический объектно-ориентированный язык программирования, существующий уже много лет. Он простой, нейтральный к архитектуре, безопасный, платформонезависимый и объектно-ориентированный.

Преимущества

• Подходит для крупных научных проектов при использовании Java 8 с Lambdas.
• Java имеет обширный набор инструментов и библиотек, которые идеально подходят для машинного обучения и анализа данных.
• Легко понять

Блокнот Юпитера

Jupyter Notebook — это бесплатное веб-приложение, которое позволяет создавать и обмениваться документами, содержащими живой код, математические уравнения, визуализации и пояснительный текст. Он совместим 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 уценку для описательной документации вместе с кодом.
• Легко распространяемые документы для совместной работы и обучения.

НИМЭ

KNIME (Konstanz Information Miner) — это платформа для анализа данных, отчетности и интеграции с открытым исходным кодом, позволяющая пользователям визуально создавать потоки данных, выборочно выполнять некоторые или все этапы анализа и проверять результаты, модели и интерактивные представления. Он предназначен для раскрытия потенциала данных, поиска свежих идей или прогнозирования нового будущего.

Преимущества

• Никакого программирования не требуется благодаря рабочему процессу на основе графического пользовательского интерфейса.
• Интегрирует различные компоненты для машинного обучения и интеллектуального анализа данных.
• Широкие возможности настройки с помощью сценариев Python и R.

МАТЛАБ

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

Преимущества:

• Интуитивное использование
• Он анализирует данные, создает модели и разрабатывает алгоритмы.
• Всего лишь несколько простых изменений кода позволяют масштабировать анализ для выполнения в облаках, кластерах и графических процессорах.

Матплотлиб

Matplotlib — это обширный набор инструментов для создания статических, анимированных и интерактивных диаграмм и графиков в Python. Его философия дизайна подчеркивает простоту решения простых задач, одновременно позволяя реализовать сложную визуализацию, предлагая гибкие настройки для создания широкого спектра графиков и диаграмм.

Преимущества

• Широкие возможности настройки графиков и диаграмм
• Широкий выбор методов и опций печати.
• Сильная интеграция с библиотеками Python и блокнотами Jupyter.

MySQL

MySQL — еще один знакомый инструмент, пользующийся широкой популярностью. Это одна из самых популярных баз данных с открытым исходным кодом, доступных сегодня. Он идеально подходит для доступа к данным из баз данных.

Преимущества:

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

НЛТК

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

Преимущества:

• Поставляется с набором библиотек обработки текста.
• Предлагает более 50 простых в использовании интерфейсов.
• У него есть активный дискуссионный форум, который предоставляет массу новой информации.

Питон

Python известен своей читаемостью и гибкостью как интерпретируемый язык программирования высокого уровня. Его простой синтаксис в сочетании с обширным набором библиотек, таких как NumPy, pandas и matplotlib, поддерживает обработку, анализ и графическое представление данных, что делает его ведущим языком в области науки о данных и машинного обучения.

Преимущества

• Множество библиотек и платформ для различных приложений обработки 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, расширяющая библиотеку Torch. Он предназначен для решения задач, включая компьютерное зрение и обработку естественного языка. Он в основном создается подразделением Facebook AI Research и славится своей адаптируемостью и динамичностью графа вычислений.

Преимущества

• Динамические графы вычислений, обеспечивающие гибкую архитектуру модели.
• Сильная поддержка глубокого обучения и ускорения графического процессора.
• Активное сообщество и растущая экосистема инструментов и библиотек.

РапидМайнер

RapidMiner предлагает комплексный набор инструментов для анализа данных, включающий в себя универсальную платформу для подготовки данных, машинного обучения, глубокого обучения, анализа текста и прогнозной аналитики. Он обслуживает пользователей разного уровня знаний, от новичков до опытных профессионалов, и облегчает каждый этап процесса обработки данных.

Преимущества

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

САС

SAS (система статистического анализа) — это пакет программного обеспечения, разработанный Институтом SAS для расширенной аналитики, многомерного анализа, бизнес-аналитики, управления данными и прогнозной 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
• Функции безопасности высокого уровня для корпоративных приложений

Scikit-обучение

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

Преимущества

• Комплексная коллекция алгоритмов для интеллектуального анализа 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 видеть и понимать 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.
• Надежные возможности подключения к данным для интеграции с различными источниками данных
• Надежная мобильная поддержка для доступа к данным на ходу

Тензорфлоу

Это платформа с открытым исходным кодом, разработанная Google. Он используется как для исследований, так и для производства в Google. TensorFlow предлагает комплексную экосистему инструментов, библиотек и ресурсов сообщества, которая позволяет исследователям внедрять новейшие достижения в области машинного обучения, а разработчикам — легко создавать и развертывать приложения на базе машинного обучения.

Преимущества

• Широко поддерживает модели глубокого обучения и нейронных сетей.
• Высокая масштабируемость на многих устройствах и платформах.
• Активная поддержка сообщества и постоянное развитие