✅ Інструменти наукових даних - Топ-12 інструментів для наукових даних з їх особливостями

Огляд засобів інформатики

Огляд засобів інформатики

Науковець повинен видобувати, маніпулювати, попередньо обробляти та генерувати інформаційні прогнози. Для цього йому потрібні різні статистичні інструменти та мови програмування. У цій статті ми будемо обговорювати деякі інструменти наукових даних, які вчені використовують для здійснення транзакцій з даними, і що ми зрозуміємо основні особливості інструментів, їх переваги та порівняння різних засобів інформатизації.

Тож тут ми поговоримо про науку про дані. В основному можна сказати, що одна з найвідоміших галузей 21 століття - це наука даних. Вчені працюють із даними, які працюють у компаніях, щоб дати їм уявлення про галузь та вдосконалити свою продукцію. Науковці даних відповідають за аналіз та управління широким колом неструктурованих та структурованих даних та є органами, які приймають рішення. Для цього Data Science повинен адаптувати день так, як він бажає використовувати різні інструменти та мову програмування. Ми будемо використовувати деякі з цих інструментів для аналізу та генерування проекцій. Тому зараз ми обговоримо інструмент науки про дані.

Найпопулярніші інструменти для вивчення даних

Далі наведено список 14 найкращих інструментів науки про дані, якими користується більшість науковців даних.

1. SAS

Це один з таких інформаційних наукових інструментів, розроблених виключно для статистичних цілей. SAS - власне програмне забезпечення із закритим кодом для аналізу інформації великими компаніями. Для статистичного моделювання SAS використовує базове програмування мови SAS. Його зазвичай використовують у комерційному програмному забезпеченні експерти та компанії. Як науковець даних, SAS надає незліченну кількість статистичних бібліотек та інструментів для моделювання та організації даних. Хоча SAS дуже надійний і компанія має сильну підтримку, вона має високу вартість і використовується лише у великих галузях. Крім того, є кілька бібліотек і пакетів SAS, які не знаходяться в базовому пакеті, і їх можна дорого оновити.

Тут ми побачимо деякі особливості SAS

1. Управління
2. Формат виходу звіту
3. Алгоритм шифрування даних
4. Студія SAS
5. Підтримка різних типів формату даних
6. Він має гнучку для 4-го покоління мови програмування

2. Апаче іскра

Apache Spark або просто політична Spark є потужним механізмом аналітики і є інструментом Data Science, який найчастіше використовується. Іскра призначена спеціально для пакетної та потокової обробки. Він оснащений багатьма API, які дозволяють вченим-інформаторам неодноразово отримувати доступ до інформації машинного навчання, зберігання SQL і т.д. Spark має багато API машинного навчання, які допомагають науковцям даних передбачити інформацію. Spark може керувати потоковою інформацією краще, ніж інші платформи Big Data. Порівняно з іншими аналітичними інструментами, які обробляють лише історичну інформацію партіями, Spark може обробляти інформацію в режимі реального часу. У Python, Java та R Spark надає кілька API. Однак найсильніша комбінація Spark із Scala - це віртуальна мова програмування на основі Java, яка є кросплатформою за своєю суттю.

Тут ми побачимо деякі особливості Apache Spark

1. Apache Spark має велику швидкість
2. Він також має розширену аналітику
3. Іскра Apache також має обробку потоку в режимі реального часу
4. Динамічний характер
5. Він також має відхилення

3. BigML

BigML - ще один інструмент науки про дані, який дуже часто використовується. Він пропонує інтерактивне середовище GUI на основі хмарного середовища для обробки машинних алгоритмів. BigML пропонує стандартизоване хмарне програмне забезпечення для сектора. Це дозволяє підприємствам у багатьох областях свого підприємства використовувати алгоритми машинного навчання. BigML - просунутий фахівець з моделювання. Він використовує великий спектр алгоритмів машинного навчання, включаючи кластеризацію та класифікацію. Ви можете створити безкоштовний акаунт або преміум-акаунт на основі своїх інформаційних потреб, використовуючи веб-інтерфейс BigML за допомогою API відпочинку. Він дозволяє інтерактивним переглядам інформації та надає можливість на ваших мобільних пристроях чи пристроях IoT експортувати візуальні діаграми. На додаток до цього, BigML постачається з декількома методами автоматизації, які можуть допомогти автоматизувати налаштування та навіть автоматизувати багаторазові сценарії.

4. D3.js

Javascript використовується в основному як сценарій мови на стороні клієнта. D3.js, ви можете створювати інтерактивні візуалізації на нашому веб-браузері через бібліотеку Javascript. За допомогою різних API D3.js ви можете робити динамічний перегляд та аналіз даних у своєму браузері, використовуючи різні функції. Використання анімованих переходів - ще одна сильна характеристика D3.js. D3.js динамічно забезпечує оновлення на стороні клієнта та активно відображає візуалізацію в браузері за допомогою зміни інформації. Це може поєднуватися з CSS для створення ілюстрованих та тимчасових візуалізацій, які допоможуть вам виконати індивідуальну графіку на веб-сторінках. Загалом, це може бути дуже корисним інструментом для науковців, заснованих на IoT, яким потрібна взаємодія на базі замовника для візуалізації та обробки інформації.

Тут ми побачимо деякі особливості D3.js

1. Він заснований на javaScript
2. Це може створити анімований перехід
3. Це корисно для взаємодії на базі клієнта в IoT
4. Це відкритий код
5. Його можна поєднувати з CSS
6. Це корисно для створення інтерактивних візуалізацій.

5. MatLab

Щодо математичної інформації, MATLAB - це обчислювальне середовище численних парадигм чисел. Це програмне забезпечення із закритим кодом, яке полегшує моделювання матриць, алгоритмів та статистичної інформації. У кількох галузях науки найчастіше використовується MATLAB. MATLAB використовується для нейронних мереж та нечітких логічних моделей в науці даних. За допомогою графічної бібліотеки MATLAB можна створювати сильні візуалізації. Для обробки зображень та сигналів також використовується MATLAB. Для вчених-інформаторів це робить дуже універсальним, оскільки він вирішує всі питання, починаючи від аналізу та очищення до потужних алгоритмів глибокого навчання. Крім того, MATLAB є оптимальним інструментом для вивчення даних завдяки простому включенню до бізнес-додатків та інтегрованих систем. Це також дозволяє автоматизувати обов'язки від вилучення інформації до повторного використання сценаріїв прийняття рішень.
Тут ми побачимо деякі особливості Matlab
1. Це корисно для глибокого навчання
2. Це забезпечує просту інтеграцію із вбудованою системою
3. У ньому є потужна бібліотека графіки
4. Він може обробляти складні математичні операції

6. Excel

Інструмент аналізу даних, мабуть, найчастіше використовується. Excel створений головним чином для обчислення аркушів Microsoft і в даний час зазвичай використовується для обробки даних, ускладнення та візуалізації, розрахунків. Excel - це ефективний аналітичний інструмент для наукових даних. Excel як і раніше традиційний інструмент аналізу інформації. У Excel є кілька формул, таблиць, фільтрів, слайсерів тощо. Ви також можете генерувати свої персоналізовані функції та формули за допомогою Excel. Хоча Excel все ще є ідеальним варіантом для потужної візуалізації даних та планшетів, він не призначений для обчислення величезних кількостей даних.

Ви також можете підключити SQL до Excel і використовувати його для управління та аналізу даних. Багато науковців даних використовують Excel як інтерактивний графічний пристрій для легкої попередньої обробки інформації. Зараз набагато простіше обчислити складні аналізи з запуском ToolPak в Microsoft Excel. Але порівняно з набагато більш досконалими інструментами дослідження даних, такими як SAS, вона все ще не вдається. Взагалі, Excel є оптимальним інструментом для аналізу даних на крихітному та непідприємницькому рівні.

Тут ми побачимо деякі особливості Excel

1. Для невеликих масштабів аналіз даних дуже популярний
2. Excel також використовується для розрахунку та візуалізації електронних таблиць
3. Пакет інструментів Excel, що використовується для комплексу аналізу даних
4. Це забезпечує легке підключення до SQL

7. НЛТК

NLTK, що розшифровується як обробка природного мови. Найпоширенішим сектором науки даних була обробка природних мов. Йдеться про розробку статистичних моделей, які допомагають машинам зрозуміти мову людських істот. Ці статистичні моделі є компонентами машинного навчання і здатні допомогти комп'ютерам зрозуміти природну мову за допомогою декількох її алгоритмів. Мова Python оснащена колекцією бібліотек Natural Language Toolkit (NLTK), розробленою лише для цієї мети. NLTK зазвичай застосовується для різних методів обробки мови, таких як токенізація, стримування, маркування, синтаксичний аналіз та машинне навчання. Він включає понад 100 компаній, які збирають інформацію про моделі машинного навчання.

8. TensorFlow

TensorFlow став стандартним інструментом машинного навчання. Зазвичай використовуються новітні алгоритми машинного навчання, такі як глибоке навчання. Розробники назвали TensorFlow після багатовимірних масивів тензорів. Це відкритий і постійно еволюційний набір інструментів, відомий своєю підвищеною обчислювальною ефективністю та можливостями. TensorFlow може працювати як на процесорі, так і на GPU, а останнім часом з'явився на потужніших системах TPU. TensorFlow має широкий спектр застосувань завдяки високим можливостям обробки, таких як розпізнавання мови, класифікація зображень, відкриття лікарських засобів, створення зображень та генерування мови.

Тут ми побачимо деякі особливості TensorFlow

1. TensorFlow легко відстежувати
2. У нього також є Future Colum
3. TensorFlow є відкритим джерелом та гнучким

9. Века

Середовище аналізу знань Weka або Waikato - це машинне навчання, написане на Java. Алгоритми машинного навчання - це сукупність декількох машин для вилучення даних. Weka включає різні навчальні машини, такі як класифікація, кластеризація, регресія, візуалізація та розвиток інформації. Це програмне забезпечення з відкритим кодом для графічного інтерфейсу, що робить більш простим та зручним в застосуванні алгоритми машинного навчання. Функціонування машинного навчання на інформації можна зрозуміти без рядка коду. Він ідеально підходить для дослідників машинного навчання, які є початківцями.

10. Юпітер

Project Jupyter - це інструмент з відкритим кодом на основі IPython, який допомагає розробникам розробляти програмне забезпечення з відкритим кодом та інтерактивний досвід обчислень. Підтримуються кілька мов, таких як Julia, Python та R. Це інструмент для складання прямих кодів, візуалізацій та лекцій на веб-додатку. Юпітер - це поширений інструмент, призначений для задоволення потреб у наукових даних. Це інтерактивне середовище, де науковці можуть виконувати свої завдання. Це також сильний інструмент розповіді, оскільки містить декілька характеристик викладу. Ви можете очищати, статистично обчислювати, переглядати та генерувати прогнозні моделі машинного навчання за допомогою ноутбуків Jupyter. Це 100% відкритий код і, таким чином, безкоштовний. В Інтернеті є співпраця під назвою середовище Юпітера, яка запускає та зберігає інформацію з Диска Google у хмарі.

11. Табле

Tableau - це інтерактивне програмне забезпечення для візуалізації, упаковане з сильною графікою. Компанія зосереджується на секторах бізнес-аналітики. Найбільш значущим елементом Табау є його здатність взаємодіяти з базами даних, планшетами, кубами OLAP тощо. Табле також може візуалізувати географічні дані та малювати довжини та широти карт разом з цими характеристиками. Ви також можете використовувати його інструмент аналітики для оцінки інформації разом із візуалізаціями. Ви можете поділитися своїми результатами на Інтернет-платформі з Tableau з активною спільнотою. У той час як Tableau є програмним забезпеченням компанії, Tableau Public постачається з безкоштовною версією.

Тут ми побачимо деякі особливості Tableau

1. Tableau має управління мобільним пристроєм
2. Він надає API Document
3. Він надає API JavaScript
4. ETL Refresh - одна з важливих особливостей Tableau.

12. Scikit-навчання

Scikit-learn - це бібліотека на основі Python для алгоритмів машинного навчання. Інструмент, який зазвичай використовується для оцінювання та наукових даних, легко виконати та зрозуміти. Система машинного навчання підтримує цілий ряд характеристик, включаючи попередню обробку інформації, кластеризацію, зменшення регресійних розмірів, класифікацію тощо. Scikit-learn робить використання складних алгоритмів машинного навчання простим і, отже, є оптимальною платформою для досліджень, які потребують фундаментальної машини навчання в обставинах, які потребують швидкого прототипування.

Висновок:

Можна зробити висновок, що інформатиці потрібен широкий спектр інструментів. Інструменти науки даних використовуються для аналізу інформації, створення естетичних та інтерактивних візуалізацій та створення сильних моделей прогнозування з використанням алгоритмів. Тож у цій статті ми побачили різні інструменти, що використовуються для аналізу даних, а також їх особливості. Ви можете вибрати інструменти, виходячи зі своїх вимог та особливостей інструменту.

Інструменти наукових даних - Топ-12 інструментів для наукових даних з їх особливостями

Огляд засобів інформатики