Présentation des outils de science des données
Un data scientist doit extraire, manipuler, prétraiter et générer des prévisions d'informations. Pour ce faire, il a besoin de différents instruments statistiques et langages de programmation. Dans cet article, nous allons discuter de certains outils de science des données que les scientifiques des données utilisent pour effectuer des transactions de données et que nous comprendrons les principales caractéristiques des outils, leurs avantages et la comparaison de différents outils de science des données.
Donc, ici, nous allons discuter de la science des données Donc, fondamentalement, nous pouvons dire que l'un des domaines les plus célèbres du 21e siècle est la science des données. Les scientifiques des données sont employés par les entreprises pour leur donner un aperçu de l'industrie et améliorer leurs produits. Les scientifiques des données sont responsables de l'analyse et de la gestion d'un large éventail de données non structurées et structurées et sont les décideurs. Pour ce faire, Data Science doit adapter la journée de la manière qu'elle souhaite utiliser différents outils et langages de programmation. Nous utiliserons certains de ces outils pour analyser et générer des projections. Alors maintenant, nous allons discuter de l'outil de science des données.
Meilleurs outils de science des données
Voici une liste des 14 meilleurs outils de science des données utilisés par la plupart des scientifiques de données.
1. SAS
Il fait partie de ces instruments scientifiques d'information conçus uniquement à des fins statistiques. SAS est un logiciel propriétaire à code source fermé pour l'analyse des informations par les grandes entreprises. Pour la modélisation statistique, SAS utilise la programmation de base du langage SAS. Il est couramment utilisé dans les logiciels commerciaux par des experts et des entreprises. En tant que data scientist, SAS fournit d'innombrables bibliothèques statistiques et instruments pour modéliser et organiser les données. Bien que SAS soit hautement fiable et que la société bénéficie d'un support solide, son coût est élevé et n'est utilisé que par les grandes industries. De plus, il existe plusieurs bibliothèques et packages SAS qui ne sont pas dans le package de base et peuvent être mis à niveau coûteux.
Ici, nous verrons quelques fonctionnalités de SAS
1. Gestion
2. Format de sortie du rapport
3. Algorithme de chiffrement des données
4. SAS Studio
5. Prise en charge de différents types de format de données
6. Il est flexible pour la 4ème génération de langage de programmation
2. Apache Spark
Apache Spark ou simplement Spark politique est un puissant moteur d'analyse et est l'instrument de Data Science le plus couramment utilisé. Spark est spécialement conçu pour le traitement par lots et en flux. Il est livré avec de nombreuses API qui permettent aux informaticiens d'accéder à plusieurs reprises aux informations d'apprentissage automatique, au stockage SQL, etc. Il améliore par rapport à Hadoop et est 100 fois plus rapide que Map-Reduce. Spark possède de nombreuses API d'apprentissage automatique qui aident les scientifiques des données à prédire les informations. Spark peut mieux gérer le streaming d'informations que les autres plateformes Big Data. Par rapport à d'autres outils analytiques qui traitent uniquement les informations historiques par lots, Spark peut traiter les informations en temps réel. En Python, Java et R, Spark fournit plusieurs API. Cependant, la combinaison la plus forte de Spark avec Scala est un langage de programmation virtuel basé sur Java, qui est de nature multiplateforme.
Ici, nous verrons quelques fonctionnalités d'Apache Spark
1. Apache Spark a une grande vitesse
2. Il dispose également d'une analyse avancée
3. Apache spark possède également un traitement de flux en temps réel
4. De nature dynamique
5. Il a également une tolérance aux pannes
3. BigML
BigML, un autre outil de science des données très utilisé. Il offre un environnement graphique interactif basé sur le cloud pour le traitement des algorithmes de la machine. BigML propose des logiciels standardisés basés sur le cloud pour le secteur. Il permet aux entreprises de plusieurs domaines de leur entreprise d'utiliser des algorithmes d'apprentissage automatique. BigML est un spécialiste de la modélisation avancée. Il utilise une large gamme d'algorithmes pour l'apprentissage automatique, y compris le clustering et la classification. Vous pouvez créer un compte gratuit ou un compte premium en fonction de vos besoins d'informations en utilisant l'interface Web BigML à l'aide des API Rest. Il permet des vues d'informations interactives et vous donne la capacité sur vos appareils mobiles ou IoT d'exporter des diagrammes visuels. En plus de cela, BigML est livré avec plusieurs techniques d'automatisation qui peuvent aider à automatiser le réglage et même automatiser les scripts réutilisables.
4. D3.js
Javascript est principalement utilisé comme langage de script côté client. D3.js, vous pouvez créer des visualisations interactives sur notre navigateur Web via la bibliothèque Javascript. Avec diverses API D3.js, vous pouvez effectuer une visualisation dynamique et une analyse des données dans votre navigateur à l'aide de diverses fonctionnalités. L'utilisation de transitions animées est une autre caractéristique forte de D3.js. D3.js active dynamiquement les mises à jour côté client et reflète activement la visualisation sur le navigateur via la modification des informations. Cela peut être combiné avec CSS pour produire des visualisations illustrées et temporaires pour vous aider à exécuter des graphiques sur mesure sur les pages Web. Dans l'ensemble, cela peut être un outil très utile pour les informaticiens basés sur l'IoT qui ont besoin d'une interaction côté client pour la visualisation et le traitement de l'information.
Ici, nous verrons quelques fonctionnalités de D3.js
1. Il est basé sur javaScript
2. Il peut créer une transition animée
3. Il est utile pour l'interaction côté client dans l'IoT
4. C'est Open Source
5. Il peut être combiné avec CSS
6. Il est utile pour créer des visualisations interactives.
5. MatLab
Pour les informations mathématiques, MATLAB est un environnement informatique de système numérique multi-paradigmes. Il s'agit d'un logiciel à source fermée qui facilite la modélisation de la matrice, de l'algorithme et des informations statistiques. Dans plusieurs domaines scientifiques, le MATLAB est le plus couramment utilisé. MATLAB est utilisé pour les réseaux de neurones et les simulations de logique floue en science des données. Vous pouvez générer des visualisations fortes avec la bibliothèque graphique MATLAB. Dans le traitement de l'image et du signal, MATLAB est également utilisé. Pour les informaticiens, cela le rend très polyvalent car il répond à tous les problèmes, de l'analyse et du nettoyage aux puissants algorithmes d'apprentissage en profondeur. De plus, MATLAB est un outil optimal de science des données grâce à sa simple intégration dans les applications métier et les systèmes intégrés. Il permet également d'automatiser les tâches de l'extraction d'informations à la réutilisation des scripts de prise de décision.
Ici, nous verrons quelques fonctionnalités du Matlab
1. Il est utile pour l'apprentissage en profondeur
2. Il permet une intégration facile avec le système embarqué
3. Il a une bibliothèque graphique puissante
4. Il peut traiter une opération mathématique complexe
6. Excel
L'instrument d'analyse de données est probablement le plus couramment utilisé. Excel est créé principalement pour le calcul des feuilles par Microsoft et est actuellement couramment utilisé pour le traitement des données, la complication et la visualisation, les calculs. Excel est un instrument analytique efficace pour la science des données. Excel a toujours du punch alors qu'il est l'instrument d'analyse d'informations traditionnel. Excel a plusieurs formules, tableaux, filtres, tranches et ainsi de suite. Vous pouvez également générer vos fonctionnalités et formules personnalisées avec Excel. Bien qu'Excel soit toujours une option idéale pour la visualisation de données et les tablettes puissantes, il n'est pas destiné au calcul de grandes quantités de données.
Vous pouvez également connecter SQL à Excel et l'utiliser pour la gestion et l'analyse des données. De nombreux scientifiques des données utilisent Excel comme un appareil graphique interactif pour un prétraitement facile des informations. Il est désormais beaucoup plus simple de calculer des analyses compliquées avec le lancement de ToolPak sur Microsoft Excel. Mais par rapport à des instruments d'études de données beaucoup plus sophistiqués comme SAS, il échoue toujours. En général, Excel est un instrument optimal pour l'analyse des données à un niveau minuscule et non d'entreprise.
Ici, nous verrons quelques fonctionnalités d'Excel
1. Pour l'analyse de données à petite échelle, il est très populaire
2. Excel est également utilisé pour le calcul et la visualisation des feuilles de calcul
3. Pack d'outils Excel utilisé pour l'analyse de données complexe
4. Il fournit la connexion facile avec le SQL
7. NLTK
NLTK qui signifie le traitement du langage naturel. Le secteur le plus courant en science des données était le traitement du langage naturel. Il s'agit de développer des modèles statistiques qui aident les machines à comprendre le langage des êtres humains. Ces modèles statistiques sont des composants de l'apprentissage automatique et peuvent aider les ordinateurs à comprendre le langage naturel grâce à plusieurs de ses algorithmes. Le langage Python est équipé de la collection NLTK (Natural Language Toolkit) de bibliothèques développées à cette seule fin. NLTK est couramment utilisé pour différentes méthodes de traitement du langage telles que la tokenisation, le stemming, le marquage, l'analyse et l'apprentissage automatique. Il comprend plus de 100 entreprises qui collectent des informations sur les modèles d'apprentissage automatique.
8. TensorFlow
TensorFlow est devenu un instrument d'apprentissage automatique standard. Les derniers algorithmes d'apprentissage automatique comme le Deep Learning sont couramment utilisés. Les développeurs ont nommé TensorFlow d'après des tableaux multidimensionnels de tenseurs. Il s'agit d'une boîte à outils open source et en constante évolution connue pour son efficacité et ses capacités informatiques élevées. TensorFlow peut fonctionner à la fois sur CPU et GPU et a récemment vu le jour sur des systèmes TPU plus puissants. TensorFlow a une large gamme d'applications en raison de ses capacités de traitement élevées, telles que la reconnaissance de la langue, la classification d'images, la découverte de médicaments, la génération d'images et la génération de langues.
Ici, nous verrons quelques fonctionnalités de TensorFlow
1. TensorFlow peut facilement être formé
2. Il a également Future Colum
3. Le TensorFlow est un logiciel libre et flexible
9. Weka
L'environnement d'analyse des connaissances de Weka ou Waikato est un apprentissage automatique écrit en Java. Les algorithmes d'apprentissage automatique sont un ensemble de plusieurs machines d'exploration de données. Weka comprend différentes machines d'apprentissage telles que la notation, le clustering, la régression, la visualisation et le développement d'informations. Il s'agit d'un logiciel GUI open source qui rend plus simple et convivial l'implémentation d'algorithmes d'apprentissage automatique. Le fonctionnement du machine learning sur les informations peut être compris sans ligne de code. Il est parfait pour les scientifiques des données d'apprentissage automatique qui sont débutants.
10. Jupyter
Le projet Jupyter est un instrument open source basé sur IPython qui aide les développeurs à développer des logiciels open source et des expériences informatiques interactives. Plusieurs langues telles que Julia, Python et R sont prises en charge. C'est un instrument pour composer des codes en direct, des visualisations et des conférences sur l'application Web. Jupyter est un outil commun destiné à répondre aux exigences de la science des données. Il s'agit d'un environnement interactif où les scientifiques des données peuvent accomplir leurs tâches. C'est également un puissant outil de narration car il contient plusieurs caractéristiques de présentation. Vous pouvez nettoyer, calculer statistiquement, afficher et générer des modèles d'apprentissage automatique prédictifs à l'aide de Jupyter Notebooks. Il est 100% open source et donc gratuit. Il existe un environnement collaboratif appelé Jupyter environnement en ligne qui gère et stocke les informations Google Drive sur le cloud.
11. Tableau
Tableau est un logiciel de visualisation interactif fourni avec des graphismes solides. L'entreprise se concentre sur les secteurs de l'intelligence d'affaires. L'élément le plus significatif de Tableau est sa capacité à s'interfacer avec des bases de données, des tablettes, des cubes OLAP, etc. Tableau est également capable de visualiser des données géographiques et de dessiner les longueurs et latitudes des cartes avec ces caractéristiques. Vous pouvez également utiliser son outil d'analyse pour évaluer les informations avec des visualisations. Vous pouvez partager vos résultats sur la plateforme Internet avec Tableau avec une communauté active. Alors que Tableau est un logiciel d'entreprise, Tableau Public est livré avec une version gratuite.
Ici, nous verrons quelques fonctionnalités de Tableau
1. Tableau dispose d'une gestion des appareils mobiles
2. Il fournit l'API Document
3. Il fournit une API JavaScript
4. ETL Refresh est l'une des fonctionnalités importantes de Tableau.
12. Scikit-learn
Scikit-learn est une bibliothèque basée sur Python pour les algorithmes d'apprentissage automatique. Un outil couramment utilisé pour l'évaluation et la science des données est facile et simple à exécuter. Le système d'apprentissage automatique prend en charge une gamme de caractéristiques, notamment le prétraitement des informations, le regroupement, la diminution dimensionnelle de la régression, la classification, etc. l'apprentissage dans des circonstances qui nécessitent un prototypage rapide.
Conclusion:
Nous pouvons conclure que la science de l'information a besoin d'un large éventail d'instruments. Les instruments de science des données sont utilisés pour analyser les informations, créer des visualisations esthétiques et interactives et créer des modèles de prédiction solides à l'aide d'algorithmes. Ainsi, dans cet article, nous avons vu différents outils utilisés pour l'analyse de la science des données ainsi que leurs fonctionnalités. Vous pouvez choisir des outils en fonction de vos besoins et caractéristiques de l'outil.
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