Översikt över datavetenskapliga verktyg
En datavetare ska extrahera, manipulera, förbereda och generera informationsprognoser. För att göra detta behöver den olika statistiska instrument och programmeringsspråk. I den här artikeln kommer vi att diskutera vissa datavetenskapliga verktyg som dataforskare använder för att genomföra datatransaktioner och att vi kommer att förstå huvudfunktionerna i verktygen, deras fördelar och jämförelsen av olika datavetenskapliga verktyg.
Så här kommer vi att diskutera om datavetenskapen Så i princip kan vi säga att Som ett av de mest berömda områdena under 2000-talet är datavetenskap. Dataforskare anställs av företag för att ge dem insikt i branschen och förbättra sina produkter. Datavetare är ansvariga för analyser och hantering av ett brett spektrum av ostrukturerade och strukturerade data och är beslutsfattarna. För att göra det måste Data Science anpassa dagen på det sätt som den vill använda olika verktyg och programmeringsspråk. Vi kommer att använda några av dessa verktyg för att analysera och generera prognoser. Så nu kommer vi att diskutera datavetenskapliga verktyget.
Top Data Science Tools
Följande är en lista över de 14 bästa datavetenskapliga verktygen som används av de flesta datavetare.
1. SAS
Det är ett av dessa informationsvetenskapliga instrument som är utformade enbart för statistiska ändamål. SAS är egenutvecklad programvara för slutkällor för att analysera information från stora företag. För statistisk modellering använder SAS grundläggande SAS-språkprogrammering. Det används ofta i kommersiell mjukvara av experter och företag. Som datavetare tillhandahåller SAS otaliga statistiska bibliotek och instrument för att modellera och organisera data. Även om SAS är mycket tillförlitligt och företaget har starkt stöd är det höga i kostnader och används endast av större industrier. Dessutom finns det flera SAS-bibliotek och paket som inte finns i baspaketet och kan uppgraderas kostsamt.
Här kommer vi att se några funktioner hos SAS
1. Ledning
2. Rapportera utgångsformat
3. Datakrypteringsalgoritm
4. SAS Studio
5. Stöd för olika typer av dataformat
6. Den har flexibel för fjärde gen programmeringsspråk
2. Apache Spark
Apache Spark eller helt enkelt politisk Spark är en kraftfull analysmotor och är det datavetenskapliga instrumentet som oftast används. Spark är avsett specifikt för batch- och strömbearbetning. Det levereras med många API: er som gör det möjligt för informationsforskare att få åtkomst till maskininlärningsinformation upprepade gånger, SQL-lagring, etc. Det förbättras över Hadoop och är 100 gånger snabbare än Map-Reduce. Spark har många API för maskininlärning som hjälper datavetare att förutsäga informationen. Spark kan hantera strömningsinformation bättre än andra Big Data-plattformar. I jämförelse med andra analysverktyg som bara bearbetar historisk information i partier kan Spark bearbeta information i realtid. I Python, Java och R tillhandahåller Spark flera API: er. Sparks mest starka kombination med Scala är emellertid ett virtuellt Java-baserat programmeringsspråk, som är korsplattform i sin natur.
Här ser vi några funktioner i Apache Spark
1. Apache Spark har stor hastighet
2. Den har också en avancerad analys
3. Apache-gnisten har också en realtidsströmbearbetning
4. Dynamisk i naturen
5. Det har också en feltolerans
3. BigML
BigML, ett annat datavetenskapligt verktyg som används mycket. Det erbjuder en interaktiv, molnbaserad GUI-miljö för bearbetning av maskinalgoritmer. BigML erbjuder standardiserad molnbaserad mjukvara för sektorn. Det gör det möjligt för företag i flera områden i deras företag att använda maskininlärningsalgoritmer. BigML är en avancerad modelleringsspecialist. Den använder ett stort antal algoritmer för maskininlärning inklusive kluster och klassificering. Du kan skapa ett gratis konto eller premiumkonto baserat på dina informationsbehov genom att använda BigML-webbgränssnittet med Rest API: er. Det möjliggör interaktiva informationsvyer och ger dig kapacitet på dina mobila eller IoT-enheter att exportera visuella diagram. Utöver detta kommer BigML med flera automatiseringstekniker som kan hjälpa till att automatisera avstämningen och till och med automatisera återanvändbara skript.
4. D3.js
Javascript används mest som skriptspråk på klientsidan. D3.js, du kan skapa interaktiva visualiseringar i vår webbläsare genom Javascript-biblioteket. Med olika D3.js API: er kan du göra dynamisk visning och dataanalys i din webbläsare med olika funktioner. Användningen av animerade övergångar är en annan stark egenskap hos D3.js. D3.js möjliggör dynamiskt uppdateringar från kunden och återspeglar aktivt visualisering i webbläsaren genom informationsmodifiering. Detta kan kombineras med CSS för att producera illustrerade och tillfälliga visualiseringar som hjälper dig att utföra skräddarsydd grafik på webbsidor. Sammantaget kan detta vara ett mycket användbart verktyg för IoT-baserade informationsforskare som behöver samverkan från kunden för visualisering och informationsbehandling.
Här ser vi några funktioner i D3.js
1. Det är baserat på javaScript
2. Det kan skapa animerad övergång
3. Det är användbart för interaktion på klientsidan i IoT
4. Det är öppen källkod
5. Det kan kombineras med CSS
6. Det är användbart för att göra interaktiva visualiseringar.
5. MatLab
För matematisk information är MATLAB en beräkningsmiljö med flera paradigmer. Det är en programvara med slutna källor som underlättar modellering av matris, algoritm och statistisk information. Inom flera vetenskapsområden används MATLAB oftast. MATLAB används för nervnätverk och fuzzy logicsimuleringar inom datavetenskap. Du kan skapa starka visualiseringar med MATLAB-grafikbiblioteket. Vid bild- och signalbehandling används också MATLAB. För informationsforskare gör detta det mycket mångsidigt eftersom det tar upp alla frågor, från analys och rengöring till kraftfulla djupa inlärningsalgoritmer. Dessutom är MATLAB ett optimalt datavetenskapligt verktyg tack vare sin enkla integration i affärsappar och integrerade system. Det tillåter också automatisering av uppgifter från utvinning av information till återanvändning av beslutsskript.
Här kommer vi att se några funktioner i Matlab
1. Det är användbart för djup inlärning
2. Det ger enkel integration med det inbäddade systemet
3. Det har kraftfullt grafikbibliotek
4. Det kan behandla komplex matematisk operation
6. Excel
Dataanalysinstrumentet är förmodligen vanligast. Excel skapas främst för beräkning av ark av Microsoft och används för närvarande för databehandling, komplicerad och visualisering, beräkningar. Excel är ett effektivt datavetenskapligt analytiskt instrument. Excel packar fortfarande en stans medan det är det traditionella informationsanalysinstrumentet. Excel har flera formler, tabeller, filter, skivor och så vidare. Du kan också generera dina personliga funktioner och formler med Excel. Även om Excel fortfarande är ett idealiskt alternativ för kraftfull datavisualisering och surfplattor är den inte avsedd för beräkning av enorma mängder data.
Du kan också ansluta SQL till Excel och använda den för datahantering och analys. Många datavetare använder Excel som en interaktiv grafisk enhet för enkel förbehandling av information. Det är nu mycket enklare att beräkna komplicerade analyser med lanseringen av ToolPak på Microsoft Excel. Men jämfört med mycket mer sofistikerade datastudieinstrument som SAS, misslyckas det fortfarande. Generellt sett är Excel ett optimalt instrument för dataanalys på en liten och icke-företagsnivå.
Här ser vi några funktioner i Excel
1. För småskaliga dataanalyser är den mycket populär
2. Excel används också för kalkylbladets beräkning och visualisering
3. Excel-verktygspaket som används för dataanalyskomplex
4. Det ger enkel anslutning till SQL
7. NLTK
NLTK som står för bearbetningen av naturligt språk. Den vanligaste sektorn inom datavetenskap var naturligt språkbearbetning. Det handlar om att utveckla statistiska modeller som hjälper maskiner att förstå människans språk. Dessa statistiska modeller är komponenter i maskininlärning och kan hjälpa datorer att förstå naturligt språk genom flera av dess algoritmer. Pythonspråk är utrustat med Natural Language Toolkit (NLTK) -samling av bibliotek som är utvecklade för detta ändamål. NLTK används ofta för olika metoder för språkbearbetning såsom tokenisering, stämning, markering, parsing och maskininlärning. Det omfattar mer än 100 företag som samlar in information om modeller för maskininlärning.
8. TensorFlow
TensorFlow har blivit ett standardinstrument för maskininlärning. De senaste maskininlärningsalgoritmerna som Deep Learning används ofta. Utvecklare har namngivit TensorFlow efter flerdimensionella matriser av tensorer. Det är en öppen källkod och ständigt utvecklande verktygslåda känd för sin höga datoreffektivitet och kapacitet. TensorFlow kan fungera på både CPU och GPU och nyligen blev det på starkare TPU-system. TensorFlow har ett brett spektrum av applikationer på grund av dess höga bearbetningsmöjligheter, såsom språkigenkänning, bildklassificering, upptäckten av mediciner, bildgenerering och språkgenerering.
Här ser vi några funktioner i TensorFlow
1. TensorFlow kan lätt tränas
2. Den har också Future Colum
3. TensorFlow är en öppen källkod och flexibel
9. Weka
Weka eller Waikatos kunskapsanalysmiljö är en Java-skriven maskininlärning. Maskininlärningsalgoritmerna är en uppsättning av flera datalagringsmaskiner. Weka inkluderar olika inlärningsmaskiner som gradering, kluster, regression, visualisering och informationsutveckling. Det är en open-source GUI-programvara som gör det enklare och användarvänligt att implementera maskininlärningsalgoritmer. Funktionen av maskininlärningen på informationen kan förstås utan en rad med kod. Det är perfekt för datavetare som är nybörjare för maskininlärning.
10. Jupyter
Project Jupyter är ett IPython-baserat open source-instrument som hjälper utvecklare att utveckla open source-mjukvara och interaktiva datorupplevelser. Flera språk som Julia, Python och R stöds. Det är ett instrument för att komponera livekoder, visualiseringar och föreläsningar på webbapplikationen. Jupyter är ett vanligt verktyg som är avsett att möta datavetenskapens krav. Det är en interaktiv miljö där dataforskare kan utföra sina uppgifter. Det är också ett starkt berättarverktyg eftersom det innehåller flera presentationsegenskaper. Du kan rengöra, statistiskt beräkna, visa och generera modeller för förutsägbar maskininlärning med Jupyter Notebooks. Det är 100% open source och därmed gratis. Det finns en kollaboration som heter Jupyter-miljön online som kör och handlar information om Google Drive på molnet.
11. Tableau
Tableau är en interaktiv visualiseringsprogramvara förpackad med stark grafik. Företaget fokuserar på sektorer för affärsintelligens. Tableaus viktigaste element är dess förmåga att gränssnitt med databaser, surfplattor, OLAP-kuber etc. Tableau kan också visualisera geografiska data och rita kartans längder och breddgrader tillsammans med dessa egenskaper. Du kan också använda analysverktyget för att utvärdera informationen tillsammans med visualiseringar. Du kan dela dina resultat på internetplattformen med Tableau med en aktiv gemenskap. Medan Tableau är företagsprogramvara kommer Tableau Public med en gratisversion.
Här kommer vi att se några funktioner i Tableau
1. Tableau har en hantering av mobila enheter
2. Det tillhandahåller Document API
3. Det tillhandahåller JavaScript-API
4. ETL Refresh är en av de viktigaste funktionerna i Tableau.
12. Scikit-learning
Scikit-learning är ett Python-baserat bibliotek för maskininlärningsalgoritmer. Ett verktyg som vanligtvis används för utvärdering och datavetenskap är enkelt och enkelt att utföra. Maskininlärningssystemet stöder en rad egenskaper inklusive informationsförbehandling, klustering, regressionsdimensionell minskning, klassificering etc. Scikit-learning gör att använda komplexa maskininlärningsalgoritmer enkla och är därför en optimal plattform för de studier som kräver grundläggande maskin lärande under omständigheter som kräver snabb prototyp.
Slutsats:
Vi kan dra slutsatsen att informationsvetenskap behöver ett brett spektrum av instrument. Datavetenskapliga instrument används för att analysera information, skapa estetiska och interaktiva visualiseringar och skapa starka prediktionsmodeller med hjälp av algoritmer. Så i den här artikeln har vi sett olika verktyg som används för datavetenskaplig analys samt deras funktioner. Du kan välja verktyg baserat på dina krav och funktioner i verktyget.
Rekommenderade artiklar
Detta är en guide till datavetenskapliga verktyg. Här diskuterar vi översikten, olika typer av datavetenskapliga verktyg och hur den har använts av Data Sciencient med detaljer. Du kan också gå igenom våra andra föreslagna artiklar för att lära dig mer -- QlikView-verktyg
- TensorFlow-alternativ
- Maskininlärningsverktyg
- SAS operatörer
- Fuzzy Logic System
- QlikView-alternativ
- QlikView-diagram
- Topp 8 enheter av IoT som du borde veta