أفضل أدوات علوم البيانات لعلماء البيانات

الحاجة المُقنعة إلى توحيد الإحصائيات ، وتحليل البيانات ، والتعلم من خلال الآلة والأساليب المرتبطة بها لغرض فهم وتحليل الظاهرة الفعلية بالبيانات التي أدت إلى ولادة علم البيانات.

علم البيانات هو مجال تكاملي يستخدم الأساليب العلمية والعمليات والخوارزميات والأنظمة لاستخراج المعرفة والبصيرة من كل من البيانات المنظمة وغير المنظمة. يستخدم التقنيات والنظريات المستمدة من العديد من المجالات في سياق الرياضيات والإحصاء وعلوم الكمبيوتر وعلوم المعلومات.

في عام 2015 ، حددت الجمعية الإحصائية الأمريكية كلاً من الأنظمة الموزعة والمتوازية ، والإحصاءات ، والتعلم الآلي وإدارة قواعد البيانات باعتبارها المجتمعات الأساسية والمهنية الثلاثة لعلوم البيانات. لا يمكن لعلم البيانات أن يعمل على الإطلاق بدون أدواته.

إذن ، ما هي أدوات علم البيانات التي لدينا اليوم؟

فيما يلي قائمة ببعض أفضل الأدوات لعلوم البيانات.

• BigML

  هذه إحدى أدواتي المفضلة في علوم البيانات التي أستخدمها شخصيًا لجعل التعلم الآلي ببساطة بالنسبة لي. تم تصميم هذه الأداة العالمية للتشغيل في السحابة أو في أماكن العمل لتفعيل التعلم الآلي في المؤسسات مما يسهل حل وأتمتة التصنيف وتحليل المجموعات.

• خوخه

  تهدف هذه الأداة إلى بناء متصفحات ويب حديثة للعرض التقديمي. كما أنه يساعد المستخدمين على إنشاء لوحات المعلومات والمؤامرات التفاعلية وتطبيقات البيانات بسهولة. أفضل جزء هو أنه مجاني تمامًا.

• كلوجور

  تم تصميم Clojure لدمج بنية تحتية فعالة مع تطوير تفاعلي للغة البرمجة النصية للبرمجة متعددة الخيوط. هذه الأداة فريدة لأنها لغة تجميع تظل ديناميكية مع كل ميزة مدعومة في وقت التشغيل.

• اكسل

  تعد حزمة Microsoft office هذه أداة مألوفة للغاية يعتمد عليها العلماء لفرز بياناتهم وتصفيتها والعمل معها بسرعة. إنه موجود تقريبًا على كل جهاز كمبيوتر تصادفه حتى يتمكن علماء البيانات من جميع أنحاء العالم من العمل بسهولة.

• توقعات هذا

  التنبؤ هذه أداة ضخمة في متناول علماء البيانات تجعل اختيار النموذج التنبئي آليًا. تسعى الشركة وراء هذه الأداة باستمرار إلى جعل التعلم العميق وثيق الصلة بالتمويل والاقتصاد من خلال تمكين المحللين الكميين ومديري الاستثمار وعلماء البيانات من الاستفادة من بياناتهم الخاصة بغرض إنشاء تنبؤات قوية وتحسين الأهداف المستقبلية المعقدة.

• جافا

  جافا ، يا جافا! قديم و لكن ثمين. هذه الأداة عبارة عن لغة لها قاعدة مستخدمين واسعة جدًا. يساعد علماء البيانات على إنشاء منتجات وأطر عمل تتضمن الأنظمة الموزعة والتعلم الآلي وتحليل البيانات.

  تعد Java ملائمة جدًا لاستخدام الأشخاص. وقد منحها هذا المقارنة مع أدوات علوم البيانات الرائعة الأخرى مثل R و Python.

• كوكب المشتري

  أُطلق على كوكب المشتري اسم كوكب المشتري ، وقد صُمم كوكب المشتري ، كما يوحي اسمه ، ليعمل في جميع أنحاء العالم. لقد أتاح توفير بيئة حوسبة تفاعلية متعددة اللغات.

  يحتوي على دفتر ملاحظات وهو تطبيق ويب مفتوح المصدر يسمح لعلماء البيانات بإنشاء ومشاركة المستندات التي تحتوي على رموز حية وتصورات ومعادلات واختبارات توضيحية.

• صمغ منطقي

  Logical Glue هي أداة حائزة على جوائز تُمكّن المستخدم من تعلم لغة الآلة على نظام أساسي للذكاء الاصطناعي. لم يكن من الممكن أن يفوز بأي جائزة لولا مصلحته الرئيسية المتمثلة في زيادة الإنتاجية والربح للمؤسسات من خلال عملية جعل أفكارك تنبض بالحياة لجمهورك المستهدف.

• MySQL

  MySQL هي قاعدة بيانات مفتوحة المصدر شائعة جدًا. ما لا يعرفه بعض الناس هو أنه أيضًا أداة رائعة يستخدمها علماء البيانات للوصول إلى البيانات من قاعدة بياناتهم. تم استخدامه جنبًا إلى جنب مع Java لمزيد من الكفاءة.

  يمكنه تخزين بياناتك وهيكلها بطريقة منظمة للغاية دون أي متاعب على الإطلاق. يدعم احتياجات تخزين البيانات لأنظمة الإنتاج. كما تم تمكينه بميزة الاستعلام عن البيانات بعد تصميم قاعدة البيانات.

• علم السرد

  يُعد العلم السردي أداة رائعة لعلماء البيانات ساعدت المؤسسات على زيادة تأثير بياناتها إلى الحد الأقصى من خلال سرد ذكي ومؤتمت تم إنشاؤه من خلال إنشاء لغة سرد متقدمة (NLG).

  هذه الأداة قادرة على تحويل بياناتك إلى أصول قوية وقابلة للتنفيذ لاتخاذ قرارات أكثر كفاءة وبالتالي جعل العاملين في مؤسستك يفهمون البيانات ويتصرفون بناءً عليها.

• نومبي

  NumPy هي أداة مناسبة تمامًا للاستخدامات العلمية لأنها تحتوي على كائن مصفوفة قوية ذات أبعاد N مع وظائف إذاعية متطورة ، وهي مجانية تمامًا. إنها حزمة أساسية لا يمكن تحقيق كامل إمكاناتها إلا عند استخدامها جنبًا إلى جنب مع Python. وهي أيضًا حاوية متعددة الأبعاد للبيانات العامة.

• OpenRefine

  بمجرد Google Refine ، أصبح Open Refine الآن مشروعًا مفتوح المصدر يدعمه ويموله أي شخص يرغب في ذلك. كما يوحي اسمها ، فهي أداة قوية للغاية يستخدمها علماء البيانات لتنظيف البيانات وتحويلها وتوسيعها باستخدام خدمات الويب قبل ربطها بقواعد البيانات.

  وقد تم تصميمه أيضًا مع القدرة على التوفيق بين البيانات ومطابقتها ، وربط مجموعات البيانات وتوسيعها مع مجموعة من خدمات الويب وتحميل البيانات النظيفة إلى قاعدة بيانات مركزية.

• الباندا

  Pandas هي أداة رائعة لعلوم البيانات ، ومجهزة بمكتبة مفتوحة المصدر ، تهدف إلى تقديم أداء عالٍ ، وهياكل بيانات سهلة الاستخدام وأدوات تحليل البيانات للغة برمجة Python.

  إنه مرن وسريع ويحتوي على هياكل بيانات معبرة تجعل العمل مع البيانات العلائقية والمعنونة أمرًا سهلاً وبديهيًا . يحتوي على أداة تحليل ومعالجة البيانات المتوفرة في مجموعة متنوعة من اللغات. ماذا ايضا؟ انه مجانا.

• رابيدماينر

  وفقًا للإحصاءات ، هناك إنتاجية أكبر لعلماء البيانات عندما يستخدمون RapidMiner لأنه نظام أساسي موحد للتعلم الآلي وإعداد البيانات ونشر النماذج. يمكنه تشغيل سير عمل علم البيانات مباشرة داخل Hadoop باستخدام RapidMiner Radoop.

• ريديس

  أداة علم البيانات هذه عبارة عن خادم بنية بيانات يستخدمه علماء البيانات كذاكرة تخزين مؤقت وقاعدة بيانات ووسيط رسائل. إنه مخزن بنية بيانات مفتوح المصدر في الذاكرة يدعم التجزئة والسلاسل والقوائم من بين أمور أخرى.

( تنزيل المستند التقني: علم البيانات على نطاق واسع)

• المتتالية

  أداة علم البيانات هذه عبارة عن منصة لتطوير التطبيقات لعلماء البيانات الذين يقومون ببناء تطبيقات البيانات الضخمة على Apache Hadoop. إنها تمكن المستخدمين من حل مشاكل البيانات البسيطة والمعقدة لأنها تتميز بمحرك حساب فريد وإطار عمل لتكامل الأنظمة ومعالجة البيانات وإمكانيات الجدولة. يتم تشغيله ويمكن نقله بين MapReduce و Apache Tea و Apache Flink.

• داتا روبوت

  هذه الأداة عبارة عن نظام أساسي متقدم للتعلم الآلي ، يجعل DataRobot علماء البيانات يبنون نماذج تنبؤية أفضل بشكل أسرع. مواكبة النظام البيئي المتزايد باستمرار لخوارزميات التعلم الآلي بسهولة عند استخدام DataRobot.

  تتوسع DataRobot باستمرار ولديها مجموعة واسعة من الخوارزميات المتنوعة والأفضل في فئتها من المصادر الرائدة. يمكنك اختبار مئات النماذج المختلفة وتدريبها ومقارنتها بسطر واحد من التعليمات البرمجية أو بنقرة واحدة.

  أيضًا ، فإنه يحدد تلقائيًا أفضل المعالجة المسبقة وهندسة الميزات لكل تقنية من تقنيات النمذجة. حتى أنه يستخدم المئات بل الآلاف من الخوادم بالإضافة إلى نوى متعددة داخل كل خادم لموازنة استكشاف البيانات وبناء النماذج وضبط المعلمات الفائقة.

• عاصفة اباتشي

  إنها أداة لعلماء البيانات الذين يشاركون في التعامل مع حسابات الوقت الحقيقي الموزعة والمتسامحة مع الأخطاء. إنه يتعامل مع معالجة الدفق ، والحساب المستمر ، و RPC الموزع ، والمزيد.

  إنها أداة مجانية ومفتوحة المصدر يمكنها معالجة تدفقات البيانات غير المحدودة بشكل موثوق للمعالجة في الوقت الفعلي. يمكن استخدامه مع أي لغة برمجة وحتى حالات مثل التحليلات في الوقت الفعلي والتعلم الآلي عبر الإنترنت والحساب المستمر و RPC الموزع و ETL والمزيد.

  لديه القدرة على معالجة أكثر من مليون مجموعة في الثانية لكل وضع لأنه يتكامل مع تقنيات قائمة الانتظار وقواعد البيانات الحالية.

• إيفيتون

  تعتبر أدوات Python التفاعلية مشروعًا متناميًا مع توسيع مكونات حيادية اللغة إلى جانب بنية غنية للحوسبة التفاعلية. إنها أداة مفتوحة المصدر لعلماء البيانات وهي تدعم Python 2.7 و 3.3 أو أحدث.

  إنها نواة لـ Jupyter ولديها دعم لتصور البيانات التفاعلية واستخدام مجموعات أدوات واجهة المستخدم الرسومية. يمكنه تحميل مترجمين فوريين مرنين وقابلين للدمج في مشاريعك الخاصة ولديه أدوات حوسبة متوازية سهلة الاستخدام وعالية الأداء.

• منصة تحليلات KNIME.

  KNIME هي أداة منصة مفتوحة للتنقل بين البيانات المعقدة بحرية. منصة تحليلات KNIME هي حل مفتوح للابتكار القائم على البيانات لمساعدة علماء البيانات في الكشف عن الإمكانات المخفية للبيانات ، والتنقيب عن الرؤى ، والتنبؤ بالمستقبل.

  يمكنه النشر بسرعة وتوسيع نطاق أكثر من 1000 وحدة بسهولة. هناك المئات من الأمثلة الجاهزة للتشغيل مع مجموعة شاملة من الأدوات المتكاملة. كما أنه يوفر أكبر عدد من الخيارات المتاحة للخوارزميات المتقدمة.

• RStudio

  هذه أداة لعلماء البيانات مفتوحة المصدر وجاهزة للمؤسسات. هذا البرنامج الاحترافي للغاية لمجتمع R يجعل R أسهل في الاستخدام لأنه يتضمن محرر كود ، وتصحيح الأخطاء ، وأدوات التصور ، وبيئة التطوير المتكاملة (IDE) لـ R ، بما في ذلك وحدة تحكم ، ومحرر تمييز بناء الجملة يدعم تنفيذ التعليمات البرمجية المباشرة وأدوات لـ التخطيط وإدارة مساحة العمل.

  وهي متوفرة في إصدارات مفتوحة المصدر وإصدارات تجارية وتعمل على سطح المكتب أو في متصفح متصل بخادم RStudio أو Studio Server Pro.

• Pxyll.com

  Pxyll هي أداة أخرى لمنصة مفتوحة وهي أسرع طريقة لدمج Python و Excel. يتم تشغيل الكود الذي تدخله في العملية لضمان أفضل أداء ممكن لمصنفاتك.

• تيبكو سبيتفاير

  إنه يقود الأعمال الرقمية من خلال تمكين قرارات أفضل وإجراءات أسرع وأكثر ذكاءً. حل Spotfire هو أداة لعلماء البيانات تتعامل مع اكتشاف البيانات ، ومناقشة البيانات ، والتحليلات التنبؤية ، والمزيد.

  تيبكو عبارة عن منصة تحليلات آمنة ومحكومة على مستوى المؤسسات مع مشاحنات بيانات مضمنة ويمكنها تقديم تحليلات مدعومة بالذكاء الاصطناعي ومرئية وجغرافية ومتدفقة. إنه مزود باكتشاف ذكي للبيانات المرئية مع تقصير الوقت للرؤية ، وتمكّنك ميزات إعداد البيانات من تشكيل البيانات وإثرائها وتحويلها وإنشاء ميزات وتحديد إشارات لوحات المعلومات والإجراءات.

• TensorFlow

  إنها مكتبة تعلم آلي مرنة وسريعة وقابلة للتطوير ومفتوحة المصدر للبحث والإنتاج. عادةً ما يستخدم علماء البيانات TensorFlow للحساب الرقمي باستخدام الرسوم البيانية لتدفق البيانات.

  يتميز ببنية مرنة لنشر العمليات الحسابية على واحد أو أكثر من وحدات المعالجة المركزية أو وحدات معالجة الرسومات في سطح مكتب أو خادم أو جهاز محمول بواجهة برمجة تطبيقات واحدة مع العقد الموجودة في الرسم البياني التي تمثل العمليات الحسابية.

  بينما تمثل حواف الرسم البياني مصفوفات البيانات متعددة الأبعاد التي يتم توصيلها بينها وهي مثالية لإجراء التعلم الآلي والشبكات العصبية العميقة ولكنها تنطبق على مجموعة متنوعة من المجالات الأخرى.

• لامع

  إنه إطار تطبيق ويب لـ R by RStudio يستخدمه علماء البيانات لتحويل التحليلات إلى تطبيقات ويب تفاعلية. إنها أداة مثالية لعلماء البيانات الذين ليس لديهم خبرة في تطوير الويب.

  الشيء الجيد هو أنه لا يلزم معرفة HTML أو CSS أو JavaScript لأنه تطبيق سهل الكتابة يمكنه الجمع بين القوة الحسابية لـ R مع تفاعل الويب الحديث. يمكنك استخدام الخوادم الخاصة بك أو خدمة استضافة RStudio.

• SciPy

  أداة Data Science هي نظام بيئي قائم على Python لبرامج مفتوحة المصدر مخصصة لتطبيقات الرياضيات والعلوم والهندسة. يتضمن Stack الخاص به Python و NumPy و Matplotlib و Python ومكتبة SciPy والمزيد. توفر مكتبة SciPy العديد من الإجراءات العددية.

• سكيكيت ليرن

  هذه الأداة عبارة عن تعلم آلي سهل الاستخدام للأغراض العامة لبايثون. يفضل معظم علماء البيانات scikit-Learn لأنه يتميز بأدوات بسيطة وفعالة لاستخراج البيانات وتحليل البيانات. كما أنه متاح للجميع ويمكن إعادة استخدامه في سياقات معينة. إنه مبني على NumPy و SciPy و Matplotlib.

• سكالا

  Scala هي أداة لعلماء البيانات الذين يتطلعون إلى إنشاء تسلسلات هرمية أنيقة للفئات لتعظيم إعادة استخدام الكود وقابلية التوسع. تعمل الأداة على تمكين المستخدمين من تنفيذ سلوك التسلسلات الهرمية للفئات باستخدام وظيفة الترتيب الأعلى.

  لديها لغة برمجة حديثة متعددة النماذج مصممة للتعبير عن أنماط البرمجة الشائعة بإيجاز وأناقة. إنه يدمج بسلاسة ميزات اللغات الموجهة للكائنات واللغات الوظيفية. وهو يدعم وظائف ذات ترتيب أعلى ويسمح بتداخل الوظائف.

• اوكتاف

  هذه لغة برمجة علمية وهي أداة مفيدة لعلماء البيانات الذين يتطلعون إلى حل أنظمة المعادلات أو تصور البيانات بأوامر مؤامرة عالية المستوى. صيغة Octave متوافقة مع MATLAB ، ويمكن تشغيل مترجمها في وضع واجهة المستخدم الرسومية ، كوحدة تحكم ، أو استدعاؤه كجزء من برنامج نصي للقذيفة.

• الشبكة X

  إنها أداة حزمة Python لعلماء البيانات. يمكنك إنشاء ومعالجة ودراسة بنية الشبكات المعقدة ودينامياتها ووظائفها باستخدام NetworkX. يحتوي على هياكل بيانات للرسومات البيانية ، والرسوم البيانية ، والرسوم البيانية المتعددة مع خوارزميات الرسم البياني القياسية الوفيرة. يمكنك إنشاء رسوم بيانية كلاسيكية ورسوم بيانية عشوائية وشبكات تركيبية.

• مجموعة أدوات اللغة الطبيعية

  إنها منصة رائدة لبناء برامج Python لأنها أداة للعمل مع بيانات لغة الإنسان. هذه الأداة مفيدة لعلماء البيانات عديمي الخبرة وطلاب علوم البيانات الذين يعملون في اللغويات الحاسوبية باستخدام Python. يوفر واجهات سهلة الاستخدام لأكثر من 50 مجموعة وموارد معجمية.

• MLBase

  طورت AMPLab من جامعة كاليفورنيا في بيركلي MLBase كمشروع مفتوح المصدر يجعل التعلم الآلي الموزع أسهل لعلماء البيانات. يتكون من ثلاثة مكونات هي MLib و MLI و ML Optimizer. يمكن لـ MLBase تنفيذ واستهلاك التعلم الآلي على نطاق واسع بسهولة أكبر.

• ماتبلوتليب

  أداة Data Science هي مكتبة تخطيط Python ثنائية الأبعاد تنتج أرقامًا عن جودة النشر في مجموعة متنوعة من تنسيقات النسخ الورقية والبيئات التفاعلية عبر الأنظمة الأساسية. يتم استخدامه من قبل علماء البيانات في نصوص Python و Python و IPython shell و Jupyter Notebook وخوادم تطبيقات الويب وأربع مجموعات أدوات رسومية لواجهة المستخدم.

  

  لديه القدرة على إنشاء المؤامرات والرسوم البيانية وأطياف الطاقة والمخططات الشريطية ومخططات الخطأ ومخططات التشتت والمزيد باستخدام بضعة أسطر من التعليمات البرمجية.

( اقرأ أيضًا: لماذا تعد تقنية علوم البيانات أكبر من البيانات الكبيرة)

• ماتلاب.

  هذه لغة رفيعة المستوى وبيئة تفاعلية للحساب الرقمي والتصور والبرمجة. إنها أداة قوية لعلماء البيانات وهي بمثابة لغة الحوسبة التقنية ومفيدة للرياضيات والرسومات والبرمجة.

  تم تصميمه ليكون بديهيًا مما يسمح لك بتحليل البيانات وتطوير الخوارزميات وإنشاء النماذج. فهو يجمع بين بيئة سطح المكتب للتحليل التكراري وعمليات التصميم مع لغة برمجة قادرة على التعبير عن مصفوفة ورياضيات المصفوفات مباشرة.

• إنشاء GraphLab

  يستخدم علماء البيانات والمطورون هذه الأداة لبناء أحدث منتجات البيانات عبر التعلم الآلي. تساعد أداة التعلم الآلي هذه المستخدمين على إنشاء تطبيقات ذكية شاملة في Python حيث إنها تبسط تطوير نماذج التعلم الآلي.

  كما أنه يشتمل على هندسة الميزات التلقائية واختيار النموذج وتصورات التعلم الآلي الخاصة بالتطبيق. يمكنك تحديد السجلات وربطها داخل أو عبر مصادر البيانات المقابلة لنفس كيانات العالم الحقيقي.

• ggplot2

  تم تطوير ggplot2 بواسطة Hadley Wickham و Winston Chang كنظام تخطيط لـ R الذي يعتمد على قواعد الرسومات. باستخدام ggplot2 ، يتجنب علماء البيانات العديد من متاعب التخطيط مع الحفاظ على الأجزاء الجذابة للرسومات الأساسية والشبيكة وإنتاج رسومات معقدة متعددة الطبقات بسهولة.

  يساعدك على إنشاء أنواع جديدة من الرسوم المصممة خصيصًا لاحتياجاتك والتي ستساعدك أنت والآخرين على فهم بياناتك ، مما يجعلك تنتج بيانات أنيقة لتحليل البيانات.

• البله

  إنه نظام تشغيل يمكّنك من استخدام جهاز كمبيوتر بدون برامج "من شأنها أن تدوس حريتك". لقد أنشأوا Gawk ، أداة awk التي تفسر لغة برمجة ذات أغراض خاصة.

  إنه يمكّن المستخدمين من التعامل مع وظائف إعادة تنسيق البيانات البسيطة فقط باستخدام بضعة أسطر من التعليمات البرمجية. يسمح لك بالبحث في الملفات عن خطوط أو وحدات نصية أخرى تحتوي على نمط واحد أو أكثر. إنها تعتمد على البيانات وليست إجرائية مما يجعلها سهلة القراءة والكتابة للبرامج.

• الجداول الشاملة

  Fusion Tables هي خدمة إدارة بيانات قائمة على السحابة تركز على التعاون وسهولة الاستخدام والتصورات. نظرًا لأنه تطبيق تجريبي ، فإن Fusion Tables هو أداة تطبيق ويب لتصور البيانات لعلماء البيانات تمكّنك من جمع جداول البيانات وتصورها ومشاركتها.

  يمكنك إنشاء خريطة في دقائق والبحث في الآلاف من Fusion Tables العامة أو ملايين الجداول العامة من الويب التي يمكنك استيرادها إلى Fusion Tables. أخيرًا ، يمكنك استيراد البيانات الخاصة بك وتصورها على الفور وبالتالي نشر التصور الخاص بك على خصائص الويب الأخرى.

• FeatureLabs

  تم تصميم Feature Labs لتطوير ونشر منتجات وخدمات ذكية لبياناتك. إنهم يعملون بشكل أساسي مع علماء البيانات. يتكامل مع بياناتك لمساعدة العلماء والمطورين والمحللين والمديرين والمديرين التنفيذيين على اكتشاف رؤى جديدة واكتساب فهم أفضل لكيفية توقع بياناتك لمستقبل عملك. إنه يتميز بجلسات داخلية مصممة خصيصًا لبياناتك ويستخدم الحالات لمساعدتك على الانطلاق إلى بداية فعالة.

• داتا آر بي إم

  أداة علوم البيانات هذه هي "منصة الصيانة التنبؤية المعرفية الأولى والوحيدة في الصناعة لإنترنت الأشياء الصناعي. حصلت DataRPM على جائزة القيادة التكنولوجية لعام 2017 للصيانة التنبؤية المعرفية في صناعة السيارات من شركة Frost & Sullivan.

  وهي تستخدم تكنولوجيا التعليم التلوي المعلقة ببراءة اختراع ، وهي جزء لا يتجزأ من الذكاء الاصطناعي ، لأتمتة التنبؤات بفشل الأصول وتشغيل العديد من تجارب التعلم الآلي الحية على مجموعات البيانات.

• D3.js

  تم إنشاء D3.js بواسطة مايك بوستوك. يتم استخدامه من قبل علماء البيانات كمكتبة JavaScript لمعالجة المستندات بناءً على البيانات ، لإضافة الحياة إلى بياناتهم باستخدام SVG و Canvas و HTML. إنه يركز على معايير الويب لاكتساب القدرات الكاملة للمتصفحات الحديثة دون التقيد بإطار عمل خاص ويجمع بين مكونات التصور القوية والنهج المستند إلى البيانات لمعالجة نموذج كائن المستند (DOM). يمكنه أيضًا ربط البيانات التعسفية بـ DOM ثم تطبيق عمليات التحويل المستندة إلى البيانات على المستند.

• اباتشي سبارك

  إنه يوفر "حوسبة عنقودية بسرعة البرق." تستخدم مجموعة كبيرة جدًا من المؤسسات الكبيرة Spark لمعالجة مجموعات البيانات الكبيرة ، ويمكن لأداة عالم البيانات هذه الوصول إلى مصادر بيانات متنوعة مثل HDFS و Cassandra و HBase و S3.

  إنه مصمم بمحرك تنفيذ DAG متقدم لدعم تدفق البيانات غير الدورية والحوسبة داخل الذاكرة ، ولديه أكثر من 80 مشغلًا رفيع المستوى يجعل من السهل إنشاء تطبيقات متوازية ، ويمكن استخدامه بشكل تفاعلي من Scale و Python و R و shell يقوم بتشغيل مجموعة من المكتبات بما في ذلك SQL و DataFrames و MLlib و GraphX ​​و Spark Streaming.

• اباتشي خنزير

  هذه الأداة عبارة عن منصة مصممة لتحليل مجموعات البيانات الكبيرة. وهي تتألف من لغة عالية المستوى للتعبير عن برامج تحليل البيانات المقترنة بالبنية التحتية لتقييم مثل هذه البرامج.

  نظرًا لأن هياكل برامج Pig يمكنها التعامل مع توازٍ كبير ، فيمكنها معالجة مجموعات البيانات الكبيرة. تتكون البنية التحتية من مترجم قادر على إنتاج تسلسلات من برامج Map-Reduce التي توجد بالفعل تطبيقات متوازية واسعة النطاق لها وطبقة لغة تتضمن لغة نصية تسمى Pig Latin.

• أباتشي ميسوس

  بصفته مدير مجموعة ، يوفر Apache Mesos عزلًا فعالًا للموارد ومشاركتها عبر التطبيقات أو أطر العمل الموزعة. إنه يجرد وحدة المعالجة المركزية والذاكرة والتخزين والموارد الأخرى بعيدًا عن الأجهزة المادية أو الافتراضية لتمكين الأنظمة الموزعة المرنة والمتسامحة من الأخطاء ليتم بناؤها بسهولة وتشغيلها بفعالية.

  تم تصميمه باستخدام مبادئ مشابهة لمبادئ نواة Linux ولكن على مستوى مختلف من التجريد ويعمل على كل جهاز ويوفر تطبيقات مثل Hadoop و Spark مع واجهات برمجة التطبيقات لإدارة الموارد والجدولة بالكامل عبر مركز البيانات والبيئات السحابية. لديها ترقيات غير معطلة للتوافر العالي.

• اباتشي محوت

  أداة مفتوحة المصدر. يهدف Apache Mahout إلى تمكين التعلم الآلي القابل للتطوير واستخراج البيانات. لكي تكون محددًا ، فإن هدف المشروع هو "بناء بيئة لإنشاء تطبيقات تعلم آلي عالية الأداء وقابلة للتطوير بشكل سريع." يحتوي على بيئة برمجة بسيطة وقابلة للتوسيع وإطار عمل لبناء خوارزميات قابلة للتطوير بما في ذلك مجموعة متنوعة من الخوارزميات المعدة مسبقًا لـ Scala + Apache Spark و H2O و Apache Flink.

• أباتشي كافكا

  تم تصميم Apache Kafka لمعالجة تدفقات البيانات بكفاءة في الوقت الفعلي. يستخدم علماء البيانات هذه الأداة لبناء خطوط بيانات في الوقت الفعلي وتطبيقات دفق لأنها تمكنهم من نشر تدفقات السجلات والاشتراك فيها ، وتخزين تدفقات السجلات بطريقة تتسامح مع الأخطاء ، ومعالجة تدفقات السجلات عند حدوثها. يتم تشغيله كمجموعة على خادم واحد أو أكثر ويقوم المجموعة بتخزين دفق من السجلات في فئات تسمى الموضوعات.

• اباتشي خلية

  بدأ Apache Hive كمشروع فرعي من Apache Hadoop وهو الآن مشروع عالي المستوى بحد ذاته. Apache Hive هو برنامج مستودع بيانات يساعد في قراءة مجموعات البيانات الكبيرة الموجودة في التخزين الموزع باستخدام SQL وكتابتها وإدارتها. يمكنه عرض الهيكل على البيانات المخزنة بالفعل ويتم توفير أداة سطر الأوامر لتوصيل المستخدمين بـ Hive.

• اباتشي HBase

  Apache HBase هو مخزن بيانات ضخم قابل للتوسع وموزع. يستخدم علماء البيانات هذه الأداة مفتوحة المصدر عندما يحتاجون إلى وصول عشوائي في الوقت الفعلي للقراءة / الكتابة إلى البيانات الضخمة. يوفر Apache HBase قدرات مشابهة لـ Bigtable أعلى Hadoop و HDFS. إنه نظام تخزين موزع للبيانات المهيكلة له قابلية توسعة خطية ونمطية. إنه يقرأ ويكتب بصرامة وثبات.

• اباتشي هادوب

  أداة Data Science هي برنامج مفتوح المصدر لحوسبة موثوقة وموزعة وقابلة للتطوير. إطار عمل يسمح بالمعالجة الموزعة لمجموعات البيانات الكبيرة عبر مجموعات من أجهزة الكمبيوتر ، تستخدم مكتبة البرامج نماذج برمجة بسيطة.

  إنه مناسب للبحث والإنتاج. إنه مصمم للتوسع من خوادم فردية إلى آلاف الآلات. يمكن للمكتبة اكتشاف ومعالجة حالات الفشل في طبقة التطبيق بدلاً من الاعتماد على الأجهزة لتقديم إتاحة عالية.

• اباتشي جيراف

  جيراف هو نظام معالجة بياني تكراري مصمم لقابلية تطوير عالية. لقد بدأ كنظير مفتوح المصدر لـ Pregel ولكنه أضاف ميزات متعددة تتجاوز نموذج Pregel الأساسي. يستخدمه علماء البيانات "لإطلاق إمكانات مجموعات البيانات المنظمة على نطاق واسع."

  لديها حساب رئيسي ، مجمعات مشتركة ، مدخلات موجهة الحافة ، حساب خارج النواة ، دورة تطوير ثابتة ومجتمع متزايد من المستخدمين.

• الخوارزميات

  هذه الأداة هي شركة LumenData توفر التعلم الآلي كخدمة لدفق البيانات من الأجهزة المتصلة. تحول الأداة البيانات الأولية إلى رؤى في الوقت الفعلي وأحداث قابلة للتنفيذ بحيث تكون الشركات في وضع أفضل لنشر التعلم الآلي لتدفق البيانات.

  إنه يبسط عملية جعل التعلم الآلي في متناول الشركات والمطورين الذين يعملون مع الأجهزة المتصلة. تتعامل منصة السحابة الخاصة بها أيضًا مع التحديات المشتركة المتعلقة بالبنية التحتية والحجم والأمان التي تنشأ عند نشر بيانات الجهاز.

• تريفاكتا

  يوفر Trifacta ثلاثة منتجات لمجادلة البيانات وإعداد البيانات. يمكن استخدامه من قبل الأفراد والفرق والمؤسسات لأنه سيساعد في استكشاف ملفات سطح المكتب وتحويلها وتنظيفها وضمها معًا. إنها منصة خدمة ذاتية متقدمة لإعداد البيانات.

• التريكس

  هذه أداة أخرى رائعة لعلوم البيانات. يوفر منصة لاكتشاف البيانات وإعدادها وتحليلها. كما أنه يساعدك في العثور على رؤى أعمق من خلال نشر التحليلات ومشاركتها على نطاق واسع. يسمح لك باكتشاف البيانات والتعاون عبر المؤسسة.

  كما أن لديها وظائف لإعداد النموذج وتحليله. سيسمح لك Alteryx بإدارة المستخدمين ومهام سير العمل وأصول البيانات مركزيًا ، وتضمين نماذج R و Python و Alteryx في عملياتك.

• H2O.ai

  مع 130.000 عالم بيانات وما يقرب من 14.000 منظمة ، ينمو مجتمع H20.ai بوتيرة قوية. H20.ai هي أداة مفتوحة المصدر تهدف إلى جعل نمذجة البيانات أسهل.

  لديها القدرة على تنفيذ غالبية خوارزميات التعلم الآلي بما في ذلك النماذج الخطية المعممة (GLM) وخوارزميات التصنيف وتعزيز التعلم الآلي وما إلى ذلك. يوفر دعمًا للتعلم العميق كما يوفر دعمًا للتكامل مع Apache Hadoop لمعالجة وتحليل كميات هائلة من البيانات.

• تابلوه

  هذه الأداة هي أكثر أدوات تصور البيانات شيوعًا المستخدمة في السوق. يمنحك الوصول إلى تقسيم البيانات الأولية غير المنسقة إلى تنسيق قابل للمعالجة ومفهوم. يمكن أن تساعدك المرئيات التي تم إنشاؤها باستخدام Tableau في فهم التبعيات بين متغيرات التوقع.

  هذه الأدوات وظيفية وفعالة للغاية ، فلماذا لا تدرجها في عملك وتشهد تغييرًا هائلاً.

مصادر أخرى مفيدة:

6 عوامل كبيرة تشكل مستقبل علوم البيانات

علم البيانات وراء كشف الاحتيال في التسويق بالعمولة