Die besten Data-Science-Tools für Data Scientists

Die zwingende Notwendigkeit, Statistiken zu vereinheitlichen, Daten zu analysieren, durch die Maschine und die damit verbundenen Methoden zu lernen, um tatsächliche Phänomene mit Daten zu verstehen und zu analysieren, hat zur Geburt der Datenwissenschaft geführt.

Data Science ist ein integratives Feld, das wissenschaftliche Methoden, Prozesse, Algorithmen und Systeme zur Gewinnung von Wissen und Erkenntnissen aus strukturierten und unstrukturierten Daten nutzt. Es nutzt Techniken und Theorien aus vielen Bereichen im Zusammenhang mit Mathematik, Statistik, Informatik und Informationswissenschaft.

Im Jahr 2015 identifizierte die American Statistical Association sowohl verteilte als auch parallele Systeme, Statistik sowie maschinelles Lernen und Datenbankmanagement als die drei grundlegenden und professionellen Gemeinschaften der Datenwissenschaft. Data Science kann ohne ihre Werkzeuge überhaupt nicht funktionieren.

Also, was sind die Data-Science-Tools, die wir heute haben?

Nachfolgend finden Sie eine Liste mit einigen der besten Tools für Data Science.

• BigML

  Dies ist eines meiner Lieblings-Data-Science-Tools, die ich persönlich verwende, um maschinelles Lernen einfach für mich zu machen. Dieses weltweite Tool wurde entwickelt, um in der Cloud oder vor Ort für die Operationalisierung von maschinellem Lernen in Organisationen ausgeführt zu werden, wodurch es einfach ist, Klassifizierungs- und Clusteranalysen zu lösen und zu automatisieren.

• Bokeh

  Dieses Tool zielt darauf ab, moderne Webbrowser für die Präsentation zu erstellen. Es hilft Benutzern auch, Dashboards, interaktive Diagramme und Datenanwendungen einfach zu erstellen. Das Beste daran ist, dass es völlig kostenlos ist.

• Clojure

  Clojure wurde entwickelt, um eine effiziente Infrastruktur mit einer interaktiven Entwicklung einer Skriptsprache für die Multithread-Programmierung zu verbinden. Dieses Tool ist einzigartig, weil es eine Kompiliersprache ist, die mit jedem zur Laufzeit unterstützten Feature dynamisch bleibt.

• Excel

  Dieses Office-Paket von Microsoft ist ein sehr vertrautes Tool, auf das sich Wissenschaftler verlassen, um ihre Daten schnell zu sortieren, zu filtern und mit ihnen zu arbeiten. Es befindet sich auf fast jedem Computergerät, auf das Sie stoßen, sodass Datenwissenschaftler aus der ganzen Welt problemlos mit der Arbeit beginnen können.

• PrognoseDies

  ForecastDies ist ein riesiges Werkzeug im Griff von Datenwissenschaftlern, das die Auswahl von Vorhersagemodellen automatisiert. Das Unternehmen hinter diesem Tool ist ständig bestrebt, Deep Learning für Finanz- und Wirtschaftswissenschaften relevant zu machen, indem es quantitativen Analysten, Investmentmanagern und Datenwissenschaftlern ermöglicht, ihre eigenen Daten zu nutzen, um belastbare Prognosen zu erstellen und komplexe Zukunftsziele zu optimieren.

• Java

  Java, oh Java! Alt aber gut. Dieses Tool ist eine Sprache, die eine sehr breite Benutzerbasis hat. Es hilft Datenwissenschaftlern, Produkte und Frameworks zu erstellen, die verteilte Systeme, maschinelles Lernen und Datenanalyse umfassen.

  Java ist für Menschen sehr bequem zu verwenden. Dies hat es mit anderen großartigen Data-Science-Tools wie R und Python verglichen.

• Jupyter

  Jupyter, benannt nach dem Planeten Jupiter, wurde, wie der Name schon sagt, entwickelt, um auf der ganzen Welt zu funktionieren. Es hat Vorkehrungen für eine mehrsprachige interaktive Computerumgebung getroffen.

  Es verfügt über ein Notebook, bei dem es sich um eine Open-Source-Webanwendung handelt, mit der Datenwissenschaftler Dokumente erstellen und freigeben können, die Live-Codes, Visualisierungen, Gleichungen und erklärende Tests enthalten.

• Logischer Kleber

  Logical Glue ist ein preisgekröntes Tool, das es dem Benutzer ermöglicht, Maschinensprache auf einer Plattform für künstliche Intelligenz zu lernen. Es hätte keinen Preis gewinnen können, wenn es nicht seinen Hauptvorteil gewesen wäre, die Produktivität und den Gewinn für Unternehmen zu steigern, indem es Ihre Erkenntnisse für Ihr Zielpublikum zum Leben erweckt.

• MySQL

  MySQL ist eine sehr beliebte Open-Source-Datenbank. Was manche Leute nicht wissen, ist, dass es auch ein großartiges Tool für Data Scientists ist, um auf Daten aus ihrer Datenbank zuzugreifen. Es wurde neben Java für mehr Effizienz verwendet.

  Es kann Ihre Daten auf sehr organisierte Weise speichern und strukturieren, sodass Sie keinerlei Probleme haben. Es unterstützt die Datenspeicheranforderungen für Produktionssysteme. Es wurde auch mit der Funktion zum Abfragen von Daten nach dem Entwerfen der Datenbank aktiviert.

• Narrative Wissenschaft

  Narrative Science ist ein großartiges Werkzeug für Data Scientists, das Organisationen dabei geholfen hat, die Wirkung ihrer Daten mit intelligenten und automatisierten Narrativen zu maximieren, die durch Advanced Narrative Language Generation (NLG) generiert werden.

  Dieses Tool ist in der Lage, Ihre Daten in umsetzbare und leistungsstarke Ressourcen umzuwandeln, um effizientere Entscheidungen zu treffen, wodurch die Mitarbeiter in Ihrer Organisation Daten verstehen und entsprechend handeln können.

• NumPy

  NumPy ist ein Tool, das sich gut für wissenschaftliche Zwecke eignet, da es ein leistungsstarkes N-dimensionales Array-Objekt mit ausgefeilten Broadcast-Funktionen enthält und völlig kostenlos ist. Es ist ein grundlegendes Paket, dessen volles Potenzial nur realisiert werden kann, wenn es zusammen mit Python verwendet wird. Es ist auch ein mehrdimensionaler Container mit generischen Daten.

• ÖffnenVerfeinern

  Einst Google Refine, ist Open Refine heute ein Open-Source-Projekt, das von allen unterstützt und finanziert wird, die dies wünschen. Wie der Name schon sagt, handelt es sich um ein außerordentlich leistungsstarkes Tool, das von Datenwissenschaftlern verwendet wird, um Daten mit Webdiensten zu bereinigen, zu transformieren und zu erweitern, bevor sie mit Datenbanken verknüpft werden.

  Es wurde auch mit der Fähigkeit entwickelt, Daten abzugleichen und abzugleichen, Datensätze mit einer Reihe von Webdiensten zu verknüpfen und zu erweitern und bereinigte Daten in eine zentrale Datenbank hochzuladen.

• Pandas

  Pandas ist ein großartiges Data-Science-Tool, das mit einer Open-Source-Bibliothek ausgestattet ist, deren Ziel es ist, hochleistungsfähige, einfach zu verwendende Datenstrukturen und Datenanalysetools für die Programmiersprache Python bereitzustellen.

  Es ist flexibel, schnell und verfügt über aussagekräftige Datenstrukturen, die das Arbeiten mit relationalen und gekennzeichneten Daten einfach und intuitiv machen . Es verfügt über ein Datenanalyse- und Manipulationstool, das in einer Vielzahl von Sprachen verfügbar ist. Was mehr? Es ist frei.

• RapidMiner

  Laut Statistik gibt es mehr Produktivität für Data Scientists, wenn sie RapidMiner verwenden, da es sich um eine einheitliche Plattform für maschinelles Lernen, Datenvorbereitung und Modellbereitstellung handelt. Es kann Data-Science-Workflows direkt in Hadoop mit RapidMiner Radoop ausführen.

• Redis

  Dieses Data-Science-Tool ist ein Datenstrukturserver, den Data Scientists als Cache, Datenbank und Nachrichtenbroker verwenden. Es ist ein Open-Source-In-Memory-Datenstrukturspeicher, der unter anderem Hashes, Strings und Listen unterstützt.

( Whitepaper herunterladen: Data Science at Scale)

• Kaskadierung

  Dieses Data-Science-Tool ist eine Anwendungsentwicklungsplattform für Data Scientists, die Big-Data-Anwendungen auf Apache Hadoop erstellen. Es ermöglicht Benutzern, einfache und komplexe Datenprobleme zu lösen, da es über eine einzigartige Berechnungs-Engine, ein Systemintegrations-Framework, Datenverarbeitungs- und Planungsfunktionen verfügt. Es läuft auf und kann zwischen MapReduce, Apache Tea und Apache Flink portiert werden.

• DatenRobot

  Dieses Tool ist eine fortschrittliche Automatisierungsplattform für maschinelles Lernen. Mit DataRobot können Datenwissenschaftler schneller bessere Vorhersagemodelle erstellen. Mit DataRobot können Sie ganz einfach mit dem ständig wachsenden Ökosystem der maschinellen Lernalgorithmen Schritt halten.

  DataRobot wird ständig erweitert und verfügt über eine große Auswahl an verschiedenen, erstklassigen Algorithmen aus führenden Quellen. Sie können Hunderte verschiedener Modelle mit einer Codezeile oder einem einzigen Klick testen, trainieren und vergleichen.

  Außerdem identifiziert es automatisch die besten Vorverarbeitungs- und Feature-Engineering für jede Modellierungstechnik. Es verwendet sogar Hunderte und sogar Tausende von Servern sowie mehrere Kerne innerhalb jedes Servers, um Datenexploration, Modellerstellung und Hyperparameter-Tuning zu parallelisieren.

• Apache-Sturm

  Es ist ein Werkzeug für Datenwissenschaftler, die sich mit verteilter und fehlertoleranter Echtzeitberechnung befassen. Es befasst sich mit Stream-Verarbeitung, kontinuierlicher Berechnung, verteiltem RPC und mehr.

  Es ist ein kostenloses Open-Source-Tool, das unbegrenzte Datenströme zuverlässig für die Echtzeitverarbeitung verarbeiten kann. Es kann mit jeder Programmiersprache und sogar Fällen wie Echtzeitanalysen, maschinellem Online-Lernen, kontinuierlicher Berechnung, verteiltem RPC, ETL und mehr verwendet werden.

  Es kann mehr als eine Million Tupel pro Sekunde und Modus verarbeiten, da es in Ihre vorhandenen Warteschlangen- und Datenbanktechnologien integriert wird.

• Iphyton

  Interaktive Python-Tools sind ein wachsendes Projekt mit expandierenden sprachagnostischen Komponenten in Verbindung mit einer reichhaltigen Architektur für interaktives Computing. Es ist ein Open-Source-Tool für Data Scientists und unterstützt Python 2.7 und 3.3 oder neuer.

  Es ist ein Kernel für Jupyter und unterstützt die interaktive Datenvisualisierung und die Verwendung von GUI-Toolkits. Es kann flexible, integrierbare Interpreter in Ihre eigenen Projekte laden und verfügt über einfach zu bedienende Hochleistungs-Parallel-Computing-Tools.

• KNIME Analytics-Plattform.

  KNIME ist ein offenes Plattformtool zum freien Navigieren in komplexen Daten. Die KNIME Analytics Platform ist eine offene Lösung für datengesteuerte Innovation, die Data Scientists hilft, das verborgene Potenzial von Daten aufzudecken, Erkenntnisse zu gewinnen und die Zukunft vorherzusagen.

  Es kann schnell bereitgestellt und mehr als 1.000 Module problemlos skaliert werden. Es gibt Hunderte von einsatzbereiten Beispielen mit einer umfassenden Auswahl an integrierten Tools. Es bietet auch die größte Auswahl an fortschrittlichen Algorithmen, die verfügbar sind.

• RStudio

  Dies ist ein Open-Source- und unternehmenstaugliches Tool für Data Scientists. Diese hochprofessionelle Software für die R-Community erleichtert die Verwendung von R, da sie einen Code-Editor, Debugging- und Visualisierungstools, eine integrierte Entwicklungsumgebung (IDE) für R, eine Konsole, einen Syntaxhervorhebungs-Editor zur Unterstützung der direkten Codeausführung und Tools für enthält Plotten und Arbeitsplatzverwaltung.

  Es ist in Open-Source- und kommerziellen Editionen verfügbar und läuft auf dem Desktop oder in einem Browser, der mit RStudio Server oder Studio Server Pro verbunden ist.

• Pxyll.com

  Pxyll ist ein weiteres offenes Plattformtool und der schnellste Weg zur Integration von Python und Excel. Der von Ihnen eingegebene Code wird prozessintern ausgeführt, um die bestmögliche Leistung Ihrer Arbeitsmappen sicherzustellen.

• TIBCO-Spitfire

  Es treibt das digitale Geschäft voran, indem es bessere Entscheidungen und schnellere, intelligentere Maßnahmen ermöglicht. Die Spotfire-Lösung ist ein Tool für Data Scientists, das sich mit Data Discovery, Data Wrangling, Predictive Analytics und mehr befasst.

  TIBCO ist eine sichere, verwaltete Analyseplattform der Enterprise-Klasse mit integriertem Data Wrangling und kann KI-gesteuerte, visuelle, Geo- und Streaming-Analysen liefern. Es ist mit einer intelligenten visuellen Datenermittlung mit verkürzter Zeit bis zur Erkenntnis ausgestattet, und seine Datenvorbereitungsfunktionen ermöglichen es Ihnen, Daten zu formen, anzureichern und zu transformieren und Funktionen zu erstellen und Signale für Dashboards und Aktionen zu identifizieren.

• TensorFlow

  Es ist eine flexible, schnelle und skalierbare Open-Source-Bibliothek für maschinelles Lernen für Forschung und Produktion. Data Scientists verwenden normalerweise TensorFlow für numerische Berechnungen mit Datenflussdiagrammen.

  Es verfügt über eine flexible Architektur zum Bereitstellen von Berechnungen für eine oder mehrere CPUs oder GPUs in einem Desktop, Server oder mobilen Gerät mit einer API zusammen mit den Knoten im Diagramm, die mathematische Operationen darstellen.

  Während die Graphkanten die mehrdimensionalen Datenarrays darstellen, die zwischen ihnen kommuniziert werden, ist es ideal für die Durchführung von maschinellem Lernen und tiefen neuronalen Netzen, gilt aber für eine Vielzahl anderer Bereiche.

• Glänzend

  Es ist ein Webanwendungs-Framework für R von RStudio, das Datenwissenschaftler verwenden, um Analysen in interaktive Webanwendungen umzuwandeln. Es ist ein ideales Werkzeug für Datenwissenschaftler, die in der Webentwicklung unerfahren sind.

  Das Gute ist, dass keine HTML-, CSS- oder JavaScript-Kenntnisse erforderlich sind, da es sich um eine einfach zu schreibende App handelt, die die Rechenleistung von R mit der Interaktivität des modernen Webs kombinieren kann. Sie können Ihre eigenen Server oder den Hosting-Service von RStudio verwenden.

• SciPy

  Dieses Data-Science-Tool ist ein Python-basiertes Ökosystem aus Open-Source-Software für mathematische, naturwissenschaftliche und technische Anwendungen. Sein Stack umfasst Python, NumPy, Matplotlib, Python, die SciPy-Bibliothek und mehr. Die SciPy-Bibliothek bietet mehrere numerische Routinen.

• Scikit-lernen

  Dieses Tool ist ein benutzerfreundliches, universelles maschinelles Lernen für Python. Die meisten Datenwissenschaftler bevorzugen scikit-learn, weil es einfache, effiziente Tools für Data Mining und Datenanalyse bietet. Es ist auch für jeden zugänglich und in bestimmten Kontexten wiederverwendbar. Es basiert auf NumPy, SciPy und Matplotlib.

• Skala

  Scala ist ein Tool für Datenwissenschaftler, die elegante Klassenhierarchien erstellen möchten, um die Wiederverwendung und Erweiterbarkeit von Code zu maximieren. Das Tool ermöglicht es Benutzern, das Verhalten von Klassenhierarchien mithilfe der Funktion höherer Ordnung zu implementieren.

  Es verfügt über eine moderne Programmiersprache mit mehreren Paradigmen, die darauf ausgelegt ist, gängige Programmiermuster prägnant und elegant auszudrücken. Es integriert nahtlos Merkmale objektorientierter und funktionaler Sprachen. Es unterstützt Funktionen höherer Ordnung und ermöglicht das Verschachteln von Funktionen.

• Oktave

  Dies ist eine wissenschaftliche Programmiersprache, die ein nützliches Werkzeug für Datenwissenschaftler ist, die Gleichungssysteme lösen oder Daten mit übergeordneten Plotbefehlen visualisieren möchten. Die Syntax von Octave ist mit MATLAB kompatibel, und sein Interpreter kann im GUI-Modus, als Konsole oder als Teil eines Shell-Skripts ausgeführt werden.

• NetzwerkX

  Es ist ein Python-Pakettool für Data Scientists. Mit NetworkX können Sie die Struktur, Dynamik und Funktionen komplexer Netzwerke erstellen, manipulieren und untersuchen. Es verfügt über Datenstrukturen für Graphen, Digraphen und Multigraphen mit zahlreichen Standard-Graphalgorithmen. Sie können klassische Graphen, zufällige Graphen und synthetische Netzwerke erstellen.

• Toolkit für natürliche Sprache

  Es ist eine führende Plattform zum Erstellen von Python-Programmen, da es ein Werkzeug zum Arbeiten mit Daten in menschlicher Sprache ist. Dieses Tool ist hilfreich für unerfahrene Data Scientists und Data Science-Studenten, die in Computerlinguistik mit Python arbeiten. Es bietet benutzerfreundliche Schnittstellen zu mehr als 50 Korpora und lexikalischen Ressourcen.

• MLBase

  Das AMPLab der UC Berkeley hat MLBase als Open-Source-Projekt entwickelt, das verteiltes maschinelles Lernen für Datenwissenschaftler einfacher macht. Es besteht aus drei Komponenten: MLib, MLI und ML Optimizer. MLBase kann maschinelles Lernen im großen Maßstab einfacher implementieren und nutzen.

• Matplotlib

  Dieses Data-Science-Tool ist eine Python-2D-Plotbibliothek, die plattformübergreifend Zahlen in Publikationsqualität in einer Vielzahl von Papierformaten und interaktiven Umgebungen erstellt. Es wird von Data Scientists in Python-Skripten, der Python- und IPython-Shell, dem Jupyter Notebook, Webanwendungsservern und vier Toolkits für grafische Benutzeroberflächen verwendet.

  

  Es hat die Fähigkeit, Diagramme, Histogramme, Leistungsspektren, Balkendiagramme, Fehlerdiagramme, Streudiagramme und mehr mit ein paar Zeilen Code zu generieren.

( Lesen Sie auch: Warum Data-Science-Technologie größer ist als Big Data)

• MATLAB.

  Dies ist eine fortgeschrittene Hochsprache und eine interaktive Umgebung für numerische Berechnungen, Visualisierung und Programmierung. Es ist ein leistungsstarkes Werkzeug für Datenwissenschaftler und dient als Sprache für technisches Rechnen und ist nützlich für Mathematik, Grafik und Programmierung.

  Es ist intuitiv gestaltet und ermöglicht es Ihnen, Daten zu analysieren, Algorithmen zu entwickeln und Modelle zu erstellen. Es kombiniert eine Desktop-Umgebung für iterative Analyse- und Designprozesse mit einer Programmiersprache, die Matrizen- und Array-Mathematik direkt ausdrücken kann.

• GraphLab erstellen

  Dieses Tool wird von Datenwissenschaftlern und Entwicklern verwendet, um hochmoderne Datenprodukte durch maschinelles Lernen zu erstellen. Dieses Tool für maschinelles Lernen hilft Benutzern beim Erstellen intelligenter Anwendungen durchgängig in Python, da es die Entwicklung von Modellen für maschinelles Lernen vereinfacht.

  Es enthält auch automatisches Feature-Engineering, Modellauswahl und anwendungsspezifische Visualisierungen für maschinelles Lernen. Sie können Datensätze innerhalb oder zwischen Datenquellen identifizieren und verknüpfen, die denselben realen Entitäten entsprechen.

• ggplot2

  ggplot2 wurde von Hadley Wickham und Winston Chang als Plotsystem für R entwickelt, das auf der Grammatik von Grafiken basiert. Mit ggplot2 vermeiden Datenwissenschaftler viele Probleme beim Plotten, während sie die attraktiven Teile von Basis- und Gittergrafiken beibehalten und auf einfache Weise komplexe mehrschichtige Grafiken erstellen.

  Es hilft Ihnen, neue Arten von Grafiken zu erstellen, die auf Ihre Bedürfnisse zugeschnitten sind, die Ihnen und anderen helfen, Ihre Daten zu verstehen, wodurch Sie elegante Daten für die Datenanalyse erstellen können.

• Gaffen

  Es ist ein Betriebssystem, das es Ihnen ermöglicht, einen Computer ohne Software zu verwenden, „die Ihre Freiheit mit Füßen treten würde“. Sie haben Gawk entwickelt, ein awk-Dienstprogramm, das eine spezielle Programmiersprache interpretiert.

  Es versetzt Benutzer in die Lage, einfache Datenumformatierungsaufträge mit nur wenigen Codezeilen zu erledigen. Damit können Sie Dateien nach Zeilen oder anderen Texteinheiten durchsuchen, die ein oder mehrere Muster enthalten. Es ist eher datengesteuert als prozedural, was das Lesen und Schreiben von Programmen erleichtert.

• Fusionstabellen

  Fusion Tables ist ein Cloud-basierter Datenverwaltungsdienst, der sich auf Zusammenarbeit, Benutzerfreundlichkeit und Visualisierungen konzentriert. Da es sich um eine experimentelle App handelt, ist Fusion Tables ein Webanwendungstool zur Datenvisualisierung für Data Scientists, mit dem Sie Datentabellen sammeln, visualisieren und freigeben können.

  Sie können in wenigen Minuten eine Karte erstellen und Tausende öffentlicher Fusion Tables oder Millionen öffentlicher Tabellen aus dem Internet durchsuchen, die Sie in Fusion Tables importieren können. Schließlich können Sie Ihre eigenen Daten importieren und sofort visualisieren, wodurch Sie Ihre Visualisierung auf anderen Web-Eigenschaften veröffentlichen.

• FeatureLabs

  Feature Labs wurde entwickelt, um intelligente Produkte und Dienste für Ihre Daten zu entwickeln und bereitzustellen. Sie arbeiten hauptsächlich mit Data Scientists zusammen. Es lässt sich in Ihre Daten integrieren, um Wissenschaftlern, Entwicklern, Analysten, Managern und Führungskräften zu helfen, neue Erkenntnisse zu gewinnen und ein besseres Verständnis dafür zu erlangen, wie Ihre Daten die Zukunft Ihres Unternehmens prognostizieren. Es bietet Onboarding-Sitzungen, die auf Ihre Daten und Anwendungsfälle zugeschnitten sind, um Ihnen einen effizienten Start zu ermöglichen.

• DatenRPM

  Dieses Data-Science-Tool ist die „industrieweit erste und einzige Plattform für kognitive vorausschauende Wartung für das industrielle IoT. DataRPM hat den Technology Leadership Award 2017 für Cognitive Predictive Maintenance in Automotive Manufacturing von Frost & Sullivan erhalten.

  Es verwendet eine zum Patent angemeldete Meta-Learning-Technologie, eine integrale Komponente der künstlichen Intelligenz, um Vorhersagen von Anlagenausfällen zu automatisieren, und führt mehrere Live-Experimente zum automatisierten maschinellen Lernen an Datensätzen durch.

• D3.js

  D3.js wurde von Mike Bostock erstellt. Es wird von Datenwissenschaftlern als JavaScript-Bibliothek zum Bearbeiten von Dokumenten auf der Grundlage von Daten verwendet, um ihren Daten mit SVG, Canvas und HTML Leben einzuhauchen. Es legt den Schwerpunkt auf Webstandards, um alle Funktionen moderner Browser zu nutzen, ohne an ein proprietäres Framework gebunden zu sein, und kombiniert leistungsstarke Visualisierungskomponenten und einen datengesteuerten Ansatz zur Manipulation von Dokumentenobjektmodellen (DOM). Es kann auch beliebige Daten an ein DOM binden und dann datengesteuerte Transformationen auf das Dokument anwenden.

• Apache Spark

  Es liefert „blitzschnelles Cluster-Computing“. Sehr viele große Organisationen verwenden Spark zur Verarbeitung großer Datensätze, und dieses Datenwissenschaftler-Tool kann auf verschiedene Datenquellen wie HDFS, Cassandra, HBase und S3 zugreifen.

  Es ist mit einer fortschrittlichen DAG-Ausführungs-Engine ausgestattet, um azyklischen Datenfluss und In-Memory-Computing zu unterstützen, verfügt über mehr als 80 High-Level-Operatoren, die das Erstellen paralleler Apps vereinfachen, kann interaktiv von den Scale-, Python- und R-Shells aus verwendet werden und Es unterstützt einen Stapel von Bibliotheken, darunter SQL, DataFrames, MLlib, GraphX ​​und Spark Streaming.

• Apache-Schwein

  Dieses Tool ist eine Plattform zur Analyse großer Datensätze. Es besteht aus einer Hochsprache zum Ausdrücken von Datenanalyseprogrammen, die mit einer Infrastruktur zum Auswerten solcher Programme gekoppelt ist.

  Da die Strukturen der Pig-Programme eine erhebliche Parallelisierung bewältigen können, können sie große Datenmengen bewältigen. Die Infrastruktur besteht aus einem Compiler, der in der Lage ist, Sequenzen von Map-Reduce-Programmen zu erzeugen, für die bereits umfangreiche parallele Implementierungen existieren, und einer Sprachschicht, die eine Textsprache namens Pig Latin enthält.

• Apache Mesos

  Als Cluster-Manager bietet Apache Mesos eine effiziente Ressourcenisolierung und gemeinsame Nutzung über verteilte Anwendungen oder Frameworks hinweg. Es abstrahiert CPU, Arbeitsspeicher, Speicher und andere Ressourcen von physischen oder virtuellen Maschinen, um zu ermöglichen, dass fehlertolerante, elastische verteilte Systeme einfach erstellt und effektiv ausgeführt werden können.

  Es basiert auf ähnlichen Prinzipien wie der Linux-Kernel, jedoch auf einer anderen Abstraktionsebene, und es läuft auf jedem Computer und stellt Anwendungen wie Hadoop und Spark mit APIs für die Ressourcenverwaltung und -planung vollständig über Rechenzentrums- und Cloud-Umgebungen hinweg bereit. Es verfügt über unterbrechungsfreie Upgrades für hohe Verfügbarkeit.

• Apache Mahout

  Ein Open-Source-Tool. Apache Mahout zielt darauf ab, skalierbares maschinelles Lernen und Data Mining zu ermöglichen. Genauer gesagt besteht das Ziel des Projekts darin, „eine Umgebung für die schnelle Erstellung skalierbarer, leistungsstarker Anwendungen für maschinelles Lernen aufzubauen“. Es verfügt über eine einfache, erweiterbare Programmierumgebung und ein Framework zum Erstellen skalierbarer Algorithmen, einschließlich einer Vielzahl vorgefertigter Algorithmen für Scala + Apache Spark, H2O und Apache Flink.

• Apache Kafka

  Apache Kafka wurde entwickelt, um Datenströme effizient in Echtzeit zu verarbeiten. Data Scientists nutzen dieses Tool, um Echtzeit-Datenpipelines und Streaming-Apps zu erstellen, da es sie in die Lage versetzt, Datensatzströme zu veröffentlichen und zu abonnieren, Datensatzströme fehlertolerant zu speichern und Datensatzströme zu verarbeiten, sobald sie auftreten. Es wird als Cluster auf einem oder mehreren Servern ausgeführt und der Cluster speichert Datensätze in Kategorien, die als Themen bezeichnet werden.

• Apache Hive

  Apache Hive begann als Unterprojekt von Apache Hadoop und ist jetzt selbst ein Projekt auf höchster Ebene. Apache Hive ist eine Data-Warehouse-Software, die beim Lesen, Schreiben und Verwalten großer Datensätze hilft, die sich in verteilten Speichern unter Verwendung von SQL befinden. Es kann Strukturen auf bereits gespeicherte Daten projizieren, und ein Befehlszeilentool wird bereitgestellt, um Benutzer mit Hive zu verbinden.

• Apache HBase

  Apache HBase ist ein skalierbarer, verteilter Big-Data-Speicher. Dieses Open-Source-Tool wird von Data Scientists verwendet, wenn sie zufälligen Echtzeit-Lese-/Schreibzugriff auf Big Data benötigen. Apache HBase bietet ähnliche Funktionen wie Bigtable zusätzlich zu Hadoop und HDFS. Es ist ein verteiltes Speichersystem für strukturierte Daten, das linear und modular skalierbar ist. Es liest und schreibt streng und konsequent.

• Apache Hadoop

  Dieses Data-Science-Tool ist eine Open-Source-Software für zuverlässiges, verteiltes, skalierbares Computing. Die Softwarebibliothek ist ein Framework, das die verteilte Verarbeitung großer Datensätze über Computercluster hinweg ermöglicht und einfache Programmiermodelle verwendet.

  Es ist geeignet für Forschung und Produktion. Es ist so konzipiert, dass es von einzelnen Servern bis zu Tausenden von Maschinen skaliert werden kann. Die Bibliothek kann Fehler auf der Anwendungsebene erkennen und behandeln, anstatt sich auf Hardware zu verlassen, um Hochverfügbarkeit bereitzustellen.

• Apache Giraph

  Giraph ist ein iteratives Graphverarbeitungssystem, das auf hohe Skalierbarkeit ausgelegt ist. Es begann als Open-Source-Gegenstück zu Pregel, fügt aber mehrere Funktionen hinzu, die über das grundlegende Pregel-Modell hinausgehen. Datenwissenschaftler nutzen es, um „das Potenzial strukturierter Datensätze in großem Umfang freizusetzen“.

  Es verfügt über Master-Berechnung, Sharded-Aggregatoren, Edge-orientierte Eingabe, Out-of-Core-Berechnung, stetigen Entwicklungszyklus und eine wachsende Benutzergemeinschaft.

• Algorithmen.io

  Dieses Tool ist ein LumenData-Unternehmen, das maschinelles Lernen als Dienst zum Streamen von Daten von verbundenen Geräten anbietet. Das Tool wandelt Rohdaten in Echtzeit-Erkenntnisse und umsetzbare Ereignisse um, sodass Unternehmen besser in der Lage sind, maschinelles Lernen für Streaming-Daten einzusetzen.

  Es vereinfacht den Prozess, maschinelles Lernen für Unternehmen und Entwickler zugänglich zu machen, die mit vernetzten Geräten arbeiten. Seine Cloud-Plattform adressiert auch die allgemeinen Herausforderungen in Bezug auf Infrastruktur, Skalierbarkeit und Sicherheit, die sich bei der Bereitstellung von Maschinendaten ergeben.

• Trifacta

  Trifacta sieht drei Produkte für Datenwrangling und Datenaufbereitung vor. Es kann von Einzelpersonen, Teams und Organisationen verwendet werden, da es beim Erkunden, Transformieren, Bereinigen und Zusammenfügen der Desktop-Dateien hilft. Es ist eine fortschrittliche Self-Service-Plattform für die Datenaufbereitung.

• Alteryx

  Dies ist ein weiteres großartiges Data-Science-Tool. Es bietet eine Plattform zum Ermitteln, Vorbereiten und Analysieren der Daten. Außerdem hilft es Ihnen, tiefere Einblicke zu gewinnen, indem Sie die Analysen in großem Maßstab bereitstellen und teilen. Es ermöglicht Ihnen, die Daten zu entdecken und im gesamten Unternehmen zusammenzuarbeiten.

  Es verfügt auch über Funktionen zur Vorbereitung und Analyse des Modells. Mit Alteryx können Sie Benutzer, Workflows und Datenbestände zentral verwalten und R-, Python- und Alteryx-Modelle in Ihre Prozesse einbetten.

• H2O.ai

  Mit 130.000 Data Scientists und rund 14.000 Organisationen wächst die H20.ai-Community in starkem Tempo. H20.ai ist ein Open-Source-Tool, das darauf abzielt, die Datenmodellierung zu vereinfachen.

  Es ist in der Lage, einen Großteil der Algorithmen für maschinelles Lernen zu implementieren, einschließlich verallgemeinerter linearer Modelle (GLM), Klassifizierungsalgorithmen, Förderung des maschinellen Lernens und so weiter. Es bietet Unterstützung für Deep Learning und unterstützt auch die Integration mit Apache Hadoop, um riesige Datenmengen zu verarbeiten und zu analysieren.

• Tableau

  Dieses Tool ist das beliebteste Datenvisualisierungstool auf dem Markt. Es gibt Ihnen Zugriff auf die Aufschlüsselung roher, unformatierter Daten in ein verarbeitbares und verständliches Format. Mit Tableau erstellte Visualisierungen können Ihnen dabei helfen, die Abhängigkeiten zwischen den Prädiktorvariablen zu verstehen.

  Diese Tools sind sehr funktional und effektiv, also warum nicht sie in Ihre Arbeit einbeziehen und Zeuge einer enormen Veränderung werden.

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