データサイエンティストのための最高のデータサイエンスツール

データサイエンスの誕生につながったデータを使って実際の現象を理解し分析するために、統計を統一し、データを分析し、機械とそれに関連する方法を通じて学習する必要があります。

データサイエンスは、構造化データと非構造化データの両方から知識と洞察を抽出するための科学的方法、プロセス、アルゴリズム、およびシステムを利用する統合分野です。 それは、数学、統計学、コンピューターサイエンス、および情報科学のコンテキスト内の多くの分野から引き出された技術と理論を利用します。

2015年、アメリカ統計学会は、分散システムと並列システム、統計、機械学習とデータベース管理の両方を、データサイエンスの3つの基本的かつ専門的なコミュニティとして特定しました。 データサイエンスは、そのツールなしではまったく機能しません。

では、今日私たちが持っているデータサイエンスツールは何ですか？

以下は、データサイエンスに最適なツールのリストです。

• BigML

  これは、私が個人的に機械学習を簡単に行うために使用する、私のお気に入りのデータサイエンスツールの1つです。 この世界規模のツールは、組織で機械学習を運用可能にするためにクラウドまたはオンプレミスで実行するように設計されており、分類とクラスター分析の解決と自動化を容易にします。

• ボケ

  このツールは、プレゼンテーション用の最新のWebブラウザを構築することを目的としています。 また、ユーザーがダッシュボード、インタラクティブプロット、およびデータアプリケーションを簡単に作成するのにも役立ちます。 最良の部分は、それが完全に無料であるということです。

• Clojure

  Clojureは、効率的なインフラストラクチャと、マルチスレッド化されたプログラミング用のスクリプト言語のインタラクティブな開発を統合するように設計されています。 このツールは、実行時にサポートされるすべての機能で動的なままであるコンパイル言語であるため、ユニークです。

• Excel

  このMicrosoftOfficeパッケージは、科学者がデータをすばやく並べ替え、フィルタリングし、操作するために使用する非常に使い慣れたツールです。 これは、遭遇するほぼすべてのコンピューターデバイスに搭載されているため、世界中のデータサイエンティストが簡単に作業を開始できます。

• ForecastThis

  ForecastThisは、予測モデルの選択を自動化するデータサイエンティストを把握するための巨大なツールです。 このツールの背後にある会社は、クオンツアナリスト、投資マネージャー、データサイエンティストが堅牢な予測を生成し、複雑な将来の目標を最適化する目的で独自のデータを利用できるようにすることで、金融と経済に関連するディープラーニングの作成に常に取り組んでいます。

• Java

  ジャワ、ああジャワ！ 古いがゴールド。 このツールは、非常に幅広いユーザーベースを持つ言語です。 データサイエンティストが分散システム、機械学習、データ分析を含む製品とフレームワークを作成するのに役立ちます。

  Javaは人々が使うのにとても便利です。 これにより、RやPythonなどの他の優れたデータサイエンスツールとの比較が可能になりました。

• Jupyter

  惑星木星から吹き替えられた木星は、その名前が示すように、世界中で機能するように設計されています。 多言語のインタラクティブコンピューティング環境を提供しています。

  オープンソースのWebアプリケーションであるノートブックがあり、データサイエンティストは、ライブコード、視覚化、方程式、説明テストを含むドキュメントを作成して共有できます。

• 論理接着剤

  Logical Glueは、ユーザーが人工知能プラットフォームで機械語を学習できるようにする受賞歴のあるツールです。 ターゲットとするオーディエンスに洞察をもたらすプロセスを通じて組織の生産性と利益を向上させるという重要なメリットがなければ、賞を受賞することはできませんでした。

• MySQL

  MySQLは非常に人気のあるオープンソースデータベースです。 一部の人々が知らないのは、それがデータサイエンティストがデータベースからのデータにアクセスするために使用するための優れたツールでもあるということです。 効率を高めるためにJavaと一緒に使用されています。

  それはあなたに全く面倒を与えない非常に組織化された方法であなたのデータを保存して構造化することができます。 本番システムのデータストレージのニーズをサポートします。 また、データベースの設計後にデータをクエリする機能も有効になっています。

• ナラティブサイエンス

  ナラティブサイエンスは、高度なナラティブ言語生成（NLG）によって生成されたインテリジェントで自動化されたナラティブを使用して、組織がデータの影響を最大化するのに役立つデータサイエンティストにとって優れたツールです。

  このツールは、データを実用的で強力な資産に変えて、より効率的な意思決定を行うことができるため、組織内の従業員がデータを理解して行動できるようになります。

• NumPy

  NumPyは、高度なブロードキャスト機能を備えた強力なN次元配列オブジェクトを含み、完全に無料であるため、科学的な用途に最適なツールです。 これは、Pythonと一緒に使用した場合にのみ、その潜在能力を最大限に発揮できる基本的なパッケージです。 また、一般的なデータの多次元コンテナでもあります。

• OpenRefine

  かつてGoogleRefineであった、Open Refineは、希望するすべての人によってサポートおよび資金提供されるオープンソースプロジェクトになりました。 その名前が示すように、データサイエンティストがデータベースにリンクする前に、Webサービスを使用してデータをクリーンアップ、変換、および拡張するために使用する非常に強力なツールです。

  また、データを調整および照合し、データセットをさまざまなWebサービスとリンクおよび拡張し、クリーンアップされたデータを中央データベースにアップロードする機能を備えて設計されています。

• パンダ

  Pandasは、オープンソースライブラリを備えた優れたデータサイエンスツールであり、その目的は、Pythonプログラミング言語用の高性能で使いやすいデータ構造とデータ分析ツールを提供することです。

  柔軟性があり、高速で、表現力豊かなデータ構造を備えているため、リレーショナルデータやラベル付きデータを簡単かつ直感的に操作できます。 さまざまな言語で利用できるデータ分析および操作ツールがあります。 もっと何か？ これは無料。

• RapidMiner

  統計によると、RapidMinerは機械学習、データ準備、モデル展開のための統合プラットフォームであるため、データサイエンティストがRapidMinerを使用すると生産性が向上します。 RapidMinerRadoopを使用してHadoop内で直接データサイエンスワークフローを実行できます。

• Redis

  このデータサイエンスツールは、データサイエンティストがキャッシュ、データベース、メッセージブローカーとして使用するデータ構造サーバーです。 これは、ハッシュ、文字列、リストなどをサポートするオープンソースのメモリ内データ構造ストアです。

（ホワイトペーパーのダウンロード：大規模なデータサイエンス）

• カスケード

  このデータサイエンスツールは、ApacheHadoopでビッグデータアプリケーションを構築するデータサイエンティスト向けのアプリケーション開発プラットフォームです。 独自の計算エンジン、システム統合フレームワーク、データ処理、およびスケジューリング機能を備えているため、ユーザーは単純なデータ問題と複雑なデータ問題を解決できます。 MapReduce、Apache Tea、Apache Flinkで実行され、移植できます。

• DataRobot

  このツールは高度な機械学習自動化プラットフォームであり、DataRobotを使用すると、データサイエンティストはより優れた予測モデルをより迅速に構築できます。 DataRobotを使用すると、拡大し続ける機械学習アルゴリズムのエコシステムに簡単に対応できます。

  DataRobotは絶えず拡大しており、主要なソースからの多様でクラス最高のアルゴリズムの膨大なセットを備えています。 1行のコードまたはシングルクリックで、何百ものさまざまなモデルをテスト、トレーニング、および比較できます。

  また、各モデリング手法の上位の前処理と特徴エンジニアリングを自動的に識別します。 データ探索、モデル構築、ハイパーパラメータ調整を並列化するために、数百、さらには数千のサーバーと各サーバー内の複数のコアを使用します。

• Apacheストーム

  これは、分散型でフォールトトレラントなリアルタイム計算の処理に携わるデータサイエンティスト向けのツールです。 ストリーム処理、連続計算、分散RPCなどに取り組みます。

  これは、リアルタイム処理のために無制限のデータストリームを確実に処理できる無料のオープンソースツールです。 あらゆるプログラミング言語で使用でき、リアルタイム分析、オンライン機械学習、連続計算、分散RPC、ETLなどの場合でも使用できます。

  既存のキューイングおよびデータベーステクノロジーと統合されているため、モードごとに1秒あたり100万を超えるタプルを処理する機能があります。

• Iphyton

  インタラクティブPythonツールは、言語に依存しないコンポーネントを拡張し、インタラクティブコンピューティング用の豊富なアーキテクチャを組み合わせた成長中のプロジェクトです。 これはデータサイエンティスト向けのオープンソースツールであり、Python2.7および3.3以降をサポートしています。

  これはJupyterのカーネルであり、インタラクティブなデータの視覚化とGUIツールキットの使用をサポートしています。 柔軟で埋め込み可能なインタープリターを独自のプロジェクトにロードでき、使いやすい高性能の並列コンピューティングツールを備えています。

• KNIME分析プラットフォーム。

  KNIMEは、複雑なデータを自由にナビゲートするためのオープンプラットフォームツールです。 KNIME Analytics Platformは、データサイエンティストがデータの隠れた可能性を明らかにし、洞察を掘り起こし、将来を予測するのに役立つ、データ主導のイノベーションのためのオープンソリューションです。

  迅速に展開し、1,000を超えるモジュールを簡単に拡張できます。 統合されたツールの包括的な範囲ですぐに実行できる例が何百もあります。 また、利用可能な高度なアルゴリズムの幅広い選択肢を提供します。

• RStudio

  これは、オープンソースでエンタープライズ対応のデータサイエンティスト向けのツールです。 このRコミュニティ向けの高度に専門的なソフトウェアには、コードエディター、デバッグ、視覚化ツール、Rの統合開発環境（IDE）、コンソール、直接コード実行をサポートする構文強調エディター、およびプロット、およびワークスペース管理。

  オープンソース版と商用版で利用でき、デスクトップまたはRStudioServerまたはStudioServerProに接続されたブラウザーで実行されます。

• Pxyll.com

  Pxyllは別のオープンプラットフォームツールであり、PythonとExcelを統合するための最速の方法です。 入力したコードはインプロセスで実行され、ワー​​クブックの最高のパフォーマンスを保証します。

• TIBCOスピットファイア

  より良い意思決定とより速く、よりスマートなアクションを可能にすることで、デジタルビジネスを推進します。 Spotfireソリューションは、データディスカバリー、データラングリング、予測分析などに対応するデータサイエンティスト向けのツールです。

  TIBCOは、データラングリングが組み込まれた、安全で管理されたエンタープライズクラスの分析プラットフォームであり、AI主導の視覚的、地理的、およびストリーミング分析を提供できます。 洞察までの時間が短縮されたスマートな視覚的データ検出機能を備えており、データ準備機能により、データの形成、強化、変換、機能の作成、ダッシュボードとアクションの信号の識別が可能になります。

• TensorFlow

  これは、研究と生産のための柔軟で高速でスケーラブルなオープンソースの機械学習ライブラリです。 データサイエンティストは通常​​、データフローグラフを使用した数値計算にTensorFlowを使用します。

  デスクトップ、サーバー、またはモバイルデバイスの1つ以上のCPUまたはGPUに、数学演算を表すグラフ内のノードとともに1つのAPIを使用して計算を展開するための柔軟なアーキテクチャを備えています。

  グラフのエッジは、それらの間で通信される多次元データアレイを表しており、機械学習やディープニューラルネットワークの実行に理想的ですが、他のさまざまなドメインに適用されます。

• ピカピカ

  これは、データサイエンティストが分析をインタラクティブなWebアプリケーションに変換するために使用するR byRStudioのWebアプリケーションフレームワークです。 これは、Web開発に不慣れなデータサイエンティストにとって理想的なツールです。

  良い点は、HTML、CSS、またはJavaScriptの知識が不要なことです。これは、Rの計算能力と最新のWebの双方向性を組み合わせることができる、書きやすいアプリだからです。 独自のサーバーまたはRStudioのホスティングサービスを使用できます。

• SciPy

  このデータサイエンスツールは、数学、科学、エンジニアリングのアプリケーションを対象としたオープンソースソフトウェアのPythonベースのエコシステムです。 そのスタックには、Python、NumPy、Matplotlib、Python、SciPyライブラリなどが含まれます。 SciPyライブラリは、いくつかの数値ルーチンを提供します。

• Scikit-learn

  このツールは、Python用の使いやすい汎用の機械学習です。 ほとんどのデータサイエンティストは、データマイニングとデータ分析のためのシンプルで効率的なツールを備えているため、scikit-learnを好みます。 また、誰もがアクセスでき、特定の状況で再利用できます。 これは、NumPy、SciPy、およびMatplotlibに基づいて構築されています。

• Scala

  Scalaは、コードの再利用と拡張性を最大化するために、エレガントなクラス階層を構築しようとしているデータサイエンティスト向けのツールです。 このツールを使用すると、ユーザーは高階関数を使用してクラス階層の動作を実装できます。

  これは、一般的なプログラミングパターンを簡潔かつエレガントに表現するように設計された最新のマルチパラダイムプログラミング言語を備えています。 オブジェクト指向言語と関数型言語の機能をスムーズに統合します。 高階関数をサポートし、関数をネストできるようにします。

• オクターブ

  これは、連立方程式を解いたり、高レベルのプロットコマンドでデータを視覚化したりするデータサイエンティストにとって便利なツールである科学プログラミング言語です。 Octaveの構文はMATLABと互換性があり、そのインタープリターはGUIモードで実行することも、コンソールとして実行することも、シェルスクリプトの一部として呼び出すこともできます。

• NetworkX

  これは、データサイエンティスト向けのPythonパッケージツールです。 NetworkXを使用すると、複雑なネットワークの構造、ダイナミクス、および機能を作成、操作、および調査できます。 豊富な標準グラフアルゴリズムを備えたグラフ、有向グラフ、およびマルチグラフのデータ構造があります。 クラシックグラフ、ランダムグラフ、および合成ネットワークを生成できます。

• 自然言語ツールキット

  人間の言語データを操作するためのツールであるため、Pythonプログラムを構築するための主要なプラットフォームです。 このツールは、Pythonを使用して計算言語学で作業している経験の浅いデータサイエンティストやデータサイエンスの学生に役立ちます。 50を超えるコーパスおよび語彙リソースへの使いやすいインターフェイスを提供します。

• MLBase

  カリフォルニア大学バークレー校のAMPLabは、データサイエンティストが分散型機械学習を簡単に行えるようにする、オープンソースプロジェクトとしてMLBaseを開発しました。 これは、MLib、MLI、およびMLOptimizerの3つのコンポーネントで構成されています。 MLBaseは、機械学習をより簡単に大規模に実装して利用できます。

• Matplotlib

  このデータサイエンスツールはPython2Dプロットライブラリであり、さまざまなハードコピー形式とプラットフォーム間でのインタラクティブな環境で出版品質の図を作成します。 これは、Pythonスクリプト、PythonおよびIPythonシェル、Jupyter Notebook、Webアプリケーションサーバー、および4つのグラフィカルユーザーインターフェイスツールキットのデータサイエンティストによって使用されます。

  

  数行のコードで、プロット、ヒストグラム、パワースペクトル、棒グラフ、エラーチャート、散布図などを生成する機能があります。

（また読む：データサイエンステクノロジーがビッグデータよりも大きい理由）

• MATLAB。

  これは、数値計算、視覚化、およびプログラミングのための高級高級言語およびインタラクティブ環境です。 これはデータサイエンティストにとって強力なツールであり、テクニカルコンピューティングの言語として機能し、数学、グラフィックス、およびプログラミングに役立ちます。

  直感的に操作できるように設計されているため、データの分析、アルゴリズムの開発、モデルの作成が可能です。 反復分析および設計プロセス用のデスクトップ環境と、行列および配列の数学を直接表現できるプログラミング言語を組み合わせています。

• GraphLab Create

  このツールは、データサイエンティストや開発者が、機械学習を介して最先端のデータ製品を構築するために使用します。 この機械学習ツールは、機械学習モデルの開発を簡素化するため、ユーザーがPythonでエンドツーエンドのインテリジェントアプリケーションを構築するのに役立ちます。

  また、アプリケーションに固有の自動機能エンジニアリング、モデル選択、機械学習の視覚化も組み込まれています。 同じ実世界のエンティティに対応するデータソース内またはデータソース間でレコードを識別してリンクできます。

• ggplot2

  ggplot2は、グラフィックスの文法に基づくRのプロットシステムとして、HadleyWickhamとWinstonChangによって開発されました。 ggplot2を使用すると、データサイエンティストは、ベースグラフィックとラティスグラフィックの魅力的な部分を維持し、複雑な多層グラフィックを簡単に作成しながら、プロットの煩わしさの多くを回避できます。

  それはあなたがあなたのニーズに合わせた新しいタイプのグラフィックを作成するのを助け、あなたや他の人があなたのデータを理解するのを助け、それによってあなたがデータ分析のためのエレガントなデータを作り出すのを助けます。

• ゴーク

  これは、「自由を踏みにじる」ソフトウェアなしでコンピューターを使用できるようにするオペレーティングシステムです。 彼らは、専用プログラミング言語を解釈するawkユーティリティであるGawkを作成しました。

  これにより、ユーザーは数行のコードを使用して単純なデータ再フォーマットジョブを処理できます。 1つまたは複数のパターンを含む行またはその他のテキスト単位をファイルで検索できます。 手続き型ではなくデータ駆動型であるため、プログラムの読み取りと書き込みが簡単です。

• フュージョンテーブル

  Fusion Tablesは、コラボレーション、使いやすさ、視覚化に重点を置いたクラウドベースのデータ管理サービスです。 これは実験的なアプリであるため、Fusion Tablesは、データテーブルの収集、視覚化、共有を可能にするデータ科学者向けのデータ視覚化Webアプリケーションツールです。

  数分でマップを作成し、FusionTablesにインポートできるWebから数千のパブリックFusionテーブルまたは数百万のパブリックテーブルを検索できます。 最後に、独自のデータをインポートして即座に視覚化することで、他のWebプロパティに視覚化を公開できます。

• FeatureLabs

  Feature Labsは、データ用のインテリジェントな製品とサービスを開発および展開するように設計されています。 彼らは主にデータサイエンティストと協力しています。 これはデータと統合され、科学者、開発者、アナリスト、マネージャー、およびエグゼクティブが新しい​​洞察を発見し、データがビジネスの将来をどのように予測するかをよりよく理解するのに役立ちます。 データに合わせたオンボーディングセッションを備えており、ケースを使用して効率的なスタートを切ることができます。

• DataRPM

  このデータサイエンスツールは、「業界初で唯一の産業用IoT向けのコグニティブ予知保全プラットフォームです。 DataRPMは、Frost＆Sullivanから、自動車製造における認知予知保全に対する2017 Technology LeadershipAwardを受賞しています。

  人工知能の不可欠なコンポーネントである特許出願中のメタ学習テクノロジーを使用して、資産の障害の予測を自動化し、データセットに対して複数のライブ自動機械学習実験を実行します。

• D3.js

  D3.jsはMikeBostockによって作成されました。 これは、データサイエンティストによって、データに基づいてドキュメントを操作し、SVG、Canvas、およびHTMLでデータに生命を吹き込むためのJavaScriptライブラリとして使用されます。 独自のフレームワークに縛られることなく最新のブラウザの全機能を取得するためにWeb標準に重点を置き、強力な視覚化コンポーネントとドキュメントオブジェクトモデル（DOM）操作へのデータ駆動型アプローチを組み合わせています。 また、任意のデータをDOMにバインドしてから、データ駆動型の変換をドキュメントに適用することもできます。

• Apache Spark

  「超高速クラスターコンピューティング」を実現します。 非常に幅広い大規模な組織がSparkを使用して大規模なデータセットを処理し、このデータサイエンティストツールはHDFS、Cassandra、HBase、S3などのさまざまなデータソースにアクセスできます。

  高度なDAG実行エンジンを使用して設計されており、非循環データフローとインメモリコンピューティングをサポートします。80を超える高レベルの演算子を使用して、並列アプリの構築を簡単にし、Scale、Python、Rシェルからインタラクティブに使用できます。 SQL、DataFrames、MLlib、GraphX、SparkStreamingなどのライブラリのスタックを強化します。

• Apache Pig

  このツールは、大規模なデータセットを分析するために設計されたプラットフォームです。 これは、データ分析プログラムを評価するためのインフラストラクチャと組み合わせて、データ分析プログラムを表現するための高級言語で構成されています。

  Pigプログラムの構造は重要な並列化を処理できるため、大規模なデータセットに取り組むことができます。 インフラストラクチャは、大規模な並列実装がすでに存在するMap-Reduceプログラムのシーケンスを生成できるコンパイラと、PigLatinと呼ばれるテキスト言語を含む言語レイヤーで構成されています。

• Apache Mesos

  クラスターマネージャーとして、Apache Mesosは、分散アプリケーションまたはフレームワーク間で効率的なリソースの分離と共有を提供します。 CPU、メモリ、ストレージ、およびその他のリソースを物理マシンまたは仮想マシンから抽象化して、フォールトトレラントで弾力性のある分散システムを簡単に構築して効果的に実行できるようにします。

  Linuxカーネルと同様の原則を使用して構築されていますが、抽象化のレベルが異なり、すべてのマシンで実行され、HadoopやSparkなどのアプリケーションにリソース管理とデータセンターおよびクラウド環境全体のスケジューリングのためのAPIを提供します。 高可用性のための無停止のアップグレードがあります。

• Apache Mahout

  オープンソースツール。 Apache Mahoutは、スケーラブルな機械学習とデータマイニングを可能にすることを目的としています。 具体的には、プロジェクトの目標は、「スケーラブルでパフォーマンスの高い機械学習アプリケーションを迅速に作成するための環境を構築する」ことです。 Scala + Apache Spark、H2O、Apache Flink用のさまざまな既成のアルゴリズムを含む、スケーラブルなアルゴリズムを構築するためのシンプルで拡張可能なプログラミング環境とフレームワークを備えています。

• Apache Kafka

  Apache Kafkaは、データのストリームをリアルタイムで効率的に処理するように構築されています。 データサイエンティストは、このツールを使用してリアルタイムのデータパイプラインとストリーミングアプリを構築します。これにより、レコードストリームのパブリッシュとサブスクライブ、フォールトトレラントな方法でのレコードストリームの保存、および発生したレコードストリームの処理が可能になります。 1つ以上のサーバー上でクラスターとして実行され、クラスターはトピックと呼ばれるカテゴリにレコードのストリームを格納します。

• Apache Hive

  Apache Hiveは、Apache Hadoopのサブプロジェクトとして開始され、現在はトップレベルのプロジェクトです。 Apache Hiveは、SQLを使用して分散ストレージに存在する大規模なデータセットの読み取り、書き込み、および管理を支援するデータウェアハウスソフトウェアです。 すでにストレージにあるデータに構造を投影でき、ユーザーをHiveに接続するためのコマンドラインツールが提供されています。

• Apache HBase

  Apache HBaseは、スケーラブルで分散型のビッグデータストアです。 このオープンソースツールは、ビッグデータへのランダムなリアルタイムの読み取り/書き込みアクセスが必要な場合にデータサイエンティストによって使用されます。 Apache HBaseは、HadoopおよびHDFSに加えてBigtableと同様の機能を提供します。 これは、線形およびモジュール式のスケーラビリティを備えた構造化データ用の分散ストレージシステムです。 厳密かつ一貫して読み取りと書き込みを行います。

• Apache Hadoop

  このデータサイエンスツールは、信頼性が高く、分散型でスケーラブルなコンピューティングのためのオープンソースソフトウェアです。 コンピューターのクラスター全体で大規模なデータセットの分散処理を可能にするフレームワークであるソフトウェアライブラリは、単純なプログラミングモデルを使用します。

  研究・生産に適しています。 単一のサーバーから数千台のマシンに拡張できるように設計されています。 ライブラリは、高可用性を提供するためにハードウェアに依存する代わりに、アプリケーション層で障害を検出して処理できます。

• Apache Giraph

  Giraphは、高いスケーラビリティを実現するように設計された反復グラフ処理システムです。 これは、Pregelのオープンソース版として始まりましたが、基本的なPregelモデル以外にも複数の機能が追加されています。 データサイエンティストはこれを使用して、「構造化されたデータセットの可能性を大規模に解き放ちます」。

  マスター計算、シャードアグリゲーター、エッジ指向の入力、アウトオブコア計算、安定した開発サイクル、成長するユーザーコミュニティがあります。

• Algorithms.io

  このツールは、接続されたデバイスからデータをストリーミングするためのサービスとして機械学習を提供するLumenDataCompanyです。 このツールは、生データをリアルタイムの洞察と実用的なイベントに変換するため、企業はストリーミングデータの機械学習を展開するのに適した立場にあります。

  これにより、接続されたデバイスを使用する企業や開発者が機械学習にアクセスできるようにするプロセスが簡素化されます。 そのクラウドプラットフォームは、マシンデータを展開するときに発生するインフラストラクチャ、規模、およびセキュリティに関する一般的な課題にも対処します。

• トリファクタ

  Trifactaは、データラングリングとデータ準備のために3つの製品を提供しています。 デスクトップファイルの探索、変換、クリーニング、および結合に役立つため、個人、チーム、および組織で使用される場合があります。 これは、データ準備のための高度なセルフサービスプラットフォームです。

• Alteryx

  これは、もう1つの優れたデータサイエンスツールです。 データを検出、準備、分析するためのプラットフォームを提供します。 また、分析を大規模に展開して共有することにより、より深い洞察を見つけるのに役立ちます。 これにより、データを発見し、組織全体で共同作業を行うことができます。

  また、モデルを準備および分析する機能もあります。 Alteryxを使用すると、ユーザー、ワークフロー、およびデータアセットを一元管理し、R、Python、およびAlteryxモデルをプロセスに組み込むことができます。

• H2O.ai

  13万人のデータサイエンティストと約14,000の組織を擁する、H20.aiコミュニティは力強いペースで成長しています。 H20.aiは、データモデリングを容易にすることを目的としたオープンソースツールです。

  一般化線形モデル（GLM）、分類アルゴリズム、機械学習のブースティングなど、機械学習アルゴリズムの大部分を実装する機能があります。 ディープラーニングのサポートを提供し、ApacheHadoopと統合して大量のデータを処理および分析するためのサポートも提供します。

• Tableau

  このツールは、市場で使用されている最も人気のあるデータ視覚化ツールです。 生のフォーマットされていないデータを処理可能で理解しやすいフォーマットに分解するためのアクセスを提供します。 Tableauを使用して作成された視覚化は、予測変数間の依存関係を簡単に理解するのに役立ちます。

  これらのツールは非常に機能的で効果的です。そのため、これらのツールを作業に組み込んで、大きな変化を目の当たりにしてみませんか。

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