Meilleurs outils de science des données pour les scientifiques des données

Le besoin impérieux de rendre les statistiques unifiées, d'analyser les données, d'apprendre à travers la machine et leurs méthodes associées dans le but de comprendre et d'analyser le phénomène réel avec des données qui a conduit à la naissance de la science des données.

La science des données est un domaine intégratif qui utilise des méthodes, des processus, des algorithmes et des systèmes scientifiques pour l'extraction de connaissances et d'informations à partir de données structurées et non structurées. Il utilise des techniques et des théories tirées de nombreux domaines dans le contexte des mathématiques, des statistiques, de l'informatique et des sciences de l'information.

En 2015, l'American Statistical Association a identifié les systèmes distribués et parallèles, les statistiques, l'apprentissage automatique et la gestion de bases de données comme les trois communautés fondamentales et professionnelles de la science des données. La science des données ne peut pas fonctionner du tout sans ses outils.

Alors, quels sont les outils de science des données dont nous disposons aujourd'hui ?

Vous trouverez ci-dessous une liste de certains des meilleurs outils pour la science des données.

• BigML

  C'est l'un de mes outils de science des données préférés que j'utilise personnellement pour faire de l'apprentissage automatique simplement pour moi. Cet outil mondial a été conçu pour fonctionner dans le cloud ou sur site pour l'opérationnalisation de l'apprentissage automatique dans les organisations, ce qui facilite la résolution et l'automatisation de la classification et de l'analyse des clusters.

• Bokeh

  Cet outil vise à créer des navigateurs Web modernes pour la présentation. Il aide également les utilisateurs à créer facilement des tableaux de bord, des tracés interactifs et des applications de données. La meilleure partie est que c'est totalement gratuit.

• Clojure

  Clojure a été conçu pour fusionner une infrastructure efficace avec un développement interactif d'un langage de script pour la programmation multithread. Cet outil est unique car il s'agit d'un langage de compilation qui reste dynamique avec toutes les fonctionnalités prises en charge lors de l'exécution.

• Exceller

  Ce package Microsoft Office est un outil très familier sur lequel les scientifiques s'appuient pour trier, filtrer et travailler rapidement avec leurs données. Il se trouve sur presque tous les appareils informatiques que vous rencontrez afin que les scientifiques des données du monde entier puissent se mettre au travail facilement.

• ForecastThis

  ForecastThis est un énorme outil à la portée des scientifiques des données qui automatise la sélection de modèles prédictifs. L'entreprise à l'origine de cet outil s'efforce en permanence de rendre le deep learning pertinent pour la finance et l'économie en permettant aux analystes quantitatifs, aux gestionnaires d'investissement et aux data scientists d'utiliser leurs propres données dans le but de générer des prévisions solides et d'optimiser des objectifs futurs complexes.

• Java

  Java, ô Java ! Vieux mais de qualité. Cet outil est un langage qui a une base d'utilisateurs très large. Il aide les data scientists à créer des produits et des frameworks impliquant des systèmes distribués, l'apprentissage automatique et l'analyse de données.

  Java est très pratique à utiliser. Cela lui a donné une comparaison avec d'autres excellents outils de science des données comme R et Python.

• JupyterName

  Surnommé de la planète Jupiter, Jupyter, comme son nom l'indique, a été conçu pour fonctionner partout dans le monde. Il a prévu un environnement informatique interactif multilingue.

  Il dispose d'un bloc-notes qui est une application Web open source permettant aux scientifiques des données de créer et de partager des documents contenant des codes en direct, des visualisations, des équations et des tests explicatifs.

• Colle logique

  Logical Glue est un outil primé qui permet à l'utilisateur d'apprendre le langage machine sur une plateforme d'intelligence artificielle. Il n'aurait pas pu remporter un prix si ce n'était pour son principal avantage d'augmenter la productivité et les bénéfices des organisations grâce à un processus permettant de donner vie à vos idées pour votre public cible.

• MySQL

  MySQL est une base de données open source très populaire. Ce que certaines personnes ne savent pas, c'est que c'est aussi un excellent outil que les data scientists peuvent utiliser pour accéder aux données de leur base de données. Il a été utilisé avec Java pour plus d'efficacité.

  Il peut stocker et structurer vos données de manière très organisée, sans aucun problème. Il prend en charge les besoins de stockage de données pour les systèmes de production. Il a également été activé avec la fonctionnalité d'interrogation des données après la conception de la base de données.

• Sciences narratives

  La science narrative est un excellent outil pour les scientifiques des données qui a aidé les organisations à maximiser l'impact de leurs données avec des récits intelligents et automatisés générés par la génération avancée de langage narratif (NLG).

  Cet outil est capable de transformer vos données en actifs exploitables et puissants pour prendre des décisions plus efficaces, permettant ainsi aux employés de votre organisation de comprendre et d'agir sur les données.

• NumPy

  NumPy est un outil bien adapté aux usages scientifiques car il contient un puissant objet tableau à N dimensions avec des fonctions de diffusion sophistiquées, et il est totalement gratuit. Il s'agit d'un package fondamental dont le plein potentiel ne peut être réalisé que lorsqu'il est utilisé avec Python. C'est aussi un conteneur multidimensionnel de données génériques.

• OuvrirAffiner

  Autrefois Google Refine, Open Refine est désormais un projet open source soutenu et financé par tous ceux qui le souhaitent. Comme son nom l'indique, il s'agit d'un outil extraordinairement puissant utilisé par les scientifiques des données pour nettoyer, transformer et étendre les données avec des services Web avant de les lier aux bases de données.

  Il a également été conçu avec la capacité de concilier et de faire correspondre les données, de lier et d'étendre les ensembles de données avec une gamme de services Web et de télécharger les données nettoyées vers une base de données centrale.

• Pandas

  Pandas est un excellent outil de science des données, équipé d'une bibliothèque open source, dont le but est de fournir des structures de données et des outils d'analyse de données hautes performances et faciles à utiliser pour le langage de programmation Python.

  Il est flexible, rapide et possède des structures de données expressives qui rendent le travail avec des données relationnelles et étiquetées facile et intuitif . Il dispose d'un outil d'analyse et de manipulation de données disponible dans plusieurs langues. Quoi de plus? Ce est gratuit.

• RapidMiner

  Selon les statistiques, les scientifiques des données sont plus productifs lorsqu'ils utilisent RapidMiner, car il s'agit d'une plate-forme unifiée pour l'apprentissage automatique, la préparation des données et le déploiement de modèles. Il peut exécuter un workflow de science des données directement dans Hadoop avec RapidMiner Radoop.

• Redis

  Cet outil de science des données est un serveur de structure de données que les scientifiques des données utilisent comme cache, base de données et courtier de messages. Il s'agit d'un magasin de structure de données open source en mémoire qui prend en charge les hachages, les chaînes et les listes, entre autres.

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• Cascade

  Cet outil de science des données est une plate-forme de développement d'applications pour les scientifiques des données qui créent des applications Big Data sur Apache Hadoop. Il permet aux utilisateurs de résoudre des problèmes de données simples et complexes car il dispose d'un moteur de calcul unique, d'un cadre d'intégration de systèmes, de traitements de données et de capacités de planification. Il fonctionne et peut être porté entre MapReduce, Apache Tea et Apache Flink.

• Robot de données

  Cet outil est une plate-forme avancée d'automatisation de l'apprentissage automatique, DataRobot permet aux data scientists de créer plus rapidement de meilleurs modèles prédictifs. Suivez facilement l'écosystème en constante expansion des algorithmes d'apprentissage automatique lorsque vous utilisez DataRobot.

  DataRobot est en constante expansion et dispose d'un vaste ensemble d'algorithmes divers et de premier ordre provenant de sources de premier plan. Vous pouvez tester, former et comparer des centaines de modèles différents avec une seule ligne de code ou un simple clic.

  En outre, il identifie automatiquement les meilleurs prétraitements et ingénierie des fonctionnalités pour chaque technique de modélisation. Il utilise même des centaines, voire des milliers de serveurs ainsi que plusieurs cœurs au sein de chaque serveur pour paralléliser l'exploration des données, la création de modèles et le réglage des hyperparamètres.

• Tempête apache

  C'est un outil pour les scientifiques des données impliqués dans la gestion du calcul en temps réel distribué et tolérant aux pannes. Il s'attaque au traitement de flux, au calcul continu, au RPC distribué, etc.

  Il s'agit d'un outil gratuit et open source qui peut traiter de manière fiable des flux de données illimités pour un traitement en temps réel. Il peut être utilisé avec n'importe quel langage de programmation et même des cas tels que l'analyse en temps réel, l'apprentissage automatique en ligne, le calcul continu, le RPC distribué, l'ETL, etc.

  Il a la capacité de traiter plus d'un million de tuples traités par seconde par mode car il s'intègre à vos technologies de file d'attente et de base de données existantes.

• Iphyton

  Les outils Python interactifs sont un projet en pleine croissance avec des composants en expansion indépendants du langage couplés à une architecture riche pour l'informatique interactive. Il s'agit d'un outil open source pour les scientifiques des données et il prend en charge Python 2.7 et 3.3 ou plus récent.

  Il s'agit d'un noyau pour Jupyter et il prend en charge la visualisation interactive des données et l'utilisation des kits d'outils GUI. Il peut charger des interpréteurs flexibles et intégrables dans vos propres projets et dispose d'outils informatiques parallèles hautes performances faciles à utiliser.

• Plate-forme d'analyse KNIME.

  KNIME est un outil de plate-forme ouverte pour naviguer librement dans des données complexes. KNIME Analytics Platform est une solution ouverte d'innovation basée sur les données pour aider les data scientists à découvrir le potentiel caché des données, à extraire des informations et à prédire l'avenir.

  Il peut se déployer rapidement et évoluer facilement avec plus de 1 000 modules. Il existe des centaines d'exemples prêts à l'emploi avec une gamme complète d'outils intégrés. Il offre également le plus grand choix d'algorithmes avancés disponibles.

• RStudio

  Il s'agit d'un outil pour les scientifiques des données qui est open source et prêt pour l'entreprise. Ce logiciel hautement professionnel pour la communauté R facilite l'utilisation de R car il comprend un éditeur de code, des outils de débogage et de visualisation, un environnement de développement intégré (IDE) pour R, comprend une console, un éditeur de coloration syntaxique prenant en charge l'exécution directe de code et des outils pour traçage et gestion de l'espace de travail.

  Il est disponible dans les éditions open source et commerciales et s'exécute sur le bureau ou dans un navigateur connecté à RStudio Server ou Studio Server Pro.

• Pxyll.com

  Pxyll est un autre outil de plate-forme ouverte et c'est le moyen le plus rapide d'intégrer Python et Excel. Le code que vous saisissez s'exécute en cours de processus pour garantir les meilleures performances possibles de vos classeurs.

• TIBCO Spitfire

  Il stimule l'activité numérique en permettant de meilleures décisions et des actions plus rapides et plus intelligentes. La solution Spotfire est un outil pour les scientifiques des données qui traite de la découverte des données, de la gestion des données, de l'analyse prédictive, etc.

  TIBCO est une plate-forme d'analyse sécurisée, gouvernée et de classe entreprise avec une gestion des données intégrée et elle peut fournir des analyses basées sur l'IA, visuelles, géographiques et en continu. Il est équipé d'une découverte visuelle intelligente des données avec un délai d'analyse réduit et ses fonctionnalités de préparation des données vous permettent de façonner, d'enrichir et de transformer les données et de créer des fonctionnalités et d'identifier les signaux pour les tableaux de bord et les actions.

• TensorFlow

  Il s'agit d'une bibliothèque d'apprentissage automatique open source flexible, rapide et évolutive pour la recherche et la production. Les scientifiques des données utilisent généralement TensorFlow pour le calcul numérique à l'aide de graphiques de flux de données.

  Il a une architecture flexible pour déployer le calcul sur un ou plusieurs CPU ou GPU dans un ordinateur de bureau, un serveur ou un appareil mobile avec une API ainsi que les nœuds du graphique qui représentent les opérations mathématiques.

  Alors que les bords du graphique représentent les tableaux de données multidimensionnels communiqués entre eux et qu'ils sont idéaux pour l'apprentissage automatique et les réseaux de neurones profonds, ils s'appliquent à une grande variété d'autres domaines.

• Brillant

  Il s'agit d'un cadre d'application Web pour R by RStudio que les scientifiques des données utilisent pour transformer les analyses en applications Web interactives. C'est un outil idéal pour les scientifiques des données qui n'ont pas d'expérience dans le développement Web.

  La bonne chose est qu'aucune connaissance en HTML, CSS ou JavaScript n'est requise car il s'agit d'une application facile à écrire qui peut combiner la puissance de calcul de R avec l'interactivité du Web moderne. Vous pouvez utiliser vos propres serveurs ou le service d'hébergement de RStudio.

• SciPy

  Cet outil de science des données est un écosystème de logiciels open source basé sur Python destiné aux applications mathématiques, scientifiques et d'ingénierie. Sa pile comprend Python, NumPy, Matplotlib, Python, la bibliothèque SciPy, etc. La bibliothèque SciPy fournit plusieurs routines numériques.

• Scikit-apprendre

  Cet outil est un apprentissage automatique facile à utiliser et à usage général pour Python. La plupart des spécialistes des données préfèrent scikit-learn car il propose des outils simples et efficaces pour l'exploration et l'analyse de données. Il est également accessible à tous et réutilisable dans certains contextes. Il est construit sur NumPy, SciPy et Matplotlib.

• Scala

  Scala est un outil pour les data scientists qui cherchent à construire des hiérarchies de classes élégantes afin de maximiser la réutilisation et l'extensibilité du code. L'outil permet aux utilisateurs d'implémenter le comportement des hiérarchies de classes à l'aide de la fonction d'ordre supérieur.

  Il dispose d'un langage de programmation multi-paradigme moderne conçu pour exprimer des modèles de programmation courants de manière concise et élégante. Il intègre en douceur les fonctionnalités des langages orientés objet et fonctionnels. Il prend en charge les fonctions d'ordre supérieur et permet d'imbriquer les fonctions.

• Octave

  Il s'agit d'un langage de programmation scientifique qui est un outil utile pour les scientifiques des données qui cherchent à résoudre des systèmes d'équations ou à visualiser des données avec des commandes de tracé de haut niveau. La syntaxe d'Octave est compatible avec MATLAB et son interpréteur peut être exécuté en mode graphique, en tant que console ou appelé dans le cadre d'un script shell.

• RéseauX

  Il s'agit d'un outil de package Python pour les scientifiques des données. Vous pouvez créer, manipuler et étudier la structure, la dynamique et les fonctions de réseaux complexes avec NetworkX. Il a des structures de données pour les graphes, les digraphes et les multigraphes avec de nombreux algorithmes de graphe standard. Vous pouvez générer des graphiques classiques, des graphiques aléatoires et des réseaux synthétiques.

• Boîte à outils de langage naturel

  Il s'agit d'une plate-forme de premier plan pour la création de programmes Python, car il s'agit d'un outil permettant de travailler avec des données en langage humain. Cet outil est utile pour les scientifiques de données inexpérimentés et les étudiants en science des données travaillant en linguistique informatique à l'aide de Python. Il fournit des interfaces faciles à utiliser à plus de 50 corpus et ressources lexicales.

• MLBase

  L'AMPLab de l'UC Berkeley a développé MLBase en tant que projet open source qui facilite l'apprentissage automatique distribué pour les scientifiques des données. Il se compose de trois composants qui sont MLib, MLI et ML Optimizer. MLBase peut implémenter et consommer plus facilement l'apprentissage automatique à grande échelle.

• Matplotlib

  Cet outil de science des données est une bibliothèque de traçage Python 2D qui produit des figures de qualité publication dans une variété de formats papier et d'environnements interactifs sur toutes les plateformes. Il est utilisé par les scientifiques des données dans les scripts Python, le shell Python et IPython, le Jupyter Notebook, les serveurs d'applications Web et quatre kits d'outils d'interface utilisateur graphique.

  

  Il a la capacité de générer des tracés, des histogrammes, des spectres de puissance, des diagrammes à barres, des diagrammes d'erreurs, des diagrammes de dispersion, etc. avec quelques lignes de code.

( Lire aussi : Pourquoi la technologie de la science des données est plus grande que le Big Data)

• MATLAB.

  Il s'agit d'un langage de haut niveau et d'un environnement interactif pour le calcul numérique, la visualisation et la programmation. C'est un outil puissant pour les scientifiques des données et il sert de langage de calcul technique et est utile pour les mathématiques, les graphiques et la programmation.

  Il est conçu pour être intuitif, vous permettant ainsi d'analyser des données, de développer des algorithmes et de créer des modèles. Il combine un environnement de bureau pour les processus d'analyse et de conception itératifs avec un langage de programmation capable d'exprimer directement les mathématiques matricielles et matricielles.

• Création de GraphLab

  Cet outil est utilisé par les data scientists et les développeurs pour créer des produits de données de pointe via l'apprentissage automatique. Cet outil d'apprentissage automatique aide les utilisateurs à créer des applications intelligentes de bout en bout en Python, car il simplifie le développement de modèles d'apprentissage automatique.

  Il intègre également l'ingénierie automatique des fonctionnalités, la sélection de modèles et les visualisations d'apprentissage automatique spécifiques à l'application. Vous pouvez identifier et lier des enregistrements dans ou entre des sources de données correspondant aux mêmes entités du monde réel.

• ggplot2

  ggplot2 a été développé par Hadley Wickham et Winston Chang en tant que système de traçage pour R basé sur la grammaire des graphiques. Avec ggplot2, les scientifiques des données c évitent de nombreux tracas liés au traçage tout en conservant les parties attrayantes des graphiques de base et en treillis et en produisant facilement des graphiques multicouches complexes.

  Il vous aide à créer de nouveaux types de graphiques adaptés à vos besoins qui vous aideront, vous et les autres, à comprendre vos données, vous permettant ainsi de produire des données élégantes pour l'analyse des données.

• Rester bouche bée

  C'est un système d'exploitation qui permet d'utiliser un ordinateur sans logiciel « qui bafouerait votre liberté ». Ils ont créé Gawk, un utilitaire awk qui interprète un langage de programmation spécialisé.

  Il permet aux utilisateurs de gérer des tâches simples de reformatage de données en utilisant seulement quelques lignes de code. Il vous permet de rechercher dans des fichiers des lignes ou d'autres unités de texte contenant un ou plusieurs motifs. Il est piloté par les données plutôt que procédural, ce qui facilite la lecture et l'écriture de programmes.

• Tableaux de fusion

  Fusion Tables est un service de gestion de données basé sur le cloud axé sur la collaboration, la facilité d'utilisation et les visualisations. Puisqu'il s'agit d'une application expérimentale, Fusion Tables est un outil d'application Web de visualisation de données pour les scientifiques des données qui vous permet de collecter, de visualiser et de partager des tableaux de données.

  Vous pouvez créer une carte en quelques minutes et rechercher des milliers de tables de fusion publiques ou des millions de tables publiques à partir du Web que vous pouvez importer dans des tables de fusion. Enfin, vous pouvez importer vos propres données et les visualiser instantanément, publiant ainsi votre visualisation sur d'autres propriétés Web.

• FeatureLabs

  Feature Labs est conçu pour développer et déployer des produits et services intelligents pour vos données. Ils travaillent principalement avec des data scientists. Il s'intègre à vos données pour aider les scientifiques, les développeurs, les analystes, les gestionnaires et les cadres à découvrir de nouvelles informations et à mieux comprendre comment vos données prédisent l'avenir de votre entreprise. Il propose des sessions d'intégration adaptées à vos données et des cas d'utilisation pour vous aider à démarrer efficacement.

• DataRPM

  Cet outil de science des données est « la première et la seule plate-forme de maintenance prédictive cognitive de l'industrie pour l'IdO industriel. DataRPM a reçu le prix 2017 du leadership technologique pour la maintenance prédictive cognitive dans la fabrication automobile de Frost & Sullivan.

  Il utilise une technologie de méta-apprentissage en instance de brevet, une composante intégrale de l'intelligence artificielle, pour automatiser les prédictions de défaillances d'actifs et exécute plusieurs expériences d'apprentissage automatique en direct sur des ensembles de données.

• D3.js

  D3.js a été créé par Mike Bostock. Il est utilisé par les scientifiques des données comme une bibliothèque JavaScript pour manipuler des documents basés sur des données, pour donner vie à leurs données avec SVG, Canvas et HTML. Il met l'accent sur les normes Web pour obtenir toutes les fonctionnalités des navigateurs modernes sans être lié à un cadre propriétaire et combine de puissants composants de visualisation et une approche basée sur les données pour la manipulation du modèle d'objet de document (DOM). Il peut également lier des données arbitraires à un DOM, puis appliquer des transformations basées sur les données au document.

• Apache Étincelle

  Il offre une "informatique en cluster ultra-rapide". Un très large éventail de grandes organisations utilisent Spark pour traiter de grands ensembles de données, et cet outil de data scientist peut accéder à diverses sources de données telles que HDFS, Cassandra, HBase et S3.

  Il est conçu avec un moteur d'exécution DAG avancé pour prendre en charge le flux de données acyclique et l'informatique en mémoire, dispose de plus de 80 opérateurs de haut niveau qui simplifient la création d'applications parallèles, peuvent être utilisés de manière interactive à partir des shells Scale, Python et R et il alimente une pile de bibliothèques, notamment SQL, DataFrames, MLlib, GraphX ​​et Spark Streaming.

• Cochon Apache

  Cet outil est une plate-forme conçue pour analyser de grands ensembles de données. Il consiste en un langage de haut niveau pour exprimer des programmes d'analyse de données qui est couplé à une infrastructure pour évaluer ces programmes.

  Étant donné que les structures des programmes Pig peuvent gérer une parallélisation importante, ils peuvent traiter de grands ensembles de données. L'Infrastructure consiste en un compilateur capable de produire des séquences de programmes Map-Reduce pour lesquels des implémentations parallèles à grande échelle existent déjà et une couche de langage comprenant un langage textuel appelé Pig Latin.

• Apache Mesos

  En tant que gestionnaire de cluster, Apache Mesos fournit une isolation et un partage efficaces des ressources entre les applications ou les frameworks distribués. Il extrait le processeur, la mémoire, le stockage et d'autres ressources des machines physiques ou virtuelles pour permettre la construction facile et l'exécution efficace de systèmes distribués élastiques tolérants aux pannes.

  Il est construit en utilisant des principes similaires à ceux du noyau Linux mais à un niveau d'abstraction différent et il s'exécute sur chaque machine et fournit des applications comme Hadoop et Spark avec des API pour la gestion des ressources et la planification complète dans les environnements de centre de données et de cloud. Il dispose de mises à niveau sans interruption pour une haute disponibilité.

• Apache Mahout

  Un outil open source. Apache Mahout vise à permettre l'apprentissage automatique et l'exploration de données évolutifs. Pour être précis, l'objectif du projet est de "créer un environnement permettant de créer rapidement des applications d'apprentissage automatique performantes et évolutives". Il dispose d'un environnement de programmation simple et extensible et d'un cadre pour la création d'algorithmes évolutifs, y compris une grande variété d'algorithmes prédéfinis pour Scala + Apache Spark, H2O et Apache Flink.

• Apache Kafka

  Apache Kafka est conçu pour traiter efficacement les flux de données en temps réel. Les scientifiques des données utilisent cet outil pour créer des pipelines de données en temps réel et des applications de streaming, car il leur permet de publier et de s'abonner à des flux d'enregistrements, de stocker des flux d'enregistrements de manière tolérante aux pannes et de traiter des flux d'enregistrements au fur et à mesure qu'ils se produisent. Il fonctionne comme un cluster sur un ou plusieurs serveurs et le cluster stocke un flux d'enregistrements dans des catégories appelées rubriques.

• Ruche Apache

  Apache Hive a commencé comme un sous-projet d'Apache Hadoop et est maintenant lui-même un projet de haut niveau. Apache Hive est un logiciel d'entrepôt de données qui aide à lire, écrire et gérer de grands ensembles de données qui résident dans un stockage distribué à l'aide de SQL. Il peut projeter une structure sur des données déjà stockées et un outil de ligne de commande est fourni pour connecter les utilisateurs à Hive.

• Apache HBase

  Apache HBase est un magasin de Big Data évolutif et distribué. Cet outil open source est utilisé par les scientifiques des données lorsqu'ils ont besoin d'un accès en lecture/écriture aléatoire et en temps réel au Big Data. Apache HBase offre des fonctionnalités similaires à Bigtable en plus de Hadoop et HDFS. Il s'agit d'un système de stockage distribué pour les données structurées qui a une évolutivité linéaire et modulaire. Il lit et écrit strictement et systématiquement.

• Apache Hadoop

  Cet outil Data Science est un logiciel open source pour une informatique fiable, distribuée et évolutive. Un cadre qui permet le traitement distribué de grands ensembles de données sur des grappes d'ordinateurs, la bibliothèque de logiciels utilise des modèles de programmation simples.

  Il convient à la recherche et à la production. Il est conçu pour évoluer de serveurs uniques à des milliers de machines. La bibliothèque peut détecter et gérer les défaillances au niveau de la couche application au lieu de s'appuyer sur le matériel pour fournir une haute disponibilité.

• Apache Giraph

  Giraph est un système de traitement de graphes itératif conçu pour une grande évolutivité. Il a commencé comme un homologue open source de Pregel, mais ajoute plusieurs fonctionnalités au-delà du modèle de base de Pregel. Les data scientists l'utilisent pour "libérer le potentiel des ensembles de données structurés à grande échelle".

  Il dispose d'un calcul principal, d'agrégateurs partagés, d'une entrée orientée Edge, d'un calcul hors cœur, d'un cycle de développement régulier et d'une communauté croissante d'utilisateurs.

• Algorithmes.io

  Cet outil est une société LumenData fournissant l'apprentissage automatique en tant que service pour diffuser des données à partir d'appareils connectés. L'outil transforme les données brutes en informations en temps réel et en événements exploitables afin que les entreprises soient mieux placées pour déployer l'apprentissage automatique pour le streaming de données.

  Il simplifie le processus de rendre l'apprentissage automatique accessible aux entreprises et aux développeurs travaillant avec des appareils connectés. Sa plate-forme cloud répond également aux défis courants liés à l'infrastructure, à l'échelle et à la sécurité qui surviennent lors du déploiement des données machine.

• Trifacta

  Trifacta prévoit trois produits pour le traitement et la préparation des données. Il peut être utilisé par des individus, des équipes et des organisations car il aidera à explorer, transformer, nettoyer et joindre les fichiers du bureau. Il s'agit d'une plateforme libre-service avancée pour la préparation des données.

• Alteryx

  C'est un autre excellent outil de science des données. Il fournit une plate-forme pour découvrir, préparer et analyser les données. En outre, il vous aide à trouver des informations plus approfondies en déployant et en partageant les analyses à grande échelle. Il vous permet de découvrir les données et de collaborer au sein de l'organisation.

  Il dispose également de fonctionnalités pour préparer et analyser le modèle. Alteryx vous permettra de gérer de manière centralisée les utilisateurs, les flux de travail et les actifs de données, et d'intégrer des modèles R, Python et Alteryx dans vos processus.

• H2O.ai

  Avec 130 000 data scientists et environ 14 000 organisations, la communauté H20.ai se développe à un rythme soutenu. H20.ai est un outil open source qui vise à faciliter la modélisation des données.

  Il a la capacité de mettre en œuvre la majorité des algorithmes d'apprentissage automatique, y compris les modèles linéaires généralisés (GLM), les algorithmes de classification, le renforcement de l'apprentissage automatique, etc. Il fournit un support pour Deep Learning et il fournit également un support pour s'intégrer à Apache Hadoop pour traiter et analyser d'énormes quantités de données.

• Tableau

  Cet outil est l'outil de visualisation de données le plus populaire utilisé sur le marché. Il vous donne accès à la décomposition de données brutes et non formatées dans un format exploitable et compréhensible. Les visualisations créées à l'aide de Tableau peuvent facilement vous aider à comprendre les dépendances entre les variables prédictives.

  Ces outils sont très fonctionnels et efficaces, alors pourquoi ne pas les inclure dans votre travail et assister à un énorme changement.

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