Alat Ilmu Data Terbaik Untuk Ilmuwan Data

Kebutuhan yang meyakinkan untuk menyatukan statistik, menganalisis data, belajar melalui mesin dan metode terkait untuk tujuan memahami dan menganalisis fenomena aktual dengan data yang menyebabkan lahirnya ilmu data.

Ilmu Data adalah bidang integratif yang memanfaatkan metode ilmiah, proses, algoritme, dan sistem untuk mengekstraksi pengetahuan dan wawasan baik dari data terstruktur maupun tidak terstruktur. Itu memanfaatkan teknik dan teori yang diambil dari berbagai bidang dalam konteks matematika, statistik, ilmu komputer, dan ilmu informasi.

Pada tahun 2015, The American Statistical Association mengidentifikasi sistem terdistribusi dan paralel, statistik, dan pembelajaran mesin dan manajemen database sebagai tiga komunitas dasar dan profesional ilmu data. Ilmu data tidak dapat berfungsi sama sekali tanpa alatnya.

Jadi, apa saja alat ilmu data yang kita miliki saat ini?

Di bawah ini adalah daftar beberapa alat terbaik untuk ilmu data.

• BigML

  Ini adalah salah satu alat Ilmu Data favorit saya yang saya gunakan secara pribadi untuk membuat pembelajaran mesin hanya untuk saya. Alat di seluruh dunia ini telah dirancang untuk berjalan di cloud atau di tempat untuk mengoperasionalkan pembelajaran mesin dalam organisasi sehingga memudahkan untuk memecahkan dan mengotomatisasi klasifikasi dan analisis klaster.

• bokeh

  Alat ini bertujuan untuk membangun browser web modern untuk presentasi. Ini juga membantu pengguna membuat dasbor, plot interaktif, dan aplikasi data dengan mudah. Bagian terbaiknya adalah benar-benar gratis.

• Clojure

  Clojure telah dirancang untuk menggabungkan infrastruktur yang efisien dengan pengembangan interaktif dari bahasa scripting untuk pemrograman yang multithreaded. Alat ini unik karena merupakan bahasa kompilasi yang tetap dinamis dengan setiap fitur yang didukung saat runtime.

• Unggul

  Paket Microsoft office ini adalah alat yang sangat familiar yang diandalkan para ilmuwan untuk menyortir, memfilter, dan bekerja dengan data mereka dengan cepat. Itu ada di hampir setiap perangkat komputer yang Anda temui sehingga ilmuwan data dari seluruh dunia dapat bekerja dengan mudah.

• Prakiraan Ini

  PrakiraanIni adalah alat besar dalam genggaman ilmuwan data yang membuat pemilihan model prediktif otomatis. Perusahaan di balik alat ini terus berupaya menjadikan pembelajaran mendalam relevan untuk keuangan dan ekonomi dengan memungkinkan analis kuantitatif, manajer investasi, dan ilmuwan data menggunakan data mereka sendiri untuk tujuan menghasilkan prakiraan yang kuat dan optimalisasi tujuan masa depan yang kompleks.

• Jawa

  Jawa, Oh Jawa! Tua tapi Emas. Alat ini adalah bahasa yang memiliki basis pengguna yang sangat luas. Ini membantu ilmuwan data untuk membuat produk dan kerangka kerja yang melibatkan sistem terdistribusi, pembelajaran mesin, dan analisis data.

  Java sangat nyaman untuk digunakan orang. Ini telah memberikan perbandingan dengan alat ilmu data hebat lainnya seperti R dan Python.

• Jupyter

  Dijuluki dari planet Jupiter, Jupyter, seperti namanya, telah dirancang untuk berfungsi di seluruh dunia. Itu telah membuat ketentuan untuk lingkungan komputasi interaktif multi-bahasa.

  Ini memiliki buku catatan yang merupakan aplikasi web sumber terbuka yang memungkinkan ilmuwan data membuat dan berbagi dokumen yang berisi kode langsung, visualisasi, persamaan, dan tes penjelasan.

• Lem logis

  Logical Glue adalah alat pemenang penghargaan yang memungkinkan pengguna mempelajari bahasa mesin pada platform kecerdasan buatan. Itu tidak akan memenangkan penghargaan jika bukan karena manfaat utamanya untuk meningkatkan produktivitas dan keuntungan bagi organisasi melalui proses menghidupkan wawasan Anda untuk audiens yang Anda targetkan.

• MySQL

  MySQL adalah database open source yang sangat populer. Apa yang tidak diketahui sebagian orang adalah bahwa ini juga merupakan alat yang hebat bagi para ilmuwan data untuk mengakses data dari database mereka. Ini telah digunakan bersama Java untuk efisiensi lebih.

  Itu dapat menyimpan dan menyusun data Anda dengan cara yang sangat terorganisir sehingga Anda tidak perlu repot sama sekali. Mendukung kebutuhan penyimpanan data untuk sistem produksi. Itu juga telah diaktifkan dengan fitur kueri data setelah mendesain database.

• Ilmu Narasi

  Ilmu naratif adalah alat yang hebat untuk ilmuwan data yang telah membantu organisasi memaksimalkan dampak data mereka dengan narasi cerdas dan otomatis yang dihasilkan oleh generasi bahasa naratif tingkat lanjut (NLG).

  Alat ini mampu mengubah data Anda menjadi aset yang dapat ditindaklanjuti dan kuat untuk membuat keputusan yang lebih efisien sehingga membuat pekerja di organisasi Anda memahami dan bertindak berdasarkan data.

• JumlahPy

  NumPy adalah alat yang sangat cocok untuk penggunaan ilmiah karena berisi objek array N-dimensi yang kuat dengan fungsi penyiaran yang canggih, dan itu benar-benar gratis. Ini adalah paket fundamental yang potensi penuhnya hanya dapat direalisasikan ketika digunakan bersama dengan Python. Ini juga merupakan wadah multidimensi data generik.

• OpenRefine

  Setelah Google Refine, Open Refine sekarang menjadi proyek sumber terbuka yang didukung dan didanai oleh siapa saja yang menginginkannya. Seperti namanya, ini adalah alat yang luar biasa kuat yang digunakan oleh ilmuwan data untuk membersihkan, mengubah, dan memperluas data dengan layanan web sebelum menautkannya ke database.

  Ini juga telah dirancang dengan kemampuan untuk merekonsiliasi dan mencocokkan data, menautkan dan memperluas kumpulan data dengan berbagai layanan web dan mengunggah data yang telah dibersihkan ke database pusat.

• panda

  Pandas adalah alat ilmu data yang hebat , dilengkapi dengan perpustakaan sumber terbuka, yang bertujuan untuk memberikan kinerja tinggi, struktur data yang mudah digunakan, dan alat analisis data untuk bahasa pemrograman python.

  Ini fleksibel, cepat dan memiliki struktur data ekspresif yang membuat bekerja dengan data relasional dan berlabel menjadi mudah dan intuitif . Ini memiliki alat analisis dan manipulasi data yang tersedia dalam berbagai bahasa. Apa lagi? Ini gratis.

• RapidMiner

  Menurut statistik, ada lebih banyak produktivitas bagi ilmuwan data saat mereka menggunakan RapidMiner karena ini adalah platform terpadu untuk pembelajaran mesin, persiapan data, dan penerapan model. Itu dapat menjalankan alur kerja ilmu data langsung di dalam Hadoop dengan RapidMiner Radoop.

• Redis

  Alat ilmu data ini adalah server struktur data yang digunakan ilmuwan data sebagai cache, database, dan perantara pesan. Ini adalah penyimpanan struktur data dalam memori sumber terbuka yang mendukung hash, string, dan daftar di antara yang lainnya.

( Unduh Whitepaper: Ilmu Data dalam Skala Besar)

• mengalir

  Alat ilmu data ini adalah platform pengembangan aplikasi untuk ilmuwan data yang membangun aplikasi Big Data di Apache Hadoop. Ini memungkinkan pengguna untuk memecahkan masalah data yang sederhana dan kompleks karena menawarkan mesin komputasi yang unik, kerangka integrasi sistem, pemrosesan data, dan kemampuan penjadwalan. Ini berjalan dan dapat di-porting antara MapReduce, Apache Tea, dan Apache Flink.

• Robot Data

  Alat ini adalah platform otomatisasi pembelajaran mesin canggih, DataRobot membuat ilmuwan data membangun model prediktif yang lebih baik lebih cepat. Ikuti terus ekosistem algoritme pembelajaran mesin yang terus berkembang dengan mudah saat Anda menggunakan DataRobot.

  DataRobot terus berkembang dan memiliki beragam algoritma terbaik di kelasnya dari sumber-sumber terkemuka. Anda dapat menguji, melatih, dan membandingkan ratusan model yang bervariasi dengan satu baris kode atau satu klik.

  Selain itu, secara otomatis mengidentifikasi pra-pemrosesan dan rekayasa fitur teratas untuk setiap teknik pemodelan. Bahkan menggunakan ratusan dan bahkan ribuan server serta beberapa inti dalam setiap server untuk memparalelkan eksplorasi data, pembuatan model, dan penyetelan hyper-parameter.

• badai Apache

  Ini adalah alat untuk ilmuwan data yang terlibat dalam penanganan komputasi real-time terdistribusi dan toleran terhadap kesalahan. Ini menangani pemrosesan aliran, komputasi berkelanjutan, RPC terdistribusi, dan banyak lagi.

  Ini adalah alat sumber terbuka dan gratis yang dapat dengan andal memproses aliran data tanpa batas untuk pemrosesan waktu nyata. Ini dapat digunakan dengan bahasa pemrograman apa pun dan bahkan kasus seperti analitik waktu nyata, pembelajaran mesin online, komputasi berkelanjutan, RPC terdistribusi, ETL, dan banyak lagi.

  Ini memiliki kemampuan untuk memproses lebih dari satu juta tupel yang diproses per detik per mode karena terintegrasi dengan antrian dan teknologi database Anda yang ada.

• Iphyton

  Alat Python interaktif adalah proyek yang berkembang dengan perluasan komponen agnostik bahasa yang digabungkan dengan arsitektur yang kaya untuk komputasi interaktif. Ini adalah alat sumber terbuka untuk ilmuwan data dan mendukung Python 2.7 dan 3.3 atau yang lebih baru.

  Ini adalah kernel untuk Jupyter dan memiliki dukungan untuk visualisasi data interaktif dan penggunaan toolkit GUI. Ini dapat memuat penerjemah yang fleksibel dan dapat disematkan ke dalam proyek Anda sendiri dan memiliki alat komputasi paralel berkinerja tinggi yang mudah digunakan.

• Platform Analisis KNIME.

  KNIME adalah alat platform terbuka untuk menavigasi data yang kompleks secara bebas. KNIME Analytics Platform adalah solusi terbuka untuk inovasi berbasis data guna membantu ilmuwan data mengungkap potensi tersembunyi data, menggali wawasan, dan memprediksi masa depan.

  Itu dapat menyebar dengan cepat dan menskalakan lebih dari 1.000 modul dengan mudah. Ada ratusan contoh yang siap dijalankan dengan rangkaian lengkap alat terintegrasi. Ini juga menawarkan pilihan terluas dari algoritma canggih yang tersedia.

• RStudio

  Ini adalah alat untuk ilmuwan data yang open source dan siap untuk perusahaan. Perangkat lunak yang sangat profesional untuk komunitas R ini membuat R lebih mudah digunakan karena Termasuk editor kode, debugging, dan alat visualisasi, Lingkungan pengembangan terintegrasi (IDE) untuk R, Termasuk konsol, editor penyorotan sintaks yang mendukung eksekusi kode langsung dan alat untuk merencanakan, dan manajemen ruang kerja.

  Ini tersedia dalam edisi open source dan komersial dan berjalan di desktop atau di browser yang terhubung ke RStudio Server atau Studio Server Pro.

• Pxyll.com

  Pxyll adalah alat platform terbuka lainnya dan ini adalah cara tercepat untuk mengintegrasikan Python dan Excel. Kode yang Anda masukkan berjalan dalam proses untuk memastikan kinerja terbaik dari buku kerja Anda.

• TIBCO Spitfire

  Ini mendorong bisnis digital dengan memungkinkan keputusan yang lebih baik dan tindakan yang lebih cepat dan lebih cerdas. Solusi Spotfire adalah alat untuk ilmuwan data yang menangani penemuan data, perselisihan data, analitik prediktif, dan banyak lagi.

  TIBCO adalah platform analitik kelas perusahaan yang aman, diatur, dengan perselisihan data bawaan dan dapat memberikan analitik berbasis AI, visual, geo, dan streaming. Dilengkapi dengan penemuan data visual yang cerdas dengan waktu pemahaman yang lebih singkat dan fitur persiapan datanya memberdayakan Anda untuk membentuk, memperkaya, dan mengubah data serta membuat fitur dan mengidentifikasi sinyal untuk dasbor dan tindakan.

• TensorFlow

  Ini adalah perpustakaan pembelajaran mesin sumber terbuka yang fleksibel, cepat, dan dapat diskalakan untuk penelitian dan produksi. Ilmuwan data biasanya menggunakan TensorFlow untuk komputasi numerik menggunakan grafik aliran data.

  Ini memiliki arsitektur yang fleksibel untuk menyebarkan komputasi ke satu atau lebih CPU atau GPU di desktop, server, atau perangkat seluler dengan satu API bersama dengan node dalam grafik yang mewakili operasi matematika.

  Sementara tepi grafik mewakili larik data multidimensi yang dikomunikasikan di antara mereka dan sangat ideal untuk melakukan pembelajaran mesin dan jaringan saraf dalam tetapi berlaku untuk berbagai domain lainnya.

• Berkilau

  Ini adalah kerangka kerja aplikasi web untuk R oleh RStudio yang digunakan ilmuwan data untuk mengubah analisis menjadi aplikasi web interaktif. Ini adalah alat yang ideal untuk ilmuwan data yang tidak berpengalaman dalam pengembangan web.

  Hal baiknya adalah tidak diperlukan pengetahuan HTML, CSS, atau JavaScript karena ini adalah aplikasi yang mudah ditulis yang dapat menggabungkan kekuatan komputasi R dengan interaktivitas web modern. Anda dapat menggunakan server Anda sendiri atau layanan hosting RStudio.

• SciPy

  Alat Ilmu Data ini adalah ekosistem perangkat lunak sumber terbuka berbasis Python yang ditujukan untuk aplikasi matematika, sains, dan teknik. Tumpukannya termasuk Python, NumPy, Matplotlib, Python, perpustakaan SciPy, dan banyak lagi. Pustaka SciPy menyediakan beberapa rutinitas numerik.

• Scikit-belajar

  Alat ini adalah pembelajaran mesin tujuan umum yang mudah digunakan untuk Python. Sebagian besar ilmuwan data lebih memilih scikit-learn karena memiliki fitur sederhana, alat yang efisien untuk penambangan data dan analisis data. Itu juga dapat diakses oleh semua orang dan dapat digunakan kembali dalam konteks tertentu. Itu dibangun di atas NumPy, SciPy, dan Matplotlib.

• skala

  Scala adalah alat untuk ilmuwan data yang ingin membangun hierarki kelas yang elegan untuk memaksimalkan penggunaan kembali dan ekstensibilitas kode. Alat ini memberdayakan pengguna untuk mengimplementasikan perilaku hierarki kelas menggunakan fungsi tingkat tinggi.

  Ini memiliki bahasa pemrograman multi-paradigma modern yang dirancang untuk mengekspresikan pola pemrograman umum secara ringkas dan elegan. Ini dengan lancar mengintegrasikan fitur bahasa berorientasi objek dan fungsional. Ini mendukung fungsi tingkat tinggi dan memungkinkan fungsi untuk bersarang.

• Oktaf

  Ini adalah bahasa pemrograman ilmiah yang merupakan alat yang berguna bagi ilmuwan data yang ingin memecahkan sistem persamaan atau memvisualisasikan data dengan perintah plot tingkat tinggi. Sintaks Octave kompatibel dengan MATLAB, dan penerjemahnya dapat dijalankan dalam mode GUI, sebagai konsol, atau dipanggil sebagai bagian dari skrip shell.

• JaringanX

  Ini adalah alat paket Python untuk ilmuwan data. Anda dapat membuat, memanipulasi, dan mempelajari struktur, dinamika, dan fungsi jaringan kompleks dengan NetworkX. Ini memiliki struktur data untuk grafik, digraf, dan multigraf dengan algoritma grafik standar yang melimpah. Anda dapat menghasilkan grafik klasik, grafik acak, dan jaringan sintetis.

• Perangkat Bahasa Alami

  Ini adalah platform terkemuka untuk membangun program Python karena merupakan alat untuk bekerja dengan data bahasa manusia. Alat ini berguna untuk ilmuwan data dan siswa ilmu data yang tidak berpengalaman yang bekerja dalam linguistik komputasi menggunakan Python. Ini menyediakan antarmuka yang mudah digunakan ke lebih dari 50 sumber daya korpora dan leksikal.

• MLBase

  AMPLab UC Berkeley mengembangkan MLBase sebagai proyek sumber terbuka yang membuat pembelajaran mesin terdistribusi lebih mudah bagi ilmuwan data. Ini terdiri dari tiga komponen yaitu MLib, MLI, dan ML Optimizer. MLBase dapat menerapkan dan menggunakan pembelajaran mesin dalam skala besar dengan lebih mudah.

• Matplotlib

  Alat Ilmu Data ini adalah perpustakaan plot 2D Python yang menghasilkan gambar berkualitas publikasi dalam berbagai format hardcopy dan lingkungan interaktif di seluruh platform. Ini digunakan oleh ilmuwan Data dalam skrip Python, shell Python dan IPython, Notebook Jupyter, server aplikasi web, dan empat toolkit antarmuka pengguna grafis.

  

  Ini memiliki kemampuan untuk menghasilkan plot, histogram, spektrum daya, diagram batang, diagram kesalahan, diagram sebar, dan banyak lagi dengan beberapa baris kode.

( Baca juga: Mengapa Teknologi Data Science Lebih Besar dari Big Data)

• MATLAB.

  Ini adalah bahasa tingkat tinggi senior dan lingkungan interaktif untuk komputasi numerik, visualisasi, dan pemrograman. Ini adalah alat yang ampuh untuk ilmuwan data dan berfungsi sebagai bahasa komputasi teknis dan berguna untuk matematika, grafik, dan pemrograman.

  Ini dirancang agar intuitif sehingga memungkinkan Anda menganalisis data, mengembangkan algoritme, dan membuat model. Ini menggabungkan lingkungan desktop untuk analisis berulang dan proses desain dengan bahasa pemrograman yang mampu mengekspresikan matematika matriks dan array secara langsung.

• Pembuatan GraphLab

  Alat ini digunakan oleh ilmuwan dan pengembang data untuk membangun produk data tercanggih melalui pembelajaran mesin. Alat pembelajaran mesin ini membantu pengguna membangun aplikasi cerdas end-to-end dengan Python karena Menyederhanakan pengembangan model pembelajaran mesin.

  Ini juga menggabungkan rekayasa fitur otomatis, pemilihan model, dan visualisasi pembelajaran mesin khusus untuk aplikasi. Anda dapat mengidentifikasi dan menautkan rekaman di dalam atau di seluruh sumber data yang terkait dengan entitas dunia nyata yang sama.

• ggplot2

  ggplot2 dikembangkan oleh Hadley Wickham dan Winston Chang sebagai sistem plot untuk R yang didasarkan pada tata bahasa grafik. Dengan ggplot2, ilmuwan data c menghindari banyak kerumitan merencanakan sambil mempertahankan bagian menarik dari grafik dasar dan kisi dan menghasilkan grafik berlapis-lapis yang kompleks dengan mudah.

  Ini membantu Anda membuat jenis grafik baru yang disesuaikan dengan kebutuhan Anda yang akan membantu Anda dan orang lain memahami data Anda sehingga membuat Anda menghasilkan data yang elegan untuk analisis data.

• Melongo

  Ini adalah sistem operasi yang memungkinkan Anda menggunakan komputer tanpa perangkat lunak "yang akan menginjak-injak kebebasan Anda." Mereka menciptakan Gawk, sebuah utilitas awk yang menginterpretasikan bahasa pemrograman tujuan khusus.

  Ini memberdayakan pengguna untuk menangani pekerjaan pemformatan ulang data sederhana hanya dengan menggunakan beberapa baris kode. Ini memungkinkan Anda untuk mencari file untuk baris atau unit teks lain yang berisi satu atau lebih pola. Ini adalah data-driven daripada prosedural sehingga mudah untuk membaca dan menulis program.

• Meja Fusion

  Fusion Tables adalah layanan manajemen data berbasis cloud yang berfokus pada kolaborasi, kemudahan penggunaan, dan visualisasi. Karena ini adalah aplikasi eksperimental, Fusion Tables adalah alat aplikasi web visualisasi data untuk ilmuwan data yang memberdayakan Anda untuk mengumpulkan, memvisualisasikan, dan berbagi tabel data.

  Anda dapat membuat peta dalam hitungan menit dan Telusuri ribuan Tabel Fusion publik atau jutaan tabel publik dari web yang dapat Anda impor ke Fusion Tables. Terakhir, Anda dapat Mengimpor data Anda sendiri dan memvisualisasikannya secara instan sehingga memublikasikan visualisasi Anda di properti web lainnya.

• FiturLab

  Feature Labs dirancang untuk mengembangkan dan menerapkan produk dan layanan cerdas untuk data Anda. Mereka bekerja terutama dengan ilmuwan data. Ini terintegrasi dengan data Anda untuk membantu ilmuwan, pengembang, analis, manajer, dan eksekutif menemukan wawasan baru dan mendapatkan pemahaman yang lebih baik tentang bagaimana data Anda memperkirakan masa depan bisnis Anda. Ini menampilkan sesi On-boarding yang disesuaikan dengan data Anda dan menggunakan kasus untuk membantu Anda memulai dengan awal yang efisien.

• DataRPM

  Alat Ilmu Data ini adalah “platform pemeliharaan prediktif kognitif pertama dan satu-satunya di industri untuk IoT industri. DataRPM adalah penerima Penghargaan Kepemimpinan Teknologi 2017 untuk Pemeliharaan Prediktif Kognitif dalam Manufaktur Otomotif dari Frost & Sullivan.

  Ini menggunakan teknologi meta-learning yang menunggu paten, komponen integral dari Kecerdasan Buatan, untuk mengotomatiskan prediksi kegagalan aset dan menjalankan beberapa eksperimen pembelajaran mesin otomatis langsung pada kumpulan data.

• D3.js

  D3.js dibuat oleh Mike Bostock. Ini digunakan oleh ilmuwan Data sebagai pustaka JavaScript untuk memanipulasi dokumen berdasarkan data, untuk menambahkan kehidupan ke data mereka dengan SVG, Canvas, dan HTML. Ini menekankan pada standar web untuk mendapatkan kemampuan penuh dari browser modern tanpa terikat pada kerangka kerja berpemilik dan menggabungkan komponen visualisasi yang kuat dan pendekatan berbasis data untuk manipulasi Document Object Model (DOM). Itu juga dapat mengikat data arbitrer ke DOM dan kemudian menerapkan transformasi berbasis data ke dokumen.

• Apache Spark

  Ini memberikan "komputasi cluster secepat kilat." Berbagai organisasi besar menggunakan Spark untuk memproses kumpulan data besar, dan alat ilmuwan data ini dapat mengakses beragam sumber data seperti HDFS, Cassandra, HBase, dan S3.

  Ini dirancang dengan mesin eksekusi DAG canggih untuk mendukung aliran data asiklik dan komputasi dalam memori, memiliki lebih dari 80 operator tingkat tinggi yang mempermudah pembuatan aplikasi paralel, dapat digunakan secara interaktif dari shell Scale, Python, dan R dan itu memberdayakan setumpuk perpustakaan termasuk SQL, DataFrames, MLlib, GraphX, dan Spark Streaming.

• Babi Apache

  Alat ini adalah platform yang dirancang untuk menganalisis kumpulan data besar. Ini terdiri dari bahasa tingkat tinggi untuk mengekspresikan program analisis data yang digabungkan dengan infrastruktur untuk mengevaluasi program tersebut.

  Karena struktur program Pig dapat menangani paralelisasi yang signifikan, mereka dapat menangani kumpulan data yang besar. Infrastruktur terdiri dari compiler yang mampu menghasilkan urutan program Map-Reduce yang implementasi paralel skala besar sudah ada dan lapisan bahasa termasuk bahasa tekstual yang disebut Pig Latin.

• Apache Meso

  Sebagai manajer klaster, Apache Mesos menyediakan isolasi dan berbagi sumber daya yang efisien di seluruh aplikasi atau kerangka kerja terdistribusi. Ini mengabstraksikan CPU, memori, penyimpanan, dan sumber daya lain dari mesin fisik atau virtual untuk memungkinkan sistem terdistribusi elastis yang toleran terhadap kesalahan untuk dibangun dengan mudah dan berjalan secara efektif.

  Itu dibangun menggunakan prinsip-prinsip yang mirip dengan kernel Linux tetapi pada tingkat abstraksi yang berbeda dan berjalan di setiap mesin dan menyediakan aplikasi seperti Hadoop dan Spark dengan API untuk manajemen sumber daya dan penjadwalan sepenuhnya di seluruh pusat data dan lingkungan cloud. Ini memiliki upgrade non-mengganggu untuk ketersediaan tinggi.

• Apache Mahout

  Alat sumber terbuka. Apache Mahout bertujuan untuk memungkinkan pembelajaran mesin dan penambangan data yang skalabel. Untuk lebih spesifiknya, tujuan proyek ini adalah untuk “membangun lingkungan untuk dengan cepat membuat aplikasi pembelajaran mesin berkinerja yang dapat diskalakan.” Ini memiliki lingkungan dan kerangka kerja pemrograman yang sederhana dan dapat diperluas untuk membangun algoritme yang dapat diskalakan. Termasuk berbagai algoritme yang dibuat sebelumnya untuk Scala + Apache Spark, H2O, dan Apache Flink.

• Apache Kafka

  Apache Kafka dibangun untuk secara efisien memproses aliran data secara real-time. Ilmuwan data menggunakan alat ini untuk membangun saluran data waktu nyata dan aplikasi streaming karena alat ini memberdayakan mereka untuk menerbitkan dan berlangganan aliran rekaman, menyimpan aliran rekaman dengan cara yang toleran terhadap kesalahan, dan memproses aliran rekaman saat terjadi. Ini berjalan sebagai cluster pada satu atau lebih server dan cluster menyimpan aliran catatan dalam kategori yang disebut topik.

• Sarang Apache

  Apache Hive dimulai sebagai subproyek Apache Hadoop dan sekarang menjadi proyek tingkat atas itu sendiri. Apache Hive adalah perangkat lunak gudang data yang membantu dalam membaca, menulis, dan mengelola kumpulan data besar yang berada di penyimpanan terdistribusi menggunakan SQL. Itu dapat memproyeksikan struktur ke data yang sudah ada di penyimpanan dan alat baris perintah disediakan untuk menghubungkan pengguna ke Hive.

• Apache HBase

  Apache HBase adalah penyimpanan data besar yang dapat diskalakan, terdistribusi, dan terdistribusi. Alat sumber terbuka ini digunakan oleh ilmuwan data saat mereka membutuhkan akses baca/tulis acak dan waktu nyata ke Big Data. Apache HBase menyediakan kemampuan yang mirip dengan Bigtable di atas Hadoop dan HDFS. Ini adalah Sistem Penyimpanan Terdistribusi untuk Data Terstruktur yang memiliki skalabilitas linier dan modular. Ini secara ketat dan konsisten membaca dan menulis.

• Apache Hadoop

  Alat Ilmu Data ini adalah perangkat lunak sumber terbuka untuk komputasi yang andal, terdistribusi, dan dapat diskalakan. Sebuah kerangka kerja yang memungkinkan pemrosesan terdistribusi dari kumpulan data besar di seluruh kelompok komputer, perpustakaan perangkat lunak menggunakan model pemrograman sederhana.

  Sangat cocok untuk penelitian dan produksi. Ini dirancang untuk skala dari server tunggal ke ribuan mesin. Pustaka dapat mendeteksi dan menangani kegagalan pada lapisan aplikasi alih-alih mengandalkan perangkat keras untuk memberikan ketersediaan tinggi.

• Apache Girap

  Giraph adalah sistem pemrosesan grafik iteratif yang dirancang untuk skalabilitas tinggi. Ini dimulai sebagai mitra open-source untuk Pregel tetapi menambahkan banyak fitur di luar model Pregel dasar. Ilmuwan data menggunakannya untuk “melepaskan potensi kumpulan data terstruktur dalam skala besar.”

  Ini memiliki perhitungan Master, agregator Sharded, input berorientasi tepi, komputasi di luar inti, siklus pengembangan yang stabil, dan komunitas pengguna yang terus bertambah.

• Algoritma.io

  Alat ini adalah Perusahaan LumenData yang menyediakan pembelajaran mesin sebagai layanan untuk streaming data dari perangkat yang terhubung. Alat ini mengubah data mentah menjadi wawasan waktu nyata dan peristiwa yang dapat ditindaklanjuti sehingga perusahaan berada dalam posisi yang lebih baik untuk menerapkan pembelajaran mesin untuk streaming data.

  Ini menyederhanakan proses membuat pembelajaran mesin dapat diakses oleh perusahaan dan pengembang yang bekerja dengan perangkat yang terhubung. Platform Cloud-nya juga mengatasi tantangan umum dengan infrastruktur, skala, dan keamanan yang muncul saat menerapkan data mesin.

• Trifacta

  Trifacta membuat ketentuan untuk tiga produk untuk perselisihan data dan persiapan data. Ini dapat digunakan oleh individu, tim, dan organisasi karena akan membantu dalam menjelajahi, mengubah, membersihkan, dan menggabungkan file desktop bersama-sama. Ini adalah platform swalayan canggih untuk persiapan data.

• Alterix

  Ini adalah alat ilmu data hebat lainnya. Ini menyediakan platform untuk menemukan, mempersiapkan, dan menganalisis data. Selain itu, ini membantu Anda menemukan wawasan yang lebih dalam dengan menerapkan dan membagikan analitik dalam skala besar. Ini memungkinkan Anda untuk menemukan data dan berkolaborasi di seluruh organisasi.

  Ini juga memiliki fungsi untuk mempersiapkan dan menganalisis model. Alteryx akan memungkinkan Anda untuk mengelola pengguna, alur kerja, dan aset data secara terpusat, dan untuk menyematkan model R, Python, dan Alteryx ke dalam proses Anda.

• H2O.ai

  Dengan 130.000 ilmuwan data dan sekitar 14.000 organisasi, komunitas H20.ai berkembang pesat. H20.ai adalah alat sumber terbuka yang ditujukan untuk membuat pemodelan data lebih mudah.

  Ini memiliki kemampuan untuk mengimplementasikan sebagian besar algoritma Pembelajaran Mesin termasuk model linier umum (GLM), Algoritma Klasifikasi, Meningkatkan Pembelajaran Mesin dan sebagainya. Ini memberikan dukungan untuk Pembelajaran Mendalam dan juga menyediakan dukungan untuk berintegrasi dengan Apache Hadoop untuk memproses dan menganalisis data dalam jumlah besar.

• Tablo

  Alat ini adalah alat visualisasi data paling populer yang digunakan di pasar. Ini memberi Anda akses untuk memecah data mentah yang tidak diformat menjadi format yang dapat diproses dan dimengerti. Visualisasi yang dibuat menggunakan Tableau dapat dengan mudah membantu Anda memahami ketergantungan antara variabel prediktor.

  Alat-alat ini sangat fungsional dan efektif, jadi mengapa tidak memasukkannya ke dalam pekerjaan Anda dan saksikan perubahan yang luar biasa.

Sumber Daya Berguna Lainnya:

6 Faktor Besar yang Membentuk Masa Depan Ilmu Data

Ilmu Data Dibalik Deteksi Penipuan dalam Pemasaran Afiliasi