I migliori strumenti di scienza dei dati per i data scientist

La necessità cogente di unificare le statistiche, analizzare i dati, apprendere attraverso la macchina e i relativi metodi allo scopo di comprendere e analizzare il fenomeno reale con i dati che ha portato alla nascita della scienza dei dati.

La scienza dei dati è un campo integrativo che fa uso di metodi, processi, algoritmi e sistemi scientifici per l'estrazione di conoscenza e insight da dati strutturati e non strutturati. Fa uso di tecniche e teorie tratte da molti campi nel contesto della matematica, statistica, informatica e scienze dell'informazione.

Nel 2015, l'American Statistical Association ha identificato i sistemi distribuiti e paralleli, le statistiche, l'apprendimento automatico e la gestione dei database come le tre comunità fondamentali e professionali della scienza dei dati. La scienza dei dati non può funzionare affatto senza i suoi strumenti.

Quindi, quali sono gli strumenti di data science che abbiamo oggi?

Di seguito è riportato un elenco di alcuni dei migliori strumenti per la scienza dei dati.

• BigML

  Questo è uno dei miei strumenti di data science preferiti che uso personalmente per rendere l'apprendimento automatico semplicemente per me. Questo strumento mondiale è stato progettato per essere eseguito nel cloud o in locale per rendere operativo il machine learning nelle organizzazioni, semplificando la risoluzione e automatizzando la classificazione e l'analisi dei cluster.

• Bokeh

  Questo strumento mira a creare browser Web moderni per la presentazione. Aiuta inoltre gli utenti a creare facilmente dashboard, grafici interattivi e applicazioni dati. La parte migliore è che è totalmente gratuito.

• Clojure

  Clojure è stato progettato per unire un'infrastruttura efficiente con lo sviluppo interattivo di un linguaggio di scripting per la programmazione multithread. Questo strumento è unico perché è un linguaggio di compilazione che rimane dinamico con ogni funzionalità supportata in fase di esecuzione.

• Eccellere

  Questo pacchetto Microsoft Office è uno strumento molto familiare su cui gli scienziati fanno affidamento per ordinare, filtrare e lavorare rapidamente con i propri dati. È presente su quasi tutti i dispositivi informatici che incontri, così i data scientist di tutto il mondo possono mettersi al lavoro facilmente.

• PrevisioneQuesto

  ForecastQuesto è un enorme strumento alla portata dei data scientist che rende automatizzata la selezione dei modelli predittivi. L'azienda dietro questo strumento si impegna costantemente per rendere il deep learning rilevante per la finanza e l'economia consentendo ad analisti quantitativi, gestori di investimenti e data scientist di utilizzare i propri dati allo scopo di generare previsioni solide e l'ottimizzazione di complessi obiettivi futuri.

• Giava

  Giava, oh Giava! Vecchio ma buono. Questo strumento è un linguaggio che ha una base di utenti molto ampia. Aiuta i data scientist a creare prodotti e framework che coinvolgono sistemi distribuiti, machine learning e analisi dei dati.

  Java è molto comodo da usare per le persone. Questo gli ha dato il confronto con altri fantastici strumenti di data science come R e Python.

• Giove

  Soprannominato dal pianeta Giove, Jupyter, come suggerisce il nome, è stato progettato per funzionare in tutto il mondo. Ha previsto un ambiente informatico interattivo multilingue.

  Ha un notebook che è un'applicazione Web open source che consente ai data scientist di creare e condividere documenti che contengono codici in tempo reale, visualizzazioni, equazioni e test esplicativi.

• Colla logica

  Logical Glue è uno strumento pluripremiato che consente all'utente di apprendere il linguaggio macchina su una piattaforma di intelligenza artificiale. Non avrebbe potuto vincere un premio se non fosse stato per il suo principale vantaggio di aumentare la produttività e il profitto per le organizzazioni attraverso un processo volto a dare vita alle tue intuizioni per il tuo pubblico mirato.

• MySQL

  MySQL è un database open source molto popolare. Ciò che alcune persone non sanno è che è anche un ottimo strumento che i data scientist possono utilizzare per accedere ai dati dal loro database. È stato utilizzato insieme a Java per una maggiore efficienza.

  Può archiviare e strutturare i tuoi dati in modo molto organizzato senza problemi. Supporta le esigenze di archiviazione dei dati per i sistemi di produzione. È stato inoltre abilitato con la funzionalità di interrogazione dei dati dopo la progettazione del database.

• Scienza narrativa

  La scienza narrativa è un ottimo strumento per i data scientist che ha aiutato le organizzazioni a massimizzare l'impatto dei propri dati con narrazioni intelligenti e automatizzate generate dalla generazione avanzata del linguaggio narrativo (NLG).

  Questo strumento è in grado di trasformare i tuoi dati in risorse fruibili e potenti per prendere decisioni più efficienti, facendo in modo che i lavoratori della tua organizzazione comprendano e agiscano sui dati.

• NumPy

  NumPy è uno strumento adatto per usi scientifici in quanto contiene un potente oggetto array N-dimensionale con sofisticate funzioni di trasmissione ed è totalmente gratuito. È un pacchetto fondamentale il cui pieno potenziale può essere realizzato solo se utilizzato insieme a Python. È anche un contenitore multidimensionale di dati generici.

• ApriPerfeziona

  Una volta Google Refine, Open Refine è ora un progetto open source supportato e finanziato da chiunque lo desideri. Come suggerisce il nome, è uno strumento straordinariamente potente utilizzato dai data scientist per ripulire, trasformare ed estendere i dati con i servizi Web prima di collegarli ai database.

  È stato inoltre progettato con la capacità di riconciliare e abbinare i dati, collegare ed estendere set di dati con una gamma di servizi Web e caricare dati puliti in un database centrale.

• Panda

  Pandas è un ottimo strumento di data science, dotato di una libreria open source, il cui scopo è fornire strutture dati ad alte prestazioni, facili da usare e strumenti di analisi dei dati per il linguaggio di programmazione Python.

  È flessibile, veloce e dispone di strutture dati espressive che rendono facile e intuitivo lavorare con dati relazionali ed etichettati . Ha uno strumento di analisi e manipolazione dei dati disponibile in una varietà di lingue. Cos'altro? È gratis.

• Rapid Miner

  Secondo le statistiche, c'è una maggiore produttività per i data scientist quando utilizzano RapidMiner in quanto è una piattaforma unificata per l'apprendimento automatico, la preparazione dei dati e l'implementazione di modelli. Può eseguire il flusso di lavoro della scienza dei dati direttamente all'interno di Hadoop con RapidMiner Radoop.

• Redis

  Questo strumento di data science è un server della struttura dei dati che i data scientist utilizzano come cache, database e broker di messaggi. È un archivio di strutture dati in memoria open source che supporta hash, stringhe ed elenchi, tra gli altri.

( Scarica il whitepaper: Scienza dei dati su larga scala)

• a cascata

  Questo strumento di data science è una piattaforma di sviluppo di applicazioni per data scientist che creano applicazioni Big Data su Apache Hadoop. Consente agli utenti di risolvere problemi di dati semplici e complessi perché vanta un motore di calcolo unico, un framework di integrazione dei sistemi, funzionalità di elaborazione dati e pianificazione. Funziona e può essere trasferito tra MapReduce, Apache Tea e Apache Flink.

• DataRobot

  Questo strumento è una piattaforma avanzata di automazione dell'apprendimento automatico, DataRobot consente ai data scientist di creare modelli predittivi migliori più velocemente. Tieniti al passo con l'ecosistema in continua espansione degli algoritmi di apprendimento automatico quando usi DataRobot.

  DataRobot è in continua espansione e dispone di una vasta gamma di algoritmi diversi e migliori della categoria provenienti da fonti leader. Puoi testare, addestrare e confrontare centinaia di modelli diversi con una riga di codice o un solo clic.

  Inoltre, identifica automaticamente la pre-elaborazione e l'ingegneria delle caratteristiche principali per ciascuna tecnica di modellazione. Utilizza persino centinaia e persino migliaia di server, nonché più core all'interno di ciascun server per parallelizzare l'esplorazione dei dati, la creazione di modelli e l'ottimizzazione degli iperparametri.

• Tempesta Apache

  È uno strumento per i data scientist coinvolti nella gestione del calcolo in tempo reale distribuito e tollerante ai guasti. Affronta l'elaborazione del flusso, il calcolo continuo, l'RPC distribuito e altro ancora.

  È uno strumento gratuito e open source in grado di elaborare in modo affidabile flussi di dati illimitati per l'elaborazione in tempo reale. Può essere utilizzato con qualsiasi linguaggio di programmazione e persino casi come analisi in tempo reale, apprendimento automatico online, calcolo continuo, RPC distribuito, ETL e altro ancora.

  Ha la capacità di elaborare più di un milione di tuple elaborate al secondo per modalità poiché si integra con le tecnologie di accodamento e database esistenti.

• Ifito

  Gli strumenti Python interattivi sono un progetto in crescita con componenti indipendenti dal linguaggio in espansione accoppiati con una ricca architettura per l'elaborazione interattiva. È uno strumento open source per data scientist e supporta Python 2.7 e 3.3 o versioni successive.

  È un kernel per Jupyter e supporta la visualizzazione interattiva dei dati e l'uso di toolkit GUI. Può caricare interpreti flessibili e integrabili nei tuoi progetti e dispone di strumenti di calcolo parallelo ad alte prestazioni facili da usare.

• Piattaforma di analisi KNIME.

  KNIME è uno strumento di piattaforma aperta per la navigazione libera di dati complessi. KNIME Analytics Platform è una soluzione aperta per l'innovazione basata sui dati per aiutare i data scientist a scoprire il potenziale nascosto dei dati, estrarre informazioni e prevedere il futuro.

  Può essere distribuito rapidamente e scalare facilmente più di 1.000 moduli. Sono disponibili centinaia di esempi pronti per l'esecuzione con una gamma completa di strumenti integrati. Offre inoltre la più ampia scelta di algoritmi avanzati disponibile.

• RStudio

  Questo è uno strumento per data scientist open source e pronto per l'azienda. Questo software altamente professionale per la comunità R semplifica l'utilizzo di R poiché include un editor di codice, strumenti di debug e visualizzazione, un ambiente di sviluppo integrato (IDE) per R, include una console, un editor di evidenziazione della sintassi che supporta l'esecuzione diretta del codice e strumenti per tracciatura e gestione dello spazio di lavoro.

  È disponibile nelle edizioni commerciali e open source e funziona sul desktop o in un browser connesso a RStudio Server o Studio Server Pro.

• Pxyll.com

  Pxyll è un altro strumento a piattaforma aperta ed è il modo più veloce per integrare Python ed Excel. Il codice immesso viene eseguito durante il processo per garantire le migliori prestazioni possibili delle cartelle di lavoro.

• TIBCO Spitfire

  Guida il business digitale consentendo decisioni migliori e azioni più rapide e intelligenti. La soluzione Spotfire è uno strumento per i data scientist che si occupa di data discovery, data wrangling, analisi predittiva e altro ancora.

  TIBCO è una piattaforma di analisi sicura, governata e di classe enterprise con data wrangling integrata e può fornire analisi visive, geografiche e di streaming basate sull'intelligenza artificiale. È dotato di un rilevamento visivo intelligente dei dati con un time-to-insight ridotto e le sue funzionalità di preparazione dei dati consentono di modellare, arricchire e trasformare i dati e creare funzionalità e identificare segnali per dashboard e azioni.

• TensorFlow

  È una libreria di machine learning open source flessibile, veloce e scalabile per la ricerca e la produzione. I data scientist di solito usano TensorFlow per il calcolo numerico utilizzando i grafici del flusso di dati.

  Ha un'architettura flessibile per distribuire il calcolo a una o più CPU o GPU in un desktop, server o dispositivo mobile con un'API insieme ai nodi nel grafico che rappresentano le operazioni matematiche.

  Mentre i bordi del grafico rappresentano gli array di dati multidimensionali comunicati tra di loro ed è l'ideale per condurre l'apprendimento automatico e le reti neurali profonde, ma si applica a un'ampia varietà di altri domini.

• Brillante

  È un framework di applicazioni Web per R di RStudio che i data scientist utilizzano per trasformare le analisi in applicazioni Web interattive. È uno strumento ideale per i data scientist inesperti nello sviluppo web.

  La cosa buona è che non è richiesta alcuna conoscenza di HTML, CSS o JavaScript in quanto è un'app facile da scrivere in grado di combinare la potenza di calcolo di R con l'interattività del web moderno. Puoi utilizzare i tuoi server o il servizio di hosting di RStudio.

• SciPy

  Questo strumento di Data Science è un ecosistema basato su Python di software open source destinato ad applicazioni matematiche, scientifiche e ingegneristiche. Il suo stack include Python, NumPy, Matplotlib, Python, la libreria SciPy e altro ancora. La libreria SciPy fornisce diverse routine numeriche.

• Scikit-impara

  Questo strumento è un machine learning generico e facile da usare per Python. La maggior parte dei data scientist preferisce scikit-learn perché presenta strumenti semplici ed efficienti per il data mining e l'analisi dei dati. È inoltre accessibile a tutti e riutilizzabile in determinati contesti. È basato su NumPy, SciPy e Matplotlib.

• Scala

  Scala è uno strumento per i data scientist che cercano di costruire eleganti gerarchie di classi per massimizzare il riutilizzo e l'estendibilità del codice. Lo strumento consente agli utenti di implementare il comportamento delle gerarchie di classi utilizzando la funzione di ordine superiore.

  Ha un moderno linguaggio di programmazione multi-paradigma progettato per esprimere schemi di programmazione comuni in modo conciso ed elegante. Integra senza problemi le caratteristiche dei linguaggi orientati agli oggetti e funzionali. Supporta funzioni di ordine superiore e consente di annidare le funzioni.

• Ottava

  Questo è un linguaggio di programmazione scientifico che è uno strumento utile per i data scientist che cercano di risolvere sistemi di equazioni o visualizzare dati con comandi di tracciatura di alto livello. La sintassi di Octave è compatibile con MATLAB e il suo interprete può essere eseguito in modalità GUI, come console o invocato come parte di uno script di shell.

• ReteX

  È uno strumento di pacchetto Python per i data scientist. Puoi creare, manipolare e studiare la struttura, la dinamica e le funzioni di reti complesse con NetworkX. Dispone di strutture dati per grafici, digrafi e multigrafi con abbondanti algoritmi grafici standard. Puoi generare grafici classici, grafici casuali e reti sintetiche.

• Toolkit del linguaggio naturale

  È una piattaforma leader per la creazione di programmi Python in quanto è uno strumento per lavorare con i dati del linguaggio umano. Questo strumento è utile per scienziati di dati inesperti e studenti di scienze dei dati che lavorano in linguistica computazionale utilizzando Python. Fornisce interfacce di facile utilizzo per più di 50 corpora e risorse lessicali.

• MLBase

  AMPLab di UC Berkeley ha sviluppato MLBase come progetto open source che semplifica l'apprendimento automatico distribuito per i data scientist. È costituito da tre componenti che sono MLib, MLI e ML Optimizer. MLBase può implementare e utilizzare l'apprendimento automatico su larga scala più facilmente.

• Matplotlib

  Questo strumento di Data Science è una libreria di plottaggio Python 2D che produce dati di qualità da pubblicazione in una varietà di formati cartacei e ambienti interattivi su tutte le piattaforme. Viene utilizzato dai data scientist negli script Python, nella shell Python e IPython, in Jupyter Notebook, nei server di applicazioni Web e in quattro toolkit di interfaccia utente grafica.

  

  Ha la capacità di generare grafici, istogrammi, spettri di potenza, grafici a barre, grafici di errore, grafici a dispersione e altro con poche righe di codice.

( Leggi anche: Perché la tecnologia della scienza dei dati è più grande dei big data)

• MATLAB.

  Questo è un linguaggio di alto livello e un ambiente interattivo per il calcolo numerico, la visualizzazione e la programmazione. È un potente strumento per i data scientist e funge da linguaggio dell'informatica tecnica ed è utile per la matematica, la grafica e la programmazione.

  È progettato per essere intuitivo, consentendo così di analizzare i dati, sviluppare algoritmi e creare modelli. Combina un ambiente desktop per l'analisi iterativa e i processi di progettazione con un linguaggio di programmazione in grado di esprimere direttamente la matematica di matrice e matrice.

• Creazione di GraphLab

  Questo strumento viene utilizzato da data scientist e sviluppatori per creare prodotti di dati all'avanguardia tramite l'apprendimento automatico. Questo strumento di machine learning aiuta gli utenti a creare applicazioni intelligenti end-to-end in Python poiché semplifica lo sviluppo di modelli di machine learning.

  Incorpora inoltre l'ingegneria automatica delle funzionalità, la selezione del modello e le visualizzazioni di apprendimento automatico specifiche per l'applicazione. È possibile identificare e collegare record all'interno o attraverso origini dati corrispondenti alle stesse entità del mondo reale.

• ggplot2

  ggplot2 è stato sviluppato da Hadley Wickham e Winston Chang come sistema di plottaggio per R basato sulla grammatica della grafica. Con ggplot2, i data scientist evitano molti dei problemi legati alla stampa mantenendo le parti interessanti della grafica di base e reticolare e producendo facilmente grafica complessa a più livelli.

  Ti aiuta a creare nuovi tipi di grafica su misura per le tue esigenze che aiuteranno te e gli altri a comprendere i tuoi dati, facendoti produrre dati eleganti per l'analisi dei dati.

• Gawk

  È un sistema operativo che ti consente di utilizzare un computer senza software "che calpesterebbe la tua libertà". Hanno creato Gawk, un'utilità awk che interpreta un linguaggio di programmazione per scopi speciali.

  Consente agli utenti di gestire semplici lavori di riformattazione dei dati utilizzando solo poche righe di codice. Consente di cercare nei file righe o altre unità di testo contenenti uno o più pattern. È basato sui dati piuttosto che procedurale, rendendo facile la lettura e la scrittura di programmi.

• Tabelle di fusione

  Fusion Tables è un servizio di gestione dei dati basato su cloud incentrato su collaborazione, facilità d'uso e visualizzazioni. Poiché si tratta di un'app sperimentale, Fusion Tables è uno strumento di applicazione Web di visualizzazione dati per data scientist che consente di raccogliere, visualizzare e condividere tabelle di dati.

  Puoi creare una mappa in pochi minuti e cercare migliaia di Fusion Table pubbliche o milioni di tabelle pubbliche dal Web che puoi importare in Fusion Tables. Infine, puoi importare i tuoi dati e visualizzarli istantaneamente pubblicando così la tua visualizzazione su altre proprietà web.

• FeatureLabs

  Feature Labs è progettato per sviluppare e distribuire prodotti e servizi intelligenti per i tuoi dati. Lavorano principalmente con data scientist. Si integra con i tuoi dati per aiutare scienziati, sviluppatori, analisti, manager e dirigenti a scoprire nuove informazioni e ottenere una migliore comprensione di come i tuoi dati prevedono il futuro della tua azienda. Offre sessioni di inserimento personalizzate in base ai tuoi dati e utilizza casi per aiutarti a iniziare in modo efficiente.

• DataRPM

  Questo strumento di Data Science è “la prima e unica piattaforma di manutenzione predittiva cognitiva del settore per l'IoT industriale. DataRPM ha ricevuto il Technology Leadership Award 2017 per la manutenzione predittiva cognitiva nella produzione automobilistica di Frost & Sullivan.

  Utilizza la tecnologia di meta-apprendimento in attesa di brevetto, una componente integrale dell'intelligenza artificiale, per automatizzare le previsioni dei guasti delle risorse ed esegue più esperimenti di machine learning automatizzati dal vivo su set di dati.

• D3.js

  D3.js è stato creato da Mike Bostock. Viene utilizzato dai data scientist come libreria JavaScript per manipolare documenti in base ai dati, per aggiungere vita ai propri dati con SVG, Canvas e HTML. Pone l'accento sugli standard Web per ottenere tutte le funzionalità dei browser moderni senza essere vincolato a un framework proprietario e combina potenti componenti di visualizzazione e un approccio basato sui dati alla manipolazione del Document Object Model (DOM). Può anche associare dati arbitrari a un DOM e quindi applicare trasformazioni basate sui dati al documento.

• Apache Scintilla

  Offre un "cluster computing fulmineo". Una vasta gamma di grandi organizzazioni utilizza Spark per elaborare set di dati di grandi dimensioni e questo strumento di data scientist può accedere a diverse origini dati come HDFS, Cassandra, HBase e S3.

  È progettato con un motore di esecuzione DAG avanzato per supportare il flusso di dati aciclico e l'elaborazione in memoria, ha più di 80 operatori di alto livello che semplificano la creazione di app parallele, può essere utilizzato in modo interattivo dalle shell Scale, Python e R e alimenta uno stack di librerie tra cui SQL, DataFrames, MLlib, GraphX ​​e Spark Streaming.

• Maiale Apache

  Questo strumento è una piattaforma progettata per l'analisi di grandi set di dati. Consiste in un linguaggio di alto livello per esprimere programmi di analisi dei dati che è accoppiato con un'infrastruttura per valutare tali programmi.

  Poiché le strutture dei programmi Pig possono gestire una parallelizzazione significativa, possono gestire grandi set di dati. L'infrastruttura consiste in un compilatore in grado di produrre sequenze di programmi Map-Reduce per i quali esistono già implementazioni parallele su larga scala e un livello linguistico che include un linguaggio testuale chiamato Pig Latin.

• Apache Meso

  In qualità di gestore di cluster, Apache Mesos fornisce un isolamento efficiente delle risorse e la condivisione tra applicazioni o framework distribuiti. Astrae CPU, memoria, storage e altre risorse dalle macchine fisiche o virtuali per consentire la creazione semplice e l'esecuzione efficace di sistemi distribuiti elastici e tolleranti agli errori.

  È costruito utilizzando principi simili a quelli del kernel Linux ma a un diverso livello di astrazione, funziona su ogni macchina e fornisce applicazioni come Hadoop e Spark con API per la gestione delle risorse e la pianificazione completa in ambienti datacenter e cloud. Dispone di aggiornamenti senza interruzioni per un'elevata disponibilità.

• Apache Mahout

  Uno strumento open source. Apache Mahout mira a consentire l'apprendimento automatico scalabile e il data mining. Per essere precisi, l'obiettivo del progetto è "costruire un ambiente per la creazione rapida di applicazioni di apprendimento automatico scalabili e performanti". Ha un ambiente di programmazione semplice ed estensibile e un framework per la creazione di algoritmi scalabili, inclusa un'ampia varietà di algoritmi predefiniti per Scala + Apache Spark, H2O e Apache Flink.

• Apache Kafka

  Apache Kafka è progettato per elaborare in modo efficiente flussi di dati in tempo reale. I data scientist utilizzano questo strumento per creare pipeline di dati in tempo reale e app di streaming perché consente loro di pubblicare e sottoscrivere flussi di record, archiviare flussi di record in modo tollerante ai guasti ed elaborare flussi di record man mano che si verificano. Viene eseguito come un cluster su uno o più server e il cluster archivia il flusso di record in categorie chiamate argomenti.

• Alveare di Apache

  Apache Hive è iniziato come sottoprogetto di Apache Hadoop e ora è esso stesso un progetto di primo livello. Apache Hive è un software di data warehouse che assiste nella lettura, scrittura e gestione di set di dati di grandi dimensioni che risiedono nello storage distribuito utilizzando SQL. Può proiettare la struttura sui dati già in archivio e viene fornito uno strumento da riga di comando per connettere gli utenti a Hive.

• Apache HBase

  Apache HBase è un Big Data Store scalabile, distribuito. Questo strumento open source viene utilizzato dai data scientist quando necessitano di un accesso in lettura/scrittura casuale e in tempo reale ai Big Data. Apache HBase fornisce funzionalità simili a Bigtable su Hadoop e HDFS. Si tratta di un sistema di storage distribuito per dati strutturati con scalabilità lineare e modulare. Legge e scrive rigorosamente e costantemente.

• Apache Hadoop

  Questo strumento di Data Science è un software open source per un'elaborazione affidabile, distribuita e scalabile. Un framework che consente l'elaborazione distribuita di grandi set di dati su cluster di computer, la libreria software utilizza semplici modelli di programmazione.

  È appropriato per la ricerca e la produzione. È progettato per scalare da server singoli a migliaia di macchine. La libreria è in grado di rilevare e gestire gli errori a livello di applicazione invece di fare affidamento sull'hardware per fornire un'elevata disponibilità.

• Girafo Apache

  Giraph è un sistema di elaborazione grafica iterativo progettato per un'elevata scalabilità. È iniziato come una controparte open source di Pregel, ma aggiunge molteplici funzionalità oltre al modello di base di Pregel. I data scientist lo usano per "liberare il potenziale dei set di dati strutturati su vasta scala".

  Dispone di calcolo principale, aggregatori frammentati, input orientato all'edge, calcolo out-of-core, ciclo di sviluppo costante e crescente comunità di utenti.

• Algoritmi.io

  Questo strumento è una società LumenData che fornisce l'apprendimento automatico come servizio per lo streaming di dati da dispositivi connessi. Lo strumento trasforma i dati grezzi in approfondimenti in tempo reale ed eventi attuabili in modo che le aziende siano in una posizione migliore per implementare l'apprendimento automatico per lo streaming di dati.

  Semplifica il processo di rendere accessibile l'apprendimento automatico alle aziende e agli sviluppatori che lavorano con dispositivi connessi. La sua piattaforma cloud affronta anche le sfide comuni con infrastruttura, scalabilità e sicurezza che sorgono durante l'implementazione dei dati macchina.

• Trifatto

  Trifacta prevede tre prodotti per il data wrangling e la preparazione dei dati. Può essere utilizzato da individui, team e organizzazioni in quanto aiuta a esplorare, trasformare, pulire e unire i file desktop insieme. È una piattaforma self-service avanzata per la preparazione dei dati.

• Alteryx

  Questo è un altro ottimo strumento per la scienza dei dati. Fornisce una piattaforma per scoprire, preparare e analizzare i dati. Inoltre, ti aiuta a trovare informazioni più approfondite distribuendo e condividendo l'analisi su larga scala. Ti consente di scoprire i dati e collaborare all'interno dell'organizzazione.

  Ha anche funzionalità per preparare e analizzare il modello. Alteryx ti consentirà di gestire centralmente utenti, flussi di lavoro e risorse di dati e di incorporare modelli R, Python e Alteryx nei tuoi processi.

• H2O.ai

  Con 130.000 data scientist e circa 14.000 organizzazioni, la comunità di H20.ai sta crescendo a un ritmo sostenuto. H20.ai è uno strumento open source che mira a semplificare la modellazione dei dati.

  Ha la capacità di implementare la maggior parte degli algoritmi di Machine Learning inclusi i modelli lineari generalizzati (GLM), gli algoritmi di classificazione, il potenziamento dell'apprendimento automatico e così via. Fornisce supporto per Deep Learning e fornisce anche supporto per l'integrazione con Apache Hadoop per elaborare e analizzare enormi quantità di dati.

• Tavolo

  Questo strumento è lo strumento di visualizzazione dei dati più popolare utilizzato sul mercato. Ti dà accesso alla scomposizione dei dati grezzi e non formattati in un formato elaborabile e comprensibile. Le visualizzazioni create utilizzando Tableau possono aiutarti a comprendere facilmente le dipendenze tra le variabili predittive.

  Questi strumenti sono molto funzionali ed efficaci, quindi perché non includerli nel tuo lavoro e assistere a un enorme cambiamento.

Altre risorse utili:

6 grandi fattori che plasmano il futuro della scienza dei dati

La scienza dei dati dietro il rilevamento delle frodi nel marketing di affiliazione