Najlepsze narzędzia do analizy danych dla naukowców zajmujących się danymi

Przekonująca potrzeba ujednolicenia statystyk, analizy danych, uczenia się przez maszynę i powiązanych z nimi metod w celu zrozumienia i analizy rzeczywistych zjawisk za pomocą danych, które doprowadziły do ​​narodzin data science.

Data Science to integracyjna dziedzina, która wykorzystuje naukowe metody, procesy, algorytmy i systemy do wydobywania wiedzy i wglądu zarówno z ustrukturyzowanych, jak i nieustrukturyzowanych danych. Wykorzystuje techniki i teorie zaczerpnięte z wielu dziedzin w kontekście matematyki, statystyki, informatyki i informatyki.

W 2015 r. American Statistical Association zidentyfikowało zarówno systemy rozproszone, jak i równoległe, statystyki oraz uczenie maszynowe i zarządzanie bazami danych jako trzy fundamentalne i zawodowe społeczności nauki o danych. Nauka o danych nie może w ogóle funkcjonować bez jej narzędzi.

Jakie narzędzia do analizy danych mamy dzisiaj?

Poniżej znajduje się lista niektórych z najlepszych narzędzi do nauki o danych.

• BigML

  Jest to jedno z moich ulubionych narzędzi Data Science, którego osobiście używam, aby uczenie maszynowe było dla mnie proste. To ogólnoświatowe narzędzie zostało zaprojektowane do działania w chmurze lub lokalnie w celu operacjonalizacji uczenia maszynowego w organizacjach, co ułatwia rozwiązywanie i automatyzację klasyfikacji i analizy klastrów.

• Bokeh

  To narzędzie ma na celu zbudowanie nowoczesnych przeglądarek internetowych do prezentacji. Pomaga również użytkownikom w łatwym tworzeniu pulpitów nawigacyjnych, interaktywnych wykresów i aplikacji danych. Najlepsze jest to, że jest całkowicie darmowy.

• Clojure

  Clojure zostało zaprojektowane w celu połączenia wydajnej infrastruktury z interaktywnym rozwojem języka skryptowego do programowania wielowątkowego. To narzędzie jest wyjątkowe, ponieważ jest językiem kompilacji, który pozostaje dynamiczny z każdą funkcją obsługiwaną w czasie wykonywania.

• Przewyższać

  Ten pakiet biurowy firmy Microsoft to bardzo znane narzędzie, na którym naukowcy polegają na szybkim sortowaniu, filtrowaniu i pracy z danymi. Znajduje się na prawie każdym urządzeniu komputerowym, z którym się spotykasz, dzięki czemu naukowcy danych z całego świata mogą łatwo przystąpić do pracy.

• PrognozaTo

  PrognozaJest to ogromne narzędzie w zasięgu naukowców zajmujących się danymi, które automatyzuje wybór modelu predykcyjnego. Firma stojąca za tym narzędziem nieustannie dąży do tego, aby głębokie uczenie się miało znaczenie dla finansów i ekonomii, umożliwiając analitykom ilościowym, menedżerom inwestycyjnym i analitykom danych korzystanie z własnych danych w celu generowania solidnych prognoz i optymalizacji złożonych przyszłych celów.

• Jawa

  Jawa, o Jawa! Stary ale jary. To narzędzie to język, który ma bardzo szeroką bazę użytkowników. Pomaga analitykom danych w tworzeniu produktów i struktur obejmujących systemy rozproszone, uczenie maszynowe i analizę danych.

  Java jest bardzo wygodna w użyciu. To dało mu porównanie z innymi świetnymi narzędziami do nauki danych, takimi jak R i Python.

• Jupyter

  Ochrzczony od planety Jowisz, Jupyter, jak sama nazwa wskazuje, został zaprojektowany do funkcjonowania na całym świecie. Przewidziano w nim wielojęzyczne interaktywne środowisko komputerowe.

  Posiada notatnik, który jest aplikacją internetową typu open source, umożliwiającą analitykom danych tworzenie i udostępnianie dokumentów zawierających kody na żywo, wizualizacje, równania i testy wyjaśniające.

• Klej logiczny

  Logical Glue to wielokrotnie nagradzane narzędzie, które umożliwia użytkownikowi naukę języka maszynowego na platformie sztucznej inteligencji. Nie mógłby zdobyć nagrody, gdyby nie jego kluczowa korzyść, jaką jest zwiększenie produktywności i zysków dla organizacji poprzez proces ożywiania twoich spostrzeżeń dla docelowych odbiorców.

• MySQL

  MySQL to bardzo popularna baza danych typu open source. Niektórzy nie wiedzą, że jest to również świetne narzędzie dla naukowców zajmujących się danymi, aby uzyskać dostęp do danych z ich bazy danych. Jest używany razem z Javą, aby uzyskać większą wydajność.

  Może przechowywać i organizować Twoje dane w bardzo zorganizowany sposób, co nie sprawia Ci żadnych kłopotów. Obsługuje potrzeby przechowywania danych w systemach produkcyjnych. Udostępniono również możliwość odpytywania danych po zaprojektowaniu bazy danych.

• Nauka narracyjna

  Nauka narracyjna to doskonałe narzędzie dla naukowców zajmujących się danymi, które pomogło organizacjom zmaksymalizować wpływ ich danych za pomocą inteligentnych i zautomatyzowanych narracji generowanych przez zaawansowane generowanie języka narracji (NLG).

  To narzędzie jest w stanie przekształcić Twoje dane w przydatne i potężne zasoby umożliwiające podejmowanie bardziej efektywnych decyzji, dzięki czemu pracownicy Twojej organizacji zrozumieją dane i będą na nich działać.

• NumPy

  NumPy to narzędzie, które dobrze nadaje się do zastosowań naukowych, ponieważ zawiera potężny N-wymiarowy obiekt tablicy z zaawansowanymi funkcjami rozgłaszania i jest całkowicie darmowy. Jest to podstawowy pakiet, którego pełny potencjał można wykorzystać tylko w połączeniu z Pythonem. Jest to również wielowymiarowy kontener danych ogólnych.

• Otwórz zawęź

  Kiedyś Google Refine, Open Refine jest teraz projektem typu open source, który jest wspierany i finansowany przez każdego, kto tego chce. Jak sama nazwa wskazuje, jest to niezwykle potężne narzędzie wykorzystywane przez analityków danych do czyszczenia, przekształcania i rozszerzania danych za pomocą usług internetowych przed połączeniem ich z bazami danych.

  Został również zaprojektowany z możliwością uzgadniania i dopasowywania danych, łączenia i rozszerzania zbiorów danych o szereg usług internetowych oraz przesyłania oczyszczonych danych do centralnej bazy danych.

• Pandy

  Pandas to świetne narzędzie do nauki danych, wyposażone w bibliotekę open source, której celem jest dostarczanie wysokiej wydajności, łatwych w użyciu struktur danych oraz narzędzi do analizy danych dla języka programowania Python.

  Jest elastyczny, szybki i ma wyraziste struktury danych, dzięki którym praca z danymi relacyjnymi i oznaczonymi etykietami jest łatwa i intuicyjna . Posiada narzędzie do analizy i manipulacji danymi, które jest dostępne w różnych językach. Co wiecej? To jest darmowe.

• RapidMiner

  Według statystyk, naukowcy zajmujący się danymi zwiększają produktywność, gdy korzystają z RapidMiner, ponieważ jest to ujednolicona platforma do uczenia maszynowego, przygotowywania danych i wdrażania modeli. Może uruchamiać przepływ pracy w zakresie analizy danych bezpośrednio w Hadoop za pomocą RapidMiner Radoop.

• Redis

  To narzędzie do nauki o danych jest serwerem struktury danych, którego analitycy danych używają jako pamięci podręcznej, bazy danych i brokera komunikatów. Jest to magazyn danych o otwartym kodzie źródłowym w pamięci, który obsługuje między innymi skróty, ciągi i listy.

( Pobierz raport: Analiza danych na dużą skalę)

• Kaskadowe

  To narzędzie do nauki o danych to platforma do tworzenia aplikacji dla naukowców zajmujących się danymi, którzy tworzą aplikacje Big Data na Apache Hadoop. Umożliwia użytkownikom rozwiązywanie prostych i złożonych problemów z danymi, ponieważ oferuje unikalny silnik obliczeniowy, strukturę integracji systemów, przetwarzanie danych i możliwości planowania. Działa i może być przenoszony między MapReduce, Apache Tea i Apache Flink.

• DataRobot

  To narzędzie jest zaawansowaną platformą automatyzacji uczenia maszynowego. DataRobot umożliwia analitykom danych szybsze tworzenie lepszych modeli predykcyjnych. Z łatwością nadążaj za stale rozwijającym się ekosystemem algorytmów uczenia maszynowego, gdy korzystasz z DataRobot.

  DataRobot stale się rozwija i dysponuje bogatym zestawem różnorodnych, najlepszych w swojej klasie algorytmów z wiodących źródeł. Możesz testować, trenować i porównywać setki różnych modeli za pomocą jednego wiersza kodu lub jednego kliknięcia.

  Ponadto automatycznie identyfikuje najlepsze przetwarzanie wstępne i inżynierię funkcji dla każdej techniki modelowania. Wykorzystuje nawet setki, a nawet tysiące serwerów, a także wiele rdzeni w każdym serwerze, aby zrównoleglać eksplorację danych, budowanie modeli i dostrajanie hiperparametrów.

• Burza Apaczów

  Jest to narzędzie dla naukowców zajmujących się danymi, którzy zajmują się obsługą rozproszonych i odpornych na błędy obliczeń w czasie rzeczywistym. Obsługuje przetwarzanie strumieniowe, obliczenia ciągłe, rozproszone RPC i nie tylko.

  Jest to bezpłatne narzędzie typu open source, które może niezawodnie przetwarzać nieograniczone strumienie danych w celu przetwarzania w czasie rzeczywistym. Może być używany z dowolnym językiem programowania, a nawet z takimi przypadkami, jak analiza w czasie rzeczywistym, uczenie maszynowe online, obliczenia ciągłe, rozproszone RPC, ETL i inne.

  Może przetwarzać ponad milion krotek przetwarzanych na sekundę w trybie, ponieważ integruje się z istniejącymi technologiami kolejkowania i baz danych.

• Ifiton

  Interaktywne narzędzia Pythona to rozwijający się projekt z rozszerzającymi się komponentami niezależnymi od języka w połączeniu z bogatą architekturą do interaktywnego przetwarzania. Jest to narzędzie typu open source dla naukowców zajmujących się danymi i obsługuje języki Python 2.7 i 3.3 lub nowsze.

  Jest to jądro dla Jupyter i obsługuje interaktywną wizualizację danych i korzystanie z zestawów narzędzi GUI. Może ładować elastyczne, wbudowane interpretery do własnych projektów i ma łatwe w użyciu, wydajne narzędzia do obliczeń równoległych.

• Platforma analityczna KNIME.

  KNIME to otwarte narzędzie platformy do swobodnego poruszania się po złożonych danych. Platforma KNIME Analytics to otwarte rozwiązanie dla innowacji opartych na danych, które pomaga naukowcom danych odkryć ukryty potencjał danych, wydobywać spostrzeżenia i przewidywać przyszłość.

  Może szybko wdrożyć i łatwo skalować ponad 1000 modułów. Istnieją setki gotowych do uruchomienia przykładów z szeroką gamą zintegrowanych narzędzi. Oferuje również najszerszy wybór spośród dostępnych zaawansowanych algorytmów.

• RStudio

  Jest to narzędzie dla analityków danych, które jest otwarte i gotowe do pracy w przedsiębiorstwie. To wysoce profesjonalne oprogramowanie dla społeczności R ułatwia korzystanie z języka R, ponieważ zawiera edytor kodu, narzędzia do debugowania i wizualizacji, zintegrowane środowisko programistyczne (IDE) dla języka R, zawiera konsolę, edytor podświetlania składni obsługujący bezpośrednie wykonywanie kodu i narzędzia do drukowanie i zarządzanie obszarem roboczym.

  Jest dostępny w wersjach open source i komercyjnych i działa na komputerze stacjonarnym lub w przeglądarce połączonej z RStudio Server lub Studio Server Pro.

• Pxyll.com

  Pxyll to kolejne narzędzie otwartej platformy i jest to najszybszy sposób na integrację Pythona i Excela. Wprowadzony kod jest uruchamiany w procesie, aby zapewnić najlepszą możliwą wydajność skoroszytów.

• TIBCO Spitfire

  Napędza cyfrowy biznes, umożliwiając podejmowanie lepszych decyzji i szybszych, mądrzejszych działań. Rozwiązanie Spotfire to narzędzie dla analityków danych, które zajmuje się odkrywaniem danych, konfliktami danych, analizami predykcyjnymi i nie tylko.

  TIBCO to bezpieczna, zarządzana platforma analityczna klasy korporacyjnej z wbudowaną obsługą danych i może dostarczać analizy oparte na sztucznej inteligencji, wizualne, geograficzne i strumieniowe. Jest wyposażony w inteligentne wizualne wykrywanie danych ze skróconym czasem uzyskania wglądu, a funkcje przygotowywania danych umożliwiają kształtowanie, wzbogacanie i przekształcanie danych oraz tworzenie funkcji i identyfikowanie sygnałów dla pulpitów nawigacyjnych i działań.

• Przepływ Tensora

  Jest to elastyczna, szybka, skalowalna biblioteka uczenia maszynowego typu open source do badań i produkcji. Analitycy danych zwykle używają TensorFlow do obliczeń numerycznych przy użyciu wykresów przepływu danych.

  Ma elastyczną architekturę do wdrażania obliczeń na co najmniej jednym procesorze lub procesorze graficznym na komputerze stacjonarnym, serwerze lub urządzeniu mobilnym z jednym interfejsem API wraz z węzłami na wykresie, które reprezentują operacje matematyczne.

  Podczas gdy krawędzie grafów reprezentują wielowymiarowe macierze danych przekazywane między nimi i jest to idealne rozwiązanie do prowadzenia uczenia maszynowego i głębokich sieci neuronowych, ale ma zastosowanie do wielu innych dziedzin.

• Błyszczący

  Jest to platforma aplikacji internetowych dla języka R firmy RStudio, używana przez naukowców zajmujących się danymi do przekształcania analiz w interaktywne aplikacje internetowe. Jest to idealne narzędzie dla analityków danych, którzy nie mają doświadczenia w tworzeniu stron internetowych.

  Dobrą rzeczą jest to, że nie jest wymagana znajomość HTML, CSS ani JavaScript, ponieważ jest to łatwa do napisania aplikacja, która może połączyć moc obliczeniową języka R z interaktywnością współczesnego Internetu. Możesz użyć własnych serwerów lub usługi hostingowej RStudio.

• SciPy

  To narzędzie Data Science to oparty na języku Python ekosystem oprogramowania typu open source przeznaczonego do zastosowań matematycznych, naukowych i inżynierskich. Jego stos zawiera Python, NumPy, Matplotlib, Python, bibliotekę SciPy i inne. Biblioteka SciPy udostępnia kilka procedur numerycznych.

• Nauka scikitu

  To narzędzie jest łatwym w użyciu, uniwersalnym uczeniem maszynowym dla Pythona. Większość naukowców zajmujących się danymi woli scikit-learn, ponieważ zawiera proste, wydajne narzędzia do eksploracji danych i analizy danych. Jest również dostępny dla wszystkich i można go ponownie wykorzystać w określonych kontekstach. Jest zbudowany na NumPy, SciPy i Matplotlib.

• Scala

  Scala to narzędzie dla analityków danych, które chcą skonstruować eleganckie hierarchie klas, aby zmaksymalizować ponowne wykorzystanie kodu i rozszerzalność. Narzędzie umożliwia użytkownikom implementację zachowania hierarchii klas za pomocą funkcji wyższego rzędu.

  Posiada nowoczesny, wieloparadygmatyczny język programowania, zaprojektowany w celu zwięzłego i eleganckiego wyrażania typowych wzorców programowania. Płynnie integruje cechy języków obiektowych i funkcjonalnych. Obsługuje funkcje wyższego rzędu i umożliwia zagnieżdżanie funkcji.

• Oktawa

  Jest to naukowy język programowania, który jest przydatnym narzędziem dla naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą rozwiązywać układy równań lub wizualizować dane za pomocą poleceń wykresu wysokiego poziomu. Składnia Octave jest zgodna z programem MATLAB, a jego interpreter może być uruchamiany w trybie GUI, jako konsola lub wywoływany jako część skryptu powłoki.

• SiećX

  Jest to pakietowe narzędzie Pythona dla naukowców zajmujących się danymi. Dzięki NetworkX możesz tworzyć, manipulować i badać strukturę, dynamikę i funkcje złożonych sieci. Posiada struktury danych dla wykresów, digrafów i multigrafów z licznymi standardowymi algorytmami grafowymi. Możesz generować klasyczne wykresy, wykresy losowe i sieci syntetyczne.

• Zestaw narzędzi do języka naturalnego

  Jest to wiodąca platforma do budowania programów w języku Python, ponieważ jest narzędziem do pracy z danymi w języku ludzkim. To narzędzie jest przydatne dla niedoświadczonych naukowców zajmujących się danymi i studentów nauki danych pracujących w lingwistyce obliczeniowej przy użyciu Pythona. Zapewnia łatwe w użyciu interfejsy do ponad 50 korpusów i zasobów leksykalnych.

• MLBase

  AMPLab z UC Berkeley opracował MLBase jako projekt typu open source, który ułatwia rozproszone uczenie maszynowe dla naukowców zajmujących się danymi. Składa się z trzech komponentów, którymi są MLib, MLI i ML Optimizer. MLBase może łatwiej wdrażać i wykorzystywać uczenie maszynowe na dużą skalę.

• Matplotlib

  To narzędzie Data Science to biblioteka Python do drukowania 2D, która tworzy dane o jakości publikacji w różnych formatach wydruku i w interaktywnych środowiskach na różnych platformach. Jest używany przez naukowców zajmujących się danymi w skryptach Pythona, powłoce Python i IPython, Jupyter Notebook, serwerach aplikacji internetowych i czterech graficznych zestawach narzędziowych interfejsu użytkownika.

  

  Ma możliwość generowania wykresów, histogramów, widm mocy, wykresów słupkowych, wykresów błędów, wykresów rozrzutu i innych za pomocą kilku linii kodu.

( Przeczytaj również: Dlaczego technologia Data Science jest większa niż Big Data)

• MATLAB.

  Jest to język wysokiego poziomu i interaktywne środowisko do obliczeń numerycznych, wizualizacji i programowania. Jest to potężne narzędzie dla naukowców zajmujących się danymi i służy jako język obliczeń technicznych i jest przydatny w matematyce, grafice i programowaniu.

  Został zaprojektowany tak, aby był intuicyjny, co pozwala analizować dane, opracowywać algorytmy i tworzyć modele. Łączy środowisko pulpitu do iteracyjnych procesów analizy i projektowania z językiem programowania zdolnym do bezpośredniego wyrażania matematyki macierzowej i tablicowej.

• Tworzenie GraphLab

  To narzędzie jest używane przez naukowców zajmujących się danymi i programistów do tworzenia najnowocześniejszych produktów danych za pomocą uczenia maszynowego. To narzędzie do uczenia maszynowego pomaga użytkownikom w kompleksowym tworzeniu inteligentnych aplikacji w języku Python, ponieważ upraszcza tworzenie modeli uczenia maszynowego.

  Zawiera również automatyczną inżynierię funkcji, wybór modelu i wizualizacje uczenia maszynowego specyficzne dla aplikacji. Możesz identyfikować i łączyć rekordy w obrębie źródeł danych lub między nimi, odpowiadające tym samym jednostkom w świecie rzeczywistym.

• ggplot2

  ggplot2 został opracowany przez Hadleya Wickhama i Winstona Changa jako system kreślenia dla języka R, oparty na gramatyce grafiki. Dzięki ggplot2 naukowcy zajmujący się danymi pozwalają uniknąć wielu kłopotów związanych z kreśleniem, zachowując jednocześnie atrakcyjne części grafiki bazowej i siatkowej oraz łatwo tworząc złożoną grafikę wielowarstwową.

  Pomaga tworzyć nowe typy grafiki dostosowane do Twoich potrzeb, które pomogą Tobie i innym zrozumieć Twoje dane, dzięki czemu stworzysz eleganckie dane do analizy danych.

• Gapić się

  Jest to system operacyjny, który umożliwia korzystanie z komputera bez oprogramowania, które „podeptałoby twoją wolność”. Stworzyli Gawk, narzędzie awk, które interpretuje język programowania specjalnego przeznaczenia.

  Umożliwia użytkownikom obsługę prostych zadań ponownego formatowania danych przy użyciu zaledwie kilku wierszy kodu. Umożliwia wyszukiwanie plików w poszukiwaniu linii lub innych jednostek tekstowych zawierających jeden lub więcej wzorów. Jest oparty na danych, a nie proceduralny, co ułatwia czytanie i pisanie programów.

• Stoły Fusion

  Fusion Tables to oparta na chmurze usługa zarządzania danymi, skupiająca się na współpracy, łatwości użytkowania i wizualizacjach. Ponieważ jest to aplikacja eksperymentalna, Fusion Tables to narzędzie aplikacji internetowej do wizualizacji danych dla naukowców zajmujących się danymi, które umożliwia gromadzenie, wizualizację i udostępnianie tabel danych.

  Możesz utworzyć mapę w kilka minut i przeszukiwać tysiące publicznych tabel Fusion Tables lub miliony tabel publicznych z internetu, które możesz zaimportować do Fusion Tables. Na koniec możesz zaimportować własne dane i natychmiast je wizualizować, publikując w ten sposób swoją wizualizację w innych usługach internetowych.

• FeatureLabs

  Feature Labs ma na celu opracowywanie i wdrażanie inteligentnych produktów i usług dla Twoich danych. Pracują głównie z analitykami danych. Integruje się z Twoimi danymi, aby pomóc naukowcom, programistom, analitykom, menedżerom i kadrze kierowniczej odkryć nowe spostrzeżenia i lepiej zrozumieć, w jaki sposób Twoje dane prognozują przyszłość Twojej firmy. Zawiera sesje onboardingowe dostosowane do Twoich danych i wykorzystuje przypadki, aby pomóc Ci w efektywnym rozpoczęciu.

• DataRPM

  To narzędzie Data Science jest „pierwszą i jedyną w branży platformą kognitywnej konserwacji predykcyjnej dla przemysłowego IoT. DataRPM jest laureatem nagrody 2017 Technology Leadership Award za Cognitive Predictive Maintenance in Automotive Manufacturing od Frost & Sullivan.

  Wykorzystuje oczekującą na opatentowanie technologię meta-uczenia, integralny składnik sztucznej inteligencji, do automatyzacji przewidywania awarii zasobów i przeprowadza na żywo wiele zautomatyzowanych eksperymentów uczenia maszynowego na zestawach danych.

• D3.js

  D3.js został stworzony przez Mike'a Bostocka. Jest używany przez naukowców zajmujących się danymi jako biblioteka JavaScript do manipulowania dokumentami opartymi na danych, aby ożywić ich dane za pomocą SVG, Canvas i HTML. Kładzie nacisk na standardy sieciowe, aby uzyskać pełne możliwości nowoczesnych przeglądarek bez przywiązywania się do zastrzeżonej struktury i łączy zaawansowane komponenty wizualizacji z opartym na danych podejściem do manipulacji modelem obiektów dokumentu (DOM). Może również powiązać dowolne dane z DOM, a następnie zastosować do dokumentu transformacje oparte na danych.

• Apache Spark

  Zapewnia „błyskawiczne przetwarzanie klastrowe”. Bardzo szeroka gama dużych organizacji używa Spark do przetwarzania dużych zestawów danych, a to narzędzie do analizy danych może uzyskać dostęp do różnych źródeł danych, takich jak HDFS, Cassandra, HBase i S3.

  Został zaprojektowany z zaawansowanym silnikiem wykonawczym DAG do obsługi acyklicznego przepływu danych i obliczeń w pamięci, ma ponad 80 operatorów wysokiego poziomu, które ułatwiają tworzenie równoległych aplikacji, może być używany interaktywnie z powłok Scale, Python i R oraz obsługuje stos bibliotek, w tym SQL, DataFrames, MLlib, GraphX ​​i Spark Streaming.

• Świnia Apaczów

  To narzędzie to platforma przeznaczona do analizy dużych zbiorów danych. Składa się z języka wysokiego poziomu do wyrażania programów do analizy danych, który jest połączony z infrastrukturą do oceny takich programów.

  Ponieważ struktury programów Pig radzą sobie ze znaczną równoległością, mogą radzić sobie z dużymi zestawami danych. Infrastruktura składa się z kompilatora zdolnego do tworzenia sekwencji programów Map-Reduce, dla których istnieją już równoległe implementacje na dużą skalę, oraz warstwy językowej zawierającej język tekstowy zwany Pig Latin.

• Apache Mesos

  Jako menedżer klastra, Apache Mesos zapewnia wydajną izolację zasobów i udostępnianie ich w rozproszonych aplikacjach lub platformach. Oddziela procesor, pamięć, pamięć masową i inne zasoby od maszyn fizycznych lub wirtualnych, aby umożliwić łatwe budowanie odpornych na uszkodzenia, elastycznych systemów rozproszonych i ich efektywne działanie.

  Jest zbudowany przy użyciu zasad podobnych do zasad jądra systemu Linux, ale na innym poziomie abstrakcji i działa na każdym komputerze oraz zapewnia aplikacjom takim jak Hadoop i Spark interfejsy API do zarządzania zasobami i planowania całkowicie w środowiskach centrum danych i chmury. Posiada aktualizacje, które nie zakłócają pracy, zapewniając wysoką dostępność.

• Apache Mahout

  Narzędzie o otwartym kodzie źródłowym. Apache Mahout ma na celu umożliwienie skalowalnego uczenia maszynowego i eksploracji danych. Mówiąc konkretnie, celem projektu jest „zbudowanie środowiska do szybkiego tworzenia skalowalnych, wydajnych aplikacji do uczenia maszynowego”. Ma proste, rozszerzalne środowisko programistyczne i ramy do tworzenia skalowalnych algorytmów, w tym szeroką gamę gotowych algorytmów dla Scala + Apache Spark, H2O i Apache Flink.

• Apache Kafka

  Apache Kafka został stworzony, aby wydajnie przetwarzać strumienie danych w czasie rzeczywistym. Analitycy danych wykorzystują to narzędzie do tworzenia potoków danych w czasie rzeczywistym i aplikacji do przesyłania strumieniowego, ponieważ umożliwia im publikowanie i subskrybowanie strumieni rekordów, przechowywanie strumieni rekordów w sposób odporny na błędy oraz przetwarzanie strumieni rekordów w miarę ich występowania. Działa jako klaster na jednym lub kilku serwerach, a klaster przechowuje strumień rekordów w kategoriach zwanych tematami.

• Ula Apache

  Apache Hive zaczynał jako podprojekt Apache Hadoop, a teraz sam jest projektem najwyższego poziomu. Apache Hive to oprogramowanie do hurtowni danych, które pomaga w odczytywaniu, zapisywaniu i zarządzaniu dużymi zestawami danych, które znajdują się w rozproszonej pamięci masowej za pomocą SQL. Może rzutować strukturę na dane już przechowywane, a dostępne jest narzędzie wiersza poleceń do łączenia użytkowników z Hive.

• Apache HBase

  Apache HBase to skalowalny, rozproszony magazyn danych big data. To narzędzie o otwartym kodzie źródłowym jest używane przez analityków danych, gdy potrzebują losowego dostępu do odczytu/zapisu w czasie rzeczywistym do Big Data. Apache HBase zapewnia możliwości podobne do Bigtable w połączeniu z Hadoop i HDFS. Jest to system rozproszonej pamięci masowej dla danych strukturalnych, który charakteryzuje się skalowalnością liniową i modułową. Ściśle i konsekwentnie czyta i pisze.

• Apache Hadoop

  To narzędzie Data Science to oprogramowanie typu open source do niezawodnego, rozproszonego i skalowalnego przetwarzania. Biblioteka oprogramowania, która umożliwia rozproszone przetwarzanie dużych zbiorów danych w klastrach komputerów, wykorzystuje proste modele programowania.

  Nadaje się do badań i produkcji. Jest przeznaczony do skalowania od pojedynczych serwerów do tysięcy maszyn. Biblioteka może wykrywać i obsługiwać awarie w warstwie aplikacji zamiast polegać na sprzęcie w celu zapewnienia wysokiej dostępności.

• Żyrafa Apacza

  Giraph to iteracyjny system przetwarzania wykresów zaprojektowany z myślą o wysokiej skalowalności. Zaczęło się jako open-source odpowiednik Pregel, ale dodaje wiele funkcji poza podstawowym modelem Pregel. Naukowcy zajmujący się danymi używają go, aby „uwolnić potencjał ustrukturyzowanych zestawów danych na masową skalę”.

  Posiada obliczenia Master, agregatory podzielone na fragmenty, dane wejściowe zorientowane na krawędzie, obliczenia poza rdzeniem, stały cykl rozwoju i rosnącą społeczność użytkowników.

• Algorytmy.io

  To narzędzie jest firmą LumenData dostarczającą uczenie maszynowe jako usługę do strumieniowego przesyłania danych z podłączonych urządzeń. Narzędzie zamienia surowe dane na wgląd w czasie rzeczywistym i zdarzenia umożliwiające podjęcie działań, dzięki czemu firmy mogą lepiej wdrażać uczenie maszynowe do przesyłania strumieniowego danych.

  Upraszcza proces udostępniania uczenia maszynowego firmom i programistom pracującym z podłączonymi urządzeniami. Platforma Cloud rozwiązuje również typowe wyzwania związane z infrastrukturą, skalą i bezpieczeństwem, które pojawiają się podczas wdrażania danych maszynowych.

• Trifakt

  Trifacta przewiduje trzy produkty do prowadzenia i przygotowywania danych. Może być używany przez osoby, zespoły i organizacje, ponieważ pomoże w eksploracji, przekształcaniu, czyszczeniu i łączeniu plików pulpitu. Jest to zaawansowana samoobsługowa platforma do przygotowywania danych.

• Alteryx

  To kolejne świetne narzędzie do nauki o danych. Zapewnia platformę do odkrywania, przygotowywania i analizowania danych. Pomaga również znaleźć głębsze informacje poprzez wdrażanie i udostępnianie analiz na dużą skalę. Umożliwia odkrywanie danych i współpracę w całej organizacji.

  Posiada również funkcjonalności do przygotowania i analizy modelu. Alteryx pozwoli Ci centralnie zarządzać użytkownikami, przepływami pracy i zasobami danych oraz osadzić modele R, Python i Alteryx w Twoich procesach.

• H2O.ai

  Dzięki 130 000 naukowców zajmujących się danymi i około 14 000 organizacjom społeczność H20.ai rozwija się w szybkim tempie. H20.ai to narzędzie typu open source, którego celem jest ułatwienie modelowania danych.

  Ma możliwość implementacji większości algorytmów uczenia maszynowego, w tym uogólnionych modeli liniowych (GLM), algorytmów klasyfikacji, wspomagania uczenia maszynowego i tak dalej. Zapewnia wsparcie dla Deep Learning, a także zapewnia wsparcie w integracji z Apache Hadoop w celu przetwarzania i analizowania ogromnych ilości danych.

• Żywy obraz

  To narzędzie jest najpopularniejszym narzędziem do wizualizacji danych używanym na rynku. Daje dostęp do podziału surowych, niesformatowanych danych na przetwarzalny i zrozumiały format. Wizualizacje utworzone za pomocą Tableau mogą łatwo pomóc w zrozumieniu zależności między zmiennymi predykcyjnymi.

  Te narzędzia są bardzo funkcjonalne i skuteczne, więc dlaczego nie włączyć ich do swojej pracy i być świadkiem ogromnej zmiany.

Inne przydatne zasoby:

6 ważnych czynników kształtujących przyszłość nauki o danych

Nauka o danych stojąca za wykrywaniem oszustw w marketingu afiliacyjnym