Melhores ferramentas de ciência de dados para cientistas de dados

A necessidade convincente de unificar as estatísticas, analisar dados, aprender através da máquina e seus métodos relacionados com a finalidade de entender e analisar fenômenos reais com dados que levaram ao nascimento da ciência de dados.

Data Science é um campo integrador que faz uso de métodos científicos, processos, algoritmos e sistemas para a extração de conhecimento e insights de dados estruturados e não estruturados. Ele faz uso de técnicas e teorias extraídas de muitos campos dentro do contexto da matemática, estatística, ciência da computação e ciência da informação.

Em 2015, a American Statistical Association identificou sistemas distribuídos e paralelos, estatísticas e aprendizado de máquina e gerenciamento de banco de dados como as três comunidades fundamentais e profissionais da ciência de dados. A ciência de dados não pode funcionar sem suas ferramentas.

Então, quais são as ferramentas de ciência de dados que temos hoje?

Abaixo está uma lista de algumas das melhores ferramentas para ciência de dados.

• BigML

  Esta é uma das minhas ferramentas favoritas de Data Science que eu pessoalmente uso para tornar o aprendizado de máquina simplesmente para mim. Essa ferramenta mundial foi projetada para ser executada na nuvem ou no local para a operacionalização do aprendizado de máquina nas organizações, facilitando a solução e a automatização da classificação e análise de cluster.

• Bokeh

  Esta ferramenta visa construir navegadores modernos para apresentação. Ele também ajuda os usuários a criar painéis, gráficos interativos e aplicativos de dados com facilidade. A melhor parte é que é totalmente gratuito.

• Clojure

  Clojure foi projetado para mesclar uma infraestrutura eficiente com um desenvolvimento interativo de uma linguagem de script para programação multithread. Esta ferramenta é única porque é uma linguagem de compilação que permanece dinâmica com todos os recursos suportados em tempo de execução.

• Excel

  Este pacote do Microsoft Office é uma ferramenta muito familiar na qual os cientistas confiam para classificar, filtrar e trabalhar rapidamente com seus dados. Está em quase todos os dispositivos de computador que você encontra para que os cientistas de dados de todo o mundo possam trabalhar facilmente.

• Prever isso

  PrevisãoEsta é uma ferramenta enorme ao alcance dos cientistas de dados que automatiza a seleção de modelos preditivos. A empresa por trás dessa ferramenta está constantemente se esforçando para tornar o aprendizado profundo relevante para finanças e economia, permitindo que analistas quantitativos, gerentes de investimento e cientistas de dados usem seus próprios dados para gerar previsões robustas e otimizar objetivos futuros complexos.

• Java

  Java, Oh Java! Velho mas bom. Esta ferramenta é uma linguagem que possui uma base de usuários muito ampla. Ele ajuda os cientistas de dados a criar produtos e estruturas envolvendo sistemas distribuídos, aprendizado de máquina e análise de dados.

  Java é muito conveniente para as pessoas usarem. Isso deu a comparação com outras ótimas ferramentas de ciência de dados, como R e Python.

• Jupyter

  Apelidado do planeta Júpiter, Jupyter, como o próprio nome indica, foi projetado para funcionar em todo o mundo. Ele fez provisão para um ambiente de computação interativo multilíngue.

  Ele possui um notebook que é um aplicativo da Web de código aberto que permite que os cientistas de dados criem e compartilhem documentos que contêm códigos ao vivo, visualizações, equações e testes explicativos.

• Cola lógica

  Logical Glue é uma ferramenta premiada que permite ao usuário aprender linguagem de máquina em uma plataforma de inteligência artificial. Ele não poderia ter ganhado um prêmio se não fosse por seu principal benefício de aumentar a produtividade e o lucro das organizações por meio de um processo de dar vida aos seus insights para seu público-alvo.

• MySQL

  MySQL é um banco de dados de código aberto muito popular. O que algumas pessoas não sabem é que também é uma ótima ferramenta para os cientistas de dados usarem para acessar dados de seu banco de dados. Ele tem sido usado junto com o Java para maior eficiência.

  Ele pode armazenar e estruturar seus dados de maneira muito organizada, sem problemas. Ele suporta as necessidades de armazenamento de dados para sistemas de produção. Ele também foi habilitado com o recurso de consulta de dados após o design do banco de dados.

• Ciência Narrativa

  A ciência narrativa é uma ótima ferramenta para cientistas de dados que ajudou as organizações a maximizar o impacto de seus dados com narrativas inteligentes e automatizadas geradas pela geração avançada de linguagem narrativa (NLG).

  Essa ferramenta é capaz de transformar seus dados em ativos acionáveis ​​e poderosos para tomar decisões mais eficientes, fazendo com que os trabalhadores de sua organização entendam e ajam sobre os dados.

• NumPyName

  O NumPy é uma ferramenta adequada para usos científicos, pois contém um poderoso objeto de matriz N-dimensional com funções de transmissão sofisticadas e é totalmente gratuito. É um pacote fundamental cujo potencial completo só pode ser realizado quando usado junto com o Python. É também um contêiner multidimensional de dados genéricos.

• OpenRefine

  Uma vez que o Google Refine, o Open Refine agora é um projeto de código aberto que é apoiado e financiado por qualquer pessoa que deseje. Como o próprio nome indica, é uma ferramenta extraordinariamente poderosa usada por cientistas de dados para limpar, transformar e estender dados com serviços da Web antes de vinculá-los a bancos de dados.

  Ele também foi projetado com a capacidade de reconciliar e combinar dados, vincular e estender conjuntos de dados com uma variedade de serviços da Web e carregar dados limpos para um banco de dados central.

• Pandas

  O Pandas é uma ótima ferramenta de ciência de dados, equipada com uma biblioteca de código aberto, cujo objetivo é fornecer estruturas de dados de alto desempenho e fáceis de usar e ferramentas de análise de dados para a linguagem de programação python.

  É flexível, rápido e possui estruturas de dados expressivas que tornam o trabalho com dados relacionais e rotulados fácil e intuitivo . Possui uma ferramenta de análise e manipulação de dados que está disponível em vários idiomas. O que mais? É de graça.

• Rapid Miner

  De acordo com as estatísticas, há mais produtividade para os cientistas de dados quando eles usam o RapidMiner, pois é uma plataforma unificada para aprendizado de máquina, preparação de dados e implantação de modelos. Ele pode executar o fluxo de trabalho de ciência de dados diretamente no Hadoop com o RapidMiner Radoop.

• Redis

  Essa ferramenta de ciência de dados é um servidor de estrutura de dados que os cientistas de dados usam como cache, banco de dados e corretor de mensagens. É um armazenamento de estrutura de dados na memória de código aberto que suporta hashes, strings e listas, entre outros.

( Baixe o whitepaper: Ciência de dados em escala)

• Cascata

  Essa ferramenta de ciência de dados é uma plataforma de desenvolvimento de aplicativos para cientistas de dados que criam aplicativos de Big Data no Apache Hadoop. Ele permite que os usuários resolvam problemas de dados simples e complexos porque possui um mecanismo de computação exclusivo, estrutura de integração de sistemas, processamento de dados e recursos de agendamento. Ele é executado e pode ser portado entre MapReduce, Apache Tea e Apache Flink.

• Robô de dados

  Essa ferramenta é uma plataforma avançada de automação de aprendizado de máquina, o DataRobot faz com que os cientistas de dados criem modelos preditivos melhores com mais rapidez. Acompanhe facilmente o ecossistema em constante expansão de algoritmos de aprendizado de máquina ao usar o DataRobot.

  A DataRobot está em constante expansão e possui um vasto conjunto de algoritmos diversos e de primeira classe das principais fontes. Você pode testar, treinar e comparar centenas de modelos variados com uma linha de código ou um único clique.

  Além disso, ele identifica automaticamente o pré-processamento superior e a engenharia de recursos para cada técnica de modelagem. Ele ainda usa centenas e até milhares de servidores, bem como vários núcleos em cada servidor para paralelizar a exploração de dados, construção de modelos e ajuste de hiperparâmetros.

• Tempestade Apache

  É uma ferramenta para cientistas de dados envolvidos no tratamento de computação em tempo real distribuída e tolerante a falhas. Ele aborda processamento de fluxo, computação contínua, RPC distribuído e muito mais.

  É uma ferramenta gratuita e de código aberto que pode processar de forma confiável fluxos de dados ilimitados para processamento em tempo real. Ele pode ser usado com qualquer linguagem de programação e até casos como análise em tempo real, aprendizado de máquina online, computação contínua, RPC distribuído, ETL e muito mais.

  Ele tem a capacidade de processar mais de um milhão de tuplas processadas por segundo por modo, pois se integra às tecnologias de enfileiramento e banco de dados existentes.

• Iphyton

  As ferramentas interativas do Python são um projeto em crescimento com componentes agnósticos de linguagem em expansão, juntamente com uma arquitetura rica para computação interativa. É uma ferramenta de código aberto para cientistas de dados e suporta Python 2.7 e 3.3 ou mais recente.

  É um kernel para Jupyter e tem suporte para visualização interativa de dados e uso de kits de ferramentas GUI. Ele pode carregar intérpretes flexíveis e incorporáveis ​​em seus próprios projetos e possui ferramentas de computação paralela de alto desempenho e fáceis de usar.

• Plataforma de análise KNIME.

  KNIME é uma ferramenta de plataforma aberta para navegar livremente em dados complexos. A KNIME Analytics Platform é uma solução aberta para inovação orientada por dados para ajudar os cientistas de dados a descobrir o potencial oculto dos dados, extrair insights e prever futuros.

  Ele pode ser implantado rapidamente e dimensionar facilmente mais de 1.000 módulos. Existem centenas de exemplos prontos para execução com uma ampla variedade de ferramentas integradas. Ele também oferece a mais ampla variedade de algoritmos avançados disponíveis.

• Restúdio

  Esta é uma ferramenta para cientistas de dados de código aberto e pronta para empresas. Este software altamente profissional para a comunidade R torna o R mais fácil de usar, pois inclui um editor de código, ferramentas de depuração e visualização, ambiente de desenvolvimento integrado (IDE) para R, inclui um console, editor de realce de sintaxe que suporta execução direta de código e ferramentas para plotagem e gerenciamento do espaço de trabalho.

  Ele está disponível em edições comerciais e de código aberto e é executado no desktop ou em um navegador conectado ao RStudio Server ou Studio Server Pro.

• Pxyll.com

  Pxyll é outra ferramenta de plataforma aberta e é a maneira mais rápida de integrar Python e Excel. O código inserido é executado durante o processo para garantir o melhor desempenho possível de suas pastas de trabalho.

• TIBCO Spitfire

  Ele impulsiona os negócios digitais, permitindo melhores decisões e ações mais rápidas e inteligentes. A solução Spotfire é uma ferramenta para cientistas de dados que aborda descoberta de dados, disputa de dados, análise preditiva e muito mais.

  A TIBCO é uma plataforma de análise de classe empresarial segura, governada e com organização de dados integrada e pode fornecer análises visuais, geográficas, de streaming e orientadas por IA. Ele é equipado com descoberta de dados visuais inteligentes com tempo reduzido de percepção e seus recursos de preparação de dados permitem que você modele, enriqueça e transforme dados e crie recursos e identifique sinais para painéis e ações.

• TensorFlow

  É uma biblioteca de aprendizado de máquina de código aberto flexível, rápida e escalável para pesquisa e produção. Os cientistas de dados geralmente usam o TensorFlow para computação numérica usando gráficos de fluxo de dados.

  Ele possui uma arquitetura flexível para implantar computação em uma ou mais CPUs ou GPUs em um desktop, servidor ou dispositivo móvel com uma API junto com os nós no gráfico que representam operações matemáticas.

  Enquanto as bordas do gráfico representam os arrays de dados multidimensionais comunicados entre eles, é ideal para conduzir aprendizado de máquina e redes neurais profundas, mas se aplica a uma ampla variedade de outros domínios.

• Brilhante

  É um framework de aplicação web para R by RStudio que os cientistas de dados usam para transformar análises em aplicações web interativas. É uma ferramenta ideal para cientistas de dados inexperientes em desenvolvimento web.

  O bom é que nenhum conhecimento de HTML, CSS ou JavaScript é necessário, pois é um aplicativo fácil de escrever que pode combinar o poder computacional do R com a interatividade da web moderna. Você pode usar seus próprios servidores ou o serviço de hospedagem do RStudio.

• SciPy

  Esta ferramenta de ciência de dados é um ecossistema baseado em Python de software de código aberto destinado a aplicativos de matemática, ciências e engenharia. Sua pilha inclui Python, NumPy, Matplotlib, Python, a biblioteca SciPy e muito mais. A biblioteca SciPy fornece várias rotinas numéricas.

• Scikit-learn

  Essa ferramenta é um aprendizado de máquina de uso geral e fácil de usar para Python. A maioria dos cientistas de dados prefere o scikit-learn porque apresenta ferramentas simples e eficientes para mineração de dados e análise de dados. Também é acessível a todos e reutilizável em determinados contextos. Ele é construído em NumPy, SciPy e Matplotlib.

• Escala

  Scala é uma ferramenta para cientistas de dados que buscam construir hierarquias de classe elegantes para maximizar a reutilização e a extensibilidade do código. A ferramenta capacita os usuários a implementar o comportamento das hierarquias de classe usando a função de ordem superior.

  Possui uma moderna linguagem de programação multiparadigma projetada para expressar padrões de programação comuns de forma concisa e elegante. Ele integra suavemente recursos de linguagens orientadas a objetos e funcionais. Ele suporta funções de ordem superior e permite que as funções sejam aninhadas.

• Oitava

  Esta é uma linguagem de programação científica que é uma ferramenta útil para cientistas de dados que procuram resolver sistemas de equações ou visualizar dados com comandos de plotagem de alto nível. A sintaxe do Octave é compatível com o MATLAB e seu interpretador pode ser executado no modo GUI, como um console ou invocado como parte de um script de shell.

• RedeX

  É uma ferramenta de pacote Python para cientistas de dados. Você pode criar, manipular e estudar a estrutura, dinâmica e funções de redes complexas com o NetworkX. Possui estruturas de dados para gráficos, dígrafos e multigrafos com abundantes algoritmos de gráficos padrão. Você pode gerar gráficos clássicos, gráficos aleatórios e redes sintéticas.

• Kit de ferramentas de linguagem natural

  É uma plataforma líder para a construção de programas Python, pois é uma ferramenta para trabalhar com dados de linguagem humana. Essa ferramenta é útil para cientistas de dados inexperientes e estudantes de ciência de dados que trabalham em linguística computacional usando Python. Ele fornece interfaces fáceis de usar para mais de 50 corpora e recursos léxicos.

• MBase

  O AMPLab da UC Berkeley desenvolveu o MLBase como um projeto de código aberto que facilita o aprendizado de máquina distribuído para cientistas de dados. Ele consiste em três componentes que são MLib, MLI e ML Optimizer. O MLBase pode implementar e consumir machine learning em escala com mais facilidade.

• Matplotlib

  Esta ferramenta Data Science é uma biblioteca de plotagem 2D Python que produz figuras com qualidade de publicação em uma variedade de formatos impressos e ambientes interativos entre plataformas. Ele é usado por cientistas de dados em scripts Python, shell Python e IPython, Jupyter Notebook, servidores de aplicativos da Web e quatro kits de ferramentas de interface gráfica do usuário.

  

  Ele tem a capacidade de gerar gráficos, histogramas, espectros de potência, gráficos de barras, gráficos de erros, gráficos de dispersão e muito mais com algumas linhas de código.

( Leia também: Por que a tecnologia de ciência de dados é maior que o big data)

• MATLAB.

  Esta é uma linguagem sênior de alto nível e um ambiente interativo para computação numérica, visualização e programação. É uma ferramenta poderosa para cientistas de dados e serve como linguagem de computação técnica e é útil para matemática, gráficos e programação.

  Ele foi projetado para ser intuitivo, permitindo analisar dados, desenvolver algoritmos e criar modelos. Ele combina um ambiente de desktop para análise iterativa e processos de design com uma linguagem de programação capaz de expressar diretamente a matemática de matrizes e matrizes.

• Criar GraphLab

  Essa ferramenta é usada por cientistas de dados e desenvolvedores para criar produtos de dados de última geração por meio de aprendizado de máquina. Essa ferramenta de aprendizado de máquina ajuda os usuários a criar aplicativos inteligentes de ponta a ponta em Python, pois simplifica o desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina.

  Ele também incorpora engenharia automática de recursos, seleção de modelos e visualizações de aprendizado de máquina específicas para o aplicativo. Você pode identificar e vincular registros dentro ou entre fontes de dados correspondentes às mesmas entidades do mundo real.

• ggplot2

  O ggplot2 foi desenvolvido por Hadley Wickham e Winston Chang como um sistema de plotagem para R baseado na gramática dos gráficos. Com o ggplot2, os cientistas de dados evitam muitos dos problemas de plotagem, mantendo as partes atraentes dos gráficos de base e de treliça e produzindo gráficos complexos de várias camadas com facilidade.

  Ele ajuda você a criar novos tipos de gráficos adaptados às suas necessidades, que ajudarão você e outras pessoas a entender seus dados, fazendo com que você produza dados elegantes para análise de dados.

• Gawk

  É um sistema operacional que permite que você use um computador sem software “que pisoteie sua liberdade”. Eles criaram o Gawk, um utilitário awk que interpreta uma linguagem de programação especial.

  Ele capacita os usuários a lidar com tarefas simples de reformatação de dados usando apenas algumas linhas de código. Ele permite pesquisar arquivos por linhas ou outras unidades de texto contendo um ou mais padrões. É orientado a dados em vez de procedural, facilitando a leitura e a gravação de programas.

• Tabelas de fusão

  O Fusion Tables é um serviço de gerenciamento de dados baseado em nuvem com foco em colaboração, facilidade de uso e visualizações. Por ser um aplicativo experimental, o Fusion Tables é uma ferramenta de aplicativo da Web de visualização de dados para cientistas de dados que permite coletar, visualizar e compartilhar tabelas de dados.

  Você pode fazer um mapa em minutos e pesquisar milhares de Fusion Tables públicas ou milhões de tabelas públicas da Web que você pode importar para o Fusion Tables. Por fim, você pode importar seus próprios dados e visualizá-los instantaneamente, publicando sua visualização em outras propriedades da web.

• FeatureLabs

  O Feature Labs foi projetado para desenvolver e implantar produtos e serviços inteligentes para seus dados. Eles trabalham principalmente com cientistas de dados. Ele se integra aos seus dados para ajudar cientistas, desenvolvedores, analistas, gerentes e executivos a descobrir novos insights e obter uma melhor compreensão de como seus dados preveem o futuro de seus negócios. Ele apresenta sessões de integração adaptadas aos seus dados e usa casos para ajudá-lo a ter um começo eficiente.

• DataRPM

  Essa ferramenta de Data Science é a “primeira e única plataforma de manutenção preditiva cognitiva do setor para IoT industrial. A DataRPM recebeu o Prêmio de Liderança em Tecnologia de 2017 para Manutenção Preditiva Cognitiva em Manufatura Automotiva da Frost & Sullivan.

  Ele usa a tecnologia de meta-aprendizagem com patente pendente, um componente integral da Inteligência Artificial, para automatizar as previsões de falhas de ativos e executa vários experimentos de aprendizado de máquina automatizados ao vivo em conjuntos de dados.

• D3.js

  D3.js foi criado por Mike Bostock. Ele é usado por cientistas de dados como uma biblioteca JavaScript para manipular documentos com base em dados, para adicionar vida aos seus dados com SVG, Canvas e HTML. Ele enfatiza os padrões da Web para obter recursos completos dos navegadores modernos sem estar vinculado a uma estrutura proprietária e combina componentes de visualização poderosos e uma abordagem orientada a dados para manipulação do Document Object Model (DOM). Ele também pode vincular dados arbitrários a um DOM e, em seguida, aplicar transformações orientadas a dados ao documento.

• Apache Spark

  Ele oferece “computação em cluster extremamente rápida”. Uma grande variedade de grandes organizações usa o Spark para processar grandes conjuntos de dados, e essa ferramenta de cientista de dados pode acessar diversas fontes de dados, como HDFS, Cassandra, HBase e S3.

  Ele foi projetado com mecanismo de execução de DAG avançado para suportar fluxo de dados acíclico e computação na memória, possui mais de 80 operadores de alto nível que simplificam a criação de aplicativos paralelos, pode ser usado interativamente a partir dos shells Scale, Python e R e ele alimenta uma pilha de bibliotecas, incluindo SQL, DataFrames, MLlib, GraphX ​​e Spark Streaming.

• Porco Apache

  Esta ferramenta é uma plataforma projetada para analisar grandes conjuntos de dados. Consiste em uma linguagem de alto nível para expressar programas de análise de dados que é acoplada à infraestrutura para avaliação de tais programas.

  Como as estruturas dos programas Pig podem lidar com paralelização significativa, eles podem lidar com grandes conjuntos de dados. A Infraestrutura consiste em um compilador capaz de produzir sequências de programas Map-Reduce para os quais já existem implementações paralelas em larga escala e uma camada de linguagem que inclui uma linguagem textual chamada Pig Latin.

• Apache Mesos

  Como gerenciador de cluster, o Apache Mesos fornece isolamento e compartilhamento de recursos eficientes entre aplicativos ou estruturas distribuídas. Ele abstrai CPU, memória, armazenamento e outros recursos de máquinas físicas ou virtuais para permitir que sistemas distribuídos elásticos e tolerantes a falhas sejam construídos com facilidade e executados com eficiência.

  Ele é construído usando princípios semelhantes aos do kernel do Linux, mas em um nível diferente de abstração e é executado em todas as máquinas e fornece aplicativos como Hadoop e Spark com APIs para gerenciamento de recursos e agendamento completamente em ambientes de datacenter e nuvem. Possui atualizações sem interrupções para alta disponibilidade.

• Apache Mahout

  Uma ferramenta de código aberto. O Apache Mahout visa permitir aprendizado de máquina escalável e mineração de dados. Para ser específico, o objetivo do projeto é “criar um ambiente para criar rapidamente aplicativos de aprendizado de máquina escaláveis ​​e de alto desempenho”. Possui um ambiente de programação simples e extensível e uma estrutura para construir algoritmos escaláveis, incluindo uma ampla variedade de algoritmos pré-fabricados para Scala + Apache Spark, H2O e Apache Flink.

• Apache Kafka

  O Apache Kafka foi desenvolvido para processar fluxos de dados com eficiência em tempo real. Os cientistas de dados usam essa ferramenta para criar pipelines de dados em tempo real e aplicativos de streaming porque ela os capacita a publicar e assinar fluxos de registros, armazenar fluxos de registros de maneira tolerante a falhas e processar fluxos de registros à medida que ocorrem. Ele é executado como um cluster em um ou mais servidores e o cluster armazena fluxos de registros em categorias chamadas de tópicos.

• Colmeia Apache

  O Apache Hive começou como um subprojeto do Apache Hadoop e agora é um projeto de nível superior. O Apache Hive é um software de data warehouse que auxilia na leitura, gravação e gerenciamento de grandes conjuntos de dados que residem em armazenamento distribuído usando SQL. Ele pode projetar estrutura em dados já armazenados e uma ferramenta de linha de comando é fornecida para conectar usuários ao Hive.

• Apache HBase

  O Apache HBase é um armazenamento de big data escalável e distribuído. Essa ferramenta de código aberto é usada por cientistas de dados quando eles precisam de acesso de leitura/gravação aleatório e em tempo real ao Big Data. O Apache HBase fornece recursos semelhantes ao Bigtable em cima do Hadoop e HDFS. É um Sistema de Armazenamento Distribuído para Dados Estruturados que possui escalabilidade linear e modular. É rigorosa e consistentemente lê e escreve.

• Apache Hadoop

  Esta ferramenta Data Science é um software de código aberto para computação confiável, distribuída e escalável. Uma estrutura que permite o processamento distribuído de grandes conjuntos de dados em clusters de computadores, a biblioteca de software usa modelos de programação simples.

  É apropriado para pesquisa e produção. Ele foi projetado para escalar de servidores únicos a milhares de máquinas. A biblioteca pode detectar e lidar com falhas na camada do aplicativo em vez de depender do hardware para fornecer alta disponibilidade.

• Apache Giraph

  Giraph é um sistema de processamento gráfico iterativo projetado para alta escalabilidade. Começou como uma contrapartida de código aberto do Pregel, mas adiciona vários recursos além do modelo básico do Pregel. Os cientistas de dados o usam para “liberar o potencial de conjuntos de dados estruturados em grande escala”.

  Possui computação mestre, agregadores fragmentados, entrada orientada a borda, computação fora do núcleo, ciclo de desenvolvimento constante e comunidade crescente de usuários.

• Algorithms.io

  Esta ferramenta é uma empresa LumenData que fornece aprendizado de máquina como um serviço para streaming de dados de dispositivos conectados. A ferramenta transforma dados brutos em insights em tempo real e eventos acionáveis ​​para que as empresas estejam em melhor posição para implantar o aprendizado de máquina para streaming de dados.

  Ele simplifica o processo de tornar o aprendizado de máquina acessível a empresas e desenvolvedores que trabalham com dispositivos conectados. Sua plataforma de nuvem também aborda os desafios comuns com infraestrutura, escala e segurança que surgem ao implantar dados de máquina.

• Trifacta

  A Trifacta prevê três produtos para organização de dados e preparação de dados. Ele pode ser usado por indivíduos, equipes e organizações, pois ajudará a explorar, transformar, limpar e unir os arquivos da área de trabalho. É uma plataforma avançada de autoatendimento para preparação de dados.

• Alteryx

  Esta é outra ótima ferramenta de ciência de dados. Ele fornece uma plataforma para descobrir, preparar e analisar os dados. Além disso, ajuda você a encontrar insights mais profundos implantando e compartilhando as análises em escala. Ele permite que você descubra os dados e colabore em toda a organização.

  Também possui funcionalidades para preparar e analisar o modelo. O Alteryx permitirá que você gerencie de forma centralizada usuários, fluxos de trabalho e ativos de dados e incorpore modelos R, Python e Alteryx em seus processos.

• H2O.ai

  Com 130.000 cientistas de dados e aproximadamente 14.000 organizações, a comunidade H20.ai está crescendo em ritmo acelerado. H20.ai é uma ferramenta de código aberto que visa facilitar a modelagem de dados.

  Ele tem a capacidade de implementar a maioria dos algoritmos de aprendizado de máquina, incluindo modelos lineares generalizados (GLM), algoritmos de classificação, impulsionamento do aprendizado de máquina e assim por diante. Ele fornece suporte para Deep Learning e também oferece suporte para integração com o Apache Hadoop para processar e analisar grandes quantidades de dados.

• Quadro

  Esta ferramenta é a ferramenta de visualização de dados mais popular utilizada no mercado. Dá-lhe acesso à divisão de dados brutos e não formatados em um formato processável e compreensível. As visualizações criadas com o Tableau podem ajudá-lo a entender facilmente as dependências entre as variáveis ​​de previsão.

  Essas ferramentas são muito funcionais e eficazes, então por que não incluí-las em seu trabalho e testemunhar uma tremenda mudança.

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