Cele mai bune instrumente de știință a datelor pentru oamenii de știință ai datelor

Necesitatea convingătoare de a unifica statisticile, de a analiza datele, de a învăța prin intermediul mașinii și a metodelor aferente acestora în scopul înțelegerii și analizei fenomenului real cu date care au dus la nașterea științei datelor.

Știința datelor este un domeniu integrativ care utilizează metode, procese, algoritmi și sisteme științifice pentru extragerea cunoștințelor și a înțelegerii din date structurate și nestructurate. Utilizează tehnici și teorii extrase din multe domenii în contextul matematicii, statisticii, informaticii și științei informației.

În 2015, Asociația Americană de Statistică a identificat atât sistemele distribuite, cât și cele paralele, statisticile și învățarea automată și gestionarea bazelor de date drept cele trei comunități fundamentale și profesionale ale științei datelor. Știința datelor nu poate funcționa deloc fără instrumentele sale.

Deci, care sunt instrumentele de știință a datelor pe care le avem astăzi?

Mai jos este o listă cu unele dintre cele mai bune instrumente pentru știința datelor.

• BigML

  Acesta este unul dintre instrumentele mele preferate pentru știința datelor pe care le folosesc personal pentru a face învățarea automată pur și simplu pentru mine. Acest instrument la nivel mondial a fost conceput pentru a rula în cloud sau on-premises pentru operaționalizarea învățării automate în organizații, ceea ce face ușoară rezolvarea și automatizarea clasificării și analizei clusterelor.

• Bokeh

  Acest instrument își propune să construiască browsere web moderne pentru prezentare. De asemenea, ajută utilizatorii să creeze cu ușurință tablouri de bord, diagrame interactive și aplicații de date. Cea mai bună parte este că este complet gratuit.

• Clojure

  Clojure a fost conceput pentru a îmbina o infrastructură eficientă cu o dezvoltare interactivă a unui limbaj de scripting pentru programare care este multithreaded. Acest instrument este unic deoarece este un limbaj de compilare care rămâne dinamic, cu fiecare caracteristică acceptată în timpul execuției.

• excela

  Acest pachet Microsoft Office este un instrument foarte familiar pe care se bazează oamenii de știință pentru a sorta, filtra și lucra rapid cu datele lor. Este pe aproape orice dispozitiv de calculator pe care îl întâlniți, astfel încât oamenii de știință din întreaga lume se pot pune ușor la lucru.

• Prognoza asta

  ForecastAcesta este un instrument uriaș la îndemâna oamenilor de știință de date, care automatizează selecția modelului predictiv. Compania din spatele acestui instrument se străduiește constant să facă învățarea profundă relevantă pentru finanțe și economie, permițând analiștilor cantitativi, managerilor de investiții și cercetătorilor de date să folosească propriile date în scopul de a genera previziuni solide și de a optimiza obiective viitoare complexe.

• Java

  Java, Oh Java! Vechi dar bun. Acest instrument este un limbaj care are o bază de utilizatori foarte largă. Ajută oamenii de știință în date să creeze produse și cadre care implică sisteme distribuite, învățarea automată și analiza datelor.

  Java este foarte convenabil de utilizat pentru oameni. Acest lucru i-a oferit o comparație cu alte instrumente excelente de știință a datelor, cum ar fi R și Python.

• Jupyter

  Poreclit de pe planeta Jupiter, Jupyter, așa cum sugerează și numele, a fost proiectat să funcționeze în întreaga lume. Acesta a prevăzut un mediu de calcul interactiv în mai multe limbi.

  Are un notebook care este o aplicație web open-source care permite oamenilor de știință să creeze și să partajeze documente care conțin coduri live, vizualizări, ecuații și teste explicative.

• Adeziv logic

  Logical Glue este un instrument premiat care permite utilizatorului să învețe limbajul mașinii pe o platformă de inteligență artificială. Nu ar fi putut câștiga un premiu dacă nu pentru beneficiul său cheie de creștere a productivității și a profitului pentru organizații printr-un proces de aducere la viață a cunoștințelor tale pentru publicul țintă.

• MySQL

  MySQL este o bază de date open-source foarte populară. Ceea ce unii oameni nu știu este că este, de asemenea, un instrument grozav pe care oamenii de știință de date îl pot folosi pentru a accesa datele din baza lor de date. A fost folosit împreună cu Java pentru mai multă eficiență.

  Vă poate stoca și structura datele într-o manieră foarte organizată, fără nicio bătaie de cap. Acceptă nevoile de stocare a datelor pentru sistemele de producție. De asemenea, a fost activat cu caracteristica de interogare a datelor după proiectarea bazei de date.

• Știința Narativă

  Știința narativă este un instrument excelent pentru oamenii de știință ai datelor, care a ajutat organizațiile să maximizeze impactul datelor lor cu narațiuni inteligente și automate generate de generarea avansată a limbajului narativ (NLG).

  Acest instrument este capabil să vă transforme datele în active acționabile și puternice pentru a lua decizii mai eficiente, făcând astfel lucrătorii din organizația dvs. să înțeleagă și să acționeze pe baza datelor.

• NumPy

  NumPy este un instrument care este bine potrivit pentru utilizări științifice, deoarece conține un obiect puternic N-dimensional matrice cu funcții de difuzare sofisticate și este complet gratuit. Este un pachet fundamental al cărui potențial maxim poate fi realizat doar atunci când este utilizat împreună cu Python. Este, de asemenea, un container multidimensional de date generice.

• OpenRefine

  Odată Google Refine, Open Refine este acum un proiect open-source care este susținut și finanțat de oricine dorește. După cum sugerează și numele, este un instrument extraordinar de puternic folosit de cercetătorii de date pentru a curăța, transforma și extinde datele cu servicii web înainte de a le conecta la baze de date.

  De asemenea, a fost proiectat cu capacitatea de a reconcilia și potrivi datele, de a lega și de a extinde seturi de date cu o gamă largă de servicii web și de a încărca date curățate într-o bază de date centrală.

• panda

  Pandas este un instrument excelent pentru știința datelor, echipat cu o bibliotecă open source, al cărei scop este să ofere structuri de date de înaltă performanță, ușor de utilizat și instrumente de analiză a datelor pentru limbajul de programare Python.

  Este flexibil, rapid și are structuri de date expresive care fac lucrul cu date relaționale și etichetate ușor și intuitiv . Are un instrument de analiză și manipulare a datelor care este disponibil într-o varietate de limbi. Ce mai mult? Este gratis.

• RapidMiner

  Conform statisticilor, oamenii de știință în date au o productivitate mai mare atunci când folosesc RapidMiner, deoarece este o platformă unificată pentru învățarea automată, pregătirea datelor și implementarea modelelor. Poate rula fluxul de lucru pentru știința datelor direct în Hadoop cu RapidMiner Radoop.

• Redis

  Acest instrument de știință a datelor este un server de structură de date pe care oamenii de știință de date îl folosesc ca cache, bază de date și broker de mesaje. Este un magazin de structură de date open-source, în memorie, care acceptă, printre altele, hashuri, șiruri și liste.

( Descărcați documentul albă: Știința datelor la scară)

• În cascadă

  Acest instrument de știință a datelor este o platformă de dezvoltare a aplicațiilor pentru oamenii de știință de date care construiesc aplicații Big Data pe Apache Hadoop. Permite utilizatorilor să rezolve probleme simple și complexe de date, deoarece se mândrește cu un motor de calcul unic, cadru de integrare a sistemelor, procesare a datelor și capabilități de programare. Funcționează și poate fi portat între MapReduce, Apache Tea și Apache Flink.

• DataRobot

  Acest instrument este o platformă avansată de automatizare a învățării automate, DataRobot îi face pe oamenii de știință din date să construiască mai rapid modele predictive mai bune. Țineți pasul cu ecosistemul în continuă expansiune al algoritmilor de învățare automată atunci când utilizați DataRobot.

  DataRobot se extinde constant și are un set vast de algoritmi diversi, cei mai buni din clasă, din surse de top. Puteți testa, antrena și compara sute de modele diferite cu o singură linie de cod sau un singur clic.

  De asemenea, identifică automat preprocesarea de top și ingineria caracteristicilor pentru fiecare tehnică de modelare. Folosește chiar sute și chiar mii de servere, precum și mai multe nuclee în cadrul fiecărui server pentru a paraleliza explorarea datelor, construirea modelelor și reglarea hiper-parametrilor.

• Furtuna Apache

  Este un instrument pentru oamenii de știință de date care sunt implicați în gestionarea calculelor în timp real distribuite și tolerante la erori. Acesta abordează procesarea fluxului, calculul continuu, RPC distribuit și multe altele.

  Este un instrument gratuit și open-source care poate procesa în mod fiabil fluxuri de date nelimitate pentru procesare în timp real. Poate fi folosit cu orice limbaj de programare și chiar cu cazuri precum analiză în timp real, învățarea automată online, calcul continuu, RPC distribuit, ETL și multe altele.

  Are capacitatea de a procesa mai mult de un milion de tupluri procesate pe secundă pe mod, deoarece se integrează cu tehnologiile de așteptare și baze de date existente.

• Iphyton

  Instrumentele interactive Python sunt un proiect în creștere, cu componente în expansiune independente de limbaj, cuplate cu o arhitectură bogată pentru calculul interactiv. Este un instrument open-source pentru cercetătorii de date și acceptă Python 2.7 și 3.3 sau mai nou.

  Este un nucleu pentru Jupyter și are suport pentru vizualizarea interactivă a datelor și utilizarea setului de instrumente GUI. Poate încărca interpreți flexibili, incorporabili în propriile proiecte și are instrumente de calcul paralele de înaltă performanță ușor de utilizat.

• Platforma KNIME Analytics.

  KNIME este un instrument de platformă deschisă pentru navigarea liberă a datelor complexe. Platforma KNIME Analytics este o soluție deschisă pentru inovația bazată pe date, care îi ajută pe oamenii de știință în date să descopere potențialul ascuns al datelor, să caute informații și să prezică viitorul.

  Poate implementa rapid și poate scala mai mult de 1.000 de module cu ușurință. Există sute de exemple gata de rulare cu o gamă cuprinzătoare de instrumente integrate. De asemenea, oferă cea mai largă gamă de algoritmi avansați disponibile.

• RStudio

  Acesta este un instrument pentru oamenii de știință de date, care este open source și pregătit pentru întreprindere. Acest software extrem de profesionist pentru comunitatea R face R mai ușor de utilizat, deoarece include un editor de cod, instrumente de depanare și vizualizare, mediu de dezvoltare integrat (IDE) pentru R, include o consolă, editor de evidențiere a sintaxelor care sprijină execuția directă a codului și instrumente pentru complot și gestionarea spațiului de lucru.

  Este disponibil în ediții open source și comerciale și rulează pe desktop sau într-un browser conectat la RStudio Server sau Studio Server Pro.

• Pxyll.com

  Pxyll este un alt instrument de platformă deschisă și este cea mai rapidă modalitate de a integra Python și Excel. Codul introdus rulează în proces pentru a asigura cea mai bună performanță posibilă a registrelor de lucru.

• TIBCO Spitfire

  Acesta stimulează afacerile digitale, permițând decizii mai bune și acțiuni mai rapide și mai inteligente. Soluția Spotfire este un instrument pentru oamenii de știință de date care se adresează descoperirii datelor, disputelor de date, analizei predictive și multe altele.

  TIBCO este o platformă de analiză securizată, guvernată, de clasă întreprindere, cu dispută de date încorporată și poate oferi analize bazate pe inteligență artificială, vizuale, geo- și în flux. Este echipat cu descoperire inteligentă a datelor vizuale, cu un timp scurt până la înțelegere, iar caracteristicile sale de pregătire a datelor vă permit să modelați, să îmbogățiți și să transformați datele și să creați caracteristici și să identificați semnale pentru tablouri de bord și acțiuni.

• TensorFlow

  Este o bibliotecă de învățare automată open-source flexibilă, rapidă și scalabilă pentru cercetare și producție. Oamenii de știință de date folosesc de obicei TensorFlow pentru calcul numeric folosind grafice de flux de date.

  Are o arhitectură flexibilă pentru implementarea calculelor pe unul sau mai multe CPU-uri sau GPU-uri într-un desktop, server sau dispozitiv mobil cu un singur API împreună cu nodurile din grafic care reprezintă operații matematice.

  În timp ce marginile graficului reprezintă rețelele de date multidimensionale comunicate între ele și este ideal pentru desfășurarea învățării automate și a rețelelor neuronale profunde, dar se aplică la o mare varietate de alte domenii.

• Lucios

  Este un cadru de aplicații web pentru R by RStudio pe care oamenii de știință de date îl folosesc pentru a transforma analizele în aplicații web interactive. Este un instrument ideal pentru oamenii de știință de date care nu au experiență în dezvoltarea web.

  Lucrul bun este că nu sunt necesare cunoștințe HTML, CSS sau JavaScript, deoarece este o aplicație ușor de scris, care poate combina puterea de calcul a lui R cu interactivitatea web-ului modern. Puteți folosi propriile servere sau serviciul de găzduire RStudio.

• SciPy

  Acest instrument Data Science este un ecosistem de software open-source bazat pe Python, destinat aplicațiilor de matematică, știință și inginerie. Stack-ul său include Python, NumPy, Matplotlib, Python, biblioteca SciPy și multe altele. Biblioteca SciPy oferă mai multe rutine numerice.

• Scikit-învață

  Acest instrument este o învățare automată de uz general, ușor de utilizat, pentru Python. Majoritatea oamenilor de știință de date preferă scikit-learn, deoarece oferă instrumente simple și eficiente pentru extragerea datelor și analiza datelor. De asemenea, este accesibil tuturor și reutilizabil în anumite contexte. Este construit pe NumPy, SciPy și Matplotlib.

• Scala

  Scala este un instrument pentru oamenii de știință de date care doresc să construiască ierarhii elegante de clasă pentru a maximiza reutilizarea codului și extensibilitatea. Instrumentul permite utilizatorilor să implementeze comportamentul ierarhiilor de clasă folosind funcția de ordin superior.

  Are un limbaj modern de programare multi-paradigmă, conceput pentru a exprima modelele de programare comune în mod concis și elegant. Acesta integrează fără probleme caracteristicile limbajelor orientate pe obiecte și funcționale. Acceptă funcții de ordin superior și permite imbricarea funcțiilor.

• Octavă

  Acesta este un limbaj de programare științifică care este un instrument util pentru oamenii de știință de date care doresc să rezolve sisteme de ecuații sau să vizualizeze date cu comenzi de grafică de nivel înalt. Sintaxa lui Octave este compatibilă cu MATLAB, iar interpretul său poate fi rulat în modul GUI, ca consolă sau invocat ca parte a unui script shell.

• NetworkX

  Este un instrument de pachet Python pentru oamenii de știință de date. Puteți crea, manipula și studia structura, dinamica și funcțiile rețelelor complexe cu NetworkX. Are structuri de date pentru grafice, digrafe și multigrafe cu algoritmi abundenți de grafice standard. Puteți genera grafice clasice, grafice aleatorii și rețele sintetice.

• Trusa de instrumente pentru limbajul natural

  Este o platformă de vârf pentru construirea de programe Python, deoarece este un instrument pentru lucrul cu datele din limbajul uman. Acest instrument este util pentru oamenii de știință de date fără experiență și studenții în știința datelor care lucrează în lingvistică computațională folosind Python. Oferă interfețe ușor de utilizat pentru mai mult de 50 de corpuri și resurse lexicale.

• MLBase

  AMPLab de la UC Berkeley a dezvoltat MBase ca un proiect open-source care face învățarea automată distribuită mai ușoară pentru oamenii de știință de date. Este format din trei componente care sunt MLib, MLI și ML Optimizer. MBLase poate implementa și consuma învățarea automată la scară mai ușor.

• Matplotlib

  Acest instrument de știință a datelor este o bibliotecă de plotare 2D Python care produce cifre de calitate publică într-o varietate de formate de hârtie și medii interactive pe platforme. Este folosit de oamenii de știință de date în scripturi Python, shell-ul Python și IPython, Jupyter Notebook, servere de aplicații web și patru seturi de instrumente pentru interfața grafică cu utilizatorul.

  

  Are capacitatea de a genera diagrame, histograme, spectre de putere, diagrame cu bare, diagrame de eroare, diagrame de dispersie și multe altele cu câteva linii de cod.

( Citește și: De ce tehnologia Data Science este mai mare decât Big Data)

• MATLAB.

  Acesta este un limbaj de nivel înalt și un mediu interactiv pentru calcul numeric, vizualizare și programare. Este un instrument puternic pentru oamenii de știință de date și servește ca limbaj de calcul tehnic și este util pentru matematică, grafică și programare.

  Este conceput pentru a fi intuitiv, permițându-vă astfel să analizați datele, să dezvoltați algoritmi și să creați modele. Combină un mediu desktop pentru analiză iterativă și procese de proiectare cu un limbaj de programare capabil să exprime direct matematica matricelor și matricelor.

• Creați GraphLab

  Acest instrument este folosit de cercetătorii și dezvoltatorii de date pentru a construi produse de date de ultimă generație prin învățarea automată. Acest instrument de învățare automată ajută utilizatorii să creeze aplicații inteligente de la capăt la capăt în Python, deoarece simplifică dezvoltarea modelelor de învățare automată.

  Încorporează, de asemenea, inginerie automată a caracteristicilor, selecție de model și vizualizări de învățare automată specifice aplicației. Puteți identifica și lega înregistrări în sau între surse de date corespunzătoare acelorași entități din lumea reală.

• ggplot2

  ggplot2 a fost dezvoltat de Hadley Wickham și Winston Chang ca un sistem de plotare pentru R care se bazează pe gramatica graficii. Cu ggplot2, oamenii de știință de date evită multe dintre necazurile legate de plotare, menținând în același timp părțile atractive ale graficii de bază și latice și producând cu ușurință grafice complexe cu mai multe straturi.

  Vă ajută să creați noi tipuri de grafice adaptate nevoilor dvs., care vă vor ajuta pe dvs. și pe alții să vă înțelegeți datele, făcându-vă astfel să produceți date elegante pentru analiza datelor.

• Bălălău

  Este un sistem de operare care vă permite să utilizați un computer fără software „care v-ar călca în picioare libertatea”. Ei au creat Gawk, un utilitar awk care interpretează un limbaj de programare cu scop special.

  Le permite utilizatorilor să gestioneze sarcini simple de reformatare a datelor folosind doar câteva linii de cod. Vă permite să căutați în fișiere linii sau alte unități de text care conțin unul sau mai multe modele. Este mai degrabă bazat pe date decât procedural, ceea ce face ușoară citirea și scrierea programelor.

• Tabele de fuziune

  Fusion Tables este un serviciu de gestionare a datelor bazat pe cloud, care se concentrează pe colaborare, ușurință în utilizare și vizualizări. Deoarece este o aplicație experimentală, Fusion Tables este un instrument de aplicație web de vizualizare a datelor pentru oamenii de știință de date, care vă dă putere să adune, să vizualizați și să partajați tabele de date.

  Puteți face o hartă în câteva minute și puteți căuta în mii de tabele Fusion publice sau milioane de tabele publice de pe web pe care le puteți importa în tabelele Fusion. În cele din urmă, puteți să vă importați propriile date și să le vizualizați instantaneu, publicând astfel vizualizarea dvs. pe alte proprietăți web.

• FeatureLabs

  Feature Labs este conceput pentru a dezvolta și implementa produse și servicii inteligente pentru datele dvs. Ei lucrează în principal cu oamenii de știință de date. Se integrează cu datele dvs. pentru a ajuta oamenii de știință, dezvoltatorii, analiștii, managerii și directorii să descopere noi perspective și să obțină o mai bună înțelegere a modului în care datele dvs. prognozează viitorul afacerii dvs. Dispune de sesiuni de on-boarding adaptate datelor dvs. și utilizează cazuri pentru a vă ajuta să începeți eficient.

• DataRPM

  Acest instrument Data Science este „prima și singura platformă de întreținere predictivă cognitivă din industrie pentru IoT industrial. DataRPM este beneficiarul Premiului de Leadership Tehnologic 2017 pentru întreținerea predictivă cognitivă în producția de automobile de la Frost & Sullivan.

  Utilizează tehnologia de meta-învățare în curs de brevet, o componentă integrală a inteligenței artificiale, pentru a automatiza predicțiile privind defecțiunile activelor și rulează mai multe experimente de învățare automată automată în direct pe seturi de date.

• D3.js

  D3.js a fost creat de Mike Bostock. Este folosit de oamenii de știință de date ca bibliotecă JavaScript pentru manipularea documentelor bazate pe date, pentru a da viață datelor lor cu SVG, Canvas și HTML. Se pune accent pe standardele web pentru a obține capacitățile complete ale browserelor moderne fără a fi legat de un cadru proprietar și combină componente puternice de vizualizare și o abordare bazată pe date a manipulării modelului de obiecte document (DOM). De asemenea, poate lega date arbitrare la un DOM și apoi poate aplica transformări bazate pe date documentului.

• Apache Spark

  Oferă „computing cluster extrem de rapid”. O gamă foarte largă de organizații mari folosesc Spark pentru a procesa seturi mari de date, iar acest instrument de știință a datelor poate accesa diverse surse de date, cum ar fi HDFS, Cassandra, HBase și S3.

  Este proiectat cu un motor de execuție DAG avansat pentru a sprijini fluxul de date aciclic și calculul în memorie, are peste 80 de operatori de nivel înalt care simplifică construirea de aplicații paralele, poate fi utilizat interactiv din shell-urile Scale, Python și R și alimentează un teanc de biblioteci, inclusiv SQL, DataFrames, MLlib, GraphX ​​și Spark Streaming.

• Apache Pig

  Acest instrument este o platformă concepută pentru analiza seturi de date mari. Constă într-un limbaj de nivel înalt pentru exprimarea programelor de analiză a datelor, care este cuplat cu infrastructura pentru evaluarea unor astfel de programe.

  Deoarece structurile programelor Pig pot face față unei paralelizări semnificative, ele pot aborda seturi mari de date. Infrastructura constă dintr-un compilator capabil să producă secvențe de programe Map-Reduce pentru care există deja implementări paralele la scară largă și un strat de limbaj care include un limbaj textual numit Pig Latin.

• Apache Mesos

  În calitate de manager de cluster, Apache Mesos oferă izolarea eficientă a resurselor și partajarea între aplicații sau cadre distribuite. Acesta abstrage CPU, memoria, stocarea și alte resurse de la mașinile fizice sau virtuale pentru a permite sistemelor distribuite elastice și tolerante la erori să fie construite cu ușurință și să ruleze eficient.

  Este construit folosind principii similare cu cele ale nucleului Linux, dar la un nivel diferit de abstractizare și rulează pe fiecare mașină și oferă aplicații precum Hadoop și Spark API-uri pentru gestionarea resurselor și programarea completă în mediile de centru de date și cloud. Are upgrade-uri non-disruptive pentru disponibilitate ridicată.

• Apache Mahout

  Un instrument open-source. Apache Mahout urmărește să permită învățarea automată scalabilă și data mining. Pentru a fi specific, scopul proiectului este de a „construi un mediu pentru crearea rapidă a aplicațiilor de învățare automată scalabile și performante”. Are un mediu de programare simplu și extensibil și un cadru pentru construirea de algoritmi scalabili, inclusiv o mare varietate de algoritmi prefabricați pentru Scala + Apache Spark, H2O și Apache Flink.

• Apache Kafka

  Apache Kafka este construit pentru a procesa eficient fluxurile de date în timp real. Oamenii de știință de date folosesc acest instrument pentru a construi conducte de date în timp real și aplicații de streaming, deoarece le permite să publice și să se aboneze la fluxuri de înregistrări, să stocheze fluxuri de înregistrări într-un mod tolerant la erori și să proceseze fluxuri de înregistrări pe măsură ce apar. Acesta rulează ca un cluster pe unul sau mai multe servere și clusterul stochează fluxul de înregistrări în categorii numite subiecte.

• Apache Hive

  Apache Hive a început ca un subproiect al Apache Hadoop și acum este un proiect de nivel superior în sine. Apache Hive este un software de depozit de date care ajută la citirea, scrierea și gestionarea seturi de date mari care se află în stocarea distribuită folosind SQL. Poate proiecta structura asupra datelor deja stocate și este furnizat un instrument de linie de comandă pentru a conecta utilizatorii la Hive.

• Apache HBase

  Apache HBase este un magazin de date mari, scalabil, distribuit. Acest instrument open-source este folosit de cercetătorii de date atunci când au nevoie de acces aleatoriu, în timp real, de citire/scriere la Big Data. Apache HBase oferă capabilități similare cu Bigtable pe lângă Hadoop și HDFS. Este un sistem de stocare distribuit pentru date structurate care are scalabilitate liniară și modulară. Citește și scrie strict și consecvent.

• Apache Hadoop

  Acest instrument Data Science este un software open source pentru calcul fiabil, distribuit și scalabil. Un cadru care permite procesarea distribuită de seturi mari de date între grupuri de computere, biblioteca de software utilizează modele de programare simple.

  Este potrivit pentru cercetare și producție. Este conceput pentru a scala de la un singur server la mii de mașini. Biblioteca poate detecta și gestiona defecțiunile la nivelul aplicației, în loc să se bazeze pe hardware pentru a oferi o disponibilitate ridicată.

• Apache Giraph

  Giraph este un sistem iterativ de procesare a graficelor conceput pentru o scalabilitate ridicată. A început ca o contraparte open-source pentru Pregel, dar adaugă mai multe caracteristici dincolo de modelul de bază Pregel. Oamenii de știință de date îl folosesc pentru a „dezlănțui potențialul seturilor de date structurate la o scară masivă”.

  Are calcul master, agregatoare Sharded, intrare orientată pe margine, calcul out-of-core, ciclu de dezvoltare constant și comunitate de utilizatori în creștere.

• Algoritmi.io

  Acest instrument este o companie LumenData care oferă învățare automată ca serviciu pentru transmiterea în flux a datelor de pe dispozitivele conectate. Instrumentul transformă datele brute în informații în timp real și evenimente acționabile, astfel încât companiile să fie într-o poziție mai bună de a implementa învățarea automată pentru transmiterea datelor în flux.

  Simplifică procesul de a face învățarea automată accesibilă companiilor și dezvoltatorilor care lucrează cu dispozitive conectate. Platforma sa Cloud abordează, de asemenea, provocările comune legate de infrastructură, scară și securitate care apar la implementarea datelor mașinii.

• Trifacta

  Trifacta prevede trei produse pentru discutarea datelor și pregătirea datelor. Poate fi folosit de indivizi, echipe și organizații, deoarece va ajuta la explorarea, transformarea, curățarea și unirea fișierelor desktop. Este o platformă avansată de autoservire pentru pregătirea datelor.

• Alteryx

  Acesta este un alt instrument excelent pentru știința datelor. Oferă o platformă pentru a descoperi, pregăti și analiza datele. De asemenea, vă ajută să găsiți informații mai profunde prin implementarea și partajarea analizelor la scară. Vă permite să descoperiți datele și să colaborați în întreaga organizație.

  De asemenea, are funcționalități de pregătire și analiză a modelului. Alteryx vă va permite să gestionați central utilizatorii, fluxurile de lucru și activele de date și să încorporați modele R, Python și Alteryx în procesele dvs.

• H2O.ai

  Cu 130.000 de oameni de știință de date și aproximativ 14.000 de organizații, comunitatea H20.ai crește într-un ritm puternic. H20.ai este un instrument open-source care are ca scop ușurarea modelării datelor.

  Are capacitatea de a implementa majoritatea algoritmilor de învățare automată, inclusiv modele liniare generalizate (GLM), algoritmi de clasificare, stimularea învățării automate și așa mai departe. Oferă suport pentru Deep Learning și, de asemenea, oferă suport pentru integrarea cu Apache Hadoop pentru a procesa și analiza cantități uriașe de date.

• Tablou

  Acest instrument este cel mai popular instrument de vizualizare a datelor folosit pe piață. Vă oferă acces la defalcarea datelor brute, neformatate într-un format procesabil și ușor de înțeles. Vizualizările create folosind Tableau vă pot ajuta cu ușurință să înțelegeți dependențele dintre variabilele de predictor.

  Aceste instrumente sunt foarte funcționale și eficiente, așa că de ce să nu le includeți în munca dvs. și să asistați la o schimbare extraordinară.

Alte resurse utile:

6 mari factori care modelează viitorul științei datelor

Știința datelor din spatele detectării fraudelor în marketingul afiliat