Лучшие инструменты науки о данных для специалистов по данным

Убедительная потребность сделать статистику унифицированной, анализировать данные, учиться с помощью машин и связанных с ними методов с целью понимания и анализа реальных явлений с данными, что привело к рождению науки о данных.

Наука о данных — это интегративная область, в которой используются научные методы, процессы, алгоритмы и системы для извлечения знаний и понимания как из структурированных, так и из неструктурированных данных. Он использует методы и теории, взятые из многих областей в контексте математики, статистики, информатики и информатики.

В 2015 году Американская статистическая ассоциация определила как распределенные, так и параллельные системы, статистику, машинное обучение и управление базами данных в качестве трех основополагающих и профессиональных сообществ науки о данных. Наука о данных вообще не может функционировать без своих инструментов.

Итак, какие инструменты науки о данных у нас есть сегодня?

Ниже приведен список некоторых из лучших инструментов для науки о данных.

• BigML

  Это один из моих любимых инструментов Data Science, который я лично использую, чтобы сделать машинное обучение просто для себя. Этот всемирный инструмент был разработан для работы в облаке или локально для внедрения машинного обучения в организациях, что упрощает решение и автоматизацию классификации и кластерного анализа.

• Боке

  Этот инструмент предназначен для создания современных веб-браузеров для презентаций. Это также помогает пользователям легко создавать информационные панели, интерактивные графики и приложения для работы с данными. Самое приятное то, что это абсолютно бесплатно.

• Кложур

  Clojure был разработан для объединения эффективной инфраструктуры с интерактивной разработкой языка сценариев для многопоточного программирования. Этот инструмент уникален, потому что это язык компиляции, который остается динамическим с каждой функцией, поддерживаемой во время выполнения.

• Excel

  Этот пакет Microsoft Office — очень знакомый инструмент, на который полагаются ученые, чтобы быстро сортировать, фильтровать и работать со своими данными. Он есть почти на каждом компьютерном устройстве, с которым вы сталкиваетесь, поэтому специалисты по данным со всего мира могут легко приступить к работе.

• ПрогнозЭто

  ForecastThis — это огромный инструмент, доступный специалистам по обработке и анализу данных, который позволяет автоматизировать выбор прогностической модели. Компания, разработавшая этот инструмент, постоянно стремится сделать глубокое обучение актуальным для финансов и экономики, позволяя количественным аналитикам, инвестиционным менеджерам и специалистам по данным использовать свои собственные данные для создания надежных прогнозов и оптимизации сложных будущих задач.

• Ява

  Джава, о Джава! Старый но золотой. Этот инструмент представляет собой язык, который имеет очень широкую пользовательскую базу. Это помогает специалистам по данным создавать продукты и платформы, включающие распределенные системы, машинное обучение и анализ данных.

  Java очень удобна для использования людьми. Это позволило сравнить его с другими замечательными инструментами для обработки данных, такими как R и Python.

• Юпитер

  Названный в честь планеты Юпитер, Юпитер, как следует из его названия, был разработан для работы по всему миру. Он предусмотрел многоязычную интерактивную вычислительную среду.

  У него есть записная книжка, которая представляет собой веб-приложение с открытым исходным кодом, позволяющее специалистам по данным создавать и обмениваться документами, содержащими живые коды, визуализации, уравнения и пояснительные тесты.

• Логический клей

  Logical Glue — это отмеченный наградами инструмент, который позволяет пользователю изучать машинный язык на платформе искусственного интеллекта. Он не мог бы получить награду, если бы не ключевое преимущество повышения производительности и прибыли для организаций за счет процесса воплощения ваших идей в жизнь для вашей целевой аудитории.

• MySQL

  MySQL — очень популярная база данных с открытым исходным кодом. Чего некоторые люди не знают, так это того, что это также отличный инструмент для специалистов по данным, которые могут использовать для доступа к данным из своей базы данных. Он использовался вместе с Java для большей эффективности.

  Он может хранить и структурировать ваши данные очень организованным образом, не доставляя вам никаких хлопот. Он поддерживает потребности в хранении данных для производственных систем. Он также был включен с функцией запроса данных после проектирования базы данных.

• Нарративная наука

  Наука о повествовании — отличный инструмент для специалистов по обработке и анализу данных, который помогает организациям максимизировать влияние своих данных с помощью интеллектуальных и автоматизированных повествований, созданных с помощью продвинутой генерации языка повествования (NLG).

  Этот инструмент способен превратить ваши данные в действенные и мощные активы для принятия более эффективных решений, тем самым заставляя сотрудников вашей организации понимать данные и действовать на их основе.

• NumPy

  NumPy — это инструмент, который хорошо подходит для научных целей, поскольку он содержит мощный объект N-мерного массива со сложными функциями вещания, и он абсолютно бесплатный. Это фундаментальный пакет, полный потенциал которого можно реализовать только при использовании вместе с Python. Это также многомерный контейнер общих данных.

• OpenRefine

  Когда-то Google Refine, Open Refine теперь является проектом с открытым исходным кодом, который поддерживается и финансируется всеми желающими. Как следует из названия, это чрезвычайно мощный инструмент, используемый специалистами по данным для очистки, преобразования и расширения данных с помощью веб-сервисов перед их связыванием с базами данных.

  Он также был разработан с возможностью согласования и сопоставления данных, связывания и расширения наборов данных с помощью ряда веб-сервисов и загрузки очищенных данных в центральную базу данных.

• Панды

  Pandas — это отличный инструмент для обработки данных, оснащенный библиотекой с открытым исходным кодом, целью которой является обеспечение высокой производительности, простых в использовании структур данных и инструментов анализа данных для языка программирования Python.

  Он гибкий, быстрый и имеет выразительные структуры данных, которые делают работу с реляционными и размеченными данными простой и интуитивно понятной . Он имеет инструмент анализа и обработки данных, доступный на разных языках. Что еще? Это бесплатно.

• РапидМайнер

  Согласно статистике, специалисты по данным работают более продуктивно, когда используют RapidMiner, поскольку это унифицированная платформа для машинного обучения, подготовки данных и развертывания моделей. Он может запускать рабочий процесс обработки данных непосредственно внутри Hadoop с помощью RapidMiner Radoop.

• Редис

  Этот инструмент науки о данных представляет собой сервер структуры данных, который специалисты по данным используют в качестве кэша, базы данных и брокера сообщений. Это хранилище структур данных в памяти с открытым исходным кодом, которое среди прочего поддерживает хэши, строки и списки.

( Загрузить технический документ: наука о данных в масштабе)

• каскадный

  Этот инструмент обработки данных представляет собой платформу разработки приложений для специалистов по данным, которые создают приложения для работы с большими данными на Apache Hadoop. Он позволяет пользователям решать простые и сложные проблемы с данными, поскольку он может похвастаться уникальным вычислительным механизмом, структурой системной интеграции, возможностями обработки данных и планирования. Он работает и может быть перенесен между MapReduce, Apache Tea и Apache Flink.

• Датаробот

  Этот инструмент представляет собой продвинутую платформу автоматизации машинного обучения. DataRobot позволяет специалистам по обработке и анализу данных быстрее создавать более качественные прогностические модели. Следите за постоянно расширяющейся экосистемой алгоритмов машинного обучения, используя DataRobot.

  DataRobot постоянно расширяется и предлагает широкий набор разнообразных лучших в своем классе алгоритмов из ведущих источников. Вы можете тестировать, обучать и сравнивать сотни различных моделей с помощью одной строки кода или одного щелчка мыши.

  Кроме того, он автоматически определяет основные этапы предварительной обработки и разработки функций для каждого метода моделирования. Он даже использует сотни и даже тысячи серверов, а также несколько ядер на каждом сервере для распараллеливания исследования данных, построения моделей и настройки гиперпараметров.

• Апачская буря

  Это инструмент для специалистов по данным, которые занимаются распределенными и отказоустойчивыми вычислениями в реальном времени. Он занимается потоковой обработкой, непрерывными вычислениями, распределенным RPC и многим другим.

  Это бесплатный инструмент с открытым исходным кодом, который может надежно обрабатывать неограниченные потоки данных для обработки в реальном времени. Его можно использовать с любым языком программирования и даже в таких случаях, как аналитика в реальном времени, онлайн-обучение машин, непрерывные вычисления, распределенный RPC, ETL и многое другое.

  Он может обрабатывать более одного миллиона кортежей, обрабатываемых в секунду в каждом режиме, поскольку он интегрируется с вашими существующими технологиями очередей и баз данных.

• Ифитон

  Интерактивные инструменты Python — это растущий проект с расширяющимися компонентами, не зависящими от языка, в сочетании с богатой архитектурой для интерактивных вычислений. Это инструмент с открытым исходным кодом для специалистов по данным, который поддерживает Python 2.7 и 3.3 или новее.

  Это ядро ​​для Jupyter, поддерживающее интерактивную визуализацию данных и использование наборов инструментов с графическим интерфейсом. Он может загружать гибкие встраиваемые интерпретаторы в ваши собственные проекты и имеет простые в использовании высокопроизводительные инструменты для параллельных вычислений.

• Аналитическая платформа KNIME.

  KNIME — это инструмент с открытой платформой для свободной навигации по сложным данным. KNIME Analytics Platform — это открытое решение для инноваций, основанных на данных, которое помогает специалистам по данным раскрывать скрытый потенциал данных, добывать идеи и прогнозировать будущее.

  Его можно быстро развернуть и легко масштабировать более чем на 1000 модулей. Существуют сотни готовых к запуску примеров с широким набором интегрированных инструментов. Он также предлагает самый широкий выбор продвинутых доступных алгоритмов.

• RStudio

  Это инструмент для специалистов по обработке и анализу данных с открытым исходным кодом, готовый к использованию на предприятиях. Это высокопрофессиональное программное обеспечение для сообщества R упрощает использование R, поскольку включает редактор кода, инструменты отладки и визуализации, интегрированную среду разработки (IDE) для R, включает консоль, редактор с подсветкой синтаксиса, поддерживающий прямое выполнение кода, и инструменты для построение графиков и управление рабочим пространством.

  Он доступен в версиях с открытым исходным кодом и коммерческих версиях и работает на рабочем столе или в браузере, подключенном к RStudio Server или Studio Server Pro.

• Pxyll.com

  Pxyll — еще один инструмент с открытой платформой, и это самый быстрый способ интеграции Python и Excel. Код, который вы вводите, запускается в процессе, чтобы обеспечить максимально возможную производительность ваших книг.

• ТИБКО Спитфайр

  Он стимулирует цифровой бизнес, позволяя принимать более эффективные решения и более быстрые и разумные действия. Решение Spotfire — это инструмент для специалистов по данным, который занимается обнаружением данных, обработкой данных, прогнозной аналитикой и многим другим.

  TIBCO — это безопасная управляемая аналитическая платформа корпоративного класса со встроенной функцией обработки данных, которая может предоставлять управляемую искусственным интеллектом, визуальную, географическую и потоковую аналитику. Он оснащен интеллектуальным визуальным обнаружением данных с сокращенным временем анализа, а его функции подготовки данных позволяют формировать, обогащать и преобразовывать данные, а также создавать функции и определять сигналы для панелей мониторинга и действий.

• ТензорФлоу

  Это гибкая, быстрая, масштабируемая библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом для исследований и производства. Исследователи данных обычно используют TensorFlow для числовых вычислений с использованием графов потоков данных.

  Он имеет гибкую архитектуру для развертывания вычислений на одном или нескольких ЦП или ГП на настольном компьютере, сервере или мобильном устройстве с одним API вместе с узлами в графе, которые представляют математические операции.

  Хотя ребра графа представляют собой многомерные массивы данных, передаваемые между ними, он идеально подходит для проведения машинного обучения и глубоких нейронных сетей, но применим и к большому количеству других областей.

• Блестящий

  Это платформа веб-приложений для R от RStudio, которую специалисты по данным используют для превращения анализа в интерактивные веб-приложения. Это идеальный инструмент для специалистов по данным, которые не имеют опыта в веб-разработке.

  Хорошо то, что не требуются знания HTML, CSS или JavaScript, поскольку это простое в написании приложение, которое может сочетать вычислительную мощность R с интерактивностью современной сети. Вы можете использовать свои собственные серверы или услуги хостинга RStudio.

• SciPy

  Этот инструмент Data Science представляет собой основанную на Python экосистему программного обеспечения с открытым исходным кодом, предназначенную для математических, научных и инженерных приложений. Его стек включает Python, NumPy, Matplotlib, Python, библиотеку SciPy и многое другое. Библиотека SciPy предоставляет несколько числовых процедур.

• Scikit-learn

  Этот инструмент представляет собой простой в использовании инструмент машинного обучения общего назначения для Python. Большинство специалистов по данным предпочитают scikit-learn, потому что он предлагает простые и эффективные инструменты для интеллектуального анализа и анализа данных. Он также доступен для всех и может использоваться повторно в определенных контекстах. Он построен на NumPy, SciPy и Matplotlib.

• Скала

  Scala — это инструмент для специалистов по данным, которые хотят построить элегантную иерархию классов, чтобы максимизировать повторное использование кода и расширяемость. Инструмент позволяет пользователям реализовывать поведение иерархий классов с помощью функции более высокого порядка.

  Он имеет современный мультипарадигменный язык программирования, разработанный для краткого и элегантного выражения общих шаблонов программирования. Он плавно объединяет функции объектно-ориентированных и функциональных языков. Он поддерживает функции высшего порядка и позволяет вкладывать функции.

• Октава

  Это научный язык программирования, который является полезным инструментом для ученых, занимающихся данными, которые хотят решать системы уравнений или визуализировать данные с помощью высокоуровневых графических команд. Синтаксис Octave совместим с MATLAB, а его интерпретатор можно запустить в режиме графического интерфейса пользователя, как консоль или вызвать как часть сценария оболочки.

• СетьX

  Это инструмент пакета Python для специалистов по данным. Вы можете создавать, управлять и изучать структуру, динамику и функции сложных сетей с помощью NetworkX. Он имеет структуры данных для графов, орграфов и мультиграфов с множеством стандартных алгоритмов графов. Вы можете создавать классические графики, случайные графики и синтетические сети.

• Инструментарий естественного языка

  Это ведущая платформа для создания программ Python, поскольку это инструмент для работы с данными человеческого языка. Этот инструмент полезен для неопытных специалистов по данным и студентов, изучающих данные, работающих в области компьютерной лингвистики с использованием Python. Он предоставляет простые в использовании интерфейсы для более чем 50 корпусов и лексических ресурсов.

• MLBase

  AMPLab Калифорнийского университета в Беркли разработал MLBase как проект с открытым исходным кодом, который упрощает распределенное машинное обучение для специалистов по данным. Он состоит из трех компонентов: MLib, MLI и ML Optimizer. MLBase может проще внедрять и использовать машинное обучение в масштабе.

• Матплотлиб

  Этот инструмент Data Science представляет собой библиотеку двухмерных графиков Python, которая создает цифры печатного качества в различных печатных форматах и ​​интерактивных средах на разных платформах. Он используется специалистами по данным в сценариях Python, оболочке Python и IPython, Jupyter Notebook, серверах веб-приложений и четырех инструментах графического пользовательского интерфейса.

  

  Он имеет возможность генерировать графики, гистограммы, спектры мощности, гистограммы, диаграммы ошибок, диаграммы рассеяния и многое другое с помощью нескольких строк кода.

( Также читайте: Почему технологии Data Science больше, чем большие данные)

• МАТЛАБ.

  Это старший язык высокого уровня и интерактивная среда для числовых вычислений, визуализации и программирования. Это мощный инструмент для специалистов по данным, он служит языком технических вычислений и полезен для математики, графики и программирования.

  Он разработан, чтобы быть интуитивно понятным, что позволяет вам анализировать данные, разрабатывать алгоритмы и создавать модели. Он сочетает в себе среду рабочего стола для итеративного анализа и процессов проектирования с языком программирования, способным напрямую выражать матричную и массивную математику.

• Графлаб Создать

  Этот инструмент используется учеными и разработчиками данных для создания современных продуктов данных с помощью машинного обучения. Этот инструмент машинного обучения помогает пользователям создавать комплексные интеллектуальные приложения на Python, поскольку он упрощает разработку моделей машинного обучения.

  Он также включает автоматическую разработку функций, выбор модели и визуализацию машинного обучения, характерную для приложения. Вы можете идентифицировать и связывать записи внутри или между источниками данных, соответствующими одним и тем же объектам реального мира.

• ggplot2

  ggplot2 был разработан Хэдли Уикхемом и Уинстоном Чангом как система построения графиков для R, основанная на грамматике графики. С помощью ggplot2 специалисты по данным могут избежать многих сложностей построения графиков, сохраняя при этом привлекательные части базовой и решетчатой ​​графики и легко создавая сложную многослойную графику.

  Это помогает вам создавать новые типы графики, адаптированные к вашим потребностям, которые помогут вам и другим понять ваши данные, тем самым позволяя вам создавать элегантные данные для анализа данных.

• глазеть

  Это операционная система, которая позволяет вам использовать компьютер без программного обеспечения, «которое попирало бы вашу свободу». Они создали Gawk, awk-утилиту, которая интерпретирует язык программирования специального назначения.

  Он позволяет пользователям выполнять простые задания по переформатированию данных, используя всего несколько строк кода. Он позволяет искать в файлах строки или другие текстовые единицы, содержащие один или несколько шаблонов. Он управляется данными, а не процедурами, что упрощает чтение и написание программ.

• Сводные таблицы

  Fusion Tables — это облачная служба управления данными, ориентированная на совместную работу, простоту использования и визуализацию. Поскольку это экспериментальное приложение, Fusion Tables представляет собой инструмент веб-приложения для визуализации данных для специалистов по данным, который позволяет вам собирать, визуализировать и обмениваться таблицами данных.

  Вы можете создать карту за считанные минуты и найти тысячи общедоступных таблиц Fusion Tables или миллионы общедоступных таблиц из Интернета, которые вы можете импортировать в Fusion Tables. Наконец, вы можете импортировать свои собственные данные и мгновенно визуализировать их, тем самым опубликовав свою визуализацию на других веб-ресурсах.

• FeatureLabs

  Feature Labs предназначена для разработки и развертывания интеллектуальных продуктов и услуг для ваших данных. Они работают в основном с учеными данных. Он интегрируется с вашими данными, чтобы помочь ученым, разработчикам, аналитикам, менеджерам и руководителям находить новые идеи и лучше понимать, как ваши данные прогнозируют будущее вашего бизнеса. Он предлагает сеансы адаптации, адаптированные к вашим данным, и использует кейсы, которые помогут вам эффективно начать работу.

• ДанныеRPM

  Этот инструмент Data Science является «первой и единственной в отрасли когнитивной платформой профилактического обслуживания для промышленного IoT». DataRPM является лауреатом премии Technology Leadership Award 2017 за когнитивное профилактическое обслуживание в автомобильном производстве от Frost & Sullivan.

  Он использует запатентованную технологию метаобучения, неотъемлемый компонент искусственного интеллекта, для автоматизации прогнозирования сбоев активов и запускает несколько экспериментов по автоматическому машинному обучению в реальном времени на наборах данных.

• D3.js

  D3.js был создан Майком Бостоком. Он используется специалистами по данным в качестве библиотеки JavaScript для управления документами на основе данных, чтобы оживить свои данные с помощью SVG, Canvas и HTML. Он делает упор на веб-стандарты, чтобы получить все возможности современных браузеров, не привязываясь к проприетарной среде, и сочетает в себе мощные компоненты визуализации и управляемый данными подход к манипулированию объектной моделью документа (DOM). Он также может привязывать произвольные данные к модели DOM, а затем применять к документу преобразования, управляемые данными.

• Апач Спарк

  Он обеспечивает «молниеносные кластерные вычисления». Очень широкий круг крупных организаций использует Spark для обработки больших наборов данных, и этот инструмент специалиста по данным может получать доступ к различным источникам данных, таким как HDFS, Cassandra, HBase и S3.

  Он разработан с передовым механизмом выполнения DAG для поддержки ациклического потока данных и вычислений в памяти, имеет более 80 высокоуровневых операторов, которые упрощают создание параллельных приложений, может использоваться в интерактивном режиме из оболочек Scale, Python и R и он поддерживает набор библиотек, включая SQL, DataFrames, MLlib, GraphX ​​и Spark Streaming.

• Апачская свинья

  Этот инструмент представляет собой платформу, предназначенную для анализа больших наборов данных. Он состоит из языка высокого уровня для написания программ анализа данных в сочетании с инфраструктурой для оценки таких программ.

  Поскольку структуры программ Pig могут обрабатывать значительные объемы параллелизма, они могут работать с большими наборами данных. Инфраструктура состоит из компилятора, способного создавать последовательности программ Map-Reduce, для которых уже существуют крупномасштабные параллельные реализации, и языкового уровня, включающего текстовый язык под названием Pig Latin.

• Апач Месос

  В качестве диспетчера кластера Apache Mesos обеспечивает эффективную изоляцию ресурсов и их совместное использование в распределенных приложениях или средах. Он абстрагирует ЦП, память, хранилище и другие ресурсы от физических или виртуальных машин, чтобы обеспечить простое создание и эффективную работу отказоустойчивых эластичных распределенных систем.

  Он построен с использованием принципов, аналогичных принципам ядра Linux, но на другом уровне абстракции, работает на каждой машине и предоставляет такие приложения, как Hadoop и Spark, с API-интерфейсами для управления ресурсами и планирования в центрах обработки данных и облачных средах. Он имеет обновления без прерывания работы для обеспечения высокой доступности.

• Апач Махаут

  Инструмент с открытым исходным кодом. Apache Mahout нацелен на обеспечение масштабируемого машинного обучения и интеллектуального анализа данных. Если быть точным, цель проекта — «создать среду для быстрого создания масштабируемых высокопроизводительных приложений машинного обучения». Он имеет простую, расширяемую среду программирования и структуру для создания масштабируемых алгоритмов, включая широкий спектр готовых алгоритмов для Scala + Apache Spark, H2O и Apache Flink.

• Апач Кафка

  Apache Kafka создан для эффективной обработки потоков данных в режиме реального времени. Исследователи данных используют этот инструмент для создания конвейеров данных в режиме реального времени и потоковых приложений, поскольку он позволяет им публиковать потоки записей и подписываться на них, хранить потоки записей отказоустойчивым способом и обрабатывать потоки записей по мере их возникновения. Он работает как кластер на одном или нескольких серверах, и кластер хранит поток записей в категориях, называемых темами.

• Апачский улей

  Apache Hive начинался как подпроект Apache Hadoop, а теперь сам является проектом верхнего уровня. Apache Hive — это программное обеспечение хранилища данных, которое помогает читать, записывать и управлять большими наборами данных, которые находятся в распределенном хранилище, с помощью SQL. Он может проецировать структуру на данные, уже находящиеся в хранилище, а для подключения пользователей к Hive предоставляется инструмент командной строки.

• Apache HBase

  Apache HBase — это масштабируемое распределенное хранилище больших данных. Этот инструмент с открытым исходным кодом используется специалистами по обработке и анализу данных, когда им требуется произвольный доступ для чтения/записи к большим данным в режиме реального времени. Apache HBase предоставляет возможности, аналогичные Bigtable, поверх Hadoop и HDFS. Это распределенная система хранения структурированных данных с линейной и модульной масштабируемостью. Он строго и последовательно читает и пишет.

• Апач Хадуп

  Этот инструмент Data Science представляет собой программное обеспечение с открытым исходным кодом для надежных распределенных масштабируемых вычислений. Платформа, которая позволяет распределенную обработку больших наборов данных между кластерами компьютеров, программная библиотека использует простые модели программирования.

  Он подходит для исследований и производства. Он предназначен для масштабирования от отдельных серверов до тысяч машин. Библиотека может обнаруживать и обрабатывать сбои на уровне приложений, не полагаясь на аппаратное обеспечение для обеспечения высокой доступности.

• Апачский жираф

  Giraph — это итеративная система обработки графов, разработанная для обеспечения высокой масштабируемости. Он начинался как аналог Pregel с открытым исходным кодом, но добавлял множество функций помимо базовой модели Pregel. Исследователи данных используют его, чтобы «раскрыть потенциал структурированных наборов данных в массовом масштабе».

  Он имеет мастер-вычисления, разделяемые агрегаторы, ввод данных, ориентированный на периферию, внеъядерные вычисления, стабильный цикл разработки и растущее сообщество пользователей.

• Алгоритмы.io

  Этот инструмент принадлежит компании LumenData, предоставляющей машинное обучение как услугу для потоковой передачи данных с подключенных устройств. Инструмент превращает необработанные данные в информацию в режиме реального времени и события, требующие принятия мер, чтобы компании могли лучше внедрять машинное обучение для потоковой передачи данных.

  Это упрощает процесс предоставления машинного обучения компаниям и разработчикам, работающим с подключенными устройствами. Его облачная платформа также решает общие проблемы с инфраструктурой, масштабированием и безопасностью, возникающие при развертывании машинных данных.

• Трифакта

  Trifacta предлагает три продукта для обработки и подготовки данных. Его могут использовать отдельные лица, группы и организации, поскольку он поможет в изучении, преобразовании, очистке и объединении файлов рабочего стола вместе. Это продвинутая платформа самообслуживания для подготовки данных.

• Альтерикс

  Это еще один отличный инструмент для обработки данных. Он предоставляет платформу для обнаружения, подготовки и анализа данных. Кроме того, это помогает вам находить более глубокое понимание путем развертывания и совместного использования аналитики в масштабе. Это позволяет вам находить данные и сотрудничать в рамках всей организации.

  Он также имеет функции для подготовки и анализа модели. Alteryx позволит вам централизованно управлять пользователями, рабочими процессами и активами данных, а также встраивать модели R, Python и Alteryx в ваши процессы.

• H2O.ai

  Сообщество H20.ai, насчитывающее 130 000 специалистов по данным и около 14 000 организаций, растет быстрыми темпами. H20.ai — это инструмент с открытым исходным кодом, предназначенный для упрощения моделирования данных.

  Он имеет возможность реализовать большинство алгоритмов машинного обучения, включая обобщенные линейные модели (GLM), алгоритмы классификации, ускорение машинного обучения и так далее. Он обеспечивает поддержку глубокого обучения, а также поддерживает интеграцию с Apache Hadoop для обработки и анализа огромных объемов данных.

• Таблица

  Этот инструмент является самым популярным инструментом визуализации данных, используемым на рынке. Это дает вам доступ к преобразованию необработанных, неформатированных данных в удобный для обработки и понятный формат. Визуализации, созданные с помощью Tableau, могут легко помочь вам понять зависимости между переменными-предикторами.

  Эти инструменты очень функциональны и эффективны, так почему бы не включить их в свою работу и не стать свидетелем огромных изменений.

Другие полезные ресурсы:

6 важных факторов, формирующих будущее науки о данных

Наука о данных для обнаружения мошенничества в партнерском маркетинге