Veri Bilimcileri İçin En İyi Veri Bilimi Araçları

İnandırıcı, veri biliminin doğuşuna yol açan verilerle gerçek olguyu anlamak ve analiz etmek amacıyla istatistikleri birleştirmek, verileri analiz etmek, makine ve bunlarla ilgili yöntemler aracılığıyla öğrenmek zorundadır.

Veri Bilimi, hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış verilerden bilgi ve içgörü elde etmek için bilimsel yöntemleri, süreçleri, algoritmaları ve sistemleri kullanan bütünleştirici bir alandır. Matematik, istatistik, bilgisayar bilimi ve bilgi bilimi bağlamında birçok alandan alınan teknik ve teorilerden yararlanır.

2015 yılında Amerikan İstatistik Derneği, veri biliminin üç temel ve profesyonel topluluğu olarak hem dağıtılmış hem de paralel sistemler, istatistikler, makine öğrenimi ve veritabanı yönetimi tanımladı. Veri bilimi, araçları olmadan hiçbir şekilde çalışamaz.

Peki, bugün sahip olduğumuz veri bilimi araçları nelerdir?

Aşağıda veri bilimi için en iyi araçlardan bazılarının bir listesi bulunmaktadır.

• BigML

  Bu, makine öğrenimini sadece benim için yapmak için kişisel olarak kullandığım en sevdiğim Veri Bilimi araçlarından biri. Bu dünya çapındaki araç, sınıflandırma ve küme analizini çözmeyi ve otomatikleştirmeyi kolaylaştıran kuruluşlarda makine öğreniminin operasyonelleştirilmesi için bulutta veya şirket içinde çalışacak şekilde tasarlanmıştır.

• bokeh

  Bu araç, sunum için modern web tarayıcıları oluşturmayı amaçlamaktadır. Ayrıca, kullanıcıların kolayca panolar, etkileşimli grafikler ve veri uygulamaları oluşturmasına yardımcı olur. En iyi yanı, tamamen ücretsiz olmasıdır.

• Clojure

  Clojure, verimli bir altyapıyı, çok iş parçacıklı programlama için etkileşimli bir betik dili geliştirmesiyle birleştirmek için tasarlanmıştır. Bu araç benzersizdir çünkü çalışma zamanında desteklenen her özellik ile dinamik kalan bir derleme dilidir.

• Excel

  Bu Microsoft ofis paketi, bilim insanlarının verilerini hızla sıralamak, filtrelemek ve bunlarla çalışmak için güvendiği çok tanıdık bir araçtır. Karşılaştığınız hemen hemen her bilgisayar cihazında bulunur, böylece dünyanın her yerinden veri bilimcileri kolayca çalışabilir.

• TahminBu

  TahminBu, tahmine dayalı model seçimini otomatik hale getiren veri bilimcilerin kavrayışında büyük bir araçtır. Bu aracın arkasındaki şirket, nicel analistlerin, yatırım yöneticilerinin ve veri bilimcilerinin sağlam tahminler oluşturmak ve karmaşık gelecek hedeflerinin optimizasyonu amacıyla kendi verilerini kullanmalarını sağlayarak, derin öğrenmeyi finans ve ekonomiyle alakalı hale getirmek için sürekli çabalıyor.

• Java

  Java, Ah Java! Eski ama Altın. Bu araç çok geniş bir kullanıcı tabanına sahip bir dildir. Veri bilimcilerin dağıtılmış sistemler, makine öğrenimi ve veri analizi içeren ürünler ve çerçeveler oluşturmasına yardımcı olur.

  Java, insanların kullanması için çok uygundur. Bu, R ve Python gibi diğer harika veri bilimi araçlarıyla karşılaştırmasını sağladı.

• Jüpiter

  Jüpiter gezegeninden gelen Jüpiter, adından da anlaşılacağı gibi, dünyanın her yerinde çalışacak şekilde tasarlanmıştır. Çok dilli etkileşimli bir bilgi işlem ortamı için hazırlık yapmıştır.

  Veri bilimcilerin canlı kodlar, görselleştirmeler, denklemler ve açıklayıcı testler içeren belgeler oluşturmasına ve paylaşmasına olanak tanıyan açık kaynaklı bir web uygulaması olan bir not defterine sahiptir.

• Mantıksal Tutkal

  Logical Glue, kullanıcının bir yapay zeka platformunda makine dilini öğrenmesini sağlayan ödüllü bir araçtır. Hedef kitleniz için içgörülerinizi hayata geçirme süreci yoluyla kuruluşlar için üretkenliği ve kârı artırma konusundaki temel yararı olmasaydı, bir ödül kazanamazdı.

• MySQL

  MySQL çok popüler bir açık kaynaklı veritabanıdır. Bazı kişilerin bilmediği şey ise, bunun aynı zamanda veri bilimcilerin veritabanlarından verilere erişmek için kullanmaları için harika bir araç olduğudur. Daha fazla verimlilik için Java ile birlikte kullanılmıştır.

  Verilerinizi çok organize bir şekilde saklayabilir ve yapılandırabilir ve size hiçbir zorluk çıkarmaz. Üretim sistemleri için veri depolama ihtiyaçlarını destekler. Veritabanı tasarımı yapıldıktan sonra verileri sorgulama özelliği ile de etkinleştirilmiştir.

• Anlatı Bilimi

  Anlatı bilimi, gelişmiş anlatı dili oluşturma (NLG) tarafından oluşturulan akıllı ve otomatik anlatılarla kuruluşların verilerinin etkisini en üst düzeye çıkarmasına yardımcı olan veri bilimcileri için harika bir araçtır.

  Bu araç, daha verimli kararlar almak için verilerinizi eyleme dönüştürülebilir ve güçlü varlıklara dönüştürerek kuruluşunuzdaki çalışanların verileri anlamasını ve buna göre hareket etmesini sağlayabilir.

• Dizi

  NumPy, karmaşık yayın işlevlerine sahip güçlü bir N boyutlu dizi nesnesi içerdiğinden bilimsel kullanımlar için çok uygun bir araçtır ve tamamen ücretsizdir. Tam potansiyeli ancak Python ile birlikte kullanıldığında gerçekleştirilebilecek temel bir pakettir. Aynı zamanda, genel verilerin çok boyutlu bir kabıdır.

• OpenRefine

  Bir zamanlar Google Refine olan Open Refine, artık isteyen herkes tarafından desteklenen ve finanse edilen açık kaynaklı bir projedir. Adından da anlaşılacağı gibi, veri bilimciler tarafından verileri veritabanlarına bağlamadan önce web servisleriyle temizlemek, dönüştürmek ve genişletmek için kullanılan olağanüstü güçlü bir araçtır.

  Ayrıca verileri uzlaştırma ve eşleştirme, veri kümelerini bir dizi web hizmetiyle bağlama ve genişletme ve temizlenmiş verileri merkezi bir veritabanına yükleme özelliği ile tasarlanmıştır.

• pandalar

  Pandas, amacı yüksek performans, kullanımı kolay veri yapıları ve python programlama dili için veri analiz araçları sunmak olan bir açık kaynak kitaplığı ile donatılmış harika bir veri bilimi aracıdır.

  Esnektir, hızlıdır ve ilişkisel ve etiketli verilerle çalışmayı kolay ve sezgisel hale getiren etkileyici veri yapılarına sahiptir . Çeşitli dillerde kullanılabilen bir veri analizi ve işleme aracına sahiptir. Dahası? Ücretsiz.

• RapidMiner

  İstatistiklere göre, makine öğrenimi, veri hazırlama ve model dağıtımı için birleşik bir platform olduğu için RapidMiner'ı kullandıklarında veri bilimcileri için daha fazla üretkenlik var. RapidMiner Radoop ile veri bilimi iş akışını doğrudan Hadoop içinde çalıştırabilir.

• redis

  Bu veri bilimi aracı, veri bilimcilerin önbellek, veritabanı ve mesaj komisyoncusu olarak kullandıkları bir veri yapısı sunucusudur. Diğerlerinin yanı sıra karmaları, dizeleri ve listeleri destekleyen açık kaynaklı, bellek içi bir veri yapısı deposudur.

( Teknik İncelemeyi İndirin: Ölçekli Veri Bilimi)

• basamaklı

  Bu veri bilimi aracı, Apache Hadoop üzerinde Büyük Veri uygulamaları oluşturan veri bilimciler için bir uygulama geliştirme platformudur. Benzersiz bir hesaplama motoru, sistem entegrasyon çerçevesi, veri işleme ve zamanlama yeteneklerine sahip olduğu için kullanıcıların basit ve karmaşık veri sorunlarını çözmelerini sağlar. Çalışır ve MapReduce, Apache Tea ve Apache Flink arasında taşınabilir.

• Veri Robotu

  Bu araç, gelişmiş bir makine öğrenimi otomasyon platformudur; DataRobot, veri bilimcilerinin daha iyi tahmine dayalı modelleri daha hızlı oluşturmasını sağlar. DataRobot'u kullandığınızda, sürekli genişleyen makine öğrenimi algoritmaları ekosistemine kolayca ayak uydurun.

  DataRobot sürekli genişlemektedir ve önde gelen kaynaklardan çok çeşitli, sınıfının en iyisi algoritmalara sahiptir. Tek bir kod satırı veya tek bir tıklama ile yüzlerce farklı modeli test edebilir, eğitebilir ve karşılaştırabilirsiniz.

  Ayrıca, her modelleme tekniği için otomatik olarak üst ön işleme ve özellik mühendisliğini tanımlar. Hatta veri keşfini, model oluşturmayı ve hiper parametre ayarlamasını paralel hale getirmek için her sunucuda yüzlerce ve hatta binlerce sunucunun yanı sıra birden çok çekirdek kullanır.

• Apaçi fırtınası

  Dağıtılmış ve hataya dayanıklı gerçek zamanlı hesaplamayı işlemekle ilgilenen veri bilimcileri için bir araçtır. Akış işleme, sürekli hesaplama, dağıtılmış RPC ve daha fazlasını ele alır.

  Gerçek zamanlı işleme için sınırsız veri akışlarını güvenilir bir şekilde işleyebilen ücretsiz ve açık kaynaklı bir araçtır. Herhangi bir programlama dili ve hatta gerçek zamanlı analitik, çevrimiçi makine öğrenimi, sürekli hesaplama, dağıtılmış RPC, ETL ve daha fazlası gibi durumlarda kullanılabilir.

  Mevcut kuyruğa alma ve veritabanı teknolojilerinizle bütünleştiği için mod başına saniyede işlenen bir milyondan fazla demeti işleme yeteneğine sahiptir.

• iphyton

  Etkileşimli Python araçları, etkileşimli bilgi işlem için zengin bir mimariyle birlikte genişleyen dilden bağımsız bileşenlerle büyüyen bir projedir. Veri bilimcileri için açık kaynaklı bir araçtır ve Python 2.7 ve 3.3 veya daha yenisini destekler.

  Jupyter için bir çekirdektir ve etkileşimli veri görselleştirme ve GUI araç takımlarının kullanımı için desteği vardır. Kendi projelerinize esnek, gömülebilir yorumlayıcılar yükleyebilir ve kullanımı kolay, yüksek performanslı paralel bilgi işlem araçlarına sahiptir.

• KNIME Analitik Platformu.

  KNIME, karmaşık verilerde özgürce gezinmek için açık bir platform aracıdır. KNIME Analitik Platformu, veri bilimcilerin verilerin gizli potansiyelini ortaya çıkarmasına, içgörüler elde etmesine ve gelecekleri tahmin etmesine yardımcı olmak için veri odaklı inovasyon için açık bir çözümdür.

  Hızla dağıtabilir ve 1.000'den fazla modülü kolayca ölçeklendirebilir. Kapsamlı bir entegre araç yelpazesine sahip yüzlerce çalışmaya hazır örnek vardır. Ayrıca mevcut en geniş gelişmiş algoritma seçeneklerini sunar.

• RStudio

  Bu, açık kaynak kodlu ve kurumsal kullanıma hazır veri bilimcileri için bir araçtır. R topluluğu için son derece profesyonel olan bu yazılım, bir kod düzenleyici, hata ayıklama ve görselleştirme araçları, R için tümleşik geliştirme ortamı (IDE) içerdiğinden R'nin kullanımını kolaylaştırır, Bir konsol, doğrudan kod yürütmeyi destekleyen sözdizimi vurgulama düzenleyicisi ve için araçlar içerir. çizim ve çalışma alanı yönetimi.

  Açık kaynak ve ticari sürümlerde mevcuttur ve masaüstünde veya RStudio Server veya Studio Server Pro'ya bağlı bir tarayıcıda çalışır.

• Pxyll.com

  Pxyll başka bir açık platform aracıdır ve Python ile Excel'i entegre etmenin en hızlı yoludur. Girdiğiniz kod, çalışma kitaplarınızın olası en iyi performansını sağlamak için işlem sırasında çalışır.

• TIBCO Spitfire

  Daha iyi kararlar ve daha hızlı, daha akıllı eylemler sağlayarak dijital işi yönlendirir. Spotfire çözümü, veri keşfi, veri tartışması, tahmine dayalı analitik ve daha fazlasını ele alan veri bilimciler için bir araçtır.

  TIBCO, yerleşik veri karıştırma özelliğine sahip güvenli, yönetilen, kurumsal sınıf bir analitik platformudur ve yapay zeka odaklı, görsel, coğrafi ve akış analitiği sunabilir. Kısaltılmış içgörü süresi ile akıllı görsel veri keşfi ile donatılmıştır ve veri hazırlama özellikleri, verileri şekillendirmenize, zenginleştirmenize ve dönüştürmenize ve özellikler oluşturmanıza ve gösterge panoları ve eylemler için sinyaller belirlemenize olanak tanır.

• TensorFlow

  Araştırma ve üretim için esnek, hızlı, ölçeklenebilir bir açık kaynaklı makine öğrenimi kitaplığıdır. Veri bilimcileri, veri akışı grafiklerini kullanarak sayısal hesaplama için genellikle TensorFlow'u kullanır.

  Matematiksel işlemleri temsil eden grafikteki düğümlerle birlikte bir API ile bir masaüstü, sunucu veya mobil cihazdaki bir veya daha fazla CPU veya GPU'ya hesaplama dağıtmak için esnek bir mimariye sahiptir.

  Grafik kenarları, aralarında iletilen çok boyutlu veri dizilerini temsil ederken, makine öğrenimi ve derin sinir ağlarını yürütmek için idealdir, ancak çok çeşitli diğer alanlar için geçerlidir.

• Parlak

  Veri bilimcilerin analizleri etkileşimli web uygulamalarına dönüştürmek için kullandıkları R by RStudio için bir web uygulaması çerçevesidir. Web geliştirme konusunda deneyimsiz veri bilimcileri için ideal bir araçtır.

  İyi olan şey, R'nin hesaplama gücünü modern web'in etkileşimiyle birleştirebilen, yazması kolay bir uygulama olduğu için HTML, CSS veya JavaScript bilgisi gerekmemesidir. Kendi sunucularınızı veya RStudio'nun barındırma hizmetini kullanabilirsiniz.

• bilim

  Bu Veri Bilimi aracı, matematik, bilim ve mühendislik uygulamalarına yönelik Python tabanlı bir açık kaynaklı yazılım ekosistemidir. Yığını Python, NumPy, Matplotlib, Python, SciPy kitaplığı ve daha fazlasını içerir. SciPy kitaplığı birkaç sayısal rutin sağlar.

• Scikit-öğren

  Bu araç, Python için kullanımı kolay, genel amaçlı bir makine öğrenimidir. Çoğu veri bilimcisi, veri madenciliği ve veri analizi için basit, verimli araçlar içerdiğinden scikit-learn'ı tercih eder. Ayrıca herkes tarafından erişilebilir ve belirli bağlamlarda yeniden kullanılabilir. NumPy, SciPy ve Matplotlib üzerine inşa edilmiştir.

• ölçek

  Scala, kodun yeniden kullanımını ve genişletilebilirliğini en üst düzeye çıkarmak için zarif sınıf hiyerarşileri oluşturmak isteyen veri bilimcileri için bir araçtır. Araç, kullanıcılara üst düzey işlevi kullanarak sınıf hiyerarşilerinin davranışını uygulama yetkisi verir.

  Ortak programlama kalıplarını özlü ve zarif bir şekilde ifade etmek için tasarlanmış modern bir çok paradigmalı programlama diline sahiptir. Nesne yönelimli ve işlevsel dillerin özelliklerini sorunsuz bir şekilde bütünleştirir. Daha yüksek dereceli işlevleri destekler ve işlevlerin iç içe geçmesine izin verir.

• Oktav

  Bu, denklem sistemlerini çözmek veya verileri üst düzey çizim komutlarıyla görselleştirmek isteyen veri bilimcileri için yararlı bir araç olan bilimsel bir programlama dilidir. Octave'nin sözdizimi MATLAB ile uyumludur ve yorumlayıcısı GUI modunda, konsol olarak çalıştırılabilir veya bir kabuk betiğinin parçası olarak çağrılabilir.

• ağX

  Veri bilimcileri için bir Python paket aracıdır. NetworkX ile karmaşık ağların yapısını, dinamiklerini ve işlevlerini oluşturabilir, değiştirebilir ve inceleyebilirsiniz. Bol standart grafik algoritmaları ile grafikler, digraflar ve çoklu grafikler için veri yapılarına sahiptir. Klasik grafikler, rastgele grafikler ve sentetik ağlar oluşturabilirsiniz.

• Doğal Dil Araç Seti

  İnsan dili verileriyle çalışmak için bir araç olduğu için Python programları oluşturmak için lider bir platformdur. Bu araç, deneyimsiz veri bilimcileri ve Python kullanarak hesaplamalı dilbilim alanında çalışan veri bilimi öğrencileri için yararlıdır. 50'den fazla kurum ve sözlük kaynağına kullanımı kolay arayüzler sağlar.

• MLTemel

  UC Berkeley'in AMPLab'ı, veri bilimcileri için dağıtılmış makine öğrenimini kolaylaştıran açık kaynaklı bir proje olarak MLBase'i geliştirdi. MLib, MLI ve ML Optimizer olmak üzere üç bileşenden oluşur. MLBase, makine öğrenimini geniş ölçekte daha kolay uygulayabilir ve tüketebilir.

• matplotlib

  Bu Veri Bilimi aracı, platformlar arasında çeşitli basılı kopya biçimlerinde ve etkileşimli ortamlarda yayın kalitesinde rakamlar üreten bir Python 2B çizim kitaplığıdır. Veri bilimciler tarafından Python komut dosyalarında, Python ve IPython kabuğunda, Jupyter Notebook'ta, web uygulama sunucularında ve dört grafik kullanıcı arabirimi araç takımında kullanılır.

  

  Birkaç satır kodla grafikler, histogramlar, güç spektrumları, çubuk grafikler, hata çizelgeleri, dağılım grafikleri ve daha fazlasını oluşturma yeteneğine sahiptir.

( Ayrıca okuyun: Veri Bilimi Teknolojisi Neden Büyük Veriden Daha Büyük?)

• MATLAB.

  Bu, sayısal hesaplama, görselleştirme ve programlama için üst düzey bir üst düzey dil ve etkileşimli ortamdır. Veri bilimcileri için güçlü bir araçtır ve teknik hesaplama dili olarak hizmet eder ve matematik, grafik ve programlama için kullanışlıdır.

  Sezgisel olacak şekilde tasarlanmıştır, böylece verileri analiz etmenize, algoritmalar geliştirmenize ve modeller oluşturmanıza olanak tanır. Yinelemeli analiz ve tasarım süreçleri için bir masaüstü ortamını, matris ve dizi matematiğini doğrudan ifade edebilen bir programlama dili ile birleştirir.

• GraphLab Oluştur

  Bu araç, veri bilimcileri ve geliştiricileri tarafından makine öğrenimi yoluyla son teknoloji veri ürünleri oluşturmak için kullanılır. Bu makine öğrenimi aracı, makine öğrenimi modellerinin geliştirilmesini basitleştirdiği için kullanıcıların Python'da uçtan uca akıllı uygulamalar oluşturmasına yardımcı olur.

  Ayrıca uygulamaya özel otomatik özellik mühendisliği, model seçimi ve makine öğrenimi görselleştirmelerini içerir. Aynı gerçek dünya varlıklarına karşılık gelen veri kaynakları içindeki veya bunlar arasındaki kayıtları tanımlayabilir ve bağlayabilirsiniz.

• ggplot2

  ggplot2, Hadley Wickham ve Winston Chang tarafından, grafiklerin gramerine dayanan R için bir çizim sistemi olarak geliştirilmiştir. ggplot2 ile veri bilimcileri, taban ve kafes grafiklerin çekici kısımlarını korurken ve karmaşık çok katmanlı grafikleri kolayca üretirken, çizim yapmanın birçok zorluğundan kaçınır.

  Sizin ve başkalarının verilerinizi anlamasına yardımcı olacak ve böylece veri analizi için zarif veriler üretmenizi sağlayacak, ihtiyaçlarınıza göre uyarlanmış yeni grafik türleri oluşturmanıza yardımcı olur.

• gevezelik

  “Özgürlüğünüzü ayaklar altına alacak” yazılımlar olmadan bir bilgisayarı kullanmanızı sağlayan bir işletim sistemidir. Özel amaçlı bir programlama dilini yorumlayan bir awk yardımcı programı olan Gawk'ı yarattılar.

  Kullanıcıların yalnızca birkaç satır kod kullanarak basit veri yeniden biçimlendirme işlerini yapmalarını sağlar. Bir veya daha fazla desen içeren satırlar veya diğer metin birimleri için dosya aramanıza olanak tanır. Programların okunmasını ve yazılmasını kolaylaştıran prosedürden ziyade veri odaklıdır.

• Füzyon Tabloları

  Fusion Tables, işbirliğine, kullanım kolaylığına ve görselleştirmelere odaklanan bulut tabanlı bir veri yönetimi hizmetidir. Deneysel bir uygulama olduğu için Fusion Tables, veri tablolarını toplamanızı, görselleştirmenizi ve paylaşmanızı sağlayan veri bilimciler için bir veri görselleştirme web uygulaması aracıdır.

  Dakikalar içinde bir harita oluşturabilir ve Füzyon Tablolarına aktarabileceğiniz binlerce genel Fusion Tablosunu veya web'den milyonlarca genel tabloyu arayabilirsiniz. Son olarak, kendi verilerinizi içe aktarabilir ve anında görselleştirebilir, böylece görselleştirmenizi diğer web mülklerinde Yayınlayabilirsiniz.

• Özellik Laboratuvarları

  Feature Labs, verileriniz için akıllı ürünler ve hizmetler geliştirmek ve dağıtmak üzere tasarlanmıştır. Esas olarak veri bilimcilerle çalışırlar. Bilim adamlarının, geliştiricilerin, analistlerin, yöneticilerin ve yöneticilerin yeni içgörüler keşfetmesine ve verilerinizin işinizin geleceğini nasıl tahmin ettiğini daha iyi anlamalarına yardımcı olmak için verilerinizle bütünleşir. Verilerinize göre uyarlanmış On-boarding oturumları içerir ve verimli bir başlangıç ​​yapmanıza yardımcı olmak için vakaları kullanır.

• Veri RPM'si

  Bu Veri Bilimi aracı, “endüstrinin endüstriyel IoT için ilk ve tek bilişsel tahmine dayalı bakım platformudur. DataRPM, Frost & Sullivan'dan Otomotiv İmalatında Bilişsel Öngörülü Bakım için 2017 Teknoloji Liderliği Ödülü'nün sahibidir.

  Varlık arızalarının tahminlerini otomatikleştirmek için Yapay Zekanın ayrılmaz bir bileşeni olan patent bekleyen meta-öğrenme teknolojisini kullanır ve veri kümeleri üzerinde birden fazla canlı otomatik makine öğrenimi deneyi çalıştırır.

• D3.js

  D3.js, Mike Bostock tarafından oluşturuldu. Veri bilimcileri tarafından, verilere dayalı belgeleri işlemek, SVG, Canvas ve HTML ile verilerine hayat eklemek için bir JavaScript kitaplığı olarak kullanılır. Özel bir çerçeveye bağlı kalmadan modern tarayıcıların tüm yeteneklerini elde etmek için web standartlarına vurgu yapar ve güçlü görselleştirme bileşenlerini ve Belge Nesne Modeli (DOM) manipülasyonuna yönelik veri odaklı bir yaklaşımı birleştirir. Ayrıca bir DOM'ye rastgele verileri bağlayabilir ve ardından belgeye veriye dayalı dönüşümler uygulayabilir.

• Apaçi Kıvılcımı

  “Yıldırım hızında küme bilgi işlem” sunar. Çok çeşitli büyük kuruluşlar, büyük veri kümelerini işlemek için Spark'ı kullanır ve bu veri bilimcisi aracı, HDFS, Cassandra, HBase ve S3 gibi çeşitli veri kaynaklarına erişebilir.

  Döngüsel olmayan veri akışını ve bellek içi hesaplamayı desteklemek için gelişmiş DAG yürütme motoruyla tasarlanmıştır, paralel uygulamalar oluşturmayı kolaylaştıran 80'den fazla üst düzey operatöre sahiptir, Ölçek, Python ve R kabuklarından etkileşimli olarak kullanılabilir ve SQL, DataFrames, MLlib, GraphX ​​ve Spark Streaming dahil bir dizi kitaplığa güç sağlar.

• Apaçi Domuzu

  Bu araç, büyük veri kümelerini analiz etmek için tasarlanmış bir platformdur. Bu tür programları değerlendirmek için altyapı ile birleştirilmiş veri analiz programlarını ifade etmek için üst düzey bir dilden oluşur.

  Pig programlarının yapıları önemli ölçüde paralelleştirmeyi işleyebildiğinden, büyük veri kümelerinin üstesinden gelebilirler. Altyapı, büyük ölçekli paralel uygulamaların halihazırda mevcut olduğu Map-Reduce programlarının dizilerini üretebilen bir derleyiciden ve Pig Latin adlı bir metin dilini içeren bir dil katmanından oluşur.

• Apaçi Mezosu

  Bir küme yöneticisi olarak Apache Mesos, dağıtılmış uygulamalar veya çerçeveler arasında verimli kaynak yalıtımı ve paylaşımı sağlar. Hataya dayanıklı, esnek dağıtılmış sistemlerin kolayca oluşturulmasını ve etkin bir şekilde çalışmasını sağlamak için CPU, bellek, depolama ve diğer kaynakları fiziksel veya sanal makinelerden soyutlar.

  Linux çekirdeğine benzer ilkeler kullanılarak oluşturulmuştur ancak farklı bir soyutlama düzeyindedir ve her makinede çalışır ve tamamen veri merkezi ve bulut ortamlarında kaynak yönetimi ve zamanlama için API'lerle Hadoop ve Spark gibi uygulamalar sağlar. Yüksek kullanılabilirlik için kesintiye yol açmayan yükseltmelere sahiptir.

• Apaçi Mahout'u

  Açık kaynaklı bir araç. Apache Mahout, ölçeklenebilir makine öğrenimi ve veri madenciliği sağlamayı amaçlar. Spesifik olmak gerekirse, projenin amacı "ölçeklenebilir performanslı makine öğrenimi uygulamalarını hızla oluşturmak için bir ortam oluşturmak"tır. Scala + Apache Spark, H2O ve Apache Flink için çok çeşitli önceden hazırlanmış algoritmalar dahil olmak üzere, ölçeklenebilir algoritmalar oluşturmak için Basit, genişletilebilir bir programlama ortamı ve çerçevesi vardır.

• Apaçi Kafka

  Apache Kafka, veri akışlarını gerçek zamanlı olarak verimli bir şekilde işlemek için tasarlanmıştır. Veri bilimcileri, kayıt akışlarını yayınlama ve bunlara abone olma, kayıt akışlarını hataya dayanıklı bir şekilde depolama ve kayıt akışlarını gerçekleştikçe işleme konusunda yetkilendirdiği için gerçek zamanlı veri boru hatları ve akış uygulamaları oluşturmak için bu aracı kullanır. Bir veya daha fazla sunucuda bir küme olarak çalışır ve küme, konu adı verilen kategorilerde kayıt akışını depolar.

• Apaçi Kovanı

  Apache Hive, Apache Hadoop'un bir alt projesi olarak başladı ve şimdi kendisi üst düzey bir proje. Apache Hive, SQL kullanarak dağıtılmış depolamada bulunan büyük veri kümelerinin okunmasına, yazılmasına ve yönetilmesine yardımcı olan bir veri ambarı yazılımıdır. Halihazırda depoda bulunan verilere yapı yansıtabilir ve kullanıcıları Hive'a bağlamak için bir komut satırı aracı sağlanır.

• Apache HBase

  Apache HBase, ölçeklenebilir, dağıtılmış, büyük bir veri deposudur. Bu açık kaynaklı araç, veri bilimciler tarafından Büyük Veriye rastgele, gerçek zamanlı okuma/yazma erişimine ihtiyaç duyduklarında kullanılır. Apache HBase, Hadoop ve HDFS'nin yanı sıra Bigtable'a benzer yetenekler sağlar. Doğrusal ve modüler ölçeklenebilirliğe sahip Yapılandırılmış Veriler için Dağıtılmış Depolama Sistemidir. Kesinlikle ve tutarlı bir şekilde okur ve yazar.

• Apache Hadoop'u

  Bu Veri Bilimi aracı, güvenilir, dağıtılmış, ölçeklenebilir bilgi işlem için açık kaynaklı bir yazılımdır. Büyük veri kümelerinin bilgisayar kümeleri arasında dağıtılmış olarak işlenmesine izin veren bir çerçeve olan yazılım kitaplığı, basit programlama modelleri kullanır.

  Araştırma ve üretime uygundur. Tek sunuculardan binlerce makineye ölçeklenecek şekilde tasarlanmıştır. Kitaplık, yüksek kullanılabilirlik sağlamak için donanıma güvenmek yerine uygulama katmanındaki hataları algılayabilir ve işleyebilir.

• Apaçi Giraph

  Giraph, yüksek ölçeklenebilirlik için tasarlanmış yinelemeli bir grafik işleme sistemidir. Pregel'in açık kaynaklı bir karşılığı olarak başladı, ancak temel Pregel modelinin ötesinde birçok özellik ekledi. Veri bilimcileri bunu "yapılandırılmış veri kümelerinin potansiyelini büyük ölçekte açığa çıkarmak" için kullanıyor.

  Ana hesaplama, Parçalanmış toplayıcılar, Uç odaklı girdi, Çekirdek dışı hesaplama, Sürekli geliştirme döngüsü ve büyüyen kullanıcı topluluğuna sahiptir.

• Algoritmalar.io

  Bu araç, bağlı cihazlardan veri akışı için bir hizmet olarak makine öğrenimi sağlayan bir LumenData Şirketidir. Araç, ham verileri gerçek zamanlı içgörülere ve eyleme dönüştürülebilir olaylara dönüştürür, böylece şirketler veri akışı için makine öğrenimini devreye alma konusunda daha iyi bir konumda olur.

  Bağlı cihazlarla çalışan şirketler ve geliştiriciler için makine öğrenimini erişilebilir hale getirme sürecini basitleştirir. Bulut platformu, makine verilerini dağıtırken ortaya çıkan altyapı, ölçek ve güvenlikle ilgili ortak zorlukları da ele alır.

• üçlü

  Trifacta, veri tartışması ve veri hazırlama için üç ürün sağlar. Masaüstü dosyalarını keşfetmeye, dönüştürmeye, temizlemeye ve birleştirmeye yardımcı olacağı için bireyler, ekipler ve kuruluşlar tarafından kullanılabilir. Veri hazırlama için gelişmiş bir self servis platformudur.

• Alteryks

  Bu, başka bir harika veri bilimi aracıdır. Verileri keşfetmek, hazırlamak ve analiz etmek için bir platform sağlar. Ayrıca, analitiği geniş ölçekte dağıtarak ve paylaşarak daha derin içgörüler bulmanıza yardımcı olur. Verileri keşfetmenize ve kuruluş genelinde işbirliği yapmanıza olanak tanır.

  Modeli hazırlama ve analiz etme işlevlerine de sahiptir. Alteryx, kullanıcıları, iş akışlarını ve veri varlıklarını merkezi olarak yönetmenize ve R, Python ve Alteryx modellerini süreçlerinize yerleştirmenize olanak tanır.

• H2O.ai

  130.000 veri bilimcisi ve yaklaşık 14.000 kuruluşla H20.ai topluluğu güçlü bir hızla büyüyor. H20.ai, veri modellemeyi kolaylaştırmayı amaçlayan açık kaynaklı bir araçtır.

  Genelleştirilmiş doğrusal modeller (GLM), Sınıflandırma Algoritmaları, Makine Öğrenimini Artırma vb. dahil olmak üzere Makine Öğrenimi algoritmalarının çoğunu uygulama yeteneğine sahiptir. Derin Öğrenme için destek sağlar ve ayrıca büyük miktarda veriyi işlemek ve analiz etmek için Apache Hadoop ile entegrasyon desteği sağlar.

• tablo

  Bu araç piyasada kullanılan en popüler veri görselleştirme aracıdır. Ham, biçimlendirilmemiş verileri işlenebilir ve anlaşılır bir biçime ayırmanıza erişim sağlar. Tableau kullanılarak oluşturulan görselleştirmeler, tahmin değişkenleri arasındaki bağımlılıkları anlamanıza kolayca yardımcı olabilir.

  Bu araçlar çok işlevsel ve etkilidir, öyleyse neden onları işinize dahil etmeyesiniz ve muazzam bir değişime tanık olmayasınız.

Diğer Faydalı Kaynaklar:

Veri Biliminin Geleceğini Şekillendiren 6 Büyük Faktör

Satış Ortaklığı Pazarlamasında Dolandırıcılık Tespitinin Arkasındaki Veri Bilimi