Сегодня наука о данных играет жизненно важную роль почти во всех отраслях, независимо от того, называете ли вы это принятием бизнес-решений, планированием или прогнозированием будущего. Все это подпадает под технологии и тенденции, с которыми мы идем вперед. Мы живем в 2022 году, в мире, полном цифровой эры, и у нас есть множество данных по всему миру, и мы используем разные инструменты и методы, чтобы сделать их более изобретательными для разных целей. Если бы вы говорили о какой-либо популярной технологии, это была бы только «Наука о данных».
Для выполнения определенных действий от человека требуется владение любым из языков программирования (из определенного списка), а также различными инструментами. Даже если вы покопаетесь, на сегодняшний день доступно более 38 000 рабочих мест только в Индии и около 5 24 000 по всему миру. Эти цифры свидетельствуют о том, что спрос на специалистов по науке о данных растет с каждым днем почти во всех секторах, и поэтому необходимо постоянно быть в курсе новейших инструментов и технологий. Мы решили привлечь внимание к науке о данных и предоставить вам список из 7 отобранных лучших инструментов и технологий, которые используются в науке о данных.
1. SAS
В науке о данных есть определенные категории, из которых «визуализация данных» также является одной из них. Когда вы работаете с визуализацией, SAS — это название инструмента, который должен стоять первым в категории «статистические». Он используется для создания и представления симметричной диаграммы аналитики и помогает в управлении данными. Для этого он использует язык программирования SAS, чтобы превзойти статистическое моделирование. Если вы работаете в этой области или пытаетесь заняться наукой о данных, мы рекомендуем вам изучить этот инструмент, потому что большинство компаний работают с релевантными показателями и потребуют от вас знакомства с такими инструментами. Базовое понимание науки о данных — это то, что вам нужно, чтобы овладеть этими инструментами и технологиями. Вы можете подумать о том, чтобы присоединиться к Data Science — Live Courseгде вас проконсультируют по всем вопросам, которые помогут вам стать готовым к работе профессионалом.
Помимо того факта, что это одно из самых дорогих программ в отрасли, только компании с большой капитализацией потребуют от вас знания этого инструмента, и он предоставляет список функций, которые помогут вам принять решение о его применении в вашей работе. некоторые из них:
- Аналитика местоположения
- Текстовая аналитика
- Бизнес-аналитика
- Расширенная аналитика
2. Microsoft Power BI
Мощнейший инструмент, который обязательно нужно знать при работе с визуализацией данных. Будучи облачной аналитической службой, она предлагает анализ любых данных, которые помогают принимать бизнес-решения. Он может предоставить обширную аналитическую среду для мониторинга отчетов с разных сторон. Основная причина, по которой его предпочитают специалисты по данным, — это не что иное, как «простота использования», и это делает его более доступным для людей, применяющих их для визуализации данных.
Это программное обеспечение содержит некоторые из наиболее привлекательных шаблонов, которые вы можете использовать в своем проекте, включая следующие методы:
- Коробчатая диаграмма
- Точечная диаграмма
- График распределения
- Информация в режиме реального времени
- Карта силы
- Power View
3. BigML
Другой специализированный инструмент, который используется в области науки о данных для прогнозного моделирования, способен применять методы, включающие алгоритмы машинного обучения, такие как кластеризация данных, классификация, обнаружение аномалий, прогнозирование временных рядов и т. д. Помимо этого, он также предлагает интерактивный, облачная среда с графическим интерфейсом, которую можно использовать для прогнозирования продаж, анализа рисков и инноваций в продуктах. Сегодня более 1 50 000 пользователей активно используют BigML,и иметь сильную базу сообщества со всего мира. Самое лучшее в BigML то, что он позволяет пользователям создавать свою личную панель инструментов, а когда все данные извлекаются через его API, они обеспечивают повышенную безопасность, позволяя использовать HTTPS для беспрепятственного потока данных и связи. Ниже приведены некоторые из следующих заметных особенностей, о которых вы, возможно, знаете:
- Кластерный анализ: обнаружение FOR, обнаружение аномалий и т. д.
- Резервное копирование моделей машинного обучения: для визуализации данных
- Алгоритм машинного обучения: включает обработку в рамках вашего проекта.
4. Knime
Сокращенно Konstanz Information Miner — это инструмент с открытым исходным кодом, предназначенный для анализа данных, написанный на Java и построенный на Eclipse. Он также предлагает концепцию модульного конвейера данных, который позволяет людям выполнять интеллектуальный анализ данных.
Помимо этого, KNIME также предлагает моделирование данных, предварительную обработку данных, визуализацию и т. д. Он также включает в себя фильтрацию, преобразование и комбинацию наборов данных, которые постоянно используются в науке о данных, и именно это делает его одним из лучших инструментов обработки данных, которые вы должны знать.
5. Tableau
Раз уж мы говорим о популярных инструментах по науке о данных, то как мы можем пропустить tableau. Один из самых популярных и, возможно, широко используемых инструментов для визуализации данных в Tableau. Этот инструмент хорошо подходит как для науки о данных, так и для бизнес-аналитики. Благодаря своей простоте он помогает создавать простые, но элегантные данные, которые легко понять профессионалам любого уровня (как техническим, так и нетехническим), а также предлагает нетехническим людям создавать свои настраиваемые информационные панели. Эти факторы делают более привлекательным использование этого инструмента в своих проектах профессионалами в области науки о данных.
6. TensorFlow
Возможно, вы слышали о «TensorFlow», так как этот инструмент широко используется профессионалами и учеными данных. Будучи платформой с открытым исходным кодом, она позволяет пользователю создавать графы потоков данных, где узлы графа в значительной степени представляют математическую и статистическую операцию, а граф, с другой стороны, представляет собой многомерные массивы (данные), которые проходят между ними. Этот механизм позволяет визуализировать ML в виде графа операций (связанных). Кроме того, они созданы для выполнения на различных платформах, согласовывая GPU, CPU и TPU без необходимости писать код снова и снова, что в конечном итоге означает, что он открыт для всех, и любой может использовать этот инструмент для повышения эффективности. Помимо этого, он также позволяет пользователям отслеживать процесс (обучение) вместе со всеми показателями для оценки.
7. Snowflake
Data Warehousing — одна из самых важных дочерних компаний в науке о данных на сегодняшний день, и лучшим инструментом для выполнения этого действия является снежинка, построенная на SQL для облака. Самое приятное в этом то, что он предлагает свободу действий в гибкости и эффективности, что не так просто без какой-либо платформы больших данных. Помимо этого, он также предлагает некоторые другие преимущества, которые делают его более надежным для использования в качестве инструмента хранилища данных, некоторые из них:
- К данным не может получить доступ кто-либо, кто хранится в них, фактически, для просмотра сохраненных данных пользователю потребуется получить к ним доступ с помощью SQL-запроса с использованием снежинки.
- Он использует все свои ресурсы для создания виртуального хранилища, способного еще более эффективно защищать и обрабатывать данные. Это позволяет реплицировать данные в облаке в случае сбоя (чтобы обеспечить бесперебойную работу бизнеса).
- Пользователь может получить доступ только к ограниченным данным, поскольку он будет платить, что означает, что каждый раз, когда они хотят получить доступ к данным (или любой части), им придется заплатить определенную сумму, чтобы сделать это.
