Visão geral das ferramentas de ciência de dados
Um cientista de dados deve extrair, manipular, pré-processar e gerar previsões de informações. Para fazer isso, ele precisa de diferentes instrumentos estatísticos e linguagens de programação. Neste artigo, discutiremos algumas ferramentas de ciência de dados que os cientistas de dados usam para realizar transações de dados e entenderemos os principais recursos das ferramentas, seus benefícios e a comparação de diferentes ferramentas de ciência de dados.
Então, aqui vamos discutir sobre a ciência de dados. Então, basicamente, podemos dizer que Como um dos campos mais famosos do século XXI é a ciência de dados. Os cientistas de dados são empregados pelas empresas para fornecer informações sobre o setor e aprimorar seus produtos. Os cientistas de dados são responsáveis pela análise e gerenciamento de uma ampla gama de dados não estruturados e estruturados e são os tomadores de decisão. Para fazer isso, a Data Science deve adaptar o dia da maneira que deseja usar diferentes ferramentas e linguagem de programação. Usaremos algumas dessas ferramentas para analisar e gerar projeções. Então agora discutiremos a ferramenta de ciência de dados.
Principais ferramentas de ciência de dados
A seguir, é apresentada uma lista das 14 melhores ferramentas de ciência de dados usadas pela maioria dos cientistas de dados.
1. SAS
É um daqueles instrumentos científicos de informação projetados exclusivamente para fins estatísticos. O SAS é um software de código fechado proprietário para analisar informações de grandes empresas. Para modelagem estatística, o SAS utiliza programação básica da linguagem SAS. É comumente usado em software comercial por especialistas e empresas. Como cientista de dados, o SAS fornece inúmeras bibliotecas e instrumentos estatísticos para modelar e organizar dados. Embora o SAS seja altamente confiável e a empresa tenha um forte suporte, é alto em custos e usado apenas por grandes indústrias. Além disso, existem várias bibliotecas e pacotes SAS que não estão no pacote base e podem ser atualizados com custos elevados.
Aqui veremos alguns recursos do SAS
1. Gerenciamento
2. Formato de Saída do Relatório
3. Algoritmo de Criptografia de Dados
4. SAS Studio
5. Suporte para vários tipos de formato de dados
6. Possui Flexível para a quarta geração da linguagem de programação
2. Apache Spark
O Apache Spark ou simplesmente o Spark político é um poderoso mecanismo de análise e é o instrumento de ciência de dados mais usado. O Spark destina-se especificamente ao processamento em lote e fluxo. Ele vem com muitas APIs que permitem que os cientistas da informação acessem informações de aprendizado de máquina repetidamente, armazenamento SQL, etc. Ele aprimora o Hadoop e é 100 vezes mais rápido que o Map-Reduce. O Spark possui muitas APIs de Machine Learning que ajudam os cientistas de dados a prever as informações. O Spark pode gerenciar informações de streaming melhor do que outras plataformas de Big Data. Em comparação com outras ferramentas analíticas que processam apenas informações históricas em lotes, o Spark pode processar informações em tempo real. No Python, Java e R, o Spark fornece várias APIs. No entanto, a combinação mais forte do Spark com o Scala é uma linguagem de programação virtual baseada em Java, que é de natureza multiplataforma.
Aqui veremos alguns recursos do Apache Spark
1. Apache Spark tem grande velocidade
2. Ele também possui uma análise avançada
3. O Apache spark também possui um processamento de fluxo em tempo real
4. Natureza dinâmica
5. Ele também tem uma tolerância a falhas
3. BigML
BigML, outra ferramenta de ciência de dados que é muito usada. Ele oferece um ambiente GUI interativo baseado em nuvem para processamento de algoritmos de máquina. O BigML oferece software padronizado baseado em nuvem para o setor. Ele permite que empresas de várias áreas da empresa usem algoritmos de Machine Learning. BigML é um especialista em modelagem avançada. Ele utiliza uma grande variedade de algoritmos para aprendizado de máquina, incluindo clustering e classificação. Você pode criar uma conta gratuita ou premium com base em suas necessidades de informações usando a interface da web BigML usando APIs Rest. Ele permite visualizações de informações interativas e oferece a capacidade de seus dispositivos móveis ou IoT exportar diagramas visuais. Além disso, o BigML vem com várias técnicas de automação que podem ajudar a automatizar o ajuste e até automatizar scripts reutilizáveis.
4. D3.js
Javascript é usado principalmente como uma linguagem de script no lado do cliente. D3.js, você pode criar visualizações interativas em nosso navegador da web através da biblioteca Javascript. Com várias APIs do D3.js., você pode fazer exibição dinâmica e análise de dados no navegador usando vários recursos. O uso de transições animadas é outra característica forte do D3.js. O D3.js. dinamicamente permite atualizações do lado do cliente e reflete ativamente a visualização no navegador através da modificação de informações. Isso pode ser combinado com CSS para produzir visualizações ilustradas e temporárias para ajudá-lo a executar gráficos personalizados em páginas da web. No geral, essa pode ser uma ferramenta muito útil para cientistas da informação baseados na IoT que precisam de interação do lado do cliente para visualização e processamento de informações.
Aqui veremos alguns recursos do D3.js
1. É baseado em javaScript
2. Pode criar transição animada
3. É útil para a interação do lado do cliente na IoT
4. É de código aberto
5. Pode ser combinado com CSS
6. É útil para fazer visualizações interativas.
5. MatLab
Para informações matemáticas, o MATLAB é um ambiente de computação de sistema numérico com vários paradigmas. É um software de código fechado que facilita a matriz, algoritmo e modelagem de informações estatísticas. Em vários campos da ciência, o MATLAB é mais comumente usado. O MATLAB é usado para redes neurais e simulações de lógica nebulosa na ciência de dados. Você pode gerar visualizações fortes com a biblioteca de gráficos MATLAB. No processamento de imagem e sinal, o MATLAB também é usado. Para os cientistas da informação, isso o torna muito versátil, pois trata de todos os problemas, desde análise e limpeza até poderosos algoritmos de aprendizado profundo. Além disso, o MATLAB é uma ferramenta ideal de ciência de dados, graças à sua simples inclusão em aplicativos de negócios e sistemas integrados. Também permite automatizar tarefas desde a extração de informações até a reutilização de scripts de tomada de decisão.
Aqui veremos alguns recursos do Matlab
1. É útil para aprendizado profundo
2. Proporciona fácil integração com o sistema embarcado
3. Possui poderosa biblioteca de gráficos
4. Pode processar operações matemáticas complexas
6. Excel
O instrumento de análise de dados provavelmente é o mais usado. O Excel é criado principalmente para o cálculo de planilhas pela Microsoft e atualmente é comumente usado para cálculos de processamento de dados, complicados e de visualização. O Excel é um instrumento analítico de ciência de dados eficiente. O Excel ainda dá um soco enquanto é o instrumento tradicional de análise de informações. O Excel possui várias fórmulas, tabelas, filtros, slicers e assim por diante. Você também pode gerar seus recursos e fórmulas personalizados com o Excel. Embora o Excel ainda seja uma opção ideal para visualização e tablets avançados, ele não se destina ao cálculo de grandes quantidades de dados.
Você também pode conectar o SQL ao Excel e usá-lo para gerenciamento e análise de dados. Muitos cientistas de dados usam o Excel como um dispositivo gráfico interativo para facilitar o pré-processamento de informações. Agora é muito mais simples calcular análises complicadas com o lançamento do ToolPak no Microsoft Excel. Mas comparado a instrumentos de estudos de dados muito mais sofisticados, como o SAS, ele ainda falha. Em geral, o Excel é um instrumento ideal para análise de dados em um nível minúsculo e não corporativo.
Aqui veremos alguns recursos do Excel
1. Para a análise de dados em pequena escala, é altamente popular
2. O Excel também é usado para o cálculo e visualização da planilha
3. Pacote de ferramentas do Excel usado para o complexo de análise de dados
4. Ele fornece a conexão fácil com o SQL
7. NLTK
NLTK, que significa processamento de linguagem natural. O setor mais comum em ciência de dados era o processamento de linguagem natural. Trata-se de desenvolver modelos estatísticos que auxiliam as máquinas a compreender a linguagem dos seres humanos. Esses modelos estatísticos são componentes do aprendizado de máquina e são capazes de ajudar os computadores a entender a linguagem natural através de vários de seus algoritmos. A linguagem Python é equipada com a coleção de bibliotecas Natural Language Toolkit (NLTK), desenvolvida apenas para esse fim. O NLTK é comumente usado para diferentes métodos de processamento de idiomas, como tokenização, stemming, marcação, análise e aprendizado de máquina. É composto por mais de 100 empresas que coletam informações sobre modelos para aprendizado de máquina.
8. TensorFlow
O TensorFlow se tornou um instrumento padrão de aprendizado de máquina. Os algoritmos mais recentes de aprendizado de máquina, como o Deep Learning, são comumente usados. Os desenvolvedores nomearam TensorFlow após matrizes multidimensionais de tensores. É uma caixa de ferramentas de código aberto e em constante evolução, conhecida por sua eficiência e capacidade de computação elevadas. O TensorFlow pode operar na CPU e na GPU e, ultimamente, surgiu em sistemas TPU mais fortes. O TensorFlow possui uma ampla gama de aplicações devido às suas altas capacidades de processamento, como reconhecimento de idiomas, classificação de imagens, descoberta de medicamentos, geração de imagens e geração de idiomas.
Aqui veremos alguns recursos do TensorFlow
1. TensorFlow pode facilmente treinável
2. Ele também possui Future Colum
3. O TensorFlow é uma fonte aberta e flexível
9. Weka
O ambiente de análise de conhecimento de Weka ou Waikato é um aprendizado de máquina escrito em Java. Os algoritmos de aprendizado de máquina são um conjunto de várias máquinas de mineração de dados. O Weka inclui diferentes máquinas de aprendizado, como classificação, agrupamento, regressão, visualização e desenvolvimento de informações. É um software GUI de código aberto que simplifica e facilita a implementação de algoritmos de aprendizado de máquina. O funcionamento do aprendizado de máquina nas informações pode ser entendido sem uma linha de código. É perfeito para cientistas de dados de aprendizado de máquina que são iniciantes.
10. Jupyter
O Project Jupyter é um instrumento de código aberto baseado em IPython que ajuda os desenvolvedores a desenvolver software de código aberto e experiências de computação interativa. Vários idiomas, como Julia, Python e R, são suportados. É um instrumento para compor códigos ao vivo, visualizações e palestras sobre o aplicativo da web. O Jupyter é uma ferramenta comum destinada a atender às demandas de ciência de dados. É um ambiente interativo onde os cientistas de dados podem realizar suas tarefas. É também uma ferramenta poderosa de contar histórias, pois contém várias características de apresentação. Você pode limpar, calcular estatisticamente, visualizar e gerar modelos preditivos de aprendizado de máquina usando os Notebooks Jupyter. É 100% de código aberto e, portanto, gratuito. Existe um ambiente colaborativo chamado Jupyter on-line que executa e armazena informações do Google Drive na nuvem.
11. Tableau
O Tableau é um software de visualização interativa empacotado com gráficos fortes. A empresa se concentra nos setores de inteligência de negócios. O elemento mais significativo do Tableau é sua capacidade de interagir com bancos de dados, tablets, cubos OLAP etc. O Tableau também pode visualizar dados geográficos e desenhar os comprimentos e latitudes dos mapas juntamente com essas características. Você também pode usar sua ferramenta de análise para avaliar as informações junto com as visualizações. Você pode compartilhar seus resultados na plataforma da Internet com o Tableau com uma comunidade ativa. Enquanto o Tableau é um software da empresa, o Tableau Public vem com uma versão gratuita.
Aqui veremos alguns recursos do Tableau
1. O Tableau possui um gerenciamento de dispositivo móvel
2. Ele fornece API de documentos
3. Ele fornece API JavaScript
4. A atualização de ETL é um dos recursos importantes do Tableau.
12. Scikit-learn
O Scikit-learn é uma biblioteca baseada em Python para algoritmos de aprendizado de máquina. Uma ferramenta comumente usada para avaliação e ciência de dados é fácil e direta de executar. O sistema Machine Learning suporta uma variedade de características, incluindo pré-processamento de informações, clustering, redução dimensional de regressão, classificação, etc. aprendizado em circunstâncias que exigem prototipagem rápida.
Conclusão:
Podemos concluir que a ciência da informação precisa de uma ampla gama de instrumentos. Os instrumentos de ciência de dados são usados para analisar informações, criar visualizações estéticas e interativas e criar fortes modelos de previsão usando algoritmos. Portanto, neste artigo, vimos diferentes ferramentas usadas para análise de ciência de dados, bem como seus recursos. Você pode escolher ferramentas com base em seus requisitos e recursos da ferramenta.
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