Die besten Data-Science-Tools beinhalten das Extrahieren von Wert aus Daten. Es kommt darauf an, die Daten zu verstehen und zu verarbeiten, um einen Mehrwert daraus zu ziehen. Data Scientists sind Datenexperten, die riesige Datenmengen organisieren und analysieren können. Data Scientists sind dafür verantwortlich, relevante Fragen zu identifizieren, Daten aus verschiedenen Datenquellen zu sammeln, Daten zu organisieren, Daten zu transformieren und diese Erkenntnisse für verbesserte Geschäftsentscheidungen zu vermitteln.
Es überrascht nicht, dass Data Science als „das Studium von Daten“ beschrieben wird.“ Das schränkt die Sache erheblich ein! Glücklicherweise steckt mehr dahinter. Das Ziel der Datenwissenschaft ist es, aus allen Arten von Daten, strukturiert oder unstrukturiert, zu lernen und Erkenntnisse zu gewinnen. Der Prozess beinhaltet die Entwicklung und Ausführung von Methoden zur erfolgreichen Erfassung, Analyse und Speicherung von Daten, um verwertbare Informationen zu erhalten.
Data Science ist nicht dasselbe wie Informatik; Informatik konzentriert sich auf die Entwicklung von Algorithmen und Programmen zur Verarbeitung und Aufzeichnung von Daten, während sich die besten Data-Science-Tools auf die Analyse konzentrieren und möglicherweise nicht einmal einen Computer benötigen.
Inhaltsverzeichnis
Apache Spark
Apache Spark, oder einfach Spark, ist eine ausgeklügelte Analyse-Engine, die in den besten Data-Science-Tools weit verbreitet ist. Spark wurde hauptsächlich für die Batch-und Stream-Verarbeitung entwickelt.
Es verfügt über eine Fülle von APIs, die es Data Scientists ermöglichen, wiederkehrenden Zugriff auf Daten für maschinelles Lernen, SQL-Speicherung usw. zu erhalten. Es übertrifft Hadoop und kann 100-mal schneller arbeiten als MapReduce. Spark enthält eine Fülle von APIs für maschinelles Lernen, die Datenwissenschaftler dabei unterstützen können, anhand der bereitgestellten Daten hervorragende Vorhersagen zu treffen.
Pandas
Pandas ist eine Python-Bibliothek, die Open Source ist. Es ist nützlich für Datenanalyse-und-manipulationsaufgaben in den besten Data-Science-Tools und funktioniert gut mit numerischen Tabellen und Zeitreihendaten. Pandas verfügt über flexible Datenstrukturen, die eine effiziente Datenbearbeitung ermöglichen und die Datendarstellung vereinfachen, wodurch die Datenanalyse gefördert wird.
Serien-und DataFrame-Objekte sind zwei Array-und Tabellenstrukturen in Pandas, die in erster Linie unterschiedliche und homogene Datensätze darstellen. Diese Python-Bibliothek enthält eine Datenvisualisierungsfunktion, mit der Sie verschiedene Plots/Diagramme erstellen können.
D3.js
D3.js ist ein JavaScript-Toolkit, das zum Erstellen maßgeschneiderter Daten verwendet werden kann Visualisierungen in einem Webbrowser. Es wird allgemein als D3 bezeichnet, was für Data-Driven Documents steht, und verwendet Webstandards wie HTML, skalierbare Vektorgrafiken und CSS anstelle eines eigenen grafischen Vokabulars. Die Schöpfer von D3 beschreiben es als ein dynamisches und vielseitiges Tool, das visuelle Darstellungen von Daten mit minimalem Aufwand generiert.
D3.js ermöglicht es Visualisierungsdesignern, Daten mit den besten Data-Science-Tools an Dokumente anzuhängen und die Dokumente dann damit zu manipulieren DOM-Manipulationsfähigkeiten. Es wurde erstmals 2011 eingeführt und kann verwendet werden, um viele Formen von Datenvisualisierungen mit Funktionen wie Interaktion, Animation, Anmerkung und quantitativer Analyse zu erstellen.
TensorFlow
Die besten Data-Science-Tools ist TensorFlow und ist eine leistungsstarke Bibliothek, die auf Algorithmen für künstliche Intelligenz, Deep Learning und maschinelles Lernen basiert, die bei der Erstellung und dem Training von Modellen sowie deren Bereitstellung auf verschiedenen Plattformen wie Smartphones, Laptops, Computern und Servern hilft, um dies zu erreichen Funktionen, die den jeweiligen Modellen zugeordnet sind.
TensorFlow gilt als eine der vielseitigsten, schnellsten, skalierbarsten und Open-Source-Bibliotheken für maschinelles Lernen und wird in Produktion und Forschung häufig eingesetzt. TensorFlow wird von Datenwissenschaftlern bevorzugt, da es Datenflussdiagramme für numerische Berechnungen verwendet.
MS. Excel
Es ist das grundlegendste und notwendigste Instrument, mit dem jeder vertraut sein sollte. Für Neueinsteiger erleichtert dieses Tool die Datenanalyse und das Verständnis. MS Excel ist im MS Office-Paket enthalten. Vor dem Eintauchen in die High-End-Analyse können Neulinge und sogar erfahrene Profis ein Gefühl dafür entwickeln, was die Daten zu vermitteln versuchen.
Es kann bei der Interpretation von Daten helfen, indem es integrierte Gleichungen und andere Formulare bereitstellt von Datenvisualisierungsfunktionen wie Diagrammen und Grafiken. Praktiker der Datenwissenschaft können Daten in MS Excel einfach darstellen, indem sie Zeilen und Spalten verwenden. Diese Darstellung ist auch für technisch nicht versierte Benutzer verständlich.
Jupyter Notebook
Jupyter Notebook ist ein weiteres der besten Data-Science-Tools und andere, die mit Modellen für maschinelles Lernen in der Cloud experimentieren. Es ermöglicht Ihnen nicht nur, Python-Code vom Browser aus auszuführen, sondern ist auch ein hervorragendes Tool für die Zusammenarbeit mit anderen Datenwissenschaftlern und Teammitgliedern. Wenn Sie Deep-Learning-Modelle in der Cloud entwickeln,.
Sie können Jupyter Notebook verwenden, um Ihren Code freizugeben und mit anderen Data Scientists zu experimentieren. Wir empfehlen Data Scientists dringend, das Jupyter-Notebook zu lernen, um effektiv mit anderen Teammitgliedern zusammenzuarbeiten, und wenn Sie nach einer Ressource suchen, sehen Sie sich dieses Python A-ZTM an: Python For Data Science with Real Exercises! Hier erfahren Sie, wie Sie in Jupytor Notebook codieren.
BigML
BigML ist ein weiteres beliebtes und bestes Data-Science-Tool. Es bietet eine vollständig interaktive, Cloud-basierte GUI-Umgebung für die Verarbeitung von Algorithmen für maschinelles Lernen. BigML bietet standardisierte Software für Branchenanforderungen unter Verwendung von Cloud Computing. Unternehmen können damit Algorithmen des maschinellen Lernens in zahlreichen Bereichen ihres Geschäfts einsetzen.
Sie können beispielsweise dieselbe Software für Verkaufsprognosen, Risikoanalysen und Produktinnovationen verwenden. BigML ist Experte für Vorhersagemodellierung. Es verwendet eine breite Palette von maschinellen Lernalgorithmen wie Clustering, Klassifizierung, Zeitreihenprognose und so weiter.
Hadoop
Hadoop ist eines der besten Open-Source-Data-Science-Tools, das hilft bei der Entwicklung von Programmiermodellen für enorme Datenmengen über mehrere Maschinencluster hinweg. Hadoop unterstützt Data Scientists bei der Datenexploration und-speicherung, indem Datenkomplikationen erkannt werden. Das verteilte Computing-Design von Hadoop ermöglicht es, riesige Datenmengen zu verwalten und gleichzeitig mehr Rechenleistung bereitzustellen, wenn mehr Knoten verwendet werden.
Darüber hinaus speichert Hadoop Daten, ohne dass eine Vorbereitung erforderlich ist. Die kostengünstige Speicherfunktion von Hadoop ermöglicht es Ihnen, Daten, einschließlich unstrukturierter Daten wie Text, Bilder und Videos, zu speichern und später herauszufinden, was damit zu tun ist.
Abschließende Worte
Data Scientists nutzen Daten, um wichtigen Entscheidungsträgern in Organisationen wirkungsvolle Erkenntnisse zu liefern. Dies ist ohne die Verwendung der besten, oben beschriebenen Data-Science-Tools kaum vorstellbar. Es ermöglicht die Datenanalyse, die Erstellung interaktiver Visualisierungen mit Ästhetik und die Entwicklung leistungsstarker und automatisierter Vorhersagemodelle unter Verwendung von Algorithmen für maschinelles Lernen, die alle den Prozess des Extrahierens und Bereitstellens wichtiger Erkenntnisse aus scheinbar bedeutungslosen Rohdaten vereinfachen.