19 популярных инструментов обработки данных, которыми пользуются профессионалы

11 марта 2022 г.

Инструменты обработки данных могут помочь специалистам по данным во многих повседневных задачах. Общие типы этих инструментов включают языки, библиотеки данных и аналитические платформы. Изучение конкретных инструментов обработки данных может помочь вам решить, какие из них использовать для решения конкретных задач, связанных с данными. В этой статье мы обсудим определение инструментов науки о данных и перечислим 19 конкретных инструментов, которые используют специалисты по данным.

Что такое инструменты науки о данных?

Инструменты обработки данных — это набор пакетов и программ, которые специалисты по данным могут использовать для различных целей. Специалисты по данным используют эти инструменты для автоматизации обработки данных, разработки алгоритмов и задач анализа результатов. Эти инструменты предоставляют возможности, необходимые для совместной работы над большими наборами данных при разработке моделей или алгоритмов для решения проблем в различных областях, включая медицину и финансы.

19 инструментов, используемых исследователями данных

Вот список нескольких типов инструментов обработки данных с описанием каждого:

1. Апач Искра

Apache Spark — это среда кластерных вычислений с открытым исходным кодом, первоначально разработанная в AMPLab Калифорнийского университета в лаборатории совместных исследований Беркли. Spark предоставляет общую среду выполнения для крупномасштабной обработки данных. Специалисты по данным используют Apache Spark для выполнения вычислений в кластерах для крупномасштабной обработки данных, а также поддерживают алгоритмы распределенного машинного обучения. Специалисты по данным могут использовать Spark для управления, исследования, визуализации и анализа различных типов больших данных с использованием нескольких языков, таких как Java, Scala и Python. Apache Spark включает библиотеки для машинного обучения (ML), аналитики графов и потоковой аналитики с использованием парадигмы Reactive Manifesto.

2. Апачский улей

Apache Hive — это язык запросов, похожий на SQL, для запросов к распределенному хранилищу данных. Это позволяет аналитикам данных и специалистам по бизнес-аналитике администрировать, анализировать и управлять крупномасштабными хранилищами данных. Специалисты по данным могут использовать куст в качестве интерфейса между реляционной базой данных и кластером MapReduce. Специалисты по данным используют Apache Hive для задач извлечения, преобразования и загрузки (ETL), которые используются для перемещения данных из одной системы или платформы в другую.

3. Апачская свинья

Apache Pig — это язык параллельного программирования высокого уровня для работы с большими наборами данных. Аналитики данных и специалисты по бизнес-аналитике используют его для обработки нескольких концепций программирования высокого уровня, таких как объединение, агрегирование, разделение и сортировка. Специалисты по данным могут использовать Apache Pig для визуализации сложных аналитических моделей с использованием фреймворков MapReduce и языков на основе Python, таких как R и Java.

4. Блокнот Юпитер

Jupyter Notebook — это веб-приложение с открытым исходным кодом, которое позволяет пользователям создавать и обмениваться документами, содержащими живой код, уравнения, визуализации и описательный текст. Специалисты по данным могут использовать Jupyter Notebook в качестве интерфейса между программой Python и остальным миром. Это позволяет им разрабатывать и тестировать код в интерактивном режиме, что полезно для прототипирования алгоритмов, использующих сложную математику.

5. Керас

Keras — это библиотека нейронных сетей с открытым исходным кодом, написанная на Python, которую можно использовать для обучения моделей глубокого обучения. Исследователи данных могут использовать Keras для создания нейронных сетей для обучения без присмотра или с учителем, а также для обработки изображений. Исследователи данных могут использовать Keras для автоматизации задач анализа данных, таких как классификация изображений и обучение моделей.

6. МАТЛАБ

MATLAB — это язык программирования высокого уровня и экосистема инструментов, которые обеспечивают численные вычисления, визуализацию данных и разработку алгоритмов с упором на инженерные и научные приложения. Специалисты по данным используют MATLAB для разработки и тестирования алгоритмов, а также для визуализации и исследования данных. Пользователи MATLAB могут мгновенно запускать код на локальном сервере или развертывать его в кластере или облачной службе. Исследователи данных также могут использовать возможности графического представления данных MATLAB со встроенным механизмом построения графиков.

7. Матплотлиб

Matplotlib — это модуль Python, который создает 2D-диаграммы из скриптов Python. Это наиболее распространенная библиотека построения графиков для научных вычислений и анализа данных. Специалисты по данным могут использовать Matplotlib для разработки интерактивных визуализаций числовых наборов данных, таких как многомерный анализ, обработка изображений и анализ временных рядов с помощью Python.

8. НумПи

NumPy — это язык программирования высокого уровня для анализа данных, построенный на основе эффективного расширения Numerical Python (Numpy) для языка программирования Python. Специалисты по обработке и анализу данных используют массивы NumPy для эффективного управления большими наборами данных в памяти, что упрощает проведение статистических тестов на них. Они также используют функции быстрого преобразования Фурье NumPy для преобразования временных рядов или данных изображения в частотный спектр.

9. ПиТорч

PyTorch — это библиотека для глубокого обучения и программная система, ориентированная на мобильные и настольные компьютеры. Это позволяет специалистам по данным создавать глубокие нейронные сети производственного качества на Python, Java, C++ и других языках. Специалисты по данным используют PyTorch для преобразования входных данных в обученные модели непосредственно в коде PyTorch. Специалисты по данным также могут обучать сверточные или рекуррентные модели нейронных сетей, используя оптимизированный алгоритм обратного распространения PyTorch (OPenn), без необходимости вручную настраивать параметры.

10. Scikit Learn

Scikit Learn — это библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом для Python, которая реализует масштабируемый алгоритм обучения для вывода (SALA). Исследователи данных используют Scikit Learn для статистического обучения, включая классификацию, регрессию и кластеризацию. Он предлагает ряд контролируемых и неконтролируемых алгоритмов, включая деревья решений, случайные леса и машины опорных векторов (SVM).

11. Сиборн

Seaborn — это библиотека Python с открытым исходным кодом, которая предлагает возможности статистической визуализации, аналогичные MATLAB. Специалисты по данным используют Seaborn для графического изучения наборов данных, особенно когда они слишком велики, чтобы их можно было легко отобразить в приложении для работы с электронными таблицами. Они могут использовать статистические методы Seaborn, такие как оценка плотности ядра, анализ основных компонентов (PCA) и факторный анализ.

12. САС

SAS — это программная система, которая обеспечивает управление данными, анализ данных и создание отчетов для бизнес-аналитики и аналитики. SAS позволяет специалистам по данным проводить статистические тесты для проверки точности решения, принятого бизнесом или предприятием, или для уточнения алгоритма, используемого для принятия решений. Специалисты по данным могут использовать SAS для объединения нескольких источников данных в разные форматы с помощью сценариев.

13. Тензорный поток

TensorFlow — это библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом, которая позволяет ученым и разработчикам данных создавать, обучать и развертывать модели глубокого обучения. Он имеет сильный уклон в сторону исследований и разработок по сравнению с развертыванием производства. Специалисты по данным могут использовать TensorFlow для создания глубоких нейронных сетей, которые могут автоматически изучать сложные задачи на основе больших объемов данных. Они также могут использовать TensorFlow для чтения и записи данных непосредственно из источника, а также для развертывания моделей на нескольких устройствах для взаимодействия с реальным миром.

14. Века

Weka — это программное обеспечение для машинного обучения с открытым исходным кодом, которое фокусируется на алгоритмах для задач интеллектуального анализа данных. Специалисты по данным используют Weka для неконтролируемого и контролируемого интеллектуального анализа данных, включая классификацию и регрессию. Они также могут использовать его для разработки нейронных сетей и поддержки векторных машин. Специалисты по данным могут использовать Weka для создания прогностических моделей со встроенным визуальным интерфейсом.

15. Вольфрам Математика

Wolfram Mathematica — это продвинутая компьютерная программная система, которая объединяет инструменты вычислений, визуализации, графики, программирования и совместной работы в единой среде. Исследователи данных используют вычислительный движок Wolfram Mathematica для написания кодов, управляющих приложениями в других областях программного обеспечения, таких как веб-разработка, бизнес и информатика. Кроме того, специалисты по данным могут использовать графическую систему программирования Wolfram Mathematica для разработки подключенных приложений, которые работают вместе.

16. Веб-сокеты

WebSockets — это технология соединения для двусторонней потоковой передачи данных между клиентскими и серверными приложениями, позволяющая разработчикам создавать более привлекательные пользовательские интерфейсы. Специалисты по данным могут использовать API WebSocket для разработки интерактивных приложений реального времени, таких как чат-боты и видеоигры. Специалисты по данным также могут использовать WebSockets для создания таких приложений, как платформы для разработки приложений, средства дистанционного управления или даже программное обеспечение для видеоконференций.

17. Юлия

Julia — это высокоуровневый, высокопроизводительный язык динамического программирования для технических вычислений. Специалисты по данным используют Julia для вычислительной аналитики и визуализации. Julia — это мультипарадигменный язык программирования с синтаксисом, аналогичным MATLAB, поэтому специалисты по данным могут легко интегрировать его в существующий рабочий процесс. Julia также включает в себя интерактивную оболочку и другие производственные функции, такие как обширная библиотека математических функций и несколько серверных частей, поэтому вы можете использовать ее в автономных или распределенных приложениях.

18. D3.js

D3.js — это библиотека визуализации данных, которая позволяет разработчикам динамически выбирать данные и управлять ими. Специалисты по данным в основном используют его для веб-приложений, но они также могут использовать его в автономных настольных приложениях. Специалисты по данным используют D3.js для создания визуализаций данных, таких как гистограммы, диаграммы с областями, тепловые карты, диаграммы рассеяния и многое другое.

19. Таблица

Tableau — это программный инструмент для визуализации и анализа данных. Специалисты по данным используют Tableau для создания интерактивных информационных панелей, таких как тенденции во времени, геопространственные карты или корреляции между различными измерениями данных. Они также используют Tableau для создания статических визуализаций данных, таких как статистика и карты.

Обратите внимание, что ни одна из компаний, упомянутых в этой статье, не связана с компанией Indeed.