19 beliebte Data-Science-Tools, die von Profis verwendet werden

11. März 2022

Data-Science-Tools können Datenwissenschaftlern bei vielen alltäglichen Aufgaben helfen. Zu den gängigen Arten dieser Tools gehören Sprachen, Datenbibliotheken und Analyseplattformen. Das Erlernen spezifischer Data-Science-Tools kann Ihnen bei der Entscheidung helfen, welche Sie zur Lösung spezifischer Datenprobleme verwenden sollten. In diesem Artikel besprechen wir die Definition von Data-Science-Tools und listen 19 spezifische Tools auf, die Datenwissenschaftler verwenden.

Was sind Data-Science-Tools?

Data-Science-Tools sind eine Reihe von Paketen und Programmen, die Datenwissenschaftler für verschiedene Zwecke nutzen können. Datenwissenschaftler nutzen diese Tools, um Aufgaben der Datenverarbeitung, Algorithmenentwicklung und Ergebnisanalyse zu automatisieren. Diese Tools bieten die erforderlichen Funktionen für die Zusammenarbeit an großen Datensätzen zur Entwicklung von Modellen oder Algorithmen zur Lösung von Problemen in verschiedenen Bereichen, einschließlich Medizin und Finanzen.

19 Tools, die Datenwissenschaftler verwenden

Hier ist eine Liste verschiedener Arten von Data-Science-Tools mit jeweils einer Beschreibung:

1. Apache Spark

Apache Spark ist ein Open-Source-Cluster-Computing-Framework, das ursprünglich am AMPLab der University of California, Berkeley Cooperative Research Laboratory, entwickelt wurde. Spark bietet eine gemeinsame Laufzeitumgebung für die Datenverarbeitung im großen Maßstab. Datenwissenschaftler verwenden Apache Spark, um Berechnungen auf Clustern für die Datenverarbeitung in großem Maßstab durchzuführen und außerdem verteilte Algorithmen für maschinelles Lernen zu unterstützen. Datenwissenschaftler können Spark verwenden, um verschiedene Arten von Big Data mithilfe mehrerer Sprachen wie Java, Scala und Python zu verwalten, zu untersuchen, zu visualisieren und zu analysieren. Apache Spark umfasst Bibliotheken für maschinelles Lernen (ML), Graphanalysen und Streamanalysen unter Verwendung des Reactive Manifesto-Paradigmas.

2. Apache Hive

Apache Hive ist eine SQL-ähnliche Abfragesprache zur Abfrage verteilter Datenspeicher. Es ermöglicht Datenanalysten und Business-Intelligence-Experten die Verwaltung, Analyse und Verwaltung großer Data Warehouses. Datenwissenschaftler können einen Hive als Schnittstelle zwischen einer relationalen Datenbank und einem MapReduce-Cluster verwenden. Datenwissenschaftler verwenden Apache Hive für ETL-Aufgaben (Extrahieren, Transformieren und Laden), mit denen Daten von einem System oder einer Plattform auf ein anderes verschoben werden.

3. Apache-Schwein

Apache Pig ist eine hochentwickelte parallele Programmiersprache für die Arbeit mit großen Datenmengen. Datenanalysten und Business-Intelligence-Experten nutzen es, um verschiedene übergeordnete Programmierkonzepte wie Verknüpfung, Aggregation, Partitionierung und Sortierung zu handhaben. Datenwissenschaftler können Apache Pig verwenden, um komplexe Analysemodelle mithilfe von MapReduce-Frameworks und Python-basierten Sprachen wie R und Java zu visualisieren.

4. Notizblock Jupiter

Jupyter Notebook ist eine Open-Source-Webanwendung, die es Benutzern ermöglicht, Dokumente mit Live-Code, Gleichungen, Visualisierungen und beschreibendem Text zu erstellen und zu teilen. Datenwissenschaftler können Jupyter Notebook als Schnittstelle zwischen einem Python-Programm und dem Rest der Welt verwenden. Dadurch können sie Code interaktiv entwickeln und testen, was für die Prototypenerstellung von Algorithmen nützlich ist, die komplexe Mathematik nutzen.

5. Keras

Keras ist eine in Python geschriebene Open-Source-Bibliothek für neuronale Netzwerke, mit der Deep-Learning-Modelle trainiert werden können. Datenwissenschaftler können Keras verwenden, um neuronale Netze für unbeaufsichtigtes und überwachtes Lernen und Bildverarbeitung aufzubauen. Datenwissenschaftler können Keras verwenden, um Datenanalyseaufgaben wie Bildklassifizierung und Modelltraining zu automatisieren.

6. THEMA

MATLAB ist eine High-Level-Programmiersprache und ein Ökosystem von Werkzeugen, die numerische Berechnungen, Datenvisualisierung und Algorithmenentwicklung mit Schwerpunkt auf technischen und wissenschaftlichen Anwendungen ermöglichen. Datenwissenschaftler nutzen MATLAB, um Algorithmen zu entwickeln und zu testen sowie Daten zu visualisieren und zu untersuchen. MATLAB-Benutzer können Code sofort auf einem lokalen Server ausführen oder ihn in einem Cluster oder Cloud-Dienst bereitstellen. Datenwissenschaftler können mit der integrierten Plot-Engine auch die Datengrafikfunktionen von MATLAB nutzen.

7. Matplotlib

Matplotlib ist ein Python-Modul, das 2D-Plots aus Python-Skripten erstellt. Es handelt sich um die gebräuchlichste Plotbibliothek für wissenschaftliches Rechnen und Datenanalysen. Datenwissenschaftler können Matplotlib verwenden, um interaktive Visualisierungen numerischer Datensätze zu entwickeln, z. B. multivariate Analysen, Bildverarbeitung und Zeitreihenanalysen mit Python.

8. NumPi

NumPy ist eine High-Level-Programmiersprache für die Datenanalyse, die auf der leistungsstarken Numerical Python-Erweiterung (Numpy) der Programmiersprache Python aufbaut. Datenwissenschaftler nutzen NumPy-Arrays, um große Datensätze effizient im Speicher zu verwalten und so die Durchführung statistischer Tests zu vereinfachen. Sie nutzen außerdem die schnellen Fourier-Transformationsfunktionen von NumPy, um Zeitreihen oder Bilddaten in ein Frequenzspektrum umzuwandeln.

9. PiTorch

PyTorch ist eine Deep-Learning-Bibliothek und ein Softwaresystem für mobile und Desktop-Computer. Dadurch können Datenwissenschaftler tiefe neuronale Netze in Produktionsqualität in Python, Java, C++ und anderen Sprachen aufbauen. Datenwissenschaftler verwenden PyTorch, um Eingabedaten direkt im PyTorch-Code in trainierte Modelle umzuwandeln. Datenwissenschaftler können mithilfe des optimierten Backpropagation-Algorithmus (OPenn) von PyTorch auch Faltungs- oder wiederkehrende neuronale Netzwerkmodelle trainieren, ohne Parameter manuell anpassen zu müssen.

10. Scikit Learn

Scikit Learn ist eine Open-Source-Bibliothek für maschinelles Lernen für Python, die den Scalable Learning for Inference Algorithm (SALA) implementiert. Datenwissenschaftler verwenden Scikit Learn für statistisches Lernen, einschließlich Klassifizierung, Regression und Clustering. Es bietet eine Reihe überwachter und unüberwachter Algorithmen, darunter Entscheidungsbäume, Random Forests und Support Vector Machines (SVMs).

11. Seaborn

Seaborn ist eine Open-Source-Python-Bibliothek, die statistische Visualisierungsfunktionen ähnlich wie MATLAB bietet. Datenwissenschaftler verwenden Seaborn, um Datensätze grafisch zu untersuchen, insbesondere wenn diese zu groß sind, um problemlos in einer Tabellenkalkulationsanwendung angezeigt zu werden. Sie können statistische Seaborn-Methoden wie Kerndichteschätzung, Hauptkomponentenanalyse (PCA) und Faktoranalyse verwenden.

12. SAS

SAS ist ein Softwaresystem, das Datenverwaltung, Datenanalyse und Berichterstellung für Business Intelligence und Analysen bietet. Mit SAS können Datenwissenschaftler statistische Tests durchführen, um die Richtigkeit einer von einem Unternehmen oder Unternehmen getroffenen Entscheidung zu überprüfen oder den zur Entscheidungsfindung verwendeten Algorithmus zu verfeinern. Datenwissenschaftler können SAS verwenden, um mithilfe von Skripten mehrere Datenquellen in verschiedenen Formaten zu kombinieren.

13. Tensorflow

TensorFlow ist eine Open-Source-Bibliothek für maschinelles Lernen, die es Datenwissenschaftlern und Entwicklern ermöglicht, Deep-Learning-Modelle zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen. Der Fokus liegt stark auf Forschung und Entwicklung statt auf Produktionseinsatz. Datenwissenschaftler können TensorFlow verwenden, um tiefe neuronale Netze aufzubauen, die komplexe Probleme automatisch aus großen Datenmengen lernen können. Sie können TensorFlow auch verwenden, um Daten direkt aus der Quelle zu lesen und zu schreiben und Modelle auf mehreren Geräten bereitzustellen, um mit der realen Welt zu interagieren.

14. Jahrhundert

Weka ist eine Open-Source-Software für maschinelles Lernen, die sich auf Algorithmen für Data-Mining-Aufgaben konzentriert. Datenwissenschaftler nutzen Weka für unüberwachtes und überwachtes Data Mining, einschließlich Klassifizierung und Regression. Sie können damit auch neuronale Netze entwickeln und Vektormaschinen unterstützen. Datenwissenschaftler können Weka verwenden, um Vorhersagemodelle mit einer integrierten visuellen Schnittstelle zu erstellen.

15. Wolframmathematik

Wolfram Mathematica ist ein fortschrittliches Computersoftwaresystem, das Computer-, Visualisierungs-, Grafik-, Programmier- und Kollaborationstools in einer einzigen Umgebung integriert. Datenwissenschaftler verwenden die Wolfram Mathematica-Computer-Engine, um Codes zu schreiben, die Anwendungen in anderen Softwarebereichen wie Webentwicklung, Wirtschaft und Informatik vorantreiben. Darüber hinaus können Datenwissenschaftler das grafische Programmiersystem Wolfram Mathematica nutzen, um vernetzte und zusammenarbeitende Anwendungen zu entwickeln.

16. Websockets

WebSockets ist eine Verbindungstechnologie für das bidirektionale Streaming von Daten zwischen Client- und Serveranwendungen, die es Entwicklern ermöglicht, überzeugendere Benutzererlebnisse zu schaffen. Datenwissenschaftler können die WebSocket-API verwenden, um interaktive Echtzeitanwendungen wie Chatbots und Videospiele zu entwickeln. Datenwissenschaftler können WebSockets auch verwenden, um Anwendungen wie Anwendungsentwicklungsplattformen, Fernsteuerungstools oder sogar Videokonferenzsoftware zu erstellen.

17. Julia

Julia ist eine dynamische Hochleistungsprogrammiersprache für technisches Rechnen auf hohem Niveau. Datenwissenschaftler nutzen Julia für Computeranalysen und Visualisierung. Julia ist eine Multiparadigmen-Programmiersprache mit einer MATLAB-ähnlichen Syntax, sodass Datenwissenschaftler sie problemlos in ihren bestehenden Workflow integrieren können. Julia umfasst außerdem eine interaktive Shell und andere Produktionsfunktionen, wie z. B. eine umfangreiche Bibliothek mathematischer Funktionen und mehrere Backends, sodass Sie es in eigenständigen oder verteilten Anwendungen verwenden können.

18. D3.js

D3.js ist eine Datenvisualisierungsbibliothek, die es Entwicklern ermöglicht, Daten dynamisch auszuwählen und zu bearbeiten. Datenwissenschaftler verwenden es hauptsächlich für Webanwendungen, können es aber auch für eigenständige Desktop-Anwendungen verwenden. Datenwissenschaftler verwenden D3.js, um Datenvisualisierungen wie Histogramme, Flächendiagramme, Heatmaps, Streudiagramme und mehr zu erstellen.

19. Tisch

Tableau ist ein Softwaretool zur Datenvisualisierung und -analyse. Datenwissenschaftler verwenden Tableau, um interaktive Dashboards wie Trends im Zeitverlauf, Geodatenkarten oder Korrelationen zwischen verschiedenen Datendimensionen zu erstellen. Sie verwenden Tableau auch, um statische Datenvisualisierungen wie Statistiken und Karten zu erstellen.

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