21 Data Science Tools (mit Verwendungsmöglichkeiten und Funktionen) • BUOM

14. April 2022

Das Sammeln, Analysieren und Speichern von Unternehmensdaten bietet die Möglichkeit, Verbesserungs- und Erfolgsbereiche zu identifizieren. Dateningenieure arbeiten an der Entwicklung von Softwaresystemen, die beim Verstehen und Sammeln von Daten helfen. Das Erlernen verschiedener Tools, Programme und Sprachen für die Datenanalyse und -technik kann Ihnen dabei helfen, die besten Praktiken für die Datentechnik zu ermitteln. In diesem Artikel besprechen wir 21 Data-Science-Tools und geben einen Überblick über deren Einsatzmöglichkeiten und Funktionen.

Was ist Datentechnik?

Unter Data Engineering versteht man die Erstellung, Wartung und den Betrieb von Softwaresystemen, die Daten für ein Unternehmen sammeln, speichern und analysieren. Diese Programme nutzen eine breite Palette von Online-Tools, Quellen, Sprachen und Programmen. Effektives Data Engineering stellt Analysten und Datenwissenschaftlern Informationen zur Verfügung, um Produktions-, Vertriebs-, Vertriebs- und Umsatzgenerierungspraktiken zu verfolgen und zu verbessern.

21 Datenverarbeitungstools

Hier sind 21 Data-Science-Tools und Beschreibungen ihrer Verwendung und Funktionen:

1. Python

Python ist eine universelle Programmiersprache, die häufig bei der Entwicklung von Datenverarbeitungssystemen verwendet wird. Es bietet viele Ziele und Tools zum Aufbau von Datenpipelines und zur Automatisierung von Programmen. Datenverarbeitungsaufgaben wie Umformen und Aggregation nutzen typischerweise die Python-Programmierung, um die Datenanalyse effizient und automatisch durchzuführen.

2. Strukturierte Abfragesprache

Structured Query Language (SQL) ist ein gängiges Werkzeug unter Dateningenieuren. SQL umfasst Tools zum Erstellen von Geschäftslogikmodellen, zum Ausführen komplexer Abfragen, zum Extrahieren von Metriken und zum Erstellen wiederverwendbarer Datenstrukturen. SQL verwaltet Daten in relationalen Datenbanken und Datenverwaltungssystemen.

3. PostgresSQL

PostgreSQL ist eine relationale Open-Source-Datenbank. Seine Funktionen bieten ein hohes Maß an Anpassung, Datensicherheit und Kapazität. Dateningenieure können mit diesem Tool Arbeitsabläufe erstellen und große Datensätze verwalten.

4. MongoDB

MongoDB ist eine NoSQL-Datenbank, die sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten speichert und in der Lage ist, große Datensätze zu speichern. Die Datenbank organisiert Daten in einer einfachen Form, die Flexibilität für unstrukturierte Daten und Inhalte bietet. Zu den Kernfunktionen von MongoDB gehören die verteilte Schlüsselwertspeicherung, dokumentenzentrierte Tools und Berechnungsfunktionen.

5. Apache Spark

Apache Spark konzentriert sich auf die Stream-Verarbeitung. Ziel der Stream-Verarbeitung ist die effiziente Erfassung und Anzeige von Daten in Echtzeit. Die in Apache Spark enthaltenen Tools ermöglichen es Dateningenieuren, Abfragen für kontinuierliche Datenströme auszuführen und anzuzeigen.

6. Apache Kafka

Apache Kafka ist eine Open-Source-Daten-Streaming-Plattform. Es enthält Tools für die Datensynchronisierung, kollaboratives Messaging und Echtzeit-Datenströme. Apache Kafka dient in erster Linie als Datenerfassungs- und Transporttool im Data Engineering.

7. Apache Airflow

Apache Airflow ist eine Workflow-Management-Plattform, die von Dateningenieuren verwendet wird. Es ermöglicht Managern und Ingenieuren, Zeitpläne und Aufgaben für die Datenpipeline zu erstellen, zu ändern und umzusetzen. Die Funktionen helfen auch bei der Visualisierung, Überwachung und Fehlerbehebung des Datenproduktionsprozesses.

8. Apache Hadup

Apache Hadoop ist eine Reihe von Open-Source-Tools, die zusammenarbeiten, um umfangreiche Datenverarbeitungsprogramme, beispielsweise Daten aus Computernetzwerken, zu verarbeiten. Quellen bieten die Möglichkeit, Daten zu speichern und zu organisieren sowie klare und detaillierte Datenanalysen bereitzustellen. Zu den Hauptmerkmalen gehören eine hohe Fehlertoleranz, ein großes Datenvolumen und eine Datenverfolgung in Echtzeit.

9. Apache Hive

Apache Hive ist eine Erweiterung von Apache Hadoop, die als Data Warehouse und Verwaltungstool fungiert. Dies ermöglicht es Benutzern, Datenabfragen zu verarbeiten und Erkenntnisse aus den Ergebnissen zu gewinnen. Hive verwendet eine SQL-ähnliche Struktur und Schnittstelle, sodass es mit einem grundlegenden Verständnis der SQL-Sprache einfach zu verwenden ist.

10. Apache Kudu

Apache Kudu bietet grundlegende Datenspeicher- und Organisationsfunktionen. Mit der Kernfunktion von Kudu können Benutzer ein spaltenorientiertes Data Warehouse erstellen und Analysen schnell durchführen. Es funktioniert auch mit der Apache Hadoop-Bibliothek und bietet die Möglichkeit, große Datensätze zu verarbeiten.

11. Apache Cassandra

Apache Cassandra bietet eine NoSQL-Datenbankstruktur, die es dem Benutzer ermöglicht, Daten aus mehreren Quellen gleichzeitig zu skalieren und zu verarbeiten. Die Verwendung dieses Tools erfordert ein Verständnis der Datenarchitektur von Cassandra und seiner Fähigkeit, benutzerdefinierte Dateninfrastrukturen aufzubauen. Dateningenieure verwenden häufig Apache Cassandra für eine effiziente und skalierbare Datenanalyse.

12. Schneeflocke

Snowflake ist ein Cloud-Data-Warehouse-Programm. Es bietet Datenspeicher-, Computer- und Klontools für Ingenieure. Snowflake ermöglicht Ihnen auch die Integration mit Datentools von Drittanbietern, um vollständige und detaillierte Datenberichte bereitzustellen.

13. Claudera

Cloudera ist ein cloudbasiertes Tool, das sich auf maschinelles Lernen und Datenanalyse konzentriert. Es bietet Tools sowohl für Dateningenieure als auch für Geschäftsanalysten, die Datenergebnisse auswerten. Cloudera bietet eine intuitive Benutzeroberfläche und Bildungsressourcen wie Tutorials und Anleitungen zur Dateneingabe und -verarbeitung.

14. Große Bitte

Big Query ist ein vollständig verwaltetes Cloud-Data-Warehouse. Es bietet Analysten und Ingenieuren die Möglichkeit, Daten einzugeben und zu verarbeiten sowie den Umfang und Zeitplan der Abläufe an ihre Bedürfnisse und ihr Wachstum anzupassen. Zu den Kernfunktionen von Big Query gehören Tools für maschinelles Lernen, Business-Intelligence-Analysen und Echtzeit-Datenberichte.

15. Tisch

Tableau vereint Data-Science- und Business-Intelligence-Funktionen. Der Schwerpunkt liegt auf der Erstellung von Metriken und der Organisation visueller Daten. Dateningenieure können eine Drag-and-Drop-Oberfläche verwenden, um Daten für jede Abteilung zu sortieren, zu sammeln, zu visualisieren und zu organisieren. Tableau bietet nützliche Tools zum Erstellen und Verteilen von Dashboard-Datenberichten in Ihrem Unternehmen.

16. Hausmeister

Looker bietet detaillierte Datenvisualisierungsberichte. Das LookML-Tool bietet Visualisierungstools, die Dimensionen, Aggregationen, Berechnungen und Beziehungen von Daten in einer SQL-Datenbank anzeigen. Durch die Erstellung von Visualisierungen und Diagrammen für jeden Datensatz können Ingenieure effektiv mit Analysten und Kollegen kommunizieren und Informationen austauschen.

17. Segment

Das Segment konzentriert sich auf das Sammeln und Analysieren von Daten von Benutzern. Tools und Prozesse ermöglichen es Dateningenieuren, Verbraucher- und Benutzerdaten zu sammeln, umzuwandeln und zu speichern. Neue Funktionen verbessern außerdem die Effizienz der Datenerfassung durch maschinelles Lernen und Datenautomatisierung.

18. DBT

DBT ist ein Befehlszeilentool, das es Dateningenieuren ermöglicht, in ihrem Warehouse gespeicherte Daten mithilfe von SQL umzuwandeln. Tools und Funktionen helfen Ihnen bei der Erstellung von Transformationsprogrammen, die Ihre Datenverarbeitungsmethoden beschleunigen. DBT konzentriert sich ausschließlich auf die Datentransformation und nicht auf die Bereitstellung von Tools zum Laden und Extrahieren von Datenpunkten.

19. Reihe

Redash zielt darauf ab, als universelles Datentool für Menschen aller Erfahrungsstufen zu fungieren. Dateningenieure können Redash verwenden, um Daten aus mehreren Quellen abzufragen, zu visualisieren und zu teilen. Die Tools und Schnittstellen des Systems ermöglichen die Kommunikation und das Verständnis von Daten auf allen Ebenen und über alle Abteilungen hinweg.

20. Thron

Presto ist eine Open-Source-SQL-Abfrage-Engine. Die in Presto enthaltenen Tools können auf in externen Quellen gespeicherte Daten angewendet werden, ohne dass die Daten in ein separates System verschoben werden müssen. Dateningenieure können diese Tools verwenden, um kontinuierliche Abfragen für externe Daten durchzuführen und schnell Analysen durchzuführen.

21. Microsoft Power BI

Microsoft Power BI bietet interaktive Datenvisualisierungstools und Business-Intelligence-Analysen. Es wurde entwickelt, um einfache Datenberichte für Analysten und Fachleute aller Erfahrungsstufen zu erstellen. Dateningenieure und Geschäftsanalysten können Power BI verwenden, um Geschäfts-Dashboards zu erstellen und Informationen über Daten innerhalb einer Organisation auszutauschen.

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