Data Science Tools

Техніка вилучення корисної інформації з даних відома як наука про дані. Це процес збору, аналізу та моделювання даних для вирішення реальних проблем.

Його застосування варіюється від виявлення шахрайства до діагностики хвороб та рекомендаційних систем і, як наслідок, корпоративного зростання. Інструменти Data Science були розроблені завдяки широкому спектру застосувань і зростаючому попиту.

Інструменти для інтелектуального аналізу даних

З технічної точки зору, інтелектуальний аналіз даних - це процес виявлення закономірностей у великих базах даних. На практиці, однак, він розширився і охоплює видобування, збір, зберігання та аналіз даних. Одне або декілька з цих завдань можна виконати за допомогою програмного забезпечення. Нижче наведено кілька чудових варіантів:

• Weka - популярний інструмент для інтелектуального аналізу, попередньої обробки та класифікації даних. Інтерфейс користувача Weka полегшує класифікацію, асоціацію, регресію та кластеризацію, а результати є статистично обґрунтованими.
• Pandas - це відома програма для обробки даних, побудована на Python. Вона ідеально підходить для роботи з числовими таблицями та даними часових рядів. Вона має гнучкі структури даних, які дозволяють легко маніпулювати даними. Це основа рекомендаційних систем Netflix і Spotify.
• Scrapy ідеально підходить для створення веб-павуків, які сканують і збирають дані з веб-сторінок. Scrapy, написаний на Python, є швидким і потужним інструментом. Scrapy використовується CareerBuilder для збору даних про пропозиції роботи на численних веб-сайтах.

Аналіз даних

Після того, як дані зібрані та оброблені, настає час аналізувати їх. Вам знадобиться інструмент для підготовки даних до навчання моделі та уточнення прогнозу. Нижче наведено кілька найкращих:

• KNIME пропонує наскрізний аналіз даних, інтеграцію та звітність. Його графічний інтерфейс користувача (GUI) дозволяє користувачам виконувати попередню обробку, аналіз, створення моделей і візуалізацію з невеликою кількістю коду.
• Hadoop - це програмний фреймворк для зберігання та аналізу великих обсягів даних у розподіленому форматі. Це дозволяє швидше обробляти дані і краще справлятися з будь-якими апаратними проблемами.
• Spark - це рушій для аналізу великих даних від Apache. За допомогою Spark ви можете запускати петабайтні робочі навантаження і швидше створювати додатки, легко розгортаючи їх на віртуальних машинах, контейнерах, локально і в хмарі.

Розгортання

Розробка моделей машинного навчання на основі даних - одна з головних цілей науки про дані. Моделі можуть бути логічними, геометричними або імовірнісними. Ось кілька інструментів для моделювання, з яких ви можете почати.

• TensorFlow.js - це JavaScript-версія TensorFlow, відомого фреймворку для машинного навчання. Ви можете створювати моделі на JavaScript або Node.js, а потім розгортати їх у клієнтському браузері за допомогою TensorFlow.js.
• mellow - це фреймворк для управління життєвим циклом машинного навчання, від створення моделі до розгортання. Якщо ви експериментуєте з численними інструментами або створюєте кілька моделей, MLFlow полегшує відстеження всього в одному місці. Ви можете використовувати продукт для інтеграції бібліотеки, мови або алгоритму.

Візуалізація

Візуалізація даних - це більше, ніж просто візуальне представлення даних. Вона має бути науковою, графічною і, що особливо важливо, сприйнятливою в сучасному світі. У цьому відношенні вона має виходити за рамки звітності; вона має передавати аналітичні міркування за допомогою інтерактивних візуальних інтерфейсів. Ось кілька інструментів, які допоможуть вам у візуалізації ваших зусиль у галузі науки про дані.

Orange - це інструмент візуалізації даних з широким набором інструментів, який простий у використанні. Незважаючи на те, що це зручний для початківців інструмент з графічним інтерфейсом, він не є легким. Він може створювати статистичні розподіли, секторні діаграми, дерева рішень, ієрархічну кластеризацію та лінійні проекції, серед іншого.

Ви можете візуалізувати дані у веб-браузерах за допомогою HTML, SVG та CSS за допомогою D3.js або Data-Driven Documents. Він популярний серед дослідників даних завдяки своїм можливостям анімації та інтерактивної візуалізації.

Існує безліч можливостей, і вони будуть ставати все кращими. Однак, як бачите, для кожного виду діяльності існують десятки інструментів науки про дані, і навіть досвідчені фахівці можуть розгубитися. Не турбуйтеся про це.