Преглед алата за науку о подацима
Научник података извлачи, манипулише, предобрађује и генерише информативне прогнозе. Да би се то постигло, потребни су јој различити статистички инструменти и језици програмирања. У овом чланку ћемо говорити о неким алатима за науку о подацима које научници користе за обављање трансакција података и да ћемо разумети главне карактеристике алата, њихове предности и поређење различитих алата за науку о подацима.
Дакле, овде ћемо говорити о науци о подацима. У основи, можемо рећи да је једна од најпознатијих области 21. века наука о подацима. Научници за податке запослени су у компанијама како би им омогућили увид у индустрију и побољшали своје производе. Научници података одговорни су за анализе и управљање широким спектром неструктурираних и структурираних података и они који доносе одлуке. Да би то учинила, Дата Сциенце мора дан прилагодити на начин на који жели да користи различите алате и програмски језик. Неке од ових алата користићемо за анализу и генерисање пројекција. Дакле, сада ћемо разговарати о алату за науку о подацима.
Врхунски алати за науку о подацима
Следи листа 14 најбољих алата за науку о подацима који користи већина научника за податке.
1. САС
То је један од оних научно-научних инструмената који су осмишљени искључиво у статистичке сврхе. САС је власнички софтвер затвореног кода за анализу информација великих компанија. За статистичко моделирање, САС користи основно програмирање језика САС-а. Уобичајено је да се у комерцијалном софтверу користе стручњаци и предузећа. Као научник података, САС пружа безброј статистичких библиотека и инструмената за моделирање и организовање података. Иако је САС веома поуздан и компанија има снажну подршку, висока је цена и користе га само веће индустрије. Поред тога, постоји неколико САС библиотека и пакета који нису у основном пакету и могу се скупо надоградити.
Овде ћемо видети неке карактеристике САС-а
1. Менаџмент
2. Извештај о формату излаза
3. Алгоритам шифрирања података
4. САС Студио
5. Подржава различите врсте формата података
6. Има флексибилност за четврти род програмског језика
2. Апацхе Спарк
Апацхе Спарк или једноставно политички Спарк је моћан механизам аналитике и инструмент за науку података који се најчешће користи. Спарк је намењен специјално за обраду серија и токова. Долази са многим АПИ-јевима који омогућавају научницима информација да више пута приступе информацијама о стројном учењу, СКЛ меморији итд. Побољшава се у односу на Хадооп и 100 пута је бржи од смањивања мапа. Спарк има много АПИ-ја за машинско учење који помажу научницима података да предвиде информације. Спарк може да управља структуром информација боље од осталих Биг Дата платформи. У поређењу са другим аналитичким алатима који само обрађују историјске информације у серијама, Спарк може обрађивати информације у реалном времену. У Питхон-у, Јава-и и Р-у, Спарк нуди неколико АПИ-ја. Међутим, Спаркова најјача комбинација са Сцалом је виртуелни програмски језик заснован на Јави, који је по природи цросс-платформа.
Овде ћемо видети неке карактеристике Апацхе Спарк-а
1. Апацхе Спарк има велику брзину
2. Такође поседује напредну аналитику
3. Апацхе варница такође има обраду струје у реалном времену
4. Динамична природа
5. Такође има толеранцију грешака
3. БигМЛ
БигМЛ, још један алат за науку података који се веома користи. Нуди интерактивно ГУИ окружење засновано на облаку за машинску обраду алгоритама. БигМЛ нуди стандардизовани софтвер утемељен на облаку за сектор. Омогућује предузећима кроз више области свог предузећа да користе алгоритме машинског учења. БигМЛ је напредни специјалиста за моделирање. Користи велики распон алгоритама за машинско учење, укључујући групирање и класификацију. Можете да креирате бесплатан или премиум налог на основу ваших потреба помоћу веб интерфејса БигМЛ помоћу Рест АПИ-ја. Омогућује интерактивне приказе информација и пружа вам могућност да на својим мобилним или ИоТ уређајима извозите визуелне дијаграме. Поред овога, БигМЛ долази са вишеструким техникама аутоматизације које могу помоћи у аутоматизацији подешавања, па чак и аутоматизацији скрипти за вишекратну употребу.
4. Д3.јс
Јавасцрипт се углавном користи као скриптни језик на страни клијента. Д3.јс, можете да креирате интерактивне визуализације на нашем веб претраживачу кроз Јавасцрипт библиотеку. Помоћу различитих Д3.јс АПИ-ја можете направити динамички преглед и анализу података у прегледачу користећи разне функције. Употреба анимираних прелаза је још једна снажна карактеристика Д3.јс. Д3.јс динамички омогућава ажурирање на страни купца и активно одражава визуализацију у прегледачу путем модификације информација. Ово се може комбиновати са ЦСС-ом за добијање илустрованих и привремених визуализација које ће вам помоћи да извршите графику направљену по мери на веб страницама. Свеукупно, ово може бити врло корисно средство за научнике који се баве информацијама о ИоТ-у којима је потребна интеракција на страни купца ради визуелизације и обраде информација.
Овде ћемо видети неке карактеристике Д3.јс
1. Заснован је на јаваСцрипт-у
2. Може створити анимирану транзицију
3. Корисно је за интеракцију на страни клијента у ИоТ-у
4. То је Опен Соурце
5. Може се комбиновати са ЦСС-ом
6. Корисно је за прављење интерактивних визуализација.
5. МатЛаб
За математичке информације, МАТЛАБ је рачунско окружење с бројем више парадигми. То је софтвер затвореног кода који олакшава моделирање матрица, алгоритама и статистичких информација. У неколико научних области најчешће се користи МАТЛАБ. МАТЛАБ се користи за неуронске мреже и нејасне логичке симулације у науци о подацима. Помоћу графичке библиотеке МАТЛАБ можете да генеришете снажне визуелизације. У обради слике и сигнала користи се и МАТЛАБ. За научнике који се баве информацијама, ово га чини веома свестраним јер се бави свим питањима, од анализе и чишћења до моћних алгоритама дубоког учења. Поред тога, МАТЛАБ је оптимално средство за науку података захваљујући свом једноставном укључивању у пословне апликације и интегрисане системе. Такође омогућава аутоматизацију задатака од вађења информација до поновне употребе скрипти за доношење одлука.
Овде ћемо видети неке карактеристике Матлаба
1. Корисно је за дубоко учење
2. Омогућава лаку интеграцију са уграђеним системом
3. Има моћну графичку библиотеку
4. Може да обрађује сложене математичке операције
6. Екцел
Вероватно се најчешће користи инструмент за анализу података. Екцел је креиран углавном за израчунавање листова од стране Мицрософта и тренутно се обично користи за обраду података, компликовање и визуелизацију, прорачуне. Екцел је ефикасан аналитички инструмент за науку о подацима. Екцел и даље пуни ударац, иако је то традиционални инструмент анализе информација. Екцел има неколико формула, табела, филтера, секача и тако даље. Такође можете да генеришете персонализоване функције и формуле помоћу програма Екцел. Иако је Екцел и даље идеална опција за моћну визуализацију података и таблета, он није намењен за израчунавање огромних количина података.
Такође можете повезати СКЛ са Екцел-ом и користити га за управљање и анализу података. Многи научници података користе Екцел као интерактивни графички уређај за једноставну претходну обраду информација. Сада је много једноставније израчунати компликоване анализе покретањем ТоолПак-а на Мицрософт Екцел-у. Али у поређењу са много софистициранијим инструментима за проучавање података попут САС-а, још увек не успева. Генерално, Екцел је оптималан инструмент за анализу података на малом и не-корпоративном нивоу.
Овде ћемо видети неке карактеристике програма Екцел
1. За анализу података малих размера веома је популарна
2. Екцел се такође користи за прорачун и визуелизацију табела
3. Пакет алата Екцел који се користи за комплекс анализе података
4. Омогућава лако повезивање са СКЛ-ом
7. НЛТК
НЛТК што је за обраду природног језика. Најчешћи сектор науке података била је обрада природног језика. Ријеч је о развоју статистичких модела који помажу машинама да схвате језик људских бића. Ови статистички модели су компоненте машинског учења и способни су да помогну рачунарима да разумеју природни језик кроз неколико његових алгоритама. Језик Питхон-а опремљен је колекцијом библиотека приручника за природни језик (НЛТК) која је развијена само за ту сврху. НЛТК се обично користи за различите методе обраде језика као што су токенизација, постављање, означавање, рашчлањивање и машинско учење. Састоји се од више од 100 компанија које прикупљају информације о моделима за машинско учење.
8. ТенсорФлов
ТенсорФлов је постао стандардни инструмент машинског учења. Најчешће се користе најновији алгоритми машинског учења као што је Дееп Леарнинг. Програмери су ТенсорФлов назвали по вишедимензионалним низовима тензора. То је опен-соурце и стално еволутивни кутија алата, познат по повишеној рачунарској ефикасности и способностима. ТенсорФлов може да ради и на ЦПУ-у и на ГПУ-у, а у последње време је настао на снажнијим ТПУ системима. ТенсорФлов има широк спектар апликација због својих високих могућности обраде, попут препознавања језика, класификације слика, откривања лекова, генерисања слика и стварања језика.
Овде ћемо видети неке карактеристике ТенсорФлов-а
1. ТенсорФлов се лако може обучити
2. Такође има Футуре Цолум
3. ТенсорФлов је отворени извор и флексибилан
9. Века
Века или Ваикатово окружење за анализу знања је машинско учење написано на Јави. Алгоритми машинског учења су скуп неколико машина за вађење података. Века укључује различите машине за учење као што су оцењивање, кластерирање, регресија, визуализација и развој информација. То је опен-соурце ГУИ софтвер који поједностављује и лако користи имплементацију алгоритама машинског учења. Функционисање машинског учења на информацијама може се разумети без реда кода. Савршен је за научнике који се баве машинским учењем, а који су почетници.
10. Јупитер
Пројецт Јупитер је инструмент отвореног кода базиран на ИПитхон-у који помаже програмерима да развију софтвер са отвореним кодом и интерактивно искуство у рачунању. Подржани су више језика као што су Јулиа, Питхон и Р. То је инструмент за састављање кода уживо, визуализација и предавања о веб апликацији. Јупитер је уобичајени алат који је намењен испуњењу захтева за науку о подацима. То је интерактивно окружење у којем научници података могу да испуне своје задатке. Такође је снажно средство за приповиједање, јер садржи неколико карактеристика презентације. Можете чистити, статистички израчунати, прегледати и генерисати предиктивне моделе машинског учења користећи Јупитер Нотебоокс. То је 100% опен соурце и самим тим бесплатан. Постоји мрежна сарадња под називом Јупитер енвиронмент која покреће и чува информације са Гоогле диска у облаку.
11. Таблеау
Таблеау је интерактивни софтвер за визуелизацију упакован са јаком графиком. Компанија се фокусира на секторе пословне интелигенције. Најзначајнији елемент Таблеау-а је његова способност да се повезује са базама података, таблетима, ОЛАП коцкама итд. Таблеау је такође у могућности да визуелно приказује географске податке и црта дужине и ширине карата заједно са овим карактеристикама. Можете користити и његов аналитички алат за процену информација заједно са визуализацијама. Своје резултате можете да делите на Интернет платформи са Таблеау-ом са активном заједницом. Док је Таблеау софтвер компаније, Таблеау Публиц долази са бесплатном верзијом.
Овде ћемо видети неке карактеристике Таблеау-а
1. Таблеау има управљање мобилним уређајима
2. Омогућује АПИ документа
3. Омогућава ЈаваСцрипт АПИ
4. ЕТЛ Рефресх је једна од важних карактеристика Таблеау-а.
12. Сцикит-леарн
Сцикит-леарн је библиотека заснована на Питхону за алгоритме машинског учења. Алат који се обично користи за процену и науку о подацима лако је и једноставно извршити. Систем машинског учења подржава читав низ карактеристика, укључујући пред-обраду информација, кластерирање, смањење регресијских димензија, класификацију итд. Сцикит-учење чини коришћење сложених алгоритама машинског учења једноставним и самим тим је оптимална платформа за студије које захтевају фундаменталну машину учење у околностима које захтевају брзо прототипирање.
Закључак:
Можемо закључити да информатичкој науци треба широк спектар инструмената. Инструменти науке о подацима користе се за анализу информација, стварање естетских и интерактивних визуализација и креирање снажних модела предвиђања користећи алгоритме. Тако смо у овом чланку видели различите алате који се користе за анализу података о науци и њихове особине. Алате можете одабрати на основу ваших захтева и карактеристика алата.
Препоручени чланци
Ово је водич за Алатке за науку о подацима. Овде смо расправљали о прегледу, различитим врстама алата за науку о подацима и о томе како их користи Дата Сциенциент са детаљима. Можете и да прођете кроз друге наше предложене чланке да бисте сазнали више -- КликВиев Алати
- ТенсорФлов алтернативе
- Алати за машинско учење
- САС Операторс
- Фуззи Логиц Систем
- КликВиев алтернативе
- КликВиев Цхартс
- Топ 8 уређаја ИоТ које бисте требали знати