Rosnące zainteresowanie nauką o danych doprowadziło do rozwoju wielu profesjonalnych narzędzi dla specjalistów Data Science. Znajomość tych narzędzi jest niezwykle ważna i może pomóc w zbudowaniu jasnej i obiecującej kariery jako Data Scientist. W tym artykule przedstawimy TOP 10 narzędzi Data Science, które usprawnią pracę każdego specjalisty!
1. SAS
SAS, czyli Statistical Analysis System to jedno z najstarszych narzędzi Data Science na rynku. Umożliwia przeprowadzanie szczegółowych analiz danych tekstowych oraz generowanie na ich podstawie wnikliwych raportów. Oprócz analizy danych SAS służy również do pozyskiwania danych z różnych źródeł. Jest to również narzędzie stosowane do wielu działań związanych z Data Science – eksploracji danych, analizy biznesowej, ekonometrii itp.
2. Apache Spark
Apache Spark to platforma programistyczna dla obliczeń rozproszonych. Jest to jedno z najczęściej używanych narzędzi Data Science. Jest wyposażone w wiele interfejsów API, które ułatwiają dostęp do danych np. na potrzeby uczenia maszynowego czy przechowywania w SQL. Niektóre interfejsy API są na przykład doskonałe do tworzenia zaawansowanych prognoz opartych na danych.
3. D3.js
D3.js to biblioteka JavaScript, umożliwiająca tworzenie interaktywnych wizualizacji w przeglądarce internetowej. Dzięki kilku API D3.js można stworzyć dynamiczną wizualizację i zobrazować analizę danych bezpośrednio w przeglądarce. Atrakcyjną funkcją D3.js z pewnością jest możliwość stworzenia animowanych przejść i dynamicznych dokumentów, które mogą na bieżąco odzwierciedlać zachodzące zmiany w danych.
4. MongoDB
MongoDB to wysokowydajna baza danych i jedno z najlepszych narzędzi Data Science na rynku. Obsługuje dynamiczne zapytania i zapewnia wszystkie możliwości SQL. Dane przechowuje w postaci dokumentów JSON i oferuje duże możliwości replikacji danych. Dzięki MongoDB zarządzanie Big Data jest z pewnością dużo prostsze, a jego skalowalność sprawia, że jest to jedno z powszechnie stosowanych narzędzi Data Science.
5. MATLAB
MATLAB to jedno z najpopularniejszych narzędzi Data Science, wykorzystywanych do przetwarzania informacji matematycznych. Jest to stare narzędzie, lecz wciąż używane przez specjalistów. Może służyć do symulacji sieci neuronowych i logiki rozmytej. Może również posłużyć do tworzenia potężnych wizualizacji, a także przetwarzania obrazów i sygnałów. Jest to więc wszechstronne narzędzie dla naukowców zajmujących się danymi, ponieważ mogą oni rozwiązać dzięki niemu niemal wszystkie problemy, od analizy danych przez bardziej zaawansowane algorytmy Deep Learning.
6. DataRobot
DataRobot to bardzo cenne narzędzie Data Science, szczególnie przydatne w połączeniu z uczeniem maszynowym i sztuczną inteligencją. Łatwy w użyciu interfejs użytkownika umożliwia analizę danych zarówno ekspertom, jak i nowicjuszom. Za pomocą DataRobot można tworzyć i wdrażać jednocześnie ponad 100 modeli Data Science, a także podejmować inteligentne decyzje oparte na danych.
7. Tableau
Tableau to oprogramowanie do wizualizacji danych, szczególnie popularne w obszarze Buisness Intelligence. Jego najważniejszym aspektem jest przede wszystkim zdolność łączenia się z bazami danych, arkuszami kalkulacyjnymi itp. Tableau ma również możliwość wizualizacji danych geograficznych oraz wykreślania długości i szerokości geograficznej na mapach. Oprócz wizualizacji można go również używać jako narzędzie do analizy danych.
8. TensorFlow
TensorFlow to kompleksowa platforma uczenia maszynowego typu open source. Jest bardzo popularny, szczególnie w Data Science, jak również Machine Learning i AI. TensorFlow to biblioteka Pythona, której można używać do budowania i trenowania modeli Data Science. W związku z tym, że jest bardzo łatwy w użyciu, nadaje się nawet dla początkujących.
9. Trifacta
Trifacta to powszechnie stosowane narzędzie Data Science, służące do czyszczenia i przygotowywania danych. W związku z tym, z jego pomocą łatwo można zidentyfikować błędy i przygotowywać dane w krótszym czasie, w porównaniu z innymi platformami. Umożliwia sprawną i łatwą obróbkę danych.
10. Scikit-learn
Scikit-learn to biblioteka oparta na języku Python, która służy do wdrażania algorytmów uczenia maszynowego. Ułatwia korzystanie ze złożonych algorytmów i dlatego jest idealna dla specjalistów zajmujących się Data Science. Korzysta z kilku podstawowych bibliotek Pythona, takich jak SciPy, Numpy czy Matplotlib.
Podsumowanie
Specjaliści Data Science używają w swojej pracy wielu narzędzi. Służą one np. do zmniejszania opóźnień, redukcji błędów podczas analizowania dużych zbiorów danych albo wizualizacji. Powyższa lista narzędzi to tylko niektóre z najczęściej używanych w branży. Jeśli interesują Cię tematy związane z Data Science to zobacz również:
IT-Leaders.pl to pierwsza w Polsce platforma łącząca Specjalistów IT bezpośrednio z pracodawcami. Anonimowy, techniczny profil i konkretnie określone oczekiwania finansowe to tylko niektóre z cech wyróżniających platformę. Zarejestruj się i zobacz jak Cię widzi pracodawca.