![](http://blog.it-leaders.pl/wp-content/uploads/2021/09/Copy-of-Narzedziownik-1080x623-1-1024x591.png)
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
![](https://blog.it-leaders.pl/wp-content/uploads/2021/09/SAS-1.png)
![](https://blog.it-leaders.pl/wp-content/uploads/2021/09/SAS-1.png)
![](https://blog.it-leaders.pl/wp-content/uploads/2021/09/SAS-1.png)
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
![](https://blog.it-leaders.pl/wp-content/uploads/2021/09/Apache-Spark.png)
![](https://blog.it-leaders.pl/wp-content/uploads/2021/09/Apache-Spark.png)
![](https://blog.it-leaders.pl/wp-content/uploads/2021/09/Apache-Spark.png)
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
![](https://blog.it-leaders.pl/wp-content/uploads/2021/09/d3-1.png)
![](https://blog.it-leaders.pl/wp-content/uploads/2021/09/d3-1.png)
![](https://blog.it-leaders.pl/wp-content/uploads/2021/09/d3-1.png)
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
![](https://blog.it-leaders.pl/wp-content/uploads/2021/09/mongoDB-1.png)
![](https://blog.it-leaders.pl/wp-content/uploads/2021/09/mongoDB-1.png)
![](https://blog.it-leaders.pl/wp-content/uploads/2021/09/mongoDB-1.png)
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
![](https://blog.it-leaders.pl/wp-content/uploads/2021/09/matlab.png)
![](https://blog.it-leaders.pl/wp-content/uploads/2021/09/matlab.png)
![](https://blog.it-leaders.pl/wp-content/uploads/2021/09/matlab.png)
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
![](https://blog.it-leaders.pl/wp-content/uploads/2021/09/datarobot.png)
![](https://blog.it-leaders.pl/wp-content/uploads/2021/09/datarobot.png)
![](https://blog.it-leaders.pl/wp-content/uploads/2021/09/datarobot.png)
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
![](https://blog.it-leaders.pl/wp-content/uploads/2021/09/Tableau-1.png)
![](https://blog.it-leaders.pl/wp-content/uploads/2021/09/Tableau-1.png)
![](https://blog.it-leaders.pl/wp-content/uploads/2021/09/Tableau-1.png)
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
![](https://blog.it-leaders.pl/wp-content/uploads/2021/09/Tensorflow-1.png)
![](https://blog.it-leaders.pl/wp-content/uploads/2021/09/Tensorflow-1.png)
![](https://blog.it-leaders.pl/wp-content/uploads/2021/09/Tensorflow-1.png)
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
![](https://blog.it-leaders.pl/wp-content/uploads/2021/09/trifacta.png)
![](https://blog.it-leaders.pl/wp-content/uploads/2021/09/trifacta.png)
![](https://blog.it-leaders.pl/wp-content/uploads/2021/09/trifacta.png)
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
![](https://blog.it-leaders.pl/wp-content/uploads/2021/09/Scikit-learn.png)
![](https://blog.it-leaders.pl/wp-content/uploads/2021/09/Scikit-learn.png)
![](https://blog.it-leaders.pl/wp-content/uploads/2021/09/Scikit-learn.png)
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:
![logo IT-Leaders](http://blog.it-leaders.pl/wp-content/uploads/2021/08/Logo-ITL_vertical_biale-tlo-300x88-1.png)
![logo IT-Leaders](http://blog.it-leaders.pl/wp-content/uploads/2021/08/Logo-ITL_vertical_biale-tlo-300x88-1.png)
![logo IT-Leaders](http://blog.it-leaders.pl/wp-content/uploads/2021/08/Logo-ITL_vertical_biale-tlo-300x88-1.png)
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.