Преглед на инструментите за научна информация
Учен с данни трябва да извлича, манипулира, предварително обработва и генерира информационни прогнози. За целта са необходими различни статистически инструменти и езици на програмиране. В тази статия ще обсъдим някои инструменти за научни данни, които учените от данни използват за извършване на транзакции с данни и че ще разберем основните характеристики на инструментите, техните ползи и сравнението на различни инструменти за научни данни.
Така че тук ще обсъдим науката за данните. По принцип можем да кажем, че като една от най-известните области на 21 век е науката за данните. Учените за данни се наемат от компании, за да им дадат представа за индустрията и да подобрят своите продукти. Учените по данни отговарят за анализи и управление на широк спектър от неструктурирани и структурирани данни и са лицата, които вземат решения. За да направи това, Data Science трябва да адаптира деня по начина, по който желае да използва различни инструменти и език за програмиране. Ще използваме някои от тези инструменти за анализ и генериране на прогнози. Така че сега ще обсъдим инструмента за научни данни.
Топ инструменти за наука за данни
Следва списък на 14-те най-добри инструменти за наука за данни, използвани от повечето учени за данни.
1. SAS
Това е един от онези информационни научни инструменти, създадени единствено за статистически цели. SAS е патентован софтуер със затворен код за анализ на информация от големи компании. За статистическо моделиране SAS използва основно програмиране на езика на SAS. Често се използва в търговския софтуер от експерти и фирми. Като учен с данни, SAS предоставя безброй статистически библиотеки и инструменти за моделиране и организиране на данни. Въпреки че SAS е много надежден и компанията има силна подкрепа, той е с висока цена и се използва само от по-големи индустрии. Освен това има няколко SAS библиотеки и пакети, които не са в основния пакет и могат да бъдат надградени скъпо.
Тук ще видим някои характеристики на SAS
1. Управление
2. Отчетен формат на отчета
3. Алгоритъм за криптиране на данни
4. SAS Studio
5. Поддържа за различни типове формат на данни
6. Разполага с гъвкавост за 4-ти ген на програмния език
2. Apache Spark
Apache Spark или просто политически Spark е мощен двигател за анализи и е най-често използваният инструмент на Science Science. Spark е предназначен специално за обработка на партиди и потоци. Той се предлага с много API, които позволяват на учените от информацията да имат достъп до информацията за машинно обучение многократно, SQL съхранение и др. Подобрява се в Hadoop и е 100 пъти по-бърз от Map-Reduce. Spark има много API за машинно обучение, които помагат на учените с данни да прогнозират информацията. Spark може да управлява поточна информация по-добре от други платформи Big Data. В сравнение с други аналитични инструменти, които обработват само историческа информация на партиди, Spark може да обработва информация в реално време. В Python, Java и R Spark предоставя няколко API. Най-силната комбинация на Spark със Scala обаче е виртуален език за програмиране, базиран на Java, който е кросплатформен по своята същност.
Тук ще видим някои характеристики на Apache Spark
1. Apache Spark има голяма скорост
2. Освен това разполага с усъвършенстван анализ
3. Apache искрата също има обработка на потоци в реално време
4. Динамичен характер
5. Той също има отклонение от повреда
3. BigML
BigML, друг инструмент за научни данни, който се използва много. Той предлага интерактивна, облачна GUI среда за машинна обработка на алгоритми. BigML предлага стандартизиран облачен софтуер за сектора. Тя позволява на предприятията в много области на тяхното предприятие да използват алгоритми за машинно обучение. BigML е напреднал специалист по моделиране. Той използва голям набор от алгоритми за машинно обучение, включително клъстериране и класификация. Можете да създадете безплатен акаунт или премиум акаунт въз основа на информационните си нужди, като използвате уеб интерфейса на BigML с помощта на Rest API. Той дава възможност за интерактивни изгледи на информация и ви дава възможност на вашите мобилни или IoT устройства да експортирате визуални диаграми. В допълнение към това, BigML се предлага с множество техники за автоматизация, които могат да помогнат за автоматизиране на настройката и дори автоматизиране на скриптове за многократна употреба.
4. D3.js
Javascript се използва най-вече като скриптов език от страна на клиента. D3.js, можете да създавате интерактивни визуализации в нашия уеб браузър чрез библиотеката на Javascript. С различни D3.js APIs можете да правите динамичен преглед и анализ на данни във вашия браузър, като използвате различни функции. Използването на анимирани преходи е друга силна характеристика на D3.js. D3.js динамично активира актуализации от страна на клиента и активно отразява визуализацията на браузъра чрез модификация на информацията. Това може да се комбинира с CSS за създаване на илюстрирани и временни визуализации, които да ви помогнат да изпълнявате персонализирани графики на уеб страници. Като цяло това може да бъде много полезен инструмент за базирани на IoT информационни учени, които се нуждаят от взаимодействие от страна на клиента за визуализация и обработка на информация.
Тук ще видим някои функции на D3.js
1. Тя се основава на javaScript
2. Може да създаде анимиран преход
3. Полезно е за взаимодействие от страна на клиента в IoT
4. Това е отворен код
5. Може да се комбинира с CSS
6. Полезно е за правене на интерактивни визуализации.
5. MatLab
За математическа информация MATLAB е изчислителна среда с множество парадигми. Това е софтуер със затворен код, който улеснява матрицата, алгоритъма и статистическото моделиране на информация. В няколко области на науката най-често се използва MATLAB. MATLAB се използва за невронни мрежи и размити логически симулации в науката за данни. Можете да генерирате силни визуализации с графичната библиотека MATLAB. В обработката на картини и сигнали се използва и MATLAB. За информационните учени това прави много гъвкаво, тъй като разглежда всички проблеми, от анализ и почистване до мощни алгоритми за дълбоко обучение. В допълнение, MATLAB е оптимален инструмент за научни данни благодарение на простото му включване в бизнес приложения и интегрирани системи. Той също така позволява автоматизиране на задължения от извличане на информация до повторно използване на скриптове за вземане на решения.
Тук ще видим някои характеристики на Matlab
1. Полезно е за задълбочено обучение
2. Осигурява лесна интеграция с вградена система
3. Има мощна графична библиотека
4. Може да обработва сложна математическа операция
6. Excel
Вероятно най-често използваният инструмент за анализ на данни. Excel е създаден главно за изчисляване на листове от Microsoft и в момента обикновено се използва за обработка на данни, сложни и визуализация, изчисления. Excel е ефективен аналитичен инструмент за научни данни. Excel все още събира удар, докато това е традиционният инструмент за анализ на информация. Excel има няколко формули, таблици, филтри, филийки и т.н. Можете също да генерирате персонализираните си функции и формули с Excel. Въпреки че Excel все още е идеален вариант за мощна визуализация на данни и таблети, той не е предназначен за изчисляване на огромни количества данни.
Можете също да свържете SQL към Excel и да го използвате за управление и анализ на данни. Много учени по данни използват Excel като интерактивно графично устройство за лесна предварителна обработка на информация. Вече е много по-просто да се изчислят сложни анализи с пускането на ToolPak в Microsoft Excel. Но в сравнение с много по-сложни инструменти за проучване на данни като SAS, тя все още не успява. Като цяло Excel е оптимален инструмент за анализиране на данни на малко и непредприятие.
Тук ще видим някои функции на Excel
1. За малкия анализ на данните е много популярен
2. Excel се използва и за изчисляване и визуализация на електронната таблица
3. Пакет инструменти Excel, използван за комплекс за анализ на данни
4. Той осигурява лесна връзка с SQL
7. NLTK
NLTK, което означава обработка на естествен език. Най-често срещаният сектор в науката за данни е обработката на естествен език. Става въпрос за разработването на статистически модели, които помагат на машините да разбират езика на хората. Тези статистически модели са компоненти на машинното обучение и могат да помогнат на компютрите да разберат естествения език чрез няколко от неговите алгоритми. Езикът Python е оборудван с колекцията от библиотеки Natural Language Toolkit (NLTK), разработена само за тази цел. NLTK обикновено се използва за различни методи за обработка на езици, като токенизиране, създаване, маркиране, разбор и машинно обучение. Той включва повече от 100 компании, които събират информация за модели за машинно обучение.
8. TensorFlow
TensorFlow се превърна в стандартен инструмент за машинно обучение. Най-често се използват най-новите алгоритми за машинно обучение като Deep Learning. Разработчиците са кръстили TensorFlow след многоизмерни масиви от тензори. Това е отворен код и постоянно еволюиращ набор от инструменти, известен с повишената си изчислителна ефективност и възможности. TensorFlow може да работи както на процесора, така и на графичния процесор и напоследък се появи на по-силни TPU системи. TensorFlow има широк спектър от приложения поради високите си възможности за обработка, като разпознаване на език, класификация на изображения, откриване на лекарства, генериране на изображения и генериране на език.
Тук ще видим някои характеристики на TensorFlow
1. TensorFlow може лесно да се обучава
2. Той също има Future Colum
3. TensorFlow е с отворен код и гъвкав
9. Weka
Средата за анализ на знания на Weka или Waikato е машинно обучение, написано на Java. Алгоритмите за машинно обучение са набор от няколко машини за извличане на данни. Weka включва различни машини за обучение като оценяване, групиране, регресия, визуализация и развитие на информация. Това е софтуер с графичен интерфейс с отворен код, който го прави по-опростен и лесен за използване при прилагането на алгоритми за машинно обучение. Функционирането на машинното обучение върху информацията може да се разбере без ред код. Той е идеален за учени с данни за машинно обучение, които са начинаещи.
10. Юпитер
Project Jupyter е базиран на IPython инструмент с отворен код, който помага на разработчиците да разработят софтуер с отворен код и интерактивни компютърни преживявания. Поддържат се няколко езика като Julia, Python и R. Той е инструмент за съставяне на живи кодове, визуализации и лекции на уеб приложението. Юпитер е често използван инструмент, предназначен да отговори на нуждите на науката за данни. Това е интерактивна среда, в която учените с данни могат да изпълняват задачите си. Той е и силен инструмент за разказване на истории, тъй като съдържа няколко характеристики за представяне. Можете да почиствате, статистически да изчислявате, преглеждате и генерирате модели за предсказуемо машинно обучение с помощта на Jupyter Notebooks. Той е 100% отворен код и по този начин е безплатен. Има онлайн колаборация, наречена среда на Юпитер, която управлява и съхранява информация в Google Drive в облака.
11. Tableau
Tableau е интерактивен софтуер за визуализация, снабден със силна графика. Компанията се фокусира върху секторите за бизнес разузнаване. Най-важният елемент на Tableau е неговият капацитет да взаимодейства с бази данни, таблети, OLAP кубчета и др. Tableau също е в състояние да визуализира географски данни и да очертава дължините и географските ширини на картите, заедно с тези характеристики. Можете също да използвате неговия инструмент за анализи, за да оцените информацията заедно с визуализации. Можете да споделяте резултатите си в интернет платформата с Tableau с активна общност. Докато Tableau е фирмен софтуер, Tableau Public се предлага с безплатна версия.
Тук ще видим някои характеристики на Tableau
1. Tableau има управление на мобилни устройства
2. Той предоставя Document API
3. Той предоставя JavaScript API
4. ETL Refresh е една от важните характеристики на Tableau.
12. Scikit-научи се
Scikit-learn е библиотека базирана на Python за алгоритми за машинно обучение. Инструмент, който обикновено се използва за оценка и наука за данни, е лесен и лесен за изпълнение. Системата за машинно обучение поддържа редица характеристики, включително предварителна обработка на информация, групиране, намаляване на регресията на размерите, класификация и др. Scikit-learn прави използването на сложни алгоритми за машинно обучение лесно и следователно е оптимална платформа за проучванията, които изискват фундаментална машина учене при обстоятелства, които изискват бързо прототипиране.
Заключение:
Можем да заключим, че информационната наука се нуждае от широк набор от инструменти. Инструментите за научни данни се използват за анализиране на информация, създаване на естетични и интерактивни визуализации и създаване на силни модели за прогнозиране с помощта на алгоритми. Така че в тази статия видяхме различни инструменти, използвани за анализ на Data Science, както и техните характеристики. Можете да изберете инструменти въз основа на вашите изисквания и характеристики на инструмента.
Препоръчителни статии
Това е ръководство за инструментите за научни данни. Тук обсъждаме прегледа, различните видове инструменти за научни данни и как е използван от Data Sciencient с подробности. Можете да разгледате и другите ни предложени статии, за да научите повече -- QlikView Инструменти
- TensorFlow Алтернативи
- Инструменти за машинно обучение
- SAS Оператори
- Размита логическа система
- QlikView Алтернативи
- QlikView Charts
- Топ 8 устройства на IoT, които трябва да знаете