Descripción general de las herramientas de ciencia de datos
Un científico de datos debe extraer, manipular, preprocesar y generar pronósticos de información. Para hacer esto, necesita diferentes instrumentos estadísticos y lenguajes de programación. En este artículo, discutiremos algunas herramientas de ciencia de datos que los científicos de datos usan para realizar transacciones de datos y que comprenderemos las características principales de las herramientas, sus beneficios y la comparación de diferentes herramientas de ciencia de datos.
Así que aquí vamos a discutir sobre la ciencia de datos. Entonces, básicamente podemos decir que, como uno de los campos más famosos del siglo XXI es la ciencia de datos. Las compañías emplean a los científicos de datos para darles una idea de la industria y mejorar sus productos. Los científicos de datos son responsables de los análisis y la gestión de una amplia gama de datos estructurados y no estructurados y son los que toman las decisiones. Para hacerlo, Data Science debe adaptar el día de la manera que desee usar diferentes herramientas y lenguaje de programación. Utilizaremos algunas de estas herramientas para analizar y generar proyecciones. Así que ahora discutiremos la herramienta de ciencia de datos.
Principales herramientas de ciencia de datos
La siguiente es una lista de las 14 mejores herramientas de ciencia de datos utilizadas por la mayoría de los científicos de datos.
1. SAS
Es uno de esos instrumentos científicos de información diseñados exclusivamente para fines estadísticos. SAS es un software patentado de código cerrado para analizar información de grandes compañías. Para el modelado estadístico, SAS utiliza la programación básica del lenguaje SAS. Es utilizado comúnmente en software comercial por expertos y empresas. Como científico de datos, SAS proporciona innumerables bibliotecas estadísticas e instrumentos para modelar y organizar datos. Aunque SAS es altamente confiable y la compañía tiene un fuerte apoyo, tiene un alto costo y solo lo utilizan las industrias más grandes. Además, hay varias bibliotecas y paquetes SAS que no están en el paquete base y pueden actualizarse de forma costosa.
Aquí veremos algunas características de SAS
1. Gestión
2. Formato de salida del informe
3. Algoritmo de cifrado de datos
4. SAS Studio
5. Soporta varios tipos de formato de datos
6. Tiene flexibilidad para la 4a generación de lenguaje de programación
2. Apache Spark
Apache Spark o simplemente Spark político es un potente motor de análisis y es el instrumento de ciencia de datos más utilizado. Spark está diseñado específicamente para el procesamiento por lotes y transmisiones. Viene con muchas API que permiten a los científicos de la información acceder a la información de aprendizaje automático repetidamente, almacenamiento SQL, etc. Mejora sobre Hadoop y es 100 veces más rápido que Map-Reduce. Spark tiene muchas API de Machine Learning que ayudan a los científicos de datos a predecir la información. Spark puede gestionar la transmisión de información mejor que otras plataformas de Big Data. En comparación con otras herramientas analíticas que solo procesan información histórica en lotes, Spark puede procesar información en tiempo real. En Python, Java y R, Spark proporciona varias API. Sin embargo, la combinación más fuerte de Spark con Scala es un lenguaje de programación virtual basado en Java, que es de naturaleza multiplataforma.
Aquí veremos algunas características de Apache Spark
1. Apache Spark tiene gran velocidad
2. También tiene una analítica avanzada
3. Apache spark también tiene un procesamiento de flujo en tiempo real
4. Dinámico en la naturaleza
5. También tiene tolerancia a fallas
3. BigML
BigML, otra herramienta de ciencia de datos que se usa mucho. Ofrece un entorno GUI interactivo basado en la nube para el procesamiento de algoritmos de máquina. BigML ofrece software estandarizado basado en la nube para el sector. Permite a las empresas en múltiples áreas de su empresa utilizar algoritmos de Machine Learning. BigML es un especialista en modelado avanzado. Utiliza una amplia gama de algoritmos para el aprendizaje automático, incluidos la agrupación y la clasificación. Puede crear una cuenta gratuita o una cuenta premium en función de sus necesidades de información utilizando la interfaz web de BigML utilizando las API Rest. Permite vistas de información interactivas y le brinda la capacidad en sus dispositivos móviles o IoT para exportar diagramas visuales. Además de esto, BigML viene con múltiples técnicas de automatización que pueden ayudar a automatizar el ajuste e incluso automatizar scripts reutilizables.
4. D3.js
Javascript se usa principalmente como lenguaje de script en el lado del cliente. D3.js, puede crear visualizaciones interactivas en nuestro navegador web a través de la biblioteca Javascript. Con varias API de D3.js, puede realizar una visualización dinámica y un análisis de datos en su navegador utilizando diversas funciones. El uso de transiciones animadas es otra característica fuerte de D3.js. D3.js habilita dinámicamente las actualizaciones del lado del cliente y refleja activamente la visualización en el navegador a través de la modificación de la información. Esto se puede combinar con CSS para producir visualizaciones ilustradas y temporales para ayudarlo a ejecutar gráficos a medida en páginas web. En general, esta puede ser una herramienta muy útil para los científicos de la información basados en IoT que necesitan interacción del lado del cliente para la visualización y el procesamiento de la información.
Aquí veremos algunas características de D3.js
1. Está basado en javaScript
2. Puede crear una transición animada
3. Es útil para la interacción del lado del cliente en IoT
4. Es de código abierto
5. Se puede combinar con CSS
6. Es útil para hacer visualizaciones interactivas.
5. MatLab
Para información matemática, MATLAB es un entorno de cómputo de sistema de números de paradigmas múltiples. Es un software de código cerrado que facilita la matriz, el algoritmo y el modelado de información estadística. En varios campos de la ciencia, el MATLAB se usa más comúnmente. MATLAB se utiliza para redes neuronales y simulaciones de lógica difusa en ciencia de datos. Puede generar visualizaciones fuertes con la biblioteca de gráficos MATLAB. En el procesamiento de imágenes y señales, también se usa MATLAB. Para los científicos de la información, esto lo hace muy versátil, ya que aborda todos los problemas, desde el análisis y la limpieza hasta los potentes algoritmos de aprendizaje profundo. Además, MATLAB es una herramienta de ciencia de datos óptima gracias a su simple inclusión en aplicaciones comerciales y sistemas integrados. También permite automatizar tareas desde la extracción de información hasta la reutilización de los scripts de toma de decisiones.
Aquí veremos algunas características de Matlab
1. Es útil para el aprendizaje profundo
2. Proporciona una fácil integración con el sistema integrado.
3. Tiene una potente biblioteca de gráficos
4. Puede procesar operaciones matemáticas complejas
6. Excel
El instrumento de análisis de datos probablemente se usa más comúnmente. Excel se crea principalmente para el cálculo de hojas por parte de Microsoft y actualmente se usa comúnmente para el procesamiento de datos, complicados y visualización, cálculos. Excel es un instrumento analítico de ciencia de datos eficiente. Excel todavía tiene un gran impacto mientras es el instrumento tradicional de análisis de información. Excel tiene varias fórmulas, tablas, filtros, rebanadores, etc. También puede generar sus características y fórmulas personalizadas con Excel. Si bien Excel sigue siendo una opción ideal para la visualización de datos y tabletas de gran alcance, no está destinado al cálculo de grandes cantidades de datos.
También puede conectar SQL a Excel y usarlo para la gestión y análisis de datos. Muchos científicos de datos usan Excel como un dispositivo gráfico interactivo para un fácil procesamiento previo de la información. Ahora es mucho más simple calcular análisis complicados con el lanzamiento de ToolPak en Microsoft Excel. Pero en comparación con instrumentos de estudios de datos mucho más sofisticados como SAS, todavía falla. En general, Excel es un instrumento óptimo para el análisis de datos a un nivel pequeño y no empresarial.
Aquí veremos algunas características de Excel
1. Para el análisis de datos a pequeña escala, es muy popular
2. Excel también se usa para el cálculo y la visualización de la hoja de cálculo
3. Paquete de herramientas de Excel utilizado para el complejo de análisis de datos
4. Proporciona la conexión fácil con el SQL
7. NLTK
NLTK que significa procesamiento del lenguaje natural. El sector más común en la ciencia de datos fue el procesamiento del lenguaje natural. Se trata de desarrollar modelos estadísticos que ayuden a las máquinas a comprender el lenguaje de los seres humanos. Estos modelos estadísticos son componentes del aprendizaje automático y pueden ayudar a las computadoras a comprender el lenguaje natural a través de varios de sus algoritmos. El lenguaje Python está equipado con la colección de bibliotecas Natural Language Toolkit (NLTK) desarrollada solo para este propósito. NLTK se usa comúnmente para diferentes métodos de procesamiento del lenguaje, como la tokenización, la derivación, el marcado, el análisis y el aprendizaje automático. Comprende más de 100 empresas que recopilan información sobre modelos para el aprendizaje automático.
8. TensorFlow
TensorFlow se ha convertido en un instrumento estándar de aprendizaje automático. Los últimos algoritmos de aprendizaje automático, como el aprendizaje profundo, se usan comúnmente. Los desarrolladores han nombrado TensorFlow después de matrices multidimensionales de tensores. Es una caja de herramientas de código abierto y en constante evolución conocida por su elevada eficiencia y capacidad informática. TensorFlow puede funcionar tanto en CPU como en GPU y recientemente se creó en sistemas TPU más fuertes. TensorFlow tiene una amplia gama de aplicaciones debido a sus altas capacidades de procesamiento, como el reconocimiento de idiomas, la clasificación de imágenes, el descubrimiento de medicamentos, la generación de imágenes y la generación de idiomas.
Aquí veremos algunas características de TensorFlow
1. TensorFlow puede fácilmente entrenable
2. También tiene Future Colum
3. El TensorFlow es de código abierto y flexible
9. Weka
El entorno de análisis de conocimiento de Weka o Waikato es un aprendizaje automático escrito en Java. Los algoritmos de aprendizaje automático son un conjunto de varias máquinas de minería de datos. Weka incluye diferentes máquinas de aprendizaje como calificación, agrupamiento, regresión, visualización y desarrollo de información. Es un software GUI de código abierto que simplifica y facilita la implementación de algoritmos de aprendizaje automático. El funcionamiento del aprendizaje automático sobre la información se puede entender sin una fila de código. Es perfecto para los científicos de datos de aprendizaje automático que son principiantes.
10. Jupyter
Project Jupyter es un instrumento de código abierto basado en IPython que ayuda a los desarrolladores a desarrollar software de código abierto y experiencias informáticas interactivas. Se admiten varios idiomas como Julia, Python y R. Es un instrumento para componer códigos en vivo, visualizaciones y conferencias en la aplicación web. Jupyter es una herramienta común destinada a satisfacer las demandas de la ciencia de datos. Es un entorno interactivo donde los científicos de datos pueden cumplir con sus tareas. También es una herramienta sólida para contar historias, ya que contiene varias características de presentación. Puede limpiar, calcular estadísticamente, ver y generar modelos predictivos de aprendizaje automático utilizando Jupyter Notebooks. Es 100% de código abierto y, por lo tanto, gratuito. Hay un entorno colaborativo llamado Jupyter en línea que ejecuta y almacena información de Google Drive en la nube.
11. Tableau
Tableau es un software de visualización interactivo empaquetado con gráficos potentes. La empresa se centra en los sectores de inteligencia empresarial. El elemento más significativo de Tableau es su capacidad para interactuar con bases de datos, tabletas, cubos OLAP, etc. Tableau también puede visualizar datos geográficos y dibujar las longitudes y latitudes de los mapas junto con estas características. También puede usar su herramienta de análisis para evaluar la información junto con las visualizaciones. Puede compartir sus resultados en la plataforma de Internet con Tableau con una comunidad activa. Si bien Tableau es un software de la compañía, Tableau Public viene con una versión gratuita.
Aquí veremos algunas características de Tableau
1. Tableau tiene una administración de dispositivos móviles
2. Proporciona API de documentos
3. Proporciona API de JavaScript
4. ETL Refresh es una de las características importantes de Tableau.
12. Scikit-learn
Scikit-learn es una biblioteca basada en Python para algoritmos de aprendizaje automático. Una herramienta que se usa comúnmente para la evaluación y la ciencia de datos es fácil y sencilla de ejecutar. El sistema Machine Learning admite una gama de características que incluyen el procesamiento previo de la información, la agrupación, la disminución dimensional de la regresión, la clasificación, etc. Scikit-learn hace que el uso de algoritmos complejos de aprendizaje automático sea simple y, por lo tanto, es una plataforma óptima para los estudios que requieren una máquina fundamental aprendizaje en circunstancias que requieren creación rápida de prototipos.
Conclusión:
Podemos concluir que la ciencia de la información necesita una amplia gama de instrumentos. Los instrumentos de ciencia de datos se utilizan para analizar información, crear visualizaciones estéticas e interactivas y crear modelos de predicción sólidos utilizando algoritmos. Entonces, en este artículo, hemos visto diferentes herramientas utilizadas para el análisis de Data Science, así como sus características. Puede elegir herramientas según sus requisitos y características de la herramienta.
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