Data Science: 10 tool fondamentali per l'analisi dei dati

Un Data Scientist è responsabile dell'estrazione, manipolazione, pre-elaborazione e generazione di previsioni dai dati. Per fare ciò, richiede vari strumenti statistici e linguaggi di programmazione. In questo articolo, condivideremo alcuni degli strumenti di Data Science utilizzati dai Data Scientist per eseguire le loro operazioni sui dati. Comprenderemo le caratteristiche chiave degli strumenti, i vantaggi che forniscono e il confronto dei vari strumenti di data science. La scienza dei dati è emersa come uno dei campi più popolari del 21 ° secolo. Le aziende impiegano Data Scientist per aiutarle a ottenere informazioni sul mercato e per migliorare i loro prodotti. I data scientist lavorano come decisori e sono in gran parte responsabili dell'analisi e della gestione di una grande quantità di dati non strutturati e strutturati. Per fare ciò, richiede vari strumenti e linguaggi di programmazione per Data Science per sistemare la giornata nel modo desiderato. Ecco dunque i 10 tool fondamentali per l'analisi dei dati.

È uno di quegli strumenti di scienza dei dati progettati specificamente per le operazioni statistiche. SAS è un software proprietario closed source utilizzato dalle grandi organizzazioni per analizzare i dati. SAS utilizza il linguaggio di programmazione SAS di base che per eseguire la modellazione statistica. È ampiamente utilizzato da professionisti e aziende che lavorano su software commerciale affidabile. SAS offre numerose librerie statistiche e strumenti che tu come Data Scientist puoi utilizzare per modellare e organizzare i propri dati. Sebbene SAS sia altamente affidabile e abbia un forte supporto da parte dell'azienda, è molto costoso e viene utilizzato solo da industrie più grandi. Inoltre, SAS impallidisce rispetto ad alcuni degli strumenti più moderni che sono open-source. Inoltre, ci sono diverse librerie e pacchetti in SAS che non sono disponibili nel pacchetto base e possono richiedere un costoso aggiornamento.

Apache Spark o semplicemente Spark è un potente motore di analisi ed è lo strumento di Data Science più utilizzato. Spark è progettato specificamente per gestire l'elaborazione in batch e l'elaborazione in streaming. Viene fornito con molte API che consentono ai Data Scientist di accedere ripetutamente ai dati per Machine Learning, Storage in SQL, ecc. È un miglioramento rispetto a Hadoop e può funzionare 100 volte più velocemente di MapReduce. Spark ha molte API di Machine Learning che possono aiutare i Data Scientist a fare previsioni efficaci con i dati forniti.

BigML, è un altro strumento di Data Science ampiamente utilizzato. Fornisce un ambiente GUI basato su cloud completamente interagibile che è possibile utilizzare per l'elaborazione di algoritmi di apprendimento automatico . BigML fornisce un software standardizzato che utilizza il cloud computing per i requisiti del settore. Attraverso di esso, le aziende possono utilizzare algoritmi di Machine Learning in varie parti della loro azienda. Ad esempio, può utilizzare questo software per previsioni di vendita, analisi del rischio e innovazione del prodotto. BigML è specializzato nella modellazione predittiva. Utilizza un'ampia varietà di algoritmi di Machine Learning come clustering, classificazione, previsioni di serie temporali, ecc.
BigML fornisce un'interfaccia web facile da usare utilizzando le API Rest e puoi creare un account gratuito o un account premium in base alle tue esigenze di dati. Consente visualizzazioni interattive dei dati e ti offre la possibilità di esportare grafici visivi sui tuoi dispositivi mobili o IOT.

viene utilizzato principalmente come linguaggio di scripting lato client . D3.js, una libreria Javascript ti consente di creare visualizzazioni interattive sul tuo browser web. Con diverse API di D3.js, puoi utilizzare diverse funzioni per creare visualizzazioni e analisi dinamiche dei dati nel tuo browser. Un'altra potente caratteristica di D3.js è l'utilizzo di transizioni animate. D3.js rende i documenti dinamici consentendo gli aggiornamenti sul lato client e utilizzando attivamente la modifica dei dati per riflettere le visualizzazioni sul browser.

MATLAB è un ambiente di calcolo numerico multi-paradigma per l'elaborazione di informazioni matematiche. È un software closed-source che facilita le funzioni della matrice, l'implementazione algoritmica e la modellazione statistica dei dati. MATLAB è ampiamente utilizzato in diverse discipline scientifiche.
In Data Science, MATLAB viene utilizzato per simulare reti neurali e logica fuzzy. Utilizzando la libreria grafica MATLAB, puoi creare visualizzazioni potenti. MATLAB viene utilizzato anche nell'elaborazione di immagini e segnali. Questo lo rende uno strumento molto versatile per i Data Scientist in quanto possono affrontare tutti i problemi, dalla pulizia e analisi dei dati agli algoritmi di Deep Learning più avanzati.

Probabilmente lo strumento di analisi dei dati più utilizzato. Microsoft ha sviluppato Excel principalmente per i calcoli su fogli di calcolo e oggi è ampiamente utilizzato per l'elaborazione dei dati, la visualizzazione e calcoli complessi. Excel è un potente strumento analitico per la scienza dei dati . Sebbene sia stato lo strumento tradizionale per l'analisi dei dati, Excel è ancora potente.
Excel viene fornito con varie formule, tabelle, filtri, filtri dei dati, ecc. È inoltre possibile creare le proprie funzioni e formule personalizzate utilizzando Excel. Sebbene Excel non sia per il calcolo dell'enorme quantità di dati, è comunque la scelta ideale per creare potenti visualizzazioni di dati e fogli di calcolo. È inoltre possibile connettere SQL con Excel e utilizzarlo per manipolare e analizzare i dati. Molti data scientist utilizzano Excel per la pulizia dei dati in quanto fornisce un ambiente GUI interagibile per pre-elaborare facilmente le informazioni.

ggplot2 è un avanzato pacchetto di visualizzazione dei dati per il linguaggio di programmazione R . Gli sviluppatori hanno creato questo strumento per sostituire il pacchetto grafico nativo di R e utilizza potenti comandi per creare visualizzazioni illustri. È la libreria più utilizzata che i Data Scientist utilizzano per creare visualizzazioni dai dati analizzati.
Ggplot2 fa parte di tidyverse, un pacchetto in R progettato per Data Science. Un modo in cui ggplot2 è molto meglio del resto delle visualizzazioni dei dati è l'estetica. Con ggplot2, i Data Scientist possono creare visualizzazioni personalizzate per impegnarsi in una narrazione avanzata. Utilizzando ggplot2, puoi annotare i tuoi dati nelle visualizzazioni, aggiungere etichette di testo ai punti dati e aumentare l'intrattabilità dei tuoi grafici. Puoi anche creare vari stili di mappe come coropleti, cartogrammi, hexbins, ecc. È lo strumento di data science più utilizzato.

Tableau è un software di visualizzazione dei dati dotato di una potente grafica per creare visualizzazioni interattive. Si concentra sulle industrie che lavorano nel campo della business intelligence. L'aspetto più importante di Tableau è la sua capacità di interfacciarsi con database, fogli di calcolo, cubi OLAP (Online Analytical Processing), ecc. Insieme a queste funzionalità, Tableau ha la capacità di visualizzare dati geografici e di tracciare longitudini e latitudini nelle mappe.

Project Jupyter è uno strumento open source basato su IPython per aiutare gli sviluppatori a creare software open source ed esperienze di elaborazione interattiva. Jupyter supporta più linguaggi come Julia, Python e R. È uno strumento per applicazioni Web utilizzato per scrivere codice live, visualizzazioni e presentazioni. Jupyter è uno strumento ampiamente diffuso progettato per soddisfare i requisiti di Data Science.
È un ambiente interagibile attraverso il quale i Data Scientist possono svolgere tutte le loro responsabilità. È anche un potente strumento per lo storytelling poiché in esso sono presenti varie funzionalità di presentazione. Utilizzando i notebook Jupyter, è possibile eseguire la pulizia dei dati, il calcolo statistico, la visualizzazione e creare modelli di apprendimento automatico predittivo . È open source al 100% ed è quindi gratuito. Esiste un ambiente Jupyter online chiamato Collaboratory che viene eseguito sul cloud e memorizza i dati in Google Drive.

Matplotlib è una libreria di stampa e visualizzazione sviluppata per Python. È lo strumento più diffuso per la generazione di grafici con i dati analizzati. Viene utilizzato principalmente per tracciare grafici complessi utilizzando semplici righe di codice. Usando questo, si possono generare grafici a barre, istogrammi, grafici a dispersione ecc. Matplotlib ha diversi moduli essenziali. Uno dei moduli più utilizzati è pyplot. Offre un MATLAB come un'interfaccia. Pyplot è anche un'alternativa open source ai moduli grafici di MATLAB.