المُقدّمة
يتطور مجال علم البيانات بسرعة، ويتطلب البقاء في الطليعة الاستفادة من أحدث وأقوى الأدوات المتاحة. في عام 2024، سيكون لدى علماء البيانات عدد كبير من الخيارات للاختيار من بينها، والتي تلبي جوانب مختلفة من عملهم، بما في ذلك البرمجة، البيانات الكبيرةوالذكاء الاصطناعي والتصور والمزيد. تستكشف هذه المقالة أفضل 26 أداة لعلم البيانات ستشكل مشهد علم البيانات في عام 2024.
جدول المحتويات
أدوات تعتمد على لغة البرمجة
1. الثعبان
تظل لغة بايثون هي اللغة المفضلة لعلماء البيانات نظرًا لبساطتها وتعدد استخداماتها ونظامها البيئي الغني بالمكتبات.
الميزات الرئيسية:
- دعم واسع للمكتبة (NumPy، Pandas، Scikit-learn).
- مجتمع واسع ودعم قوي للمطورين.
2. R
R هي لغة برمجة إحصائية تستخدم لتحليل البيانات وتصورها، وهي معروفة بحزمها الإحصائية القوية.
الميزات الرئيسية:
- مكتبات إحصائية شاملة.
- قدرات ممتازة لتصور البيانات.
3. دفتر جوبيتر
توفر Jupyter Notebooks بيئة حوسبة تفاعلية، مما يسمح لعلماء البيانات بإنشاء ومشاركة المستندات التي تحتوي على التعليمات البرمجية المباشرة والمعادلات والمرئيات والنص السردي.
الميزات الرئيسية:
- يدعم لغات متعددة (بايثون، آر، جوليا).
- تفاعلية وسهلة الاستخدام.
4. مساعد الطيار
GitHub Copilot هي أداة لإكمال التعليمات البرمجية مدعومة بالذكاء الاصطناعي، تم تطويرها بواسطة OpenAI وGitHub، والتي تقترح أسطرًا كاملة أو مجموعات من التعليمات البرمجية أثناء الكتابة.
الميزات الرئيسية:
- يسرع عملية الترميز.
- يتكامل مع محرري التعليمات البرمجية الشعبية.
5. الشعلة
PyTorch هي مكتبة مفتوحة المصدر للتعلم الآلي تسهل بناء وتدريب الشبكات العصبية العميقة.
الميزات الرئيسية:
- الرسم البياني الحسابي الديناميكي.
- شعبية في الأوساط الأكاديمية والصناعة.
6. كراس
Keras عبارة عن واجهة برمجة تطبيقات للشبكات العصبية عالية المستوى مكتوبة بلغة Python، وهي بمثابة واجهة سهلة الاستخدام لبناء نماذج التعلم العميق وتجربتها.
الميزات الرئيسية:
- نماذج أولية سهلة وسريعة.
- متوافق مع TensorFlow وTheano.
7. Scikit-Learn
Scikit-learn هي مكتبة للتعلم الآلي للغة Python، وتقدم أدوات بسيطة وفعالة لتحليل البيانات والنمذجة.
الميزات الرئيسية:
- واجهة برمجة التطبيقات المتسقة للخوارزميات المختلفة.
- موثقة جيدًا وسهلة الاستخدام.
8. الباندا
Pandas هي مكتبة معالجة بيانات لـ Python، توفر هياكل البيانات والوظائف اللازمة لمعالجة البيانات المنظمة وتحليلها.
الميزات الرئيسية:
- قدرات معالجة البيانات وتنظيفها.
- التكامل مع المكتبات الأخرى.
9. نومبي
NumPy هي حزمة أساسية للحوسبة العلمية باستخدام Python، وتقدم الدعم للصفائف والمصفوفات الكبيرة ومتعددة الأبعاد.
الميزات الرئيسية:
- عمليات المصفوفة الفعالة.
- الدوال الرياضية لمعالجة المصفوفة.
أدوات البيانات الضخمة
10. هادوب
Hadoop هو إطار عمل للتخزين والمعالجة الموزع، مما يتيح معالجة مجموعات البيانات الكبيرة عبر مجموعات من أجهزة الكمبيوتر.
الميزات الرئيسية:
- قابلية التوسع للبيانات الكبيرة.
- متسامحة مع الخطأ وفعالة من حيث التكلفة.
11. شرارة
Apache Spark هو نظام حوسبة عنقودية سريع وعامة الأغراض لمعالجة البيانات الضخمة.
الميزات الرئيسية:
- معالجة في الذاكرة للسرعة.
- محرك التحليلات الموحد.
12. SQL
لغة الاستعلام الهيكلية (SQL) هي لغة خاصة بالمجال تُستخدم لإدارة قواعد البيانات العلائقية ومعالجتها.
الميزات الرئيسية:
- قدرات الاستعلام قوية.
- اعتمدت على نطاق واسع لإدارة قواعد البيانات.
13.MongoDB
MongoDB هو برنامج قاعدة بيانات NoSQL يستخدم نموذج بيانات موجه للمستندات.
الميزات الرئيسية:
- تخزين مستندات مرن وقابل للتطوير.
- مستندات تشبه JSON لتمثيل البيانات.
أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية
14. الدردشة GPT
يعد ChatGPT، الذي طورته شركة OpenAI، نموذجًا لغويًا قادرًا على توليد استجابات شبيهة بالاستجابات البشرية في سياق المحادثة.
الميزات الرئيسية:
- فهم اللغة الطبيعية.
- متعدد الاستخدامات للتطبيقات القائمة على الدردشة.
15. تعانق الوجه
يوفر Hugging Face منصة لنماذج معالجة اللغة الطبيعية ويستضيف مستودعًا كبيرًا من النماذج المدربة مسبقًا.
الميزات الرئيسية:
- النماذج القائمة على المحولات.
- سهولة التكامل مع التطبيقات المختلفة.
16. ملعب أوبن إيه آي
يوفر OpenAI Playground منصة تفاعلية لتجربة نماذج OpenAI، مما يتيح للمستخدمين استكشاف إمكانيات نماذج اللغات المختلفة.
الميزات الرئيسية:
- واجهة سهلة الاستخدام.
- الوصول إلى أحدث النماذج.
أدوات للأغراض العامة
17. تفوق
يظل برنامج Microsoft Excel أداة قوية لمعالجة البيانات وتحليلها وتصورها، ويستخدم على نطاق واسع في مجال الأعمال والأوساط الأكاديمية.
الميزات الرئيسية:
- وظيفة جدول البيانات.
- الجداول المحورية لتلخيص البيانات.
أدوات التصور والمكتبات
18. بحار
Seaborn هي مكتبة لتصور البيانات الإحصائية تعتمد على Matplotlib، وتوفر واجهة عالية المستوى لرسم رسومات إحصائية جذابة وغنية بالمعلومات.
الميزات الرئيسية:
- تصورات جميلة وغنية بالمعلومات.
- التكامل مع هياكل بيانات الباندا.
19. ماتبلوتليب
Matplotlib عبارة عن مكتبة تخطيط ثنائية الأبعاد لـ Python، تقدم أرقامًا بجودة النشر بتنسيقات مختلفة.
الميزات الرئيسية:
- المؤامرات والرسوم البيانية للتخصيص.
- معرض واسع من الأمثلة.
20. باور بي آي
PowerBI هي أداة لتحليلات الأعمال من Microsoft، تقدم تصورات تفاعلية وقدرات ذكاء الأعمال.
الميزات الرئيسية:
- التكامل مع مصادر البيانات المختلفة.
- واجهة السحب والإفلات سهلة الاستخدام.
21. اللوحة
Tableau هي أداة رائدة لتصور البيانات تتيح للمستخدمين إنشاء لوحات معلومات تفاعلية وقابلة للمشاركة.
الميزات الرئيسية:
- تحليلات البيانات في الوقت الحقيقي.
- مجموعة غنية من خيارات التصور.
المنصات السحابية
22. AWS
توفر Amazon Web Services (AWS) مجموعة شاملة من خدمات الحوسبة السحابية، بما في ذلك التخزين وقوة الحوسبة والتعلم الآلي.
الميزات الرئيسية:
- قابلية التوسع والمرونة.
- مجموعة واسعة من الخدمات لعلم البيانات.
23. أزور
Microsoft Azure عبارة عن منصة حوسبة سحابية تقدم خدمات متنوعة، بما في ذلك تخزين البيانات والتعلم الآلي والتحليلات.
الميزات الرئيسية:
- التكامل السلس مع منتجات مايكروسوفت.
- قدرات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.
أدوات واجهة المستخدم الرسومية
24. ويكا
Weka عبارة عن مجموعة من خوارزميات التعلم الآلي لمهام استخراج البيانات، مع واجهة مستخدم رسومية لسهولة الاستخدام.
الميزات الرئيسية:
- مجموعة واسعة من خوارزميات التعلم الآلي.
- واجهة سهلة الاستخدام لبناء النماذج.
25. برنامج RapidMiner
RapidMiner عبارة عن منصة متكاملة لإعداد البيانات والتعلم الآلي ونشر النماذج، وهي مصممة لتكون سهلة الاستخدام لغير المبرمجين.
الميزات الرئيسية:
- واجهة السحب والإفلات لتصميم سير العمل.
- أتمتة عمليات التعلم الآلي.
أنظمة التحكم في الإصدار
26. طائرة نفاثة
Git هو نظام تحكم في الإصدار الموزع يمكّن العديد من المطورين من العمل على المشاريع في وقت واحد.
الميزات الرئيسية:
- قدرات التفرع والدمج.
- التعاون الفعال وإدارة التعليمات البرمجية.
وفي الختام
في المشهد الديناميكي لعلم البيانات، يتطلب البقاء في المقدمة إتقان مجموعة متنوعة من الأدوات. تغطي أفضل 26 أداة موضحة هنا البرمجة، والبيانات الضخمة، والذكاء الاصطناعي، والمهام ذات الأغراض العامة، والتصور، والمنصات السحابية، وأدوات واجهة المستخدم الرسومية، وأنظمة التحكم في الإصدار. وبينما يتغلب علماء البيانات على تحديات عام 2024، ستستمر هذه الأدوات في لعب دور حاسم في تشكيل مستقبل هذا المجال. سواء كنت تقوم بتحليل الأرقام، أو تحليل البيانات الضخمة، أو بناء نماذج الذكاء الاصطناعي المتطورة، فإن الأداة المناسبة يمكن أن تُحدث فرقًا كبيرًا. ابق على اطلاع، وابقَ مبتكرًا، واستمر في استكشاف عالم علوم البيانات المتطور.
مقالات ذات صلة
- محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
- أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
- أفلاطون كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
- أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
- المصدر https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/12/top-26-data-science-tools-for-data-scientists-in-2024/
