By تيك نينجا، مفتوح المصدر ، متحمس للتحليلات والسحابة.

قائمة جزئية لأفضل التقنيات الهندسية ، الصورة التي أنشأتها KDnuggets.

قائمة منسقة كاملة من التقنيات الناشئة في هندسة البيانات

• العداد AI، مؤسسة AI مع AutoML ، مساحة مماثلة لـ DataRobot.
• Algorithmia، MLOps المؤسسة.
• أموندسن، محرك اكتشاف البيانات والبيانات الوصفية مفتوح المصدر.
• أنودوت، يراقب جميع بياناتك في الوقت الفعلي لاكتشاف الحوادث بسرعة البرق.
• اباتشي ارو، ضروري بسبب عدم تنسيق JVM ، في الذاكرة ، تنسيق عمودي ومتجه.
• اباتشي كالسيت، إطار عمل لبناء قواعد بيانات SQL وأنظمة إدارة البيانات دون امتلاك بيانات. Hive و Flink وآخرون يستخدمون الكالسيت.
• اباتشي هوب، يسهل جميع جوانب تنسيق البيانات والبيانات الوصفية.
• اباتشي فيض هو تنسيق جدول مفتوح لمجموعات البيانات التحليلية الضخمة.
• اباتشي بينوت، مخزن بيانات OLAP الموزع في الوقت الفعلي. نموها مثير للإعجاب وهو في مساحة مماثلة ل Druid ، لكن ليس بالضبط!
• اباتشي سوبرست، ذكاء الأعمال مفتوح المصدر مع العديد من الموصلات المتاحة.
• شعاع، وتنفيذ مهام معالجة البيانات المجمعة والمتدفقة التي تعمل على أي محرك تنفيذ.
• كنفرغ، MLOps المؤسسة.
• تقاطع، أباتشي كافكا والنظام البيئي التالي.
• داغستر، منسق بيانات للتعلم الآلي ، يعتمد على البرمجة تمامًا وفي مساحة مماثلة لـ Airflow ، لكنه يركز على تدفق الحالة.
• داسك، علم البيانات بحتة في بايثون.
• داتا روبوت، منصة ML قوية مع تركيز قوي في MLOps للمؤسسات.
• Databricks، مع تحليلات SQL الجديدة وورقة Lakehouse ، نتوقع المزيد من OSS المدهشة.
• حوت DataFrame هي أداة مباشرة لاكتشاف البيانات.
• داتايكو، منصة مؤسسة AI / MLOps.
• دلتا ليك ، أسيد على أباتشي سبارك.
• DVC، نظام التحكم في الإصدار مفتوح المصدر لمشاريع ML والمطلوب لـ MLOps.
• وليمة، متجر ميزات مفتوح المصدر ، الآن مع Tecton.
• العابث، مؤسسة AI قابلة للتفسير.
• فيفيتران، خط أنابيب تكامل البيانات.
• Getdbt، هو الوصول إلى أفضل مكان في Apache Spark من خلال تقديم خط أنابيب مبسط قائم على SQL.
• توقعات كبيرة، إطار اختبار علوم البيانات ، إنه أمر مذهل بالفعل!
• هوبسورك، مخزن ميزات MLOps مفتوح المصدر.
• هودي يجلب المعاملات والتحديثات / الحذف على مستوى السجل وتغيير التدفقات إلى بحيرات البيانات.
• الكوالا، الباندا على أباتشي سبارك.
• • Kubeflow مشروع مخصص لجعل سير عمل التعلم الآلي على Kubernetes بسيطًا ومحمولًا وقابلًا للتطوير.
• ليكفس تمكنك من إدارة بحيرة البيانات الخاصة بك بالطريقة التي تدير بها التعليمات البرمجية الخاصة بك. قم بتشغيل خطوط أنابيب متوازية للتجريب و CI / CD لبياناتك.
• مايوت زينمل، إطار عمل MLOps مفتوح المصدر ، يحتوي على القليل من كل شيء.
• ماركيز، بيانات وصفية مفتوحة المصدر بواجهة مستخدم رائعة.
• التعريف، ذكاء أعمال مفتوح المصدر مع تصور ممتاز.
• MLFlow، منصة تعلم الآلة.
• مونتيكارلوداتاأو إدارة البيانات أو اكتشاف البيانات أو إمكانية ملاحظة البيانات.
• التدفق التالي، خطوط الأنابيب الحسابية التي تعتمد على البيانات والمصممة من أجل المعلوماتية الحيوية ، ولكنها يمكن أن تتجاوز ذلك.
• الشثني حيوان، منصة MLOps ، في مساحة MLFlow.
• ورق زجاجي، وضع معلمات لجهاز كمبيوتر محمول ، يجعل علوم البيانات أكثر إثارة ويسهل الوصول إليها.
• حاكم، مصمم لجعل إدارة سير العمل أسهل وأفضل مقارنة بتدفق الهواء من Apache.
• رابيدز، علم البيانات على وحدات معالجة الرسومات.
• شعاعوالتعلم الآلي الموزع والبث الآن.
• النجمي، أطلق العنان لقيمة البيانات الموزعة بجعل الوصول إليها سريعًا وسهلاً.
• TECTON، متجر ميزات المؤسسة.
• ترينو، المعروف أيضًا باسم PrestoSQL ، الآن مع فصل واضح عن Presto ، يمكن لـ Trino التركيز بشدة على الميزات.

أعيد ترتيبها أبجديًا ، بناءً على هذا أصلي. تم إعادة النشر بإذن.

هذا الموضوع ذو علاقة بـ:

• أهم أداة لمهندسي البيانات
• لماذا يجب أن تفكر في أن تكون مهندس بيانات بدلاً من عالم بيانات
• 9 مهارات تحتاجها لتصبح مهندس بيانات