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Die Liste enthält Tools für Anfänger und Experten, die im Datenbereich arbeiten. Diese Tools helfen Ihnen bei der Datenanalyse, der Pflege von Datenbanken, der Durchführung von Aufgaben des maschinellen Lernens und helfen Ihnen schließlich, einen Bericht zu erstellen. Diese Tools haben mir auch geholfen, neue und unsichtbare Datensätze schneller zu bearbeiten. Wenn Sie also ein werden möchten super Datenwissenschaftler in 2022 Versuchen Sie dann, diese Tools zu Ihrem Datenstapel hinzuzufügen.  

Die Tools sind in fünf Kategorien unterteilt:

• Datenbase
• Web Scraping
• Datenanalyse
• Maschinelles lernen
• Reporting

Datenbase

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Duckdb

 
Duckdb ist ein relationales, tabellenorientiertes Datenbankverwaltungssystem, das SQL-Abfragen zur Generierung von Datenanalysen unterstützt. Es wurde entwickelt, um schnellere Workloads für analytische Abfragen auszuführen. Es bietet auch Integration für R, Python und Java. Sie können es in Ihren aktuellen Datenstapel integrieren, um Analyseergebnisse zu erzielen. Ich verwende es normalerweise, um Analysen auszuführen .csv Dateien und Speichern von Web-App-Protokollen. Um mehr zu erfahren, lesen Sie: Der Leitfaden zur Datenanalyse mit DuckDB.

PostgreSQL

 
PostgreSQL ist ein objektrelationales Open-Source-Datenbanksystem, das seit 30 Jahren von Community und für Community entwickelt wird. Es kann komplexe Abfragen verarbeiten, große Datenmengen verarbeiten und die Abfragelaufzeit optimieren. Es ist die beliebteste Datenbank unter Entwicklern und Dateningenieuren. Fast alle technischen Interviews oder Tests beinhalten irgendeine Art von PostgreSQL-Fragen. ich benutze psychopg2 zum Erfassen von Daten und Ausführen von Datenanalysen in Jupyter-Notebooks. 

Web Scraping

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Schöne Suppe

 
Schöne Suppe ist eine Python-Bibliothek zum Herausziehen von Daten aus HTML- und XML-Dateien. Wenn Sie ein Dateningenieur oder Datenwissenschaftler sind, müssen Sie dieses Tool beherrschen, um Daten von Websites zu extrahieren. Während des Datenerfassungsprozesses wird Ihr Vorgesetzter Sie bitten, entweder ein neues Web-Scraping-Tool zu lernen oder eine Python-Datei zu erstellen, um das Web-Scraping zu automatisieren. Dies ist ein wichtiger Schritt bei der Erstellung vollautomatischer Datenpipelines. Ich verwende Beautiful Soup zum Scrapen von COVID19-Daten und zum Extrahieren verschiedener Social-Media-Daten. 

Zyte

 
Zyte ist eine Cloud-Plattform zum Laufen Web-Crawler und Web Scraper. Sie können Ihre Web-Crawler verwalten und Web-Scraping-Jobs ausführen. Ich habe mich sofort in die Benutzerfreundlichkeit und die vollautomatische Web-Scraping-Lösung verliebt. Mein Webcrawler läuft noch und sammelt Buchdaten in a .csv Datei, sodass ich die Datei entweder manuell herunterladen oder sie für ein vollständig automatisiertes Ökosystem in andere Datenbanken integrieren kann. Wenn Sie Student sind, können Sie sich bei GitHub anmelden Bildungspaket und erhalten Sie 1 kostenlose Forever Scrapy Cloud-Einheit – unbegrenzte Teammitglieder, Projekte oder Anfragen.

Datenanalyse

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Python

 
Python ist die am häufigsten verwendete Sprache unter Datenwissenschaftlern und Ingenieuren für maschinelles Lernen. Sie finden fast alle Bibliotheken in Python, um alle datenbezogenen Aufgaben auszuführen, von der Visualisierung bis zum Erstellen von APIs für maschinelles Lernen. verwende ich generell Pandas und Plot zur Datenverarbeitung und Visualisierung. 

• Pandas ist die beliebte Bibliothek zum Durchführen von Datenerfassungs-, Manipulations- und Visualisierungsaufgaben. 
• Seegeboren: ist eine erweiterte Version von matplotlib.pyplot, mit der Sie mit wenigen Codezeilen komplexe Datenvisualisierungen erstellen können. 
• Plot bietet eine interaktive Möglichkeit zur Visualisierung von Daten. Ich verwende es für alle Visualisierungsaufgaben, hauptsächlich um das Managementteam zu beeindrucken. Die benutzerdefinierten Animationen und die Interaktivität erwecken Daten zum Leben.   

R

 
R ist bei Datenanalytikern und Statistikern sehr beliebt. Es wurde geschaffen, um statistische Probleme zu lösen, und hat sich jetzt zu einem vollständigen Ökosystem für die Datenwissenschaft entwickelt. Das R kommt mit Aufgeräumt das ist die Mutter aller Pakete. 

Hier sind einige der berühmten Pakete:

• ggplot2: für die Erstellung einer erstaunlichen Datenvisualisierung. 
• dplyr: zur Datenvermehrung und -manipulation.
• Leser: zum Laden von CSV- und TSV-Dateien.

Julia

 
Julia ist eine aufstrebende New-Age-Programmiersprache, die entwickelt wurde, um wissenschaftliche Probleme zu lösen. Mit der Einführung beliebter Bibliotheken wird Julia zum Werkzeug der Wahl, um Datenexperimente durchzuführen und Datenanalyseberichte zu erstellen. Wenn Sie mehr über die Datenanalyse mit Julia erfahren möchten, lesen Sie meine Blog.

Die Datenanalysepakete:

• CSV: dient zum Laden von CSV-Dateien
• Datenrahmen: für Datenmanipulation und Datenanalyse.
• Stellplätze: wird zur Datenvisualisierung verwendet.

Tableau

 
Tableau ist ein No-Code-Tool, das Ihnen die Freiheit bietet, alle Arten von Daten zu visualisieren. Es ist mein bevorzugtes Tool zur Visualisierung von Geodaten, kategorialen und komplexen Datensätzen. Tableau kann mit gängigen Sprachen wie Python und R verwendet werden, um End-to-End-Data-Science-Lösungen bereitzustellen. Es ist kostenlos und kann in mehrere Datenbanken integriert werden. Kürzlich habe ich ein Dashboard erstellt, um das höhere Management zu beeindrucken. Es überwacht die Verteilung von Ingenieuren in ganz Pakistan. 

Maschinelles lernen

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SchnellAI

 
SchnellAI ist eine anfängerfreundliche Bibliothek, die High-Level-Komponenten bereitstellt, um eine hochmoderne maschinelle Lernleistung zu erzielen. Es ist jetzt in Julia verfügbar, um eine bessere Modelltrainingsleistung zu bieten. FastAI basiert auf Pytorch, einer beliebten Bibliothek zum Entwerfen von Deep-Learning-Lösungen. Ich kann Anfängern wärmstens empfehlen, ihre Deep-Learning-Reise mit einem kostenlosen zu beginnen Kurs. 

Scikit-lernen

 
Scikit-lernen wird von Datenanalyse, Data Scientists und Data Engineering verwendet, um Datenverarbeitungs- und maschinelle Lernaufgaben auszuführen. Es ist eine Open-Source-Bibliothek, die auf NumPy, Matplotlib und Scipy aufbaut. Scikit-learn wird für einfache prädiktive Analysen verwendet, aber es fehlt die Unterstützung für fortgeschrittene Deep-Learning-Probleme. Ich verwende es regelmäßig für Zeitreihen-, Regressions- und Klassifizierungsprobleme. 

Tensorflow 

 
TensorFlow (TF) bietet ein vollständiges Ökosystem für maschinelles Lernen. Es unterstützt CPU, GPU und TPU zum Trainieren komplexer Modelle. TF unterstützt browserbasierte Anwendungen, mobile Geräte und Cloud-basierte Produktion. Wenn Sie eine vollständige End-to-End-Lösung für maschinelle Lernmodelle wünschen, schlage ich vor, dass Sie damit beginnen, TF in Ihren Datenstapel zu integrieren.

Reporting

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Jupyter Notizbuch

 
Jupyter Notizbuch wurde entwickelt, um eine dokumentzentrierte Erfahrung zu bieten. Es ist eine Webanwendung, die alle wichtigen Programmiersprachen unterstützt. Dieses Tool ist unter allen Ebenen von Datenwissenschaftlern bekannt. Wenn Sie Anfänger oder Experte sind, wäre dies ein Tool zum Erstellen wissenschaftlicher Berichte. Sie können den Webserver lokal ausführen oder eine Cloud-Plattform wie z Google Colab.

Tiefennote

 
Tiefennote ist eines meiner Lieblingstools, um alle Datenaufgaben auszuführen. Es ist eine Cloud-Notebook-Plattform, die mit mehreren Integrationen wie GitHub und PostgreSQL ausgestattet ist. Die Plattform stellt Ihnen kostenlose CPU-Stunden zur Verfügung und ermöglicht Ihnen, Ihre Notizbücher in Form von Artikeln zu veröffentlichen. Vor kurzem haben sie die Veröffentlichung interaktiver Daten-Apps zugelassen, die zur Entwicklung von Dashboards oder Front-End-Anwendungen für maschinelles Lernen verwendet werden können. Sie können Ihr Notebook auf Python, R, Julia, Java oder einer beliebigen bevorzugten Programmiersprache ausführen. Deepnote ist schnell, interaktiv und wird von Tausenden von Data Scientists verwendet.     

Dash

 
Dash ist ideal zum Erstellen und Bereitstellen von Daten-Apps mit interaktiven Benutzeroberflächen. Sie können ein Dashboard erstellen und es zur Überwachung der Modellleistung oder zur Überwachung des Unternehmensbetriebs verwenden. Die Dash-API wurde auf Plotly.js und React.js erstellt. Es ist für Python, R und Julia verfügbar, damit Sie innerhalb von 10 Minuten Benutzerrückschlüsse erstellen können. 

Zusammenfassung

 
Der Bereich Data Science wächst immer noch und die Menschen lernen die neuesten Tools, um mehrere Aufgaben auszuführen. Die meisten Unternehmen wollen, dass Sie Leistung bringen; Data Engineering, Machine Leave und MLOps-Aufgaben täglich. Manchmal werben sie damit, dass sie nach Data Scientists suchen, aber in Wirklichkeit suchen sie jemanden, der ihren Workflow automatisiert. 

In diesem Blog haben wir etwas über Datenbanken, Web Scraping, Datenanalyse, maschinelles Lernen und Reporting-Tools gelernt. Im Bereich Data Science gibt es keine One-Stop-Lösung für alle Probleme, man muss ständig nach besseren Tools suchen, um als brauchbarer Mitarbeiter in Betracht gezogen zu werden. Wenn Sie also produktiv werden und Ihre Chefs beeindrucken möchten, lernen Sie diese Tools kennen, um sich in diesem Bereich zu behaupten.

 
 
Abid Ali Awan (@1abidaliawan) ist ein zertifizierter Datenwissenschaftler, der es liebt, Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen. Derzeit konzentriert er sich auf die Erstellung von Inhalten und schreibt technische Blogs zu maschinellem Lernen und Data-Science-Technologien. Abid hat einen Master-Abschluss in Technologiemanagement und einen Bachelor-Abschluss in Telekommunikationstechnik. Seine Vision ist es, ein KI-Produkt mit einem grafisch-neuronalen Netzwerk für Schüler zu entwickeln, die mit psychischen Erkrankungen zu kämpfen haben.
 

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• Quelle: https://www.kdnuggets.com/2022/03/top-data-science-tools-2022.html?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=top-data-science-tools-for-2022