परिचय
डेटा विज्ञान का क्षेत्र तेजी से विकसित हो रहा है, और आगे रहने के लिए उपलब्ध नवीनतम और सबसे शक्तिशाली उपकरणों का लाभ उठाने की आवश्यकता है। 2024 में, डेटा वैज्ञानिकों के पास प्रोग्रामिंग सहित अपने काम के विभिन्न पहलुओं को पूरा करने के लिए चुनने के लिए ढेर सारे विकल्प हैं। बड़ा डेटा, एआई, विज़ुअलाइज़ेशन, और बहुत कुछ। यह लेख शीर्ष 26 डेटा विज्ञान उपकरणों की पड़ताल करता है जो 2024 में डेटा विज्ञान के परिदृश्य को आकार दे रहे हैं।
विषय - सूची
प्रोग्रामिंग भाषा-संचालित उपकरण
1। अजगर
पायथन अपनी सरलता, बहुमुखी प्रतिभा और पुस्तकालयों के समृद्ध पारिस्थितिकी तंत्र के कारण डेटा वैज्ञानिकों के लिए पसंदीदा भाषा बनी हुई है।
मुख्य विशेषताएं:
- व्यापक पुस्तकालय समर्थन (NumPy, Pandas, Scikit-learn)।
- व्यापक समुदाय और मजबूत डेवलपर समर्थन।
2। आर
आर एक सांख्यिकीय प्रोग्रामिंग भाषा है जिसका उपयोग डेटा विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ेशन के लिए किया जाता है, जो अपने मजबूत सांख्यिकीय पैकेजों के लिए जाना जाता है।
मुख्य विशेषताएं:
- व्यापक सांख्यिकीय पुस्तकालय.
- उत्कृष्ट डेटा विज़ुअलाइज़ेशन क्षमताएं।
3. ज्यूपिटर नोटबुक
ज्यूपिटर नोटबुक एक इंटरैक्टिव कंप्यूटिंग वातावरण प्रदान करता है, जो डेटा वैज्ञानिकों को लाइव कोड, समीकरण, विज़ुअलाइज़ेशन और कथा पाठ वाले दस्तावेज़ बनाने और साझा करने की अनुमति देता है।
मुख्य विशेषताएं:
- एकाधिक भाषाओं का समर्थन करता है (पायथन, आर, जूलिया)।
- इंटरएक्टिव और उपयोगकर्ता के अनुकूल।
4. सहपायलट
GitHub Copilot एक AI-संचालित कोड पूर्णता उपकरण है, जिसे OpenAI और GitHub द्वारा विकसित किया गया है, जो आपके टाइप करते ही कोड की पूरी लाइनें या ब्लॉक सुझाता है।
मुख्य विशेषताएं:
- कोडिंग प्रक्रिया को तेज करता है।
- लोकप्रिय कोड संपादकों के साथ एकीकृत होता है।
5. पायटोरच
PyTorch एक ओपन-सोर्स मशीन लर्निंग लाइब्रेरी है जो गहरे तंत्रिका नेटवर्क के निर्माण और प्रशिक्षण की सुविधा प्रदान करती है।
मुख्य विशेषताएं:
- गतिशील कम्प्यूटेशनल ग्राफ.
- शिक्षा जगत और उद्योग में लोकप्रिय।
6. करेस
केरस एक उच्च स्तरीय तंत्रिका नेटवर्क एपीआई है जो पायथन में लिखा गया है, जो गहन शिक्षण मॉडल के निर्माण और प्रयोग के लिए उपयोगकर्ता के अनुकूल इंटरफेस के रूप में कार्य करता है।
मुख्य विशेषताएं:
- आसान और त्वरित मॉडल प्रोटोटाइप।
- TensorFlow और Theano के साथ संगत।
7. स्किकिट-सीखो
स्किकिट-लर्न पायथन के लिए एक मशीन लर्निंग लाइब्रेरी है, जो डेटा विश्लेषण और मॉडलिंग के लिए सरल और कुशल उपकरण प्रदान करता है।
मुख्य विशेषताएं:
- विभिन्न एल्गोरिदम के लिए सुसंगत एपीआई।
- अच्छी तरह से प्रलेखित और उपयोग में आसान।
8. पंड
पांडाज़ पायथन के लिए एक डेटा हेरफेर लाइब्रेरी है, जो संरचित डेटा में हेरफेर और विश्लेषण करने के लिए आवश्यक डेटा संरचनाएं और फ़ंक्शन प्रदान करता है।
मुख्य विशेषताएं:
- डेटा हेरफेर और सफाई क्षमताएं।
- अन्य पुस्तकालयों के साथ एकीकरण.
9. सुन्न
NumPy, Python के साथ वैज्ञानिक कंप्यूटिंग के लिए एक मौलिक पैकेज है, जो बड़े, बहु-आयामी सरणियों और मैट्रिक्स के लिए समर्थन प्रदान करता है।
मुख्य विशेषताएं:
- कुशल सरणी संचालन.
- सरणी हेरफेर के लिए गणितीय कार्य।
बिग डेटा टूल्स
10. हाडोप
Hadoop एक वितरित भंडारण और प्रसंस्करण ढांचा है, जो कंप्यूटर के समूहों में बड़े डेटासेट के प्रसंस्करण को सक्षम बनाता है।
मुख्य विशेषताएं:
- बड़े डेटा के लिए स्केलेबिलिटी.
- दोष-सहिष्णु और लागत प्रभावी।
11। स्पार्क
अपाचे स्पार्क बड़े डेटा प्रोसेसिंग के लिए एक तेज़ और सामान्य प्रयोजन क्लस्टर कंप्यूटिंग प्रणाली है।
मुख्य विशेषताएं:
- गति के लिए इन-मेमोरी प्रोसेसिंग।
- एकीकृत विश्लेषिकी इंजन.
12। एसक्यूएल
संरचित क्वेरी भाषा (एसक्यूएल) एक डोमेन-विशिष्ट भाषा है जिसका उपयोग संबंधपरक डेटाबेस के प्रबंधन और हेरफेर के लिए किया जाता है।
मुख्य विशेषताएं:
- शक्तिशाली पूछताछ क्षमताएं.
- डेटाबेस प्रबंधन के लिए व्यापक रूप से अपनाया गया।
13. मोंगोडीबी
MongoDB एक NoSQL डेटाबेस प्रोग्राम है जो दस्तावेज़-उन्मुख डेटा मॉडल का उपयोग करता है।
मुख्य विशेषताएं:
- लचीला और स्केलेबल दस्तावेज़ भंडारण।
- डेटा प्रतिनिधित्व के लिए JSON-जैसे दस्तावेज़।
जनरेटिव एआई उपकरण
14. चैटजीपीटी
ओपनएआई द्वारा विकसित चैटजीपीटी एक भाषा मॉडल है जो बातचीत के संदर्भ में मानव जैसी प्रतिक्रियाएं उत्पन्न करने में सक्षम है।
मुख्य विशेषताएं:
- प्राकृतिक भाषा समझ.
- चैट-आधारित अनुप्रयोगों के लिए बहुमुखी।
15. गले लगाने वाला चेहरा
हगिंग फेस प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण मॉडल के लिए एक मंच प्रदान करता है और पूर्व-प्रशिक्षित मॉडलों का एक बड़ा भंडार होस्ट करता है।
मुख्य विशेषताएं:
- ट्रांसफार्मर आधारित मॉडल।
- विभिन्न अनुप्रयोगों के साथ आसान एकीकरण।
16. ओपनएआई खेल का मैदान
ओपनएआई प्लेग्राउंड ओपनएआई मॉडल के साथ प्रयोग करने के लिए एक इंटरैक्टिव मंच प्रदान करता है, जो उपयोगकर्ताओं को विभिन्न भाषा मॉडल की क्षमताओं का पता लगाने में सक्षम बनाता है।
मुख्य विशेषताएं:
- उपभोक्ता - अनुकूल इंटरफ़ेस।
- अत्याधुनिक मॉडलों तक पहुंच.
सामान्य प्रयोजन उपकरण
17. एक्सेल
Microsoft Excel डेटा हेरफेर, विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ेशन के लिए एक शक्तिशाली उपकरण बना हुआ है, जिसका व्यापक रूप से व्यवसाय और शिक्षा जगत में उपयोग किया जाता है।
मुख्य विशेषताएं:
- स्प्रेडशीट कार्यक्षमता.
- डेटा संक्षेपण के लिए पिवट तालिकाएँ।
विज़ुअलाइज़ेशन उपकरण और लाइब्रेरी
18. समुद्री जीव
सीबॉर्न मैटप्लोटलिब पर आधारित एक सांख्यिकीय डेटा विज़ुअलाइज़ेशन लाइब्रेरी है, जो आकर्षक और सूचनात्मक सांख्यिकीय ग्राफिक्स बनाने के लिए एक उच्च-स्तरीय इंटरफ़ेस प्रदान करता है।
मुख्य विशेषताएं:
- सुन्दर एवं ज्ञानवर्धक दृश्यावलोकन.
- पांडा डेटा संरचनाओं के साथ एकीकरण।
19. माटप्लोटलिब
मैटप्लोटलिब पायथन के लिए एक 2डी प्लॉटिंग लाइब्रेरी है, जो विभिन्न प्रारूपों में प्रकाशन-गुणवत्ता वाले आंकड़े पेश करता है।
मुख्य विशेषताएं:
- अनुकूलन योग्य प्लॉट और चार्ट।
- उदाहरणों की विस्तृत गैलरी.
20. पावरबीआई
पॉवरबीआई माइक्रोसॉफ्ट का एक बिजनेस एनालिटिक्स टूल है, जो इंटरैक्टिव विज़ुअलाइज़ेशन और बिजनेस इंटेलिजेंस क्षमताओं की पेशकश करता है।
मुख्य विशेषताएं:
- विभिन्न डेटा स्रोतों के साथ एकीकरण.
- उपयोगकर्ता के अनुकूल ड्रैग-एंड-ड्रॉप इंटरफ़ेस।
21. झाँकी
टेबल्यू एक अग्रणी डेटा विज़ुअलाइज़ेशन टूल है जो उपयोगकर्ताओं को इंटरैक्टिव और साझा करने योग्य डैशबोर्ड बनाने की अनुमति देता है।
मुख्य विशेषताएं:
- वास्तविक समय डेटा विश्लेषण।
- विज़ुअलाइज़ेशन विकल्पों का समृद्ध सेट।
क्लाउड प्लेटफार्म
22। एडब्ल्यूएस
अमेज़ॅन वेब सर्विसेज (एडब्ल्यूएस) स्टोरेज, कंप्यूटिंग पावर और मशीन लर्निंग सहित क्लाउड कंप्यूटिंग सेवाओं का एक व्यापक सेट प्रदान करता है।
मुख्य विशेषताएं:
- स्केलेबिलिटी और लचीलापन।
- डेटा विज्ञान के लिए सेवाओं की विस्तृत श्रृंखला।
23. अज़ूर
Microsoft Azure एक क्लाउड कंप्यूटिंग प्लेटफ़ॉर्म है जो डेटा स्टोरेज, मशीन लर्निंग और एनालिटिक्स सहित विभिन्न सेवाएँ प्रदान करता है।
मुख्य विशेषताएं:
- Microsoft उत्पादों के साथ निर्बाध एकीकरण।
- एआई और मशीन सीखने की क्षमता।
जीयूआई उपकरण
24. वेका
वीका डेटा माइनिंग कार्यों के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का एक संग्रह है, जिसमें आसान उपयोग के लिए ग्राफिकल यूजर इंटरफेस है।
मुख्य विशेषताएं:
- मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का व्यापक सेट।
- मॉडल निर्माण के लिए उपयोगकर्ता के अनुकूल इंटरफ़ेस।
25. रैपिडमिनर
रैपिडमाइनर डेटा तैयारी, मशीन लर्निंग और मॉडल परिनियोजन के लिए एक एकीकृत मंच है, जिसे गैर-प्रोग्रामर के लिए उपयोगकर्ता के अनुकूल बनाया गया है।
मुख्य विशेषताएं:
- वर्कफ़्लो डिज़ाइन के लिए ड्रैग-एंड-ड्रॉप इंटरफ़ेस।
- मशीन सीखने की प्रक्रियाओं का स्वचालन।
संस्करण नियंत्रण प्रणाली
26। जेट
Git एक वितरित संस्करण नियंत्रण प्रणाली है जो कई डेवलपर्स को एक साथ परियोजनाओं पर काम करने में सक्षम बनाती है।
मुख्य विशेषताएं:
- शाखाकरण और विलय क्षमताएँ।
- कुशल सहयोग और कोड प्रबंधन।
निष्कर्ष
डेटा विज्ञान के गतिशील परिदृश्य में, आगे रहने के लिए उपकरणों के विविध सेट में दक्षता की आवश्यकता होती है। यहां बताए गए शीर्ष 26 टूल में प्रोग्रामिंग, बिग डेटा, एआई, सामान्य प्रयोजन के कार्य, विज़ुअलाइज़ेशन, क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म, जीयूआई टूल और संस्करण नियंत्रण सिस्टम शामिल हैं। जैसे-जैसे डेटा वैज्ञानिक 2024 की चुनौतियों का सामना कर रहे हैं, ये उपकरण क्षेत्र के भविष्य को आकार देने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते रहेंगे। चाहे आप संख्याओं का विश्लेषण कर रहे हों, बड़े डेटा का विश्लेषण कर रहे हों, या अत्याधुनिक एआई मॉडल का निर्माण कर रहे हों, सही उपकरण सभी अंतर ला सकता है। सूचित रहें, नवोन्मेषी बने रहें और डेटा विज्ञान की उभरती दुनिया की खोज करते रहें।
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- स्रोत: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/12/top-26-data-science-tools-for-data-scientists-in-2024/
