概要

データ サイエンスの分野は急速に進化しており、時代の先を行くには、利用可能な最新かつ最も強力なツールを活用する必要があります。 2024 年には、データ サイエンティストには、プログラミング、 ビッグデータ、AI、ビジュアライゼーションなど。 この記事では、26 年のデータ サイエンスの状況を形作る上位 2024 のデータ サイエンス ツールについて説明します。

プログラミング言語ベースのツール

1 Python

Python は、そのシンプルさ、多用途性、ライブラリの豊富なエコシステムにより、データ サイエンティストにとって頼りになる言語であり続けています。

主な特長：

• 広範なライブラリのサポート (NumPy、Pandas、Scikit-learn)。
• 幅広いコミュニティと強力な開発者サポート。

2。 R

R はデータ分析と視覚化に使用される統計プログラミング言語であり、堅牢な統計パッケージで知られています。

主な特長：

• 包括的な統計ライブラリ。
• 優れたデータ視覚化機能。

3. JupyterNotebook

Jupyter Notebook はインタラクティブなコンピューティング環境を提供し、データ サイエンティストがライブ コード、方程式、視覚化、および説明テキストを含むドキュメントを作成および共有できるようにします。

主な特長：

• 複数の言語をサポートします (Python、R、Julia)。
• インタラクティブでユーザーフレンドリー。

4. 副操縦士

GitHub Copilot は、OpenAI と GitHub によって開発された AI を活用したコード補完ツールで、入力時にコードの行全体またはブロック全体を提案します。

主な特長：

• コーディングプロセスを高速化します。
• 一般的なコード エディターと統合されます。

5. ピトーチ

PyTorch は、ディープ ニューラル ネットワークの構築とトレーニングを容易にするオープンソースの機械学習ライブラリです。

主な特長：

• 動的計算グラフ。
• 学術界や産業界で人気があります。

6.ケラス

Keras は、Python で書かれた高レベルのニューラル ネットワーク API であり、深層学習モデルを構築および実験するためのユーザーフレンドリーなインターフェイスとして機能します。

主な特長：

• 簡単かつ迅速なモデルのプロトタイピング。
• TensorFlow および Theano と互換性があります。

7.Scikit-learn

Scikit-learn は Python 用の機械学習ライブラリであり、データ分析とモデリングのためのシンプルで効率的なツールを提供します。

主な特長：

• さまざまなアルゴリズムに対応する一貫した API。
• 十分に文書化されており、使いやすい。

8.パンダ

Pandas は Python のデータ操作ライブラリであり、構造化データの操作と分析に必要なデータ構造と関数を提供します。

主な特長：

• データ操作およびクリーニング機能。
• 他のライブラリとの統合。

9. ナンピー

NumPy は、Python を使用した科学技術コンピューティングの基本パッケージであり、大規模な多次元配列と行列のサポートを提供します。

主な特長：

• 効率的な配列操作。
• 配列操作のための数学関数。

ビッグデータ ツール

10.Hadoop

Hadoop は分散ストレージおよび処理フレームワークであり、コンピューターのクラスター全体で大規模なデータセットの処理を可能にします。

主な特長：

• ビッグデータのスケーラビリティ。
• フォールトトレラントでコスト効率が高い。

11。 スパーク

Apache Spark は、ビッグ データ処理用の高速かつ汎用のクラスター コンピューティング システムです。

主な特長：

• インメモリ処理により高速化。
• 統合分析エンジン。

12。 SQL

構造化照会言語 (SQL) は、リレーショナル データベースの管理と操作に使用されるドメイン固有の言語です。

主な特長：

• 強力なクエリ機能。
• データベース管理に広く採用されています。

13.MongoDB

MongoDB は、ドキュメント指向のデータ モデルを使用する NoSQL データベース プログラムです。

主な特長：

• 柔軟でスケーラブルなドキュメント ストレージ。
• データ表現のための JSON のようなドキュメント。

生成 AI ツール

14.チャットGPT

OpenAI によって開発された ChatGPT は、会話のコンテキストで人間のような応答を生成できる言語モデルです。

主な特長：

• 自然言語理解。
• チャットベースのアプリケーションに多用途に使用できます。

15.ハグフェイス

Hugging Face は、自然言語処理モデルのプラットフォームを提供し、事前トレーニングされたモデルの大規模なリポジトリをホストします。

主な特長：

• トランスベースのモデル。
• さまざまなアプリケーションと簡単に統合できます。

16.OpenAIプレイグラウンド

OpenAI Playground は、OpenAI モデルを実験するための対話型プラットフォームを提供し、ユーザーがさまざまな言語モデルの機能を探索できるようにします。

主な特長：

• ユーザーフレンドリーなインターフェース
• 最先端のモデルへのアクセス。

汎用ツール

17 Excel

Microsoft Excel は、データ操作、分析、視覚化のための強力なツールであり、ビジネスや学術界で広く使用されています。

主な特長：

• スプレッドシート機能。
• データを要約するためのピボット テーブル。

視覚化ツールとライブラリ

18.シーボーン

Seaborn は、Matplotlib に基づく統計データ視覚化ライブラリであり、魅力的で有益な統計グラフィックスを描画するための高レベルのインターフェイスを提供します。

主な特長：

• 美しく有益な視覚化。
• Pandas データ構造との統合。

19.Matplotlib

Matplotlib は Python 用の 2D プロット ライブラリであり、出版物品質の図をさまざまな形式で提供します。

主な特長：

• カスタマイズ可能なプロットとチャート。
• 豊富な例のギャラリー。

20.PowerBI

PowerBI は Microsoft のビジネス分析ツールであり、インタラクティブな視覚化とビジネス インテリジェンス機能を提供します。

主な特長：

• さまざまなデータソースとの統合。
• ユーザーフレンドリーなドラッグアンドドロップインターフェイス。

21.タブロー

Tableau は、ユーザーがインタラクティブで共有可能なダッシュボードを作成できるようにする主要なデータ視覚化ツールです。

主な特長：

• リアルタイムのデータ分析。
• 豊富な視覚化オプションのセット。

クラウドプラットフォーム

22 AWS

アマゾン ウェブ サービス (AWS) は、ストレージ、コンピューティング能力、機械学習などの包括的なクラウド コンピューティング サービスを提供します。

主な特長：

• スケーラビリティと柔軟性。
• データサイエンスのための幅広いサービス。

23.アズール

Microsoft Azure は、データ ストレージ、機械学習、分析などのさまざまなサービスを提供するクラウド コンピューティング プラットフォームです。

主な特長：

• Microsoft 製品とのシームレスな統合。
• AIと機械学習機能。

GUIツール

24. ウェカ

Weka は、使いやすいグラフィカル ユーザー インターフェイスを備えた、データ マイニング タスク用の機械学習アルゴリズムのコレクションです。

主な特長：

• 広範な機械学習アルゴリズムのセット。
• モデル構築のためのユーザーフレンドリーなインターフェイス。

 25.ラピッドマイナー

RapidMiner は、データ準備、機械学習、モデル展開のための統合プラットフォームであり、プログラマ以外の人にとっても使いやすいように設計されています。

主な機能:

• ワークフロー設計のためのドラッグ アンド ドロップ インターフェイス。
• 機械学習プロセスの自動化。

バージョン管理システム

26 Git

Git は、複数の開発者が同時にプロジェクトに取り組むことを可能にする分散バージョン管理システムです。

主な機能:

• 分岐およびマージ機能。
• 効率的なコラボレーションとコード管理。

まとめ

データ サイエンスのダイナミックな状況において、常に先を行くには、さまざまなツールのセットに習熟する必要があります。 ここで概要を説明する上位 26 のツールには、プログラミング、ビッグ データ、AI、汎用タスク、視覚化、クラウド プラットフォーム、GUI ツール、バージョン管理システムが含まれます。 データ サイエンティストが 2024 年の課題に対処する際、これらのツールは引き続きこの分野の将来を形作る上で重要な役割を果たし続けるでしょう。 数値の計算、ビッグデータの分析、最先端の AI モデルの構築のいずれにおいても、適切なツールが大きな違いを生みます。 常に最新情報を入手し、革新性を維持し、進化するデータ サイエンスの世界を探索し続けてください。

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• 情報源： https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/12/top-26-data-science-tools-for-data-scientists-in-2024/