Afbeelding door Volledigvector

De lijst bevat hulpmiddelen voor beginners en experts die op het gebied van gegevens werken. Deze tools helpen u bij gegevensanalyse, het onderhouden van databases, het uitvoeren van machine learning-taken en ten slotte helpen u bij het genereren van een rapport. Deze tools hebben me ook geholpen om nieuwe en ongeziene datasets sneller te verwerken, dus als je op zoek bent naar een super datawetenschapper in 2022 probeer dan deze tools toe te voegen aan uw datastack.  

De tools zijn onderverdeeld in vijf categorieën:

• Database
• Web schrapen
• gegevens Analytics
• Machine leren
• Rapportage

Database

Afbeelding door Volledigvector

DuckDB

 
DuckDB is een relationeel tabelgericht databasebeheersysteem dat SQL-query's ondersteunt voor het genereren van gegevensanalyses. Het is ontworpen om snellere werkbelastingen voor analytische query's uit te voeren. Het biedt ook integratie voor R, Python en Java. U kunt het integreren met uw huidige datastack om analytische resultaten te produceren. Ik gebruik het meestal voor het uitvoeren van analyses op . Csv bestanden en het opslaan van webapp-logboeken. Lees voor meer informatie: De gids voor gegevensanalyse met DuckDB.

PostgreSQL

 
PostgreSQL is een open source object-relationeel databasesysteem dat al 30 jaar in ontwikkeling is door de gemeenschap en voor de gemeenschap. Het kan complexe query's verwerken, grote gegevens verwerken en de runtime van query's optimaliseren. Het is de meest populaire database onder ontwikkelaars en data-engineers. Bijna alle technische interviews of tests bevatten een soort PostgreSQL-vragen. ik gebruik psychopg2 om gegevens op te nemen en gegevensanalyse uit te voeren in Jupyter-notebooks. 

Web schrapen

Afbeelding door Volledigvector

Mooie soep

 
Mooie soep is een Python-bibliotheek voor het ophalen van gegevens uit HTML- en XML-bestanden. Als u een data-engineer of datawetenschapper bent, moet u deze tool beheersen om gegevens van websites te extraheren. Tijdens het gegevensverzamelingsproces zal uw manager u vragen om een ​​nieuwe tool voor webscraping te leren of om een ​​Python-bestand te maken om webscraping te automatiseren. Het is een belangrijke stap in het creëren van volledig geautomatiseerde datapijplijnen. Ik gebruik Beautiful Soup voor het scrapen van COVID19-gegevens en het extraheren van verschillende sociale-mediagegevens. 

Zyte

 
Zyte is een cloudplatform voor hardlopen webcrawlers en webschrapers. U kunt uw webcrawlers beheren en webscrapingtaken uitvoeren. Ik werd meteen verliefd op het gebruiksgemak en de volledig geautomatiseerde webscraping-oplossing. Mijn webcrawler is nog steeds actief en verzamelt boekgegevens in een . Csv zodat ik het bestand handmatig kan downloaden of integreren met andere databases voor een volledig geautomatiseerd ecosysteem. Als je student bent, kun je je aanmelden voor GitHub's educatief pakket en ontvang 1 gratis Forever Scrapy Cloud Unit - onbeperkt teamleden, projecten of verzoeken.

gegevens Analytics

Afbeelding door Volledigvector

Python

 
Python is de meest gebruikte taal onder datawetenschappers en machine learning-engineers. Je kunt bijna alle bibliotheken in Python vinden om elke gegevensgerelateerde taak uit te voeren, van visualisatie tot het bouwen van een machine learning-API. Ik gebruik over het algemeen Pandas en Plotly voor datamanipulatie en visualisatie. 

• Pandas is de populaire bibliotheek voor het uitvoeren van gegevensopname, manipulatie en visualisatietaken. 
• zeegeborene: is een geavanceerde versie van matplotlib.pyplot waarmee u complexe gegevensvisualisatie kunt maken met een paar regels code. 
• Plotly biedt een interactieve manier om gegevens te visualiseren. Ik gebruik het voor alle visualisatietaken, meestal om indruk te maken op het managementteam. De aangepaste animaties en interactiviteit laten data tot leven komen.   

R

 
R is behoorlijk populair bij data-analyse en statistici. Het is gemaakt om statistische problemen op te lossen en is nu uitgegroeid tot een compleet ecosysteem voor datawetenschap. De R wordt geleverd met Opgeruimd dat is de moeder van alle pakketten. 

Hier zijn enkele van de beroemde pakketten:

• ggplot2: voor het maken van een geweldige datavisualisatie. 
• dplyr: voor data-augmentatie en manipulaties.
• lezer: voor het laden van CSV- en TSV-bestanden.

Julia

 
Julia is een opkomende new-age programmeertaal die is gemaakt om wetenschappelijke problemen op te lossen. Met de introductie van populaire bibliotheken wordt Julia de tool bij uitstek voor het uitvoeren van data-experimenten en het genereren van data-analyserapporten. Als je meer wilt weten over data-analyse met Julia, lees dan mijn blog.

De data-analysepakketten:

• CSV: is voor het laden van CSV-bestanden
• Dataframes: voor datamanipulatie en data-analyse.
• percelen: wordt gebruikt voor datavisualisatie.

Tableau

 
Tableau is een no-code tool die je de vrijheid geeft om allerlei soorten data te visualiseren. Het is mijn go-to-tool voor het visualiseren van geospatiale, categorische en complexe datasets. Tableau kan worden gebruikt met populaire talen zoals Python en R om end-to-end datawetenschapsoplossingen te bieden. Het is gratis en kan worden geïntegreerd met meerdere databases. Onlangs heb ik een dashboard gemaakt om indruk te maken op het hogere management. Het controleert de verdeling van ingenieurs over Pakistan. 

Machine leren

Afbeelding door Volledigvector

Snelle AI

 
Snelle AI is een beginnersvriendelijke bibliotheek die componenten op hoog niveau biedt om state-of-the-art machine learning-prestaties te bereiken. Het is nu beschikbaar in Julia om betere prestaties van modeltraining te bieden. De FastAI is gebouwd op Pytorch, een populaire bibliotheek voor het ontwerpen van deep learning-oplossingen. Ik zal beginners ten zeerste aanbevelen om hun diepgaande leerreis te beginnen met een gratis cursus. 

Scikit leren

 
Scikit leren wordt gebruikt door data-analyse, datawetenschappers en data-engineering om gegevensverwerking en machine learning-taken uit te voeren. Het is een open-source bibliotheek gebouwd op NumPy, Matplotlib en Scipy. Scikit-learn wordt gebruikt voor eenvoudige voorspellende analyses, maar biedt geen ondersteuning voor geavanceerde deep learning-problemen. Ik gebruik het regelmatig voor problemen met tijdreeksen, regressie en classificatie. 

tensorstroom 

 
TensorFlow (TF) biedt een compleet ecosysteem voor machine learning. Het ondersteunt CPU, GPU en TPU voor het trainen van complexe modellen. TF ondersteunt browsergebaseerde applicaties, mobiele apparaten en cloudgebaseerde productie. Als u een complete end-to-end-oplossing voor machine learning-modellen wilt, raad ik u aan om te beginnen met het opnemen van TF in uw datastack.

Rapportage

Afbeelding door Volledigvector

Jupyter notitieboek

 
Jupyter Notebook is ontwikkeld om een ​​documentgerichte ervaring te bieden. Het is een webapplicatie die alle belangrijke programmeertalen ondersteunt. Deze tool is beroemd onder alle niveaus van datawetenschappers, als je een beginner of expert bent, zou dit een tool zijn voor het maken van wetenschappelijke rapporten. U kunt de webserver lokaal uitvoeren of een cloudplatform gebruiken zoals: Google Colab.

Dieptepunt

 
Dieptepunt is een van mijn favoriete tools om alle gegevenstaken uit te voeren. Het is een cloud-notebookplatform dat wordt geleverd met meerdere integraties zoals GitHub en PostgreSQL. Het platform biedt u gratis CPU-uren en stelt u in staat uw notebooks te publiceren in de vorm van artikelen. Onlangs hebben ze het publiceren van interactieve data-apps toegestaan ​​die kunnen worden gebruikt om dashboards of front-end-applicaties voor machine learning te ontwikkelen. U kunt uw notebook draaien op Python, R, Julia, Java of elke gewenste programmeertaal. Deepnote is snel, interactief en wordt gebruikt door duizenden datawetenschappers.     

Dash

 
Dash is ideaal voor het bouwen en implementeren van data-apps met interactieve gebruikersinterfaces. U kunt een dashboard maken en dit gebruiken voor het monitoren van modelprestaties of om de bedrijfsactiviteiten te bewaken. De Dash API is gebouwd op Plotly.js en React.js. Het is beschikbaar voor Python, R en Julia, zodat u binnen 10 minuten gebruikersinferentie kunt maken. 

Conclusie

 
Het datawetenschapsveld groeit nog steeds en mensen leren de nieuwste tools om meerdere taken uit te voeren. De meeste bedrijven willen dat je presteert; data-engineering, machineverlaten en MLOps-taken dagelijks. Soms adverteren ze dat ze op zoek zijn naar datawetenschappers, maar in werkelijkheid zijn ze op zoek naar iemand om hun workflow te automatiseren. 

In deze blog hebben we geleerd over databases, webscraping, data-analyse, machine learning en rapportagetools. Op het gebied van data science is er geen one-stop-oplossing voor alle problemen, je moet blijven zoeken naar betere tools om als een levensvatbare werknemer te worden beschouwd. Dus als u productief wilt worden en indruk wilt maken op uw bazen, begin dan met het leren van deze tools om uit te blinken in het veld.

 
 
Abid Ali Awan (@1abidaliawan) is een gecertificeerde datawetenschapper-professional die dol is op het bouwen van machine learning-modellen. Momenteel richt hij zich op het creëren van content en het schrijven van technische blogs over machine learning en data science-technologieën. Abid heeft een Master in Technologie Management en een Bachelor in Telecommunicatie Engineering. Zijn visie is om een ​​AI-product te bouwen met behulp van een grafisch neuraal netwerk voor studenten die worstelen met een psychische aandoening.
 

• Coinsmart. Europa's beste Bitcoin- en crypto-uitwisseling.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligentie. Kennis versterkt. GRATIS TOEGANG.
• CryptoHawk. Altcoin-radar. Gratis proefversie.
• Bron: 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