Введение

Область науки о данных быстро развивается, и чтобы оставаться на шаг впереди, необходимо использовать новейшие и самые мощные доступные инструменты. В 2024 году у специалистов по обработке данных появится множество вариантов выбора, касающихся различных аспектов их работы, включая программирование, большие данные, искусственный интеллект, визуализация и многое другое. В этой статье рассматриваются 26 лучших инструментов обработки данных, которые формируют ландшафт науки о данных в 2024 году.

Инструменты, управляемые языком программирования

1. питон

Python остается популярным языком для специалистов по обработке данных благодаря своей простоте, универсальности и богатой экосистеме библиотек.

Ключевые особенности:

• Обширная поддержка библиотек (NumPy, Pandas, Scikit-learn).
• Широкое сообщество и сильная поддержка разработчиков.

2. р

R — это язык статистического программирования, используемый для анализа и визуализации данных, известный своими надежными статистическими пакетами.

Ключевые особенности:

• Комплексные статистические библиотеки.
• Отличные возможности визуализации данных.

3. Блокнот Jupyter

Jupyter Notebooks предоставляет интерактивную вычислительную среду, позволяющую специалистам по данным создавать и обмениваться документами, содержащими живой код, уравнения, визуализации и описательный текст.

Ключевые особенности:

• Поддерживает несколько языков (Python, R, Julia).
• Интерактивный и удобный.

4. Второй пилот

GitHub Copilot — это инструмент завершения кода на базе искусственного интеллекта, разработанный OpenAI и GitHub, который предлагает целые строки или блоки кода по мере ввода.

Ключевые особенности:

• Ускоряет процесс кодирования.
• Интегрируется с популярными редакторами кода.

5. Питорч

PyTorch — это библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом, которая упрощает создание и обучение глубоких нейронных сетей.

Ключевые особенности:

• Динамический вычислительный граф.
• Популярен в научных кругах и промышленности.

6. Керас

Keras — это API нейронных сетей высокого уровня, написанный на Python и служащий удобным интерфейсом для создания и экспериментирования с моделями глубокого обучения.

Ключевые особенности:

• Простое и быстрое прототипирование модели.
• Совместим с TensorFlow и Theano.

7. Научное обучение

Scikit-learn — это библиотека машинного обучения для Python, предлагающая простые и эффективные инструменты для анализа и моделирования данных.

Ключевые особенности:

• Согласованный API для различных алгоритмов.
• Хорошо документирован и прост в использовании.

8. Панды

Pandas — это библиотека манипулирования данными для Python, предоставляющая структуры данных и функции, необходимые для манипулирования и анализа структурированных данных.

Ключевые особенности:

• Возможности манипулирования и очистки данных.
• Интеграция с другими библиотеками.

9. Нумпи

NumPy — это фундаментальный пакет для научных вычислений на Python, предлагающий поддержку больших многомерных массивов и матриц.

Ключевые особенности:

• Эффективные операции с массивами.
• Математические функции для манипуляций с массивами.

Инструменты больших данных

10. Хадуп

Hadoop — это распределенная среда хранения и обработки, позволяющая обрабатывать большие наборы данных на кластерах компьютеров.

Ключевые особенности:

• Масштабируемость для больших данных.
• Отказоустойчивость и экономичность.

11. искра

Apache Spark — это быстрая и универсальная кластерная вычислительная система для обработки больших данных.

Ключевые особенности:

• Обработка в памяти для повышения скорости.
• Единый механизм аналитики.

12.SQL

Язык структурированных запросов (SQL) — это предметно-ориентированный язык, используемый для управления реляционными базами данных и манипулирования ими.

Ключевые особенности:

• Мощные возможности запросов.
• Широко применяется для управления базами данных.

13. МонгоБД

MongoDB — это программа базы данных NoSQL, использующая документно-ориентированную модель данных.

Ключевые особенности:

• Гибкое и масштабируемое хранилище документов.
• JSON-подобные документы для представления данных.

Генеративные инструменты ИИ

14. ЧатGPT

ChatGPT, разработанный OpenAI, представляет собой языковую модель, способную генерировать человеческие ответы в диалоговом контексте.

Ключевые особенности:

• Понимание естественного языка.
• Универсальный для приложений на основе чата.

15. Обнимать лицо

Hugging Face предоставляет платформу для моделей обработки естественного языка и содержит большой репозиторий предварительно обученных моделей.

Ключевые особенности:

• Трансформаторные модели.
• Простая интеграция с различными приложениями.

16. Игровая площадка OpenAI

OpenAI Playground предлагает интерактивную платформу для экспериментов с моделями OpenAI, позволяющую пользователям исследовать возможности различных языковых моделей.

Ключевые особенности:

• Удобный интерфейс.
• Доступ к новейшим моделям.

Инструменты общего назначения

17. превосходить

Microsoft Excel остается мощным инструментом для манипулирования, анализа и визуализации данных, широко используемым в бизнесе и научных кругах.

Ключевые особенности:

• Функциональность электронных таблиц.
• Сводные таблицы для обобщения данных.

Инструменты визуализации и библиотеки

18. Сиборн

Seaborn — это библиотека визуализации статистических данных, основанная на Matplotlib, предоставляющая высокоуровневый интерфейс для рисования привлекательной и информативной статистической графики.

Ключевые особенности:

• Красивые и информативные визуализации.
• Интеграция со структурами данных Pandas.

19. Матплотлиб

Matplotlib — это библиотека 2D-графики для Python, предлагающая рисунки публикационного качества в различных форматах.

Ключевые особенности:

• Настраиваемые графики и диаграммы.
• Обширная галерея примеров.

20. PowerBI

PowerBI — это инструмент бизнес-аналитики от Microsoft, предлагающий интерактивную визуализацию и возможности бизнес-аналитики.

Ключевые особенности:

• Интеграция с различными источниками данных.
• Удобный интерфейс перетаскивания.

21. Таблица

Tableau — ведущий инструмент визуализации данных, который позволяет пользователям создавать интерактивные информационные панели, которыми можно делиться.

Ключевые особенности:

• Аналитика данных в реальном времени.
• Богатый набор возможностей визуализации.

Облачные платформы

22. AWS

Amazon Web Services (AWS) предоставляет полный набор услуг облачных вычислений, включая хранилище, вычислительную мощность и машинное обучение.

Ключевые особенности:

• Масштабируемость и гибкость.
• Широкий спектр услуг для науки о данных.

23. Лазурный

Microsoft Azure — это платформа облачных вычислений, предлагающая различные услуги, включая хранение данных, машинное обучение и аналитику.

Ключевые особенности:

• Полная интеграция с продуктами Microsoft.
• Возможности искусственного интеллекта и машинного обучения.

Инструменты графического интерфейса

24. Века

Weka — это набор алгоритмов машинного обучения для задач интеллектуального анализа данных с графическим пользовательским интерфейсом для простоты использования.

Ключевые особенности:

• Обширный набор алгоритмов машинного обучения.
• Удобный интерфейс для построения моделей.

 25. РапидМайнер

RapidMiner — это интегрированная платформа для подготовки данных, машинного обучения и развертывания моделей, разработанная для удобства пользователей, не являющихся программистами.

Главные преимущества:

• Интерфейс перетаскивания для проектирования рабочего процесса.
• Автоматизация процессов машинного обучения.

Системы контроля версий

26. реактивный самолет

Git — это распределенная система контроля версий, которая позволяет нескольким разработчикам одновременно работать над проектами.

Главные преимущества:

• Возможности ветвления и слияния.
• Эффективное сотрудничество и управление кодом.

Заключение

В динамичной среде науки о данных, чтобы оставаться впереди, требуется владение разнообразным набором инструментов. Описанные здесь 26 лучших инструментов охватывают программирование, большие данные, искусственный интеллект, задачи общего назначения, визуализацию, облачные платформы, инструменты с графическим интерфейсом и системы контроля версий. Пока ученые, работающие с данными, решают проблемы 2024 года, эти инструменты будут продолжать играть решающую роль в формировании будущего этой области. Независимо от того, обрабатываете ли вы цифры, анализируете большие данные или создаете передовые модели искусственного интеллекта, правильный инструмент может иметь решающее значение. Будьте в курсе, оставайтесь инновационными и продолжайте исследовать развивающийся мир науки о данных.

Похожие страницы:

• SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
• PlatoData.Network Вертикальный генеративный ИИ. Расширьте возможности себя. Доступ здесь.
• ПлатонАйСтрим. Интеллект Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
• ПлатонЭСГ. Углерод, чистые технологии, Энергия, Окружающая среда, Солнечная, Управление отходами. Доступ здесь.
• ПлатонЗдоровье. Биотехнологии и клинические исследования. Доступ здесь.
• Источник: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/12/top-26-data-science-tools-for-data-scientists-in-2024/