Giới thiệu

Lĩnh vực khoa học dữ liệu đang phát triển nhanh chóng và để luôn dẫn đầu xu hướng đòi hỏi phải tận dụng các công cụ mới nhất và mạnh mẽ nhất hiện có. Vào năm 2024, các nhà khoa học dữ liệu có rất nhiều lựa chọn để lựa chọn, phục vụ cho các khía cạnh khác nhau trong công việc của họ, bao gồm lập trình, dữ liệu lớn, AI, trực quan hóa, v.v. Bài viết này khám phá 26 công cụ khoa học dữ liệu hàng đầu đang định hình bối cảnh khoa học dữ liệu vào năm 2024.

Công cụ điều khiển bằng ngôn ngữ lập trình

KHAI THÁC. Con trăn

Python vẫn là ngôn ngữ được các nhà khoa học dữ liệu sử dụng do tính đơn giản, tính linh hoạt và hệ sinh thái thư viện phong phú của nó.

Các tính năng chính:

• Hỗ trợ thư viện mở rộng (NumPy, Pandas, Scikit-learn).
• Cộng đồng rộng lớn và hỗ trợ nhà phát triển mạnh mẽ.

KHAI THÁC. R

R là ngôn ngữ lập trình thống kê được sử dụng để phân tích và trực quan hóa dữ liệu, được biết đến với các gói thống kê mạnh mẽ.

Các tính năng chính:

• Thư viện thống kê toàn diện.
• Khả năng trực quan hóa dữ liệu tuyệt vời.

3. Sổ tay Jupyter

Jupyter Notebook cung cấp môi trường điện toán tương tác, cho phép các nhà khoa học dữ liệu tạo và chia sẻ tài liệu chứa mã trực tiếp, phương trình, hình ảnh trực quan và văn bản tường thuật.

Các tính năng chính:

• Hỗ trợ nhiều ngôn ngữ (Python, R, Julia).
• Tương tác và thân thiện với người dùng.

4. Phi công phụ

GitHub Copilot là một công cụ hoàn thiện mã được hỗ trợ bởi AI, được phát triển bởi OpenAI và GitHub, công cụ này gợi ý toàn bộ dòng hoặc khối mã khi bạn nhập.

Các tính năng chính:

• Tăng tốc quá trình mã hóa.
• Tích hợp với các trình soạn thảo mã phổ biến.

5. Pytorch

PyTorch là một thư viện máy học mã nguồn mở tạo điều kiện thuận lợi cho việc xây dựng và đào tạo các mạng lưới thần kinh sâu.

Các tính năng chính:

• Đồ thị tính toán động.
• Phổ biến trong học viện và công nghiệp.

6. Máy ảnh

Keras là API mạng thần kinh cấp cao được viết bằng Python, đóng vai trò là giao diện thân thiện với người dùng để xây dựng và thử nghiệm các mô hình học sâu.

Các tính năng chính:

• Tạo mẫu mô hình dễ dàng và nhanh chóng.
• Tương thích với TensorFlow và Theano.

7. Scikit-learning

Scikit-learn là thư viện máy học dành cho Python, cung cấp các công cụ đơn giản và hiệu quả để phân tích và lập mô hình dữ liệu.

Các tính năng chính:

• API nhất quán cho các thuật toán khác nhau.
• Tài liệu tốt và dễ sử dụng.

8. Gấu trúc

Pandas là thư viện thao tác dữ liệu cho Python, cung cấp các cấu trúc và hàm dữ liệu cần thiết để thao tác và phân tích dữ liệu có cấu trúc.

Các tính năng chính:

• Khả năng thao tác và làm sạch dữ liệu.
• Tích hợp với các thư viện khác.

9. Nặng nề

NumPy là gói cơ bản dành cho tính toán khoa học với Python, cung cấp hỗ trợ cho các ma trận và mảng lớn, đa chiều.

Các tính năng chính:

• Hoạt động mảng hiệu quả.
• Các hàm toán học để thao tác mảng.

Công cụ dữ liệu lớn

10. Hadoop

Hadoop là một khung xử lý và lưu trữ phân tán, cho phép xử lý các tập dữ liệu lớn trên các cụm máy tính.

Các tính năng chính:

• Khả năng mở rộng cho dữ liệu lớn.
• Có khả năng chịu lỗi và tiết kiệm chi phí.

11. tia lửa

Apache Spark là một hệ thống điện toán cụm nhanh và có mục đích chung để xử lý dữ liệu lớn.

Các tính năng chính:

• Xử lý trong bộ nhớ để tăng tốc độ.
• Công cụ phân tích hợp nhất.

12.SQL

Ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc (SQL) là ngôn ngữ dành riêng cho miền được sử dụng để quản lý và thao tác cơ sở dữ liệu quan hệ.

Các tính năng chính:

• Khả năng truy vấn mạnh mẽ.
• Được áp dụng rộng rãi để quản lý cơ sở dữ liệu.

13.MongoDB

MongoDB là một chương trình cơ sở dữ liệu NoSQL sử dụng mô hình dữ liệu hướng tài liệu.

Các tính năng chính:

• Lưu trữ tài liệu linh hoạt và có thể mở rộng.
• Các tài liệu giống JSON để biểu diễn dữ liệu.

Công cụ AI sáng tạo

14. Trò chuyệnGPT

ChatGPT, được phát triển bởi OpenAI, là một mô hình ngôn ngữ có khả năng tạo ra phản hồi giống con người trong bối cảnh hội thoại.

Các tính năng chính:

• Hiểu ngôn ngữ tự nhiên.
• Linh hoạt cho các ứng dụng dựa trên trò chuyện.

15. Ôm Mặt

Ôm mặt cung cấp nền tảng cho các mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên và lưu trữ một kho lưu trữ lớn các mô hình được đào tạo trước.

Các tính năng chính:

• Các mô hình dựa trên máy biến áp.
• Dễ dàng tích hợp với nhiều ứng dụng khác nhau.

16. Sân chơi OpenAI

OpenAI Playground cung cấp một nền tảng tương tác để thử nghiệm các mô hình OpenAI, cho phép người dùng khám phá khả năng của các mô hình ngôn ngữ khác nhau.

Các tính năng chính:

• Giao diện người dùng thân thiện.
• Tiếp cận các mô hình hiện đại.

Công cụ mục đích chung

KHAI THÁC. Excel

Microsoft Excel vẫn là một công cụ mạnh mẽ để thao tác, phân tích và trực quan hóa dữ liệu, được sử dụng rộng rãi trong kinh doanh và học viện.

Các tính năng chính:

• Chức năng bảng tính.
• Bảng tổng hợp để tóm tắt dữ liệu.

Công cụ và thư viện trực quan

18. Sinh ra biển

Seaborn là thư viện trực quan hóa dữ liệu thống kê dựa trên Matplotlib, cung cấp giao diện cấp cao để vẽ đồ họa thống kê hấp dẫn và giàu thông tin.

Các tính năng chính:

• Hình ảnh trực quan đẹp và giàu thông tin.
• Tích hợp với cấu trúc dữ liệu Pandas.

19. Matplotlib

Matplotlib là thư viện vẽ đồ thị 2D dành cho Python, cung cấp các số liệu chất lượng xuất bản ở nhiều định dạng khác nhau.

Các tính năng chính:

• Các sơ đồ và biểu đồ có thể tùy chỉnh.
• Thư viện ví dụ phong phú.

20. PowerBI

PowerBI là một công cụ phân tích kinh doanh của Microsoft, cung cấp khả năng trực quan hóa tương tác và kinh doanh thông minh.

Các tính năng chính:

• Tích hợp với nhiều nguồn dữ liệu khác nhau.
• Giao diện kéo và thả thân thiện với người dùng.

21. Hoạt cảnh

Tableau là một công cụ trực quan hóa dữ liệu hàng đầu cho phép người dùng tạo bảng điều khiển tương tác và có thể chia sẻ.

Các tính năng chính:

• Phân tích dữ liệu thời gian thực.
• Tập hợp các tùy chọn trực quan phong phú.

Nền tảng đám mây

22/XNUMX. AWS

Amazon Web Services (AWS) cung cấp một bộ dịch vụ điện toán đám mây toàn diện, bao gồm lưu trữ, sức mạnh tính toán và học máy.

Các tính năng chính:

• Khả năng mở rộng và tính linh hoạt.
• Nhiều dịch vụ dành cho khoa học dữ liệu.

23. Xanh

Microsoft Azure là nền tảng điện toán đám mây cung cấp nhiều dịch vụ khác nhau, bao gồm lưu trữ dữ liệu, học máy và phân tích.

Các tính năng chính:

• Tích hợp liền mạch với các sản phẩm của Microsoft.
• AI và khả năng học máy.

Công cụ GUI

24. Weka

Weka là tập hợp các thuật toán học máy dành cho các tác vụ khai thác dữ liệu, với giao diện người dùng đồ họa để dễ sử dụng.

Các tính năng chính:

• Bộ thuật toán học máy mở rộng.
• Giao diện thân thiện với người dùng để xây dựng mô hình.

 25. Công cụ khai thác nhanh

RapidMiner là một nền tảng tích hợp để chuẩn bị dữ liệu, học máy và triển khai mô hình, được thiết kế thân thiện với người dùng đối với những người không phải là lập trình viên.

Các tính năng chính:

• Giao diện kéo và thả để thiết kế quy trình làm việc.
• Tự động hóa các quá trình học máy.

Hệ thống kiểm soát phiên bản

26. Git

Git là một hệ thống kiểm soát phiên bản phân tán cho phép nhiều nhà phát triển làm việc trên các dự án cùng một lúc.

Các tính năng chính:

• Khả năng phân nhánh và hợp nhất.
• Hợp tác hiệu quả và quản lý mã.

Kết luận

Trong bối cảnh năng động của khoa học dữ liệu, để luôn dẫn đầu đòi hỏi phải thành thạo một bộ công cụ đa dạng. 26 công cụ hàng đầu được nêu ở đây bao gồm lập trình, dữ liệu lớn, AI, tác vụ có mục đích chung, trực quan hóa, nền tảng đám mây, công cụ GUI và hệ thống kiểm soát phiên bản. Khi các nhà khoa học dữ liệu vượt qua những thách thức của năm 2024, những công cụ này sẽ tiếp tục đóng một vai trò quan trọng trong việc định hình tương lai của lĩnh vực này. Cho dù bạn đang xử lý các con số, phân tích dữ liệu lớn hay xây dựng các mô hình AI tiên tiến, công cụ phù hợp có thể tạo ra sự khác biệt. Luôn cập nhật thông tin, luôn đổi mới và tiếp tục khám phá thế giới khoa học dữ liệu đang phát triển.

Sản phẩm liên quan

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
• PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/12/top-26-data-science-tools-for-data-scientists-in-2024/