Hình ảnh của Fullvector

Danh sách bao gồm các công cụ dành cho người mới bắt đầu và các chuyên gia làm việc trong lĩnh vực dữ liệu. Những công cụ này sẽ giúp bạn phân tích dữ liệu, duy trì cơ sở dữ liệu, thực hiện các tác vụ học máy và cuối cùng là giúp bạn tạo báo cáo. Các công cụ này cũng đã giúp tôi xử lý các tập dữ liệu mới và chưa từng thấy nhanh hơn, vì vậy, nếu bạn đang muốn trở thành nhà khoa học siêu dữ liệu in 2022 sau đó thử thêm các công cụ này vào ngăn xếp dữ liệu của bạn.  

Các công cụ được chia thành năm loại:

• Cơ sở dữ liệu
• Rút trích nội dung trang web
• Phân tích dữ liệu
• Machine Learning
• Báo cáo

Cơ sở dữ liệu

Hình ảnh của Fullvector

VịtDB

 
VịtDB là một hệ quản trị cơ sở dữ liệu hướng bảng quan hệ hỗ trợ các truy vấn SQL để tạo phân tích dữ liệu. Nó được thiết kế để chạy khối lượng công việc truy vấn phân tích nhanh hơn. Nó cũng cung cấp tích hợp cho R, Python và Java. Bạn có thể tích hợp nó với ngăn xếp dữ liệu hiện tại của mình để tạo ra kết quả phân tích. Tôi thường sử dụng nó để chạy phân tích trên . Csv tệp và lưu trữ nhật ký ứng dụng web. Để tìm hiểu thêm, hãy đọc: Hướng dẫn phân tích dữ liệu với DuckDB.

PostgreSQL

 
PostgreSQL là một hệ thống cơ sở dữ liệu quan hệ đối tượng mã nguồn mở đã được cộng đồng và cộng đồng phát triển trong 30 năm. Nó có thể xử lý các truy vấn phức tạp, xử lý dữ liệu lớn và tối ưu hóa thời gian chạy truy vấn. Đây là cơ sở dữ liệu phổ biến nhất giữa các nhà phát triển và kỹ sư dữ liệu. Hầu như tất cả các cuộc phỏng vấn hoặc kiểm tra kỹ thuật đều liên quan đến một số loại câu hỏi PostgreSQL. tôi sử dụng psychopg2 để nhập dữ liệu và chạy phân tích dữ liệu trong sổ ghi chép Jupyter. 

Rút trích nội dung trang web

Hình ảnh của Fullvector

Súp đẹp

 
Súp đẹp là một thư viện Python để kéo dữ liệu ra khỏi các tệp HTML và XML. Nếu bạn là một kỹ sư dữ liệu hoặc nhà khoa học dữ liệu thì bạn phải thành thạo công cụ này để trích xuất dữ liệu từ các trang web. Trong quá trình thu thập dữ liệu, người quản lý của bạn sẽ yêu cầu bạn tìm hiểu một công cụ quét web mới hoặc yêu cầu bạn tạo một tệp Python để tự động quét web. Đây là một bước quan trọng trong việc tạo các đường ống dẫn dữ liệu hoàn toàn tự động. Tôi sử dụng Beautiful Soup để thu thập dữ liệu COVID19 và trích xuất các dữ liệu mạng xã hội khác nhau. 

hợp tử

 
hợp tử là một nền tảng đám mây để chạy trình thu thập thông tin web và công cụ tìm kiếm trên web. Bạn có thể quản lý trình thu thập dữ liệu web của mình và chạy các công việc thu thập dữ liệu web. Tôi ngay lập tức yêu thích giải pháp duyệt web hoàn toàn tự động và dễ sử dụng. Trình thu thập thông tin web của tôi vẫn đang chạy, thu thập dữ liệu sách trong một . Csv vì vậy, tôi có thể tải xuống tệp theo cách thủ công hoặc tích hợp nó với các cơ sở dữ liệu khác cho một hệ sinh thái hoàn toàn tự động. Nếu bạn là sinh viên, bạn có thể đăng ký GitHub's gói giáo dục và nhận 1 Đơn vị Đám mây Trị liệu Mãi mãi Miễn phí - không giới hạn thành viên nhóm, dự án hoặc yêu cầu.

Phân tích dữ liệu

Hình ảnh của Fullvector

Python

 
Python là ngôn ngữ được các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư máy học sử dụng nhiều nhất. Bạn có thể tìm thấy hầu hết tất cả các thư viện trong Python để thực hiện bất kỳ tác vụ nào liên quan đến dữ liệu từ trực quan hóa đến xây dựng API học máy. Tôi thường sử dụng Gấu trúc và Âm mưu để thao tác và hiển thị dữ liệu. 

• Gấu trúc là thư viện phổ biến để thực hiện các tác vụ nhập, thao tác và trực quan hóa dữ liệu. 
• sơ sinh: là phiên bản nâng cao của matplotlib.pyplot cho phép bạn tạo trực quan hóa dữ liệu phức tạp với một vài dòng mã. 
• Âm mưu cung cấp một cách tương tác để hiển thị dữ liệu. Tôi sử dụng nó cho tất cả các nhiệm vụ trực quan, chủ yếu là để gây ấn tượng với đội ngũ quản lý. Các hoạt ảnh và tính tương tác tùy chỉnh làm cho dữ liệu trở nên sống động.   

R

 
R khá phổ biến trong giới phân tích dữ liệu và thống kê. Nó được tạo ra để giải quyết các vấn đề thống kê và bây giờ nó đã phát triển thành một hệ sinh thái hoàn chỉnh cho khoa học dữ liệu. Chữ R đi kèm với Ngăn nắp đó là mẹ của tất cả các gói. 

Dưới đây là một số gói nổi tiếng:

• ggplot2: để tạo ra một trực quan hóa dữ liệu tuyệt vời. 
• dplyr: để nâng cao và thao tác dữ liệu.
• người đọc: để tải tệp CSV và TSV.

Julia

 
Julia là một ngôn ngữ lập trình mới nổi được tạo ra để giải quyết các vấn đề khoa học. Với sự ra đời của các thư viện phổ biến, Julia đang trở thành công cụ cần thiết để thực hiện các thí nghiệm dữ liệu và tạo báo cáo phân tích dữ liệu. Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm về phân tích dữ liệu với Julia, hãy đọc Blog của chúng tôi..

Các gói phân tích dữ liệu:

• CSV: là để tải các tệp CSV
• khung dữ liệu: để thao tác dữ liệu và phân tích dữ liệu.
• Lô đất: được sử dụng để trực quan hóa dữ liệu.

Cảnh vật trên sân khấu

 
Cảnh vật trên sân khấu là một công cụ không mã cung cấp cho bạn sự tự do trong việc hiển thị tất cả các loại dữ liệu. Nó là công cụ cần thiết của tôi để hình dung các bộ dữ liệu không gian địa lý, phân loại và phức tạp. Tableau có thể được sử dụng với các ngôn ngữ phổ biến như Python và R để cung cấp các giải pháp khoa học dữ liệu đầu cuối. Nó miễn phí và có thể được tích hợp với nhiều cơ sở dữ liệu. Gần đây, tôi đã tạo một bảng điều khiển để gây ấn tượng với cấp quản lý cao hơn. Nó giám sát sự phân bổ của các kỹ sư trên khắp Pakistan. 

Machine Learning

Hình ảnh của Fullvector

nhanhAI

 
nhanhAI là một thư viện thân thiện với người mới bắt đầu cung cấp các thành phần cấp cao để đạt được hiệu suất học máy hiện đại nhất. Nó hiện có sẵn trong Julia để cung cấp hiệu suất đào tạo người mẫu tốt hơn. FastAI được xây dựng dựa trên Pytorch, một thư viện phổ biến để thiết kế các giải pháp học sâu. Tôi thực sự khuyên người mới bắt đầu nên bắt đầu hành trình học sâu của họ với một khóa học mơ ước. 

Học hỏi

 
Học hỏi được sử dụng bởi các nhà phân tích dữ liệu, nhà khoa học dữ liệu và kỹ thuật dữ liệu để thực hiện các công việc xử lý dữ liệu và học máy. Nó là một thư viện mã nguồn mở được xây dựng dựa trên NumPy, Matplotlib và Scipy. Scikit-learning được sử dụng để phân tích dự đoán đơn giản nhưng nó thiếu hỗ trợ cho các vấn đề học sâu nâng cao. Tôi sử dụng nó thường xuyên cho các vấn đề về chuỗi thời gian, hồi quy và phân loại. 

Dòng chảy 

 
TensorFlow (TF) cung cấp một hệ sinh thái hoàn chỉnh cho học máy. Nó hỗ trợ CPU, GPU và TPU để đào tạo các mô hình phức tạp. TF hỗ trợ các ứng dụng dựa trên trình duyệt, thiết bị di động và sản xuất dựa trên đám mây. Nếu bạn muốn có một giải pháp end-to-end hoàn chỉnh cho các mô hình học máy, tôi khuyên bạn nên bắt đầu bằng cách kết hợp TF vào ngăn xếp dữ liệu của mình.

Báo cáo

Hình ảnh của Fullvector

Máy tính xách tay Jupyter

 
Máy tính xách tay Jupyter được phát triển để cung cấp trải nghiệm tập trung vào tài liệu. Nó là một ứng dụng web hỗ trợ tất cả các ngôn ngữ lập trình chính. Công cụ này nổi tiếng trong tất cả các cấp độ của các nhà khoa học dữ liệu, nếu bạn là người mới bắt đầu hoặc chuyên gia, đây sẽ là một công cụ để tạo báo cáo khoa học. Bạn có thể chạy máy chủ web cục bộ hoặc sử dụng nền tảng đám mây như google colab.

Ghi chú sâu

 
Ghi chú sâu là một trong những công cụ yêu thích của tôi để thực hiện tất cả các tác vụ dữ liệu. Nó là một nền tảng máy tính xách tay đám mây đi kèm với nhiều tích hợp như GitHub và PostgreSQL. Nền tảng này cung cấp cho bạn số giờ sử dụng CPU miễn phí và cho phép bạn xuất bản sổ ghi chép của mình dưới dạng bài báo. Gần đây, họ đã cho phép xuất bản các ứng dụng dữ liệu tương tác có thể được sử dụng để phát triển trang tổng quan hoặc ứng dụng giao diện máy học. Bạn có thể chạy sổ ghi chép của mình trên Python, R, Julia, Java hoặc bất kỳ ngôn ngữ lập trình ưa thích nào. Deepnote nhanh, tương tác và được sử dụng bởi hàng nghìn nhà khoa học dữ liệu.     

Dash

 
Dash lý tưởng để xây dựng và triển khai các ứng dụng dữ liệu với giao diện người dùng tương tác. Bạn có thể tạo một bảng điều khiển và sử dụng nó để theo dõi hiệu suất mô hình hoặc để giám sát hoạt động của công ty. API Dash được xây dựng trên Plotly.js và React.js. Nó có sẵn cho Python, R và Julia để bạn tạo suy luận của người dùng trong vòng 10 phút. 

Kết luận

 
Lĩnh vực khoa học dữ liệu vẫn đang phát triển và mọi người đang học các công cụ mới nhất để thực hiện nhiều tác vụ. Hầu hết các công ty muốn bạn thực hiện; các tác vụ kỹ thuật dữ liệu, rời máy và MLOps hàng ngày. Đôi khi, họ sẽ quảng cáo rằng họ đang tìm kiếm các nhà khoa học dữ liệu nhưng trên thực tế, họ đang tìm kiếm một người nào đó để tự động hóa quy trình làm việc của họ. 

Trong blog này, chúng ta đã tìm hiểu về cơ sở dữ liệu, duyệt web, phân tích dữ liệu, học máy và các công cụ báo cáo. Trong lĩnh vực khoa học dữ liệu, không có giải pháp duy nhất cho mọi vấn đề, bạn cần tiếp tục tìm kiếm những công cụ tốt hơn để được coi là một nhân viên khả thi. Vì vậy, nếu bạn đang muốn làm việc hiệu quả và muốn gây ấn tượng với sếp thì hãy bắt đầu học những công cụ này để trở nên xuất sắc trong lĩnh vực này.

 
 
Abid Ali Awan (@ 1abidaliawan) là một nhà khoa học dữ liệu chuyên nghiệp được chứng nhận, người yêu thích việc xây dựng các mô hình học máy. Hiện tại, anh đang tập trung sáng tạo nội dung và viết blog kỹ thuật về công nghệ máy học và khoa học dữ liệu. Abid có bằng Thạc sĩ về Quản lý Công nghệ và bằng cử nhân về Kỹ thuật Viễn thông. Tầm nhìn của ông là xây dựng một sản phẩm AI bằng cách sử dụng mạng nơ-ron đồ thị cho những sinh viên đang chống chọi với bệnh tâm thần.
 

• Coinsmart. Sàn giao dịch Bitcoin và tiền điện tử tốt nhất Châu Âu.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Khuếch đại kiến ​​thức. TRUY CẬP MIỄN PHÍ.
• CryptoHawk. Radar Altcoin. Dùng thử miễn phí.
• Nguồn: 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