是否想知道人工智能和机器学习等革命性技术背后的过程和方法是什么？答案是数据科学。随着市场上各种数据科学工具的推出，实现AI变得更加容易和可扩展。在本文中，我们将讨论市场上最好的数据科学工具。
这是本主题涵盖的主题列表：
什么是数据科学？
数据科学是从数据中汲取有用见解的艺术。更具体地说，这是收集，分析和建模数据以解决实际问题的过程。
您可以通过以下博客阅读有关数据科学的更多信息：
- 什么是数据科学？数据科学入门指南
- 数据科学教程–从头开始学习数据科学！
- 成为数据科学家要掌握的10种技能
- 数据科学与机器学习–有何区别？
它的应用范围从欺诈检测和疾病检测到推荐引擎，从而发展业务。这些广泛的应用和不断增长的需求导致了数据科学工具的发展。
在下面的部分中，我们将深入讨论市场上最好的数据科学工具。但是，在我们开始之前，重要的是要了解该博客专注于不同的数据科学工具，而不是可用于实现数据科学的编程语言。所以，不要期望在那里对于Data Science，Python或R而言，这是一场更好的战争。
话虽如此，让我们直接进入数据科学工具
数据科学工具
这些工具的主要功能是，您无需使用编程语言即可实现数据科学。它们带有预定义的功能，算法和非常用户友好的GUI。因此，它们可以用于构建卷积的机器学习模型，而无需使用编程语言。
多家初创公司和技术巨头一直在努力开发这种用户友好的数据科学工具。但是，由于数据科学是一个非常庞大的过程，因此在整个工作流程中使用一种工具通常是远远不够的。
因此，我们将研究用于数据科学过程中不同阶段的数据科学工具，即：
- 数据存储
- 探索性数据分析
- 资料建模
- 数据可视化
数据科学数据存储工具
阿帕奇Hadoop
Apache Hadoop是一个免费的开源框架，可以管理和存储大量数据。它提供了成千上万台计算机集群上的海量数据集的分布式计算。它用于高级计算和数据处理。
以下是Apache Hadoop的功能列表：
- 在数千个Hadoop集群上有效扩展大型数据
- 它使用Hadoop分布式文件系统（HDFS）进行数据存储，该系统将大量数据分布在多个节点上，以进行分布式并行计算
- 提供其他数据处理模块的功能，例如Hadoop MapReduce，Hadoop YARN等
以下是Microsoft HD Insights的功能列表：
- 它提供了全面的支持，可与Apache Hadoop和Spark集群集成以进行数据处理
- Windows Azure Blob是Microsoft HD Insights的默认存储系统。它可以有效管理跨数千个节点的最敏感数据
- 提供Microsoft R服务器 支持企业级R进行统计分析和构建强大的机器学习模型。
探索性数据分析的数据科学工具
Informatica PowerCenter
他们的收入已四舍五入至约10.5亿美元，这是对Informatica的热议。Informatica有许多专注于数据集成的产品。但是，Informatica PowerCenter因其数据集成功能而脱颖而出。
以下是Informatica PowerCenter的功能列表：
- 一种基于ETL（提取转换负载）体系结构的数据集成工具。
- 它有助于从各种来源提取数据，根据业务需求对其进行转换和处理，最后将其加载或部署到仓库中。
- 它为分布式处理，网格计算，自适应负载平衡，动态分区和下推优化提供支持。
RapidMiner
毫不奇怪，RapidMiner是用于实施数据科学的最受欢迎的工具之一。RapidMiner在2017年Gartner数据科学平台魔力象限中排名第一，在Forrester Wave的预测分析和机器学习中排名第一，并且在G2 Crowd预测分析网格中表现最好。
这是它的一些功能：
- 一个用于数据处理，构建机器学习模型和部署的平台。
- 它为将Hadoop框架与其内置的RapidMiner Radoop集成提供支持
- 模型的机器学习算法使用视觉工作流程设计师。它还可以通过自动建模生成预测模型
用于数据建模的数据科学工具
过氧化氢
H2O.ai是诸如H2O之类的开源机器学习（ML）产品的背后公司，该产品旨在使ML对所有人都更容易。
H20.ai社区拥有大约130,000名数据科学家和大约14,000个组织，并且以强劲的速度增长。H20.ai是开源数据科学工具，旨在简化数据建模。
以下是其一些功能：
- 它是使用最受欢迎的数据科学编程语言（即Python和R）构建的。由于大多数开发人员和数据科学家都熟悉R和Python，因此这使得应用机器学习更加容易。
- 它可以实现大多数机器学习算法，包括广义线性模型（GLM），分类算法，Boosting Machine Learning等。它还为深度学习提供支持。
- 它提供了与Apache Hadoop集成以处理和分析大量数据的支持。
数据机器人
DataRobot是AI驱动的自动化平台，可帮助开发准确的预测模型。使用DataRobot可以轻松实现各种机器学习算法，包括聚类，分类，回归模型。
以下是其一些功能：
- 通过允许使用数千台服务器来执行同步数据分析，数据建模，验证等，从而支持并行编程。
- 它以闪电般的速度构建，测试和训练机器学习模型。DataRobot在多个用例上测试了模型，然后进行比较以查看哪个模型给出了最准确的预测。
- 实现整个机器学习大规模处理。通过实施参数调整和许多其他验证技术，它使模型评估更加容易和有效。
用于数据可视化的数据科学工具
画面
Tableau是市场上最流行的数据可视化工具。它使您可以将未格式化的原始数据分解为可处理和可理解的格式。使用Tableau创建的可视化可以轻松帮助您了解预测变量之间的依赖关系。
这是Tableau的一些功能：
- 它可以用于连接到多个数据源，并且可以可视化大量数据集以找到相关性和模式。
- Tableau Desktop功能允许您创建自定义的报告和仪表板以获取实时更新
- Tableau还提供了跨数据库联接功能，该功能允许您创建计算字段和联接表，这有助于解决复杂的数据驱动问题。
閱讀更多 編程俠 的文章
