01.12 分項大數據AI乾貨每個人都應該知道的8大數據科學工具

是否想知道人工智能和機器學習等革命性技術背後的過程和方法是什麼？答案是數據科學。隨著市場上各種數據科學工具的推出，實現AI變得更加容易和可擴展。在本文中，我們將討論市場上最好的數據科學工具。

這是本主題涵蓋的主題列表：

什麼是數據科學？

數據科學是從數據中汲取有用見解的藝術。更具體地說，這是收集，分析和建模數據以解決實際問題的過程。

您可以通過以下博客閱讀有關數據科學的更多信息：

1. 什麼是數據科學？數據科學入門指南
2. 數據科學教程–從頭開始學習數據科學！
3. 成為數據科學家要掌握的10種技能
4. 數據科學與機器學習–有何區別？

它的應用範圍從欺詐檢測和疾病檢測到推薦引擎，從而發展業務。這些廣泛的應用和不斷增長的需求導致了數據科學工具的發展。

在下面的部分中，我們將深入討論市場上最好的數據科學工具。但是，在我們開始之前，重要的是要了解該博客專注於不同的數據科學工具，而不是可用於實現數據科學的編程語言。所以，不要期望在那裡對於Data Science，Python或R而言，這是一場更好的戰爭。

話雖如此，讓我們直接進入數據科學工具

數據科學工具

這些工具的主要功能是，您無需使用編程語言即可實現數據科學。它們帶有預定義的功能，算法和非常用戶友好的GUI。因此，它們可以用於構建卷積的機器學習模型，而無需使用編程語言。

多家初創公司和技術巨頭一直在努力開發這種用戶友好的數據科學工具。但是，由於數據科學是一個非常龐大的過程，因此在整個工作流程中使用一種工具通常是遠遠不夠的。

因此，我們將研究用於數據科學過程中不同階段的數據科學工具，即：

1. 數據存儲
2. 探索性數據分析
3. 資料建模
4. 數據可視化

數據科學數據存儲工具

阿帕奇Hadoop

Apache Hadoop是一個免費的開源框架，可以管理和存儲大量數據。它提供了成千上萬臺計算機集群上的海量數據集的分佈式計算。它用於高級計算和數據處理。

以下是Apache Hadoop的功能列表：

• 在數千個Hadoop集群上有效擴展大型數據
• 它使用Hadoop分佈式文件系統（HDFS）進行數據存儲，該系統將大量數據分佈在多個節點上，以進行分佈式並行計算
• 提供其他數據處理模塊的功能，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，可與Apache Hadoop和Spark集群集成以進行數據處理
• Windows Azure Blob是Microsoft HD Insights的默認存儲系統。它可以有效管理跨數千個節點的最敏感數據
• 提供Microsoft R服務器 支持企業級R進行統計分析和構建強大的機器學習模型。

探索性數據分析的數據科學工具

Informatica PowerCenter

他們的收入已四捨五入至約10.5億美元，這是對Informatica的熱議。Informatica有許多專注於數據集成的產品。但是，Informatica PowerCenter因其數據集成功能而脫穎而出。

以下是Informatica PowerCenter的功能列表：

• 一種基於ETL（提取轉換負載）體系結構的數據集成工具。
• 它有助於從各種來源提取數據，根據業務需求對其進行轉換和處理，最後將其加載或部署到倉庫中。
• 它為分佈式處理，網格計算，自適應負載平衡，動態分區和下推優化提供支持。

RapidMiner

毫不奇怪，RapidMiner是用於實施數據科學的最受歡迎的工具之一。RapidMiner在2017年Gartner數據科學平臺魔力象限中排名第一，在Forrester Wave的預測分析和機器學習中排名第一，並且在G2 Crowd預測分析網格中表現最好。

這是它的一些功能：

• 一個用於數據處理，構建機器學習模型和部署的平臺。
• 它為將Hadoop框架與其內置的RapidMiner Radoop集成提供支持
• 模型的機器學習算法使用視覺工作流程設計師。它還可以通過自動建模生成預測模型

用於數據建模的數據科學工具

過氧化氫

H2O.ai是諸如H2O之類的開源機器學習（ML）產品的背後公司，該產品旨在使ML對所有人都更容易。
H20.ai社區擁有大約130,000名數據科學家和大約14,000個組織，並且以強勁的速度增長。H20.ai是開源數據科學工具，旨在簡化數據建模。

以下是其一些功能：

• 它是使用最受歡迎的數據科學編程語言（即Python和R）構建的。由於大多數開發人員和數據科學家都熟悉R和Python，因此這使得應用機器學習更加容易。
• 它可以實現大多數機器學習算法，包括廣義線性模型（GLM），分類算法，Boosting Machine Learning等。它還為深度學習提供支持。
• 它提供了與Apache Hadoop集成以處理和分析大量數據的支持。

數據機器人

DataRobot是AI驅動的自動化平臺，可幫助開發準確的預測模型。使用DataRobot可以輕鬆實現各種機器學習算法，包括聚類，分類，迴歸模型。

以下是其一些功能：

• 通過允許使用數千臺服務器來執行同步數據分析，數據建模，驗證等，從而支持並行編程。
• 它以閃電般的速度構建，測試和訓練機器學習模型。DataRobot在多個用例上測試了模型，然後進行比較以查看哪個模型給出了最準確的預測。
• 實現整個機器學習大規模處理。通過實施參數調整和許多其他驗證技術，它使模型評估更加容易和有效。

用於數據可視化的數據科學工具

畫面

Tableau是市場上最流行的數據可視化工具。它使您可以將未格式化的原始數據分解為可處理和可理解的格式。使用Tableau創建的可視化可以輕鬆幫助您瞭解預測變量之間的依賴關係。

這是Tableau的一些功能：

• 它可以用於連接到多個數據源，並且可以可視化大量數據集以找到相關性和模式。
• Tableau Desktop功能允許您創建自定義的報告和儀表板以獲取實時更新
• Tableau還提供了跨數據庫聯接功能，該功能允許您創建計算字段和聯接表，這有助於解決複雜的數據驅動問題。

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關鍵字: 微軟 Hadoop 機器學習