Data science (Data Science) трансформує індустрії, сприяє прийняттю бізнес-рішень та веде до майбутнього технологій. Від зміни кар'єри до оновлення вашого поточного набору навичок, все це вимагає розуміння та майстерності використання відповідних інструментів. Ось де курс Data Science може надати необхідну основу, але так само важливо знати, які інструменти застосовувати. У цьому блозі ми детально розглянемо 10 найкращих інструментів для data science (Data Science), з якими мають бути ознайомлені всі професіонали, а також важливість для кожного, хто проходить курс data science (Data Science) у Хайдарабаді або в будь-якому іншому куточку світу.
Автор: Freepik
1. Python
Python є однією з найважливіших мов програмування для data science (Data Science). Його простота, універсальність і велика кількість бібліотек роблять його першим вибором для data scientist (Data Scientist) у всьому світі. Бібліотеки, як Pandas, NumPy, SciPy, Matplotlib і Seaborn, роблять аналіз даних, статистичне моделювання та візуалізацію досить простими.
Ключові можливості:
Маніпуляція і аналіз даних за допомогою Pandas.
Числові обчислення з NumPy та SciPy.
Візуалізація даних за допомогою Matplotlib і Seaborn.
Підтримка машинного навчання через Scikit-learn і TensorFlow.
Для будь-якого стажера на курсах data science (Data Science), Python є основою знань, оскільки він широко використовується в більшості проектів data science (Data Science).
2. R
R — це ще один важливий інструмент у наборі інструментів data science (Data Science), особливо для статистичного аналізу та візуалізації. Він користується популярністю серед статистиків та data scientist (Data Scientist), які працюють з великими даними. R дуже потужний для маніпуляцій з даними, а бібліотеки, такі як ggplot2, dplyr і tidyr, полегшують роботу з даними та створення візуально привабливих графіків.
Ключові можливості:
Всеосяжні статистичні інструменти.
Спеціалізовані пакети для біоінформатики, data mining (Data Mining) та машинного навчання (Machine Learning).
Розширена візуалізація даних за допомогою ggplot2.
Більшість курсів data science (Data Science), як у Хайдарабаді, так і по всьому світу, акцентують увагу на R завдяки його тісному зв'язку зі статистикою та аналітикою.
3. Tableau
Tableau — це інструмент для бізнес-аналітики та візуалізації даних, який дозволяє користувачам створювати інтерактивні та спільно використовувані панелі. Це незамінний інструмент для візуалізації великих обсягів даних у зручному для сприйняття форматі. Інтерфейс перетягування Tableau робить його простим для користувачів будь-якого рівня, щоб створювати складні візуалізації.
Ключові можливості:
Простий у використанні інтерфейс для створення інтерактивних панелей.
Інтеграція з різними базами даних та хмарними сервісами.
Аналіз даних у реальному часі та візуалізація.
Tableau часто включається в навчальні курси data science (Data Science), оскільки його широко використовують для створення візуальних звітів та швидкого розуміння інсайтів із даних.
4. SQL (Structured Query Language)
SQL є необхідним інструментом для будь-якого data scientist (Data Scientist), який працює з реляційними базами даних. Це стандартна мова для запитів та керування даними в таких базах даних, як MySQL, PostgreSQL і Microsoft SQL Server. SQL незамінний при роботі з великими наборами даних і видобуванні релевантних даних для аналізу.
Ключові можливості:
Витягування даних з реляційних баз даних.
Складні запити, фільтрація та агрегація даних.
Інтеграція з Python та R для маніпуляцій з даними.
Курс data science (Data Science) у Хайдарабаді або онлайн, ймовірно, містить введення до SQL, оскільки це основа керування та маніпуляцій з даними.
5. Apache Hadoop
Apache Hadoop — це відкритий фреймворк для зберігання та обробки великих наборів даних на розподілених обчислювальних системах. Це основа для аналітики великих даних, і його важливість полягає в тому, що саме data scientist (Data Scientist) працюють з величезними даними.
Ключові можливості:
Розподілена обробка даних.
Масштабоване та відмовостійке зберігання.
Швидка обробка даних за допомогою MapReduce.
Якщо ви хочете працювати з великими даними у своїй кар'єрі в галузі науки про дані, навчання Hadoop через курс з науки про дані буде дуже корисним.
6. TensorFlow
TensorFlow — це фреймворк для глибинного навчання (deep learning), розроблений Google, який є дуже важливим для створення моделей машинного навчання, зокрема нейронних мереж. Він підтримує як навчання з учителем (supervised learning), так і без учителя (unsupervised learning), що використовується для таких застосунків, як розпізнавання зображень, обробка природної мови (Natural Language Processing — NLP) та багато іншого.
Основні характеристики:
- Висока підтримка для глибинного навчання та нейронних мереж.
- Велика бібліотека попередньо побудованих моделей та алгоритмів.
- Висока масштабованість для великих наборів даних.
Курс з науки про дані в Гайдерабаді або онлайн, який включає модулі з глибинного навчання, часто фокусується на TensorFlow, оскільки це індустріальний стандарт для застосувань глибинного навчання.
7. Apache Spark
Apache Spark — це швидкий, вбудований двигун для обробки великих даних в пам'яті з вбудованими модулями для потокової обробки, машинного навчання та обробки графів. Він відомий своєю здатністю ефективно обробляти дані великого масштабу, що робить його основним інструментом для науковців з даних, які працюють у середовищах з великими даними.
Основні характеристики:
- Швидка обробка даних.
- Інтеграція з Hadoop та іншими інструментами для великих даних.
- Потокова обробка даних в реальному часі та машинне навчання.
Навчання на курсі з науки про дані з Apache Spark дозволить вам масштабувати моделі машинного навчання та безперешкодно аналізувати великі дані.
8. Jupyter Notebooks
Jupyter Notebooks — це відкритий веб-додаток, який дозволяє створювати та ділитися живим кодом, рівняннями, візуалізаціями та текстом. Прототипування, експериментування та презентація проектів з науки про дані не можуть обійтися без цього важливого інструменту.
Основні характеристики:
- Інтерактивне середовище для кодування.
- Інтеграція з Python, R та Julia.
- Підтримка візуалізації даних за допомогою бібліотек, таких як Matplotlib і Seaborn.
Jupyter здебільшого використовується в науці про дані, і освоєння цього інструменту дозволить досягти вищої продуктивності, що краще досягається через практику в рамках курсів з науки про дані в Гайдерабаді.
9. Power BI
Ще одним популярним інструментом для візуалізації даних є Power BI від Microsoft. За допомогою цього інструменту користувачі можуть готувати інтерактивні звіти та панелі моніторингу на основі різних джерел даних. Його використовують бізнес-користувачі для прийняття важливих рішень на основі даних завдяки інтуїтивно зрозумілому інтерфейсу та багатим можливостям.
Основні характеристики:
- Інтеграція з SQL, Excel та хмарними сервісами.
- Функціональність перетягування для підготовки звітів.
- Спільна робота та обмін в реальному часі.
Для тих, хто проходить навчання з науки про дані, Power BI може бути важливим інструментом для створення візуальних результатів з даних та покращення процесів прийняття рішень.
10. Scikit-learn
Scikit-learn — це бібліотека Python, яка є необхідною для машинного навчання, надаючи прості та ефективні інструменти для гірничодобувної промисловості даних та їх аналізу. Вона побудована на базі NumPy, SciPy та matplotlib і є основною бібліотекою як для новачків, так і для досвідчених практиків машинного навчання.
Основні характеристики:
- Простота та ефективність для машинного навчання.
- Алгоритми класифікації, регресії, кластеризації та зменшення розмірності.
- Легкість інтеграції з іншими бібліотеками Python, такими як Pandas та NumPy.
Scikit-learn часто включають у курси з науки про дані, особливо для тих, хто хоче займатися машинним навчанням та статистичним моделюванням.
Джерело: Freepik
Висновок
Усі ці інструменти можна освоїти для побудови кар'єри в галузі науки про дані. Незалежно від того, чи навчаєтесь ви через онлайн курс з науки про дані в Гайдерабаді або в іншому місці, ці інструменти допоможуть аналізувати дані, створювати моделі для них та представляти результати.
Ці інструменти допоможуть вам працювати з наборами даних, моделями машинного навчання та навіть складною візуалізацією даних.
Отримавши практичний досвід роботи з цими інструментами під час навчання на курсі з науки про дані, ви будете готові до реальних викликів і досягнете успіху в галузі науки про дані.
Перекладено з: Top 10 Data Science Tools You Should Know