Data science (наука про дані) — це міждисциплінарна галузь, яка поєднує статистику, комп'ютерні науки та експертні знання у конкретній галузі для отримання інсайтів з упорядкованих і неупорядкованих даних. Оскільки попит на прийняття рішень на основі даних продовжує зростати, зростає й потреба в ефективних інструментах для навчання. Ось детальний огляд 10 найкращих інструментів, які допоможуть вам освоїти науку про дані без використання штучного інтелекту.
1.
Jupyter Notebook
Огляд: Jupyter Notebook — це веб-застосунок з відкритим кодом, який дозволяє створювати та ділитися документами, що містять живий код, рівняння, візуалізації та текстові пояснення.
Особливості:
- Інтерактивне програмування: Пишіть та виконуйте код в реальному часі, що полегшує тестування та візуалізацію даних.
- Підтримка мультимедіа: Включайте зображення, відео та інтерактивні візуалізації для покращення презентацій і звітів.
- Широкий набір бібліотек: Підтримує численні мови програмування та бібліотеки, зокрема Python, R та Julia.
Чому використовувати: Jupyter Notebook є основним інструментом у спільноті науковців даних, забезпечуючи інтерактивне середовище, яке сприяє дослідженням і експериментам.
2.
Google Colab
Огляд: Google Colab — це хмарне середовище Jupyter notebook, яке дозволяє користувачам писати та виконувати код Python прямо в браузері.
Особливості:
- Безкоштовний доступ до GPU: Надає безкоштовний доступ до потужних графічних процесорів (GPU), що робить його ідеальним для тренування моделей машинного навчання.
- Співпраця: Підтримує реальну співпрацю, дозволяючи кільком користувачам працювати над одним блокнотом одночасно.
- Інтеграція з Google Drive: Легкий доступ до наборів даних, що зберігаються в Google Drive, що спрощує управління даними.
Чому використовувати: Google Colab ідеально підходить для учнів, які хочуть експериментувати з машинним навчанням без необхідності налаштовувати локальне середовище або купувати дороге обладнання.
3.
RStudio
Огляд: RStudio — це інтегроване середовище розробки (IDE) для мови програмування R, яка широко використовується для статистичного аналізу та візуалізації даних.
Особливості:
- Зручний інтерфейс: Надає чисте та організоване робоче середовище для кодування, візуалізації та управління проєктами.
- Розширений набір пакетів: Доступ до широкого спектру пакетів для обробки даних, статистичного моделювання та візуалізації.
- Інтегрований контроль версій: Підтримує інтеграцію з Git для контролю версій, що полегшує керування змінами в коді.
Чому використовувати: RStudio — це відмінний вибір для тих, хто зосереджений на статистичному аналізі та візуалізації даних, надаючи потужні інструменти для користувачів R.
4.
Tableau
Огляд: Tableau — це провідний інструмент для візуалізації даних, який допомагає користувачам створювати інтерактивні та зручні для поділу інформаційні панелі.
Особливості:
- Інтерфейс з перетягуванням елементів: Дозволяє користувачам створювати візуалізації без глибоких знань у програмуванні.
- Аналіз даних в реальному часі: Підключається до різних джерел даних для аналізу та візуалізації в реальному часі.
- Функції співпраці: Дозволяє ділитися інформаційними панелями та звітами з членами команди та зацікавленими сторонами.
Чому використовувати: Tableau ідеально підходить для науковців даних (data scientists), які хочуть представити свої висновки візуально і ефективно донести інсайти до непрофесійної аудиторії.
5.
Microsoft Excel
Огляд: Microsoft Excel — це широко використовуваний додаток для роботи з електронними таблицями, який пропонує потужні можливості для маніпулювання даними та їх аналізу.
Особливості:
- Інструменти для аналізу даних: Включає функції для статистичного аналізу, зведені таблиці та візуалізацію даних.
- Інтерфейс, дружній до користувача: Знайомий інтерфейс, доступний користувачам усіх рівнів кваліфікації.
- Інтеграція з іншими інструментами: Легко інтегрується з іншими інструментами для аналізу даних та мовами програмування.
Чому використовувати: Excel — це універсальний інструмент для аналізу даних і часто є першим кроком для багатьох учнів у галузі науки про дані.
6.
Pandas
Огляд: Pandas — потужна бібліотека Python для маніпулювання та аналізу даних, яка надає структури даних і функції, необхідні для роботи зі структурованими даними.
Особливості:
- Структура DataFrame: Пропонує гнучкий та ефективний спосіб зберігання та маніпулювання даними в табличному вигляді.
- Очищення і підготовка даних: Надає інструменти для обробки відсутніх даних, фільтрації та трансформації наборів даних.
- Інтеграція з іншими бібліотеками: Легко працює з іншими бібліотеками Python, такими як NumPy, Matplotlib та Seaborn.
Чому використовувати: Pandas є необхідною бібліотекою для всіх, хто працює з даними в Python, роблячи маніпулювання даними простим і ефективним.
7.
Matplotlib і Seaborn
Огляд: Matplotlib та Seaborn — популярні бібліотеки Python для візуалізації даних.
Особливості:
- Matplotlib: Універсальна бібліотека, яка дозволяє користувачам створювати статичні, анімовані та інтерактивні візуалізації в Python.
- Seaborn: Побудована на основі Matplotlib, Seaborn надає високорівневий інтерфейс для малювання привабливих статистичних графіків.
- Опції налаштування: Обидві бібліотеки пропонують широкі можливості для налаштування візуалізацій під конкретні потреби.
Чому використовувати: Ці бібліотеки є важливими для візуалізації даних і ефективного комунікування отриманих висновків, що робить їх незамінними для науковців з даних.
8.
SQL (Structured Query Language)
Огляд: SQL — стандартна мова програмування, що використовується для керування та маніпулювання реляційними базами даних.
Особливості:
- Отримання даних: Дозволяє користувачам запитувати бази даних для отримання конкретної інформації за допомогою операторів SELECT.
- Маніпулювання даними: Підтримує операції, такі як INSERT, UPDATE і DELETE для зміни даних у таблицях.
- Управління базами даних: Сприяє створенню та управлінню структурами баз даних, включаючи таблиці, індекси та зв'язки.
Чому використовувати: SQL є необхідним для науковців з даних, які працюють з великими наборами даних, що зберігаються в реляційних базах даних, забезпечуючи ефективне отримання та маніпулювання даними.
9.
Apache Spark
Огляд: Apache Spark — це розподілена обчислювальна система з відкритим кодом, яка надає інтерфейс для програмування цілих кластерів з явним паралелізмом обробки даних та стійкістю до відмов.
Особливості:
- Обробка в пам'яті: Пропонує швидкі можливості обробки даних, зберігаючи їх у пам'яті, а не на диску.
- Підтримка кількох мов: Сумісний з Java, Scala, Python і R, що робить його доступним для широкого кола користувачів.
- Масштабованість: Може обробляти завдання обробки великих даних через кілька вузлів у кластері.
Чому використовувати: Spark ідеально підходить для обробки великих даних та аналітики, дозволяючи науковцям з даних ефективно працювати з великими наборами даних.
10.
Git
Огляд: Git — це система контролю версій, яка дозволяє користувачам відстежувати зміни в коді та співпрацювати над проектами.
Особливості:
- Відстежування версій: Зберігає історію змін, внесених до файлів, що дозволяє користувачам відновлювати попередні версії при необхідності.
- Гілкування та злиття: Підтримує гілкування, що дозволяє користувачам працювати над різними функціями одночасно та безперешкодно зливати зміни.
- Співпраця: Спрощує співпрацю між учасниками команди, дозволяючи кільком користувачам працювати над одним проектом без конфліктів.
Чому використовувати: Git є важливим інструментом для керування кодом у проектах з аналізу даних, забезпечуючи відстеження змін і спрощену співпрацю.
Conclusion
Інтеграція цих інструментів у ваш навчальний шлях з аналізу даних може значно покращити ваші навички та продуктивність.
Кожен інструмент пропонує унікальні можливості, що охоплюють різні аспекти аналізу даних, від кодування (coding) та маніпуляції даними (data manipulation) до візуалізації (visualization) та співпраці (collaboration). Використовуючи ці ресурси, майбутні науковці з даних можуть ефективніше орієнтуватися у складнощах (complexities) цієї галузі та сприяти ухваленню рішень на основі даних у різних індустріях. Опануйте ці інструменти, щоб підвищити свій навчальний досвід і залишатися попереду в постійно змінюваному світі науки про дані.
Перекладено з: Top 10 Tools to Learn Data Science: A Comprehensive Guide