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每个人都应该知道的 8 大数据科学工具

2022-02-25 14:30:25深度智能 86人已围观

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你有没有想过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可用性,实施人工智能变得更容易和更具可扩展性。在本文中,我们将讨论市场上数据科学的最佳工具。

以下是本文涵盖的主题列表博客:

  1. 什么是数据科学?
  2. 数据科学工具
    1. 用于数据存储的数据科学工具
    2. 用于数据分析的数据科学工具
    3. 用于数据建模的数据科学工具
    4. 数据可视化的数据科学工具

什么是数据科学?

数据科学是从数据中提取有用见解的艺术。更具体地说,它是收集、分析和建模数据以解决现实世界问题的过程。

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推动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。但在我们开始之前,重要的是您要了解本博客关注的是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,不要指望这里成为数据科学中Python 或 R 的争论地。

话虽如此,让我们直接进入数据科学工具。

数据科学工具

这些工具的主要特点是您不必使用编程语言来实现数据科学。它们带有预定义的函数、算法和非常用户友好的 GUI。因此,它们可用于构建复杂的机器学习模型,而无需使用编程语言。

几家初创公司和科技巨头一直在致力于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个工具通常是不够的。

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:

  1. 数据存储
  2. 探索性数据分析
  3. 数据建模
  4. 数据可视化

用于数据存储的数据科学工具

Apache Hadoop

Apache Hadoop是一个免费的开源框架,可以管理和存储大量数据。它在由 1000 台计算机组成的集群上提供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:

Microsoft HD Insights

Azure HDInsight 是 Microsoft 提供的用于数据存储、处理和分析的云平台。Adobe、Jet 和 Milliman 等企业使用 Azure HD Insights 来处理和管理大量数据。

以下是 Microsoft HD Insights 的功能列表:

  • 它提供了与 Apache Hadoop 和 Spark 集群集成以进行数据处理的全面支持
  • Windows Azure Blob 是 Microsoft HD Insights 的默认存储系统。它可以跨数千个节点有效地管理最敏感的数据
  • 提供 Microsoft R 服务器支持企业级 R 执行统计分析和构建强大的机器学习模型。

用于探索性数据分析的数据科学工具

Informatica PowerCenter

Informatica引起轰动的原因是其收入已接近 10.5 亿美元。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:

  • 基于 ETL(Extract Transform Load)架构的数据集成工具。
  • 它有助于从各种来源中提取数据,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和 Forrester Wave 预测分析和机器学习方面排名第一,并且是 G2 Crowd 预测分析网格中表现最好的公司之一。

以下是它的一些特点:

  • 用于数据处理、构建机器学习模型和部署的单一平台。
  • 它支持将 Hadoop 框架与其内置的 RapidMiner Radoop 集成
  • 使用 a 对机器学习算法进行建模可视化工作流程设计师。它还可以通过自动化建模生成预测模型

用于数据建模的数据科学工具

H2O.ai

H2O.ai 是 H2O 等开源机器学习 (ML) 产品背后的公司,旨在让所有人更容易使用机器学习。
H20.ai 社区拥有大约 130,000 名数据科学家和大约 14,000 个组织,正在以强劲的速度增长。H20.ai 是一个开源数据科学工具,旨在简化数据建模。

以下是它的一些特点:

  • 它是使用最流行的数据科学编程语言(即PythonR )构建的。这使得机器学习更容易应用,因为大多数开发人员和数据科学家都熟悉 R 和 Python。
  • 它可以实现大多数机器学习算法,包括广义线性模型(GLM)、分类算法增强机器学习等。它还提供对深度学习的支持。
  • 它支持与 Apache Hadoop 集成以处理和分析大量数据。

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