Une liste de 25 outils utilisés dans d'importantes entreprises de science des données pour permettre aux utilisateurs de créer des modèles d'apprentissage automatique, de développer des algorithmes statistiques complexes et d'effectuer d'autres tâches avancées de science des données.

1. Apache Étincelle

Il s'agit d'un moteur d'analyse et de traitement de données open source qui gère efficacement d'énormes quantités de données. Sa rapidité le rend adapté aux applications d'intelligence continue. Il permet des processus de diffusion de données en temps opportun. 91% des utilisateurs préfèrent Apache en raison de ses hautes performances, tandis que 77% l'utilisent en raison de sa facilité d'utilisation.

Apache Spark est parfaitement adapté aux tâches telles que l'extraction, la transformation et le chargement de données, ce qui en fait l'un des meilleurs outils de science des données. Il peut également effectuer plusieurs travaux par lots SQL. Souvent, les scientifiques des données utilisent Apache avec Hadoop, mais il peut fonctionner en solo avec d'autres magasins de données et systèmes de fichiers.

Fonctionnalités clés : traitement à grande vitesse, moteur d'analyse unifié rapide, énormes bibliothèques de ML

Avantages:

• Diffusion en temps réel
• Prend en charge les applications SQL
• C'est souple

Les inconvénients:

• Indisponibilité de la gestion de fichiers dédiée.
• Problèmes avec de petits fichiers.

Coût : 399 $/an

2. Talend

Cette science des données est connu pour construire des solutions logicielles pour l'intégration d'applications et la préparation de données. Les meilleures qualités de Talend incluent des statistiques mises à jour, un nettoyage précoce, une évolutivité fluide, une meilleure collaboration, une gestion efficace, une conception plus rapide et un accès au code natif. Talend dispose d'une vaste communauté d'utilisateurs qui peuvent vous être extrêmement utiles, car vous pouvez bénéficier d'une assistance et de conseils constants. L'outil avancé est construit en tenant compte des besoins actuels et futurs du domaine de la science des données à l'esprit.

Fonctionnalités clés : stockage dans le cloud, intégration d'applications d'entreprise, plate-forme unifiée.

Avantages:

• C'est bien pour se mettre en valeur.
• Il est indépendant de la langue.

Les inconvénients:

• Il n'est pas autonome.
• Pas préférable pour la collaboration.

Coût : 12 000 $/an

3. D3 . js

Une autre science des données l'outil que vous pouvez envisager est D3.js (Data-Driven Documents). Il fonctionne comme une bibliothèque JavaScript, aidant les utilisateurs à créer des visualisations de données personnalisées dans le navigateur Internet. Au lieu d'utiliser son vocabulaire graphique natif, l'outil utilise des normes Web, notamment CSS, HTML et des graphiques vectoriels évolutifs. En termes simples, cet outil de science des données est flexible et dynamique et nécessite un minimum d'efforts pour créer des représentations visuelles de données.

Fonctionnalités clés : programmation déclarative, réutilisabilité du code, fonctions de génération de courbes.

Avantages:

• D3.js est un outil hautement axé sur les données.
• C'est l'outil le plus spécialisé et le plus approprié pour les visualisations de données.
• Il offre une communauté fantastique.

Les inconvénients:

• Doit améliorer la documentation.
• Il manque des graphiques de visualisation créative de haute qualité.

Coût : 108 $/an.

4. Allez vérifier sur place

C'est l'un des outils de science des données les plus puissants mieux adapté aux équipes de terrain, leur permettant de collecter et de distribuer des données instantanément. Il fonctionne comme une plate-forme de BI et d'analyse que les utilisateurs peuvent exploiter pour recueillir des détails opportuns et exécuter une analyse rapide. Il aide les chefs d'entreprise à prendre des décisions opérationnelles réfléchies.

L'outil fonctionne en seulement 3 étapes :

• Créer
• Collecte
• en cours d'analyse

Les utilisateurs peuvent examiner les données en temps réel et accéder à son tableau de bord pour suivre l'avancement et la performance des travaux.

Fonctionnalités clés : reporting, structuration des données, intégration et filtrage, partage mobile.

Avantages:

• Offre une analyse avancée.
• Fournit un outil intelligent pour la création de formulaires.
• Facilite la collecte de données en temps réel.

Les inconvénients:

• Rétention d'historique limitée.
• Apprendre ses fonctions est assez difficile.

Coût : 300 $/an

5. IBMSPSS

L'outil peut gérer et analyser efficacement des données statistiques complexes. Il propose deux produits principaux :

• SPSS Statistics : Il s'agit d'un outil permettant d'effectuer des rapports et de visualiser des données.
• Modélisateur SPSS : Une plateforme d'analyse prédictive. Il comprend des fonctionnalités d'apprentissage automatique et d'interface utilisateur par glisser-déposer.

SPSS Statistics permet aux utilisateurs d'effectuer toutes les étapes d'analyse, de la planification au déploiement du modèle. Il aide également les utilisateurs à clarifier les relations entre les variables, à identifier les tendances, à créer des clusters de points de données et à faire des prédictions.

Fonctionnalités clés : graphiques et rapports visuels, préparation avancée des données, analyse de régression linéaire.

Avantages:

• Il peut prédire des résultats catégoriels.
• Il peut gérer de grandes quantités de données .
• Facilite l'interface utilisateur fluide.

Les inconvénients:

• Les services sont presque les mêmes qu'Excel.
• Il a des fonctionnalités limitées.

Coût : 1 188 $ à 8 450 $/an

6. Mozenda

Il s'agit d'une plate-forme cloud de grattage Web d'entreprise. Les chefs d'entreprise peuvent collecter et organiser efficacement les données Web de la manière la plus abordable. Il a une interface utilisateur conviviale et une interface pointer-cliquer. Il se décline en deux parties :

• Avec une application pour construire le projet d'extraction de données.
• Une console Web pour exécuter des agents, organiser les résultats et exporter des données.

Il est simple à intégrer et permet aux utilisateurs de fournir des résultats au format XML, CSV, JSON ou TSV.

Fonctionnalités clés : API d'importation/exportation de données, extraction de données Web, sources de données multiples.

Avantages:

• Offre la meilleure expérience de support client.
• Maintient un flux de données consolidé pour plusieurs sources.
• Il peut gérer et automatiser l'ensemble du processus de collecte de données.

Les inconvénients:

• Prix élevé.
• Non préféré pour les points de données complexes.

Coût : 3 500 $/an

7. Julia

Julia est connue comme un langage de programmation open source utilisé pour l'apprentissage automatique, l'informatique numérique et divers types d'applications de science des données. L'outil avancé de science des données fournit un langage dynamique haut de gamme avec des performances qui correspondent aux langages à typage statique comme Java et C. Bien que les utilisateurs n'aient pas besoin de définir les types de données dans les programmes, une option est disponible s'ils le souhaitent. Sa vitesse d'exécution est plus rapide grâce à l'utilisation de nombreuses approches de répartition au moment de l'exécution. Au 1er janvier 2022, pour les packages Julia +, il y avait plus de 250 000 étoiles GitHub .

Fonctionnalités clés : métaprogrammation, compilateur juste-à-temps, licence MIT.

Avantages:

• Il facilite la haute performance.
• Le langage est parfait pour une utilisation interactive.
• Exprime facilement des modèles de programmation fonctionnels et orientés objet via une répartition multiple.

Les inconvénients:

• Montre une faible réactivité.
• Difficulté à partager les programmes.

Coût : Gratuit

8. Octoparse

L'outil est pour Windows, connu pour être un logiciel de grattage Web côté client. Sans codage, il peut convertir les données semi-structurées ou non structurées des sites en un ensemble de données structurées. C'est l'un des plus appropriés outils de science des données pour les personnes qui n'ont pas de formation en programmation. Son modèle de grattage Web est simple à utiliser et pourtant l'une des fonctionnalités les plus puissantes. Il entre les mots-clés/sites Web cibles dans les paramètres sur les tâches pré-formatées.

Fonctionnalités clés : pagination automatique, rotation IP, flux de travail configurable.

Avantages:

• Il peut enregistrer des données au format XML, CSV, HTML.
• Accélère le processus d'extraction de données en bloquant les publicités.
• Facilite les modèles intégrés.

Les inconvénients:

• L'interface utilisateur doit être améliorée.
• Fonctionne uniquement pour Windows.

Coût : 4 899 $/an

9. Cahier Jupyter

L'outil permet aux chercheurs, aux ingénieurs de données, aux mathématiciens, aux scientifiques des données et même aux utilisateurs généraux de mener une collaboration interactive entre eux. Cette application de bloc-notes de calcul crée, modifie et partage du code. Il génère également des images explicatives, des textes et d'autres informations. Les utilisateurs peuvent ajouter du code logiciel, des commentaires, des calculs, des représentations multimédias riches en résultats de calcul et des visualisations de données dans un seul document appelé bloc-notes.

Principales caractéristiques : plus de 40 langages de programmation, saisie semi-automatique du code, présentation en direct.

Avantages:

• Il peut afficher les sorties des cellules de code en cours d'exécution.
• Les codes sont faciles à lire.
• Prépare un programme plus structuré.

Les inconvénients:

• Ne peut pas être modularisé.
• Mauvaise sécurité.

Coût : Gratuit

10. Sur la base

Il fonctionne comme une plate-forme d'informations commerciales solitaire qui gère le contenu, les tâches et les cas. Cette science des données L' outil fonctionne en centralisant le contenu de l'entreprise dans un emplacement sécurisé. De plus, les utilisateurs peuvent extraire des données pertinentes quand ils le souhaitent. En mettant en œuvre OneBase, les organisations peuvent devenir plus capables, agiles et efficaces. Ainsi, les utilisateurs peuvent s'attendre à une productivité accrue, à un meilleur service client et à une réduction des risques dans leurs opérations commerciales.

Fonctionnalités clés : gestion de contenu d'entreprise, gestion des processus métier, gestion des cas.

Avantages:

• Il fournit des solutions configurables.
• Meilleure option pour les administrateurs sans formation technique.
• Il peut ajouter et développer des solutions.

Les inconvénients:

• Difficile de naviguer.
• Le flux de travail de correction de document n'est pas fluide.

Coût : 25 000 $ (paiement unique).

11. Keras

Cette interface de programmation permet aux data scientists d'accéder et d'utiliser facilement les plateformes ML. Ce système d'apprentissage en profondeur open source et cette API sont écrits en Python. Le système contient une interface séquentielle qui peut créer des piles de couches linéaires simples, y compris des sorties et des entrées. Il inclura également une API fonctionnelle pour créer des couches graphiques plus complexes. Les utilisateurs peuvent écrire des modèles/programmes d'apprentissage en profondeur à partir de zéro.

Fonctionnalités clés : bibliothèque d'algorithmes ML, classification de documents, formation de modèles.

Avantages:

• Il a une interface de haut niveau.
• Il peut fonctionner facilement sur GPU et CPU.
• Il prend en charge la plupart des modes de réseau neuronal.

Les inconvénients:

• Parfois, cela donne des erreurs de backend de bas niveau.
• Ses outils de prétraitement des données ne sont pas satisfaisants.

Coût : N/A

12. TorchePy

L'outil est principalement utilisé pour créer et former des modèles d'apprentissage profond en fonction des réseaux de neurones. Ses partisans le vantent pour permettre une expérimentation flexible et rapide résultant en un déploiement en douceur de la transition à la production. Cette bibliothèque basée sur Python est simple à utiliser et fonctionne comme un framework ML précurseur basé sur le langage de programmation nommé Lua. Il est considéré comme plus performant que Torch.

Fonctionnalités clés : prêt pour la production, de bout en bout, framework ML.

Avantages:

• C'est simple à coder.
• C'est plus rapide et flexible.
• Il prend en charge le CPU et le GPU.

Les inconvénients:

• Manque un modèle cohérent approprié.
• Il ne fournit pas d'interfaces de visualisation.

Coût : Gratuit

13. Laboratoire de données Domino

Il peut automatiser DevOps pour la science des données . Il permet aux utilisateurs de consacrer leur temps et leurs efforts à rechercher et à tester de meilleures idées à un rythme beaucoup plus rapide. Le suivi automatique des processus permet la réutilisation, la reproductibilité et la collaboration. Domino est un outil de science des données unique qui offre une visibilité sur l'utilisation de l'informatique, les produits de science des données, les projets, etc., pour aider à la gestion d'équipe au fur et à mesure de son évolution.

Fonctionnalités clés : flux de travail intégrés, infrastructure hébergée dans le cloud.

Avantages:

• C'est un espace ouvert et flexible.
• Il permet aux équipes de collaborer sur des projets sans aucun tracas.
• Il est livré avec une sécurité intégrée.

Les inconvénients:

• C'est très cher.

Coût : 75 000 $/an

14. Matlab

Cette science des données L'outil se concentre sur la fourniture d'une visualisation robuste des données. Outre la visualisation de données, il fonctionne comme un langage d'analyse et de programmation de premier ordre pour la modélisation mathématique et le calcul numérique. Les scientifiques et ingénieurs conventionnels utilisent principalement cet outil pour analyser les données et concevoir des algorithmes. L'outil développe également des systèmes intégrés pour permettre les communications sans fil, le traitement du signal, le contrôle industriel et d'autres applications.

Fonctionnalités clés : bibliothèque de fonctions mathématiques, environnement interactif, analyse de texte.

Avantages:

• Il permet plusieurs interfaces linguistiques.
• Offres API.
• Il fournit des graphiques intégrés.

Les inconvénients:

• Prend plus de temps à exécuter.
• Il nécessite de grandes données de mémoire.

Coût : 149 $ (perpétuel)

15. Plateforme Matplotlib pour la science des données

C'est une bibliothèque de traçage Python, qui est une source ouverte. Il lit, importe et visualise les informations dans les applications d'analyse. Les data scientists utilisent cet outil pour créer des visualisations de données animées, statiques et interactives. De plus, les utilisateurs peuvent l'utiliser dans Python, les scripts Python, les cahiers Jupyter, les boîtes à outils GUI, les shells IPhython, etc.

Fonctionnalités clés : types de tracés multiples, représentation graphique diversifiée, bibliothèque de traçage 2D.

Avantages:

• Il prend en charge les graphiques linéaires, les graphiques à tiges, les histogrammes, etc.
• Il peut être utilisé de nombreuses manières : shells ipython, scripts Python et Python.
• Il propose des images de haute qualité dans différents formats, notamment pgf, pdf, png, etc.

Les inconvénients:

• Infrastructures complexes.
• L'ajustement des parcelles est difficile.

Coût : Gratuit.

16. Plateforme d'analyse KNIME

KNIME fait partie des outils de science des données ouverts et intuitifs . Il intègre souvent de nouveaux développements régulièrement. Il comprend et conçoit efficacement les workflows de science des données et rend les éléments réutilisables accessibles à tous. L'outil permet aux utilisateurs de sélectionner parmi 2000 nœuds différents pour créer le flux de travail, configurer chaque étape d'analyse, gérer le flux de données et s'assurer que le travail est mis à jour. De plus, il peut se connecter à un hôte de base de données ainsi qu'à des entrepôts de données pour intégrer des données d'Apache Hive, Microsoft, Oracle, etc.

Fonctionnalités clés : mise en cache intelligente des données, déploiement intégré, mappage des métadonnées.

Avantages:

• Le plus approprié pour la programmation axée sur le visuel.
• Il facilite l'exécution hybride et élastique.
• Propose des applications d'analyse guidée.

Les inconvénients:

• L'évolutivité doit être améliorée.
• Manque d'expertise technique dans certaines fonctions.

Coût : Gratuit.

17. NumPy

Il signifie Numerical Python, une bibliothèque open source pour le langage de programmation Python. Il a été très utilisé dans les domaines de l'ingénierie, des applications de ML et de science des données et du calcul scientifique. NumPy contient des routines multidimensionnelles et des objets tableau. Il traite ces tableaux pour prendre en charge de nombreuses fonctions logiques et mathématiques, la génération de nombres aléatoires, l'algèbre linéaire, etc.

Fonctionnalités clés : capacités de nombre aléatoire, fonctions de diffusion, objet tableau à N dimensions.

Avantages:

• Il nécessite moins d'espace mémoire.
• Il offre une vitesse d'exécution améliorée.
• Il traite efficacement les problèmes d'algèbre linéaire.

Les inconvénients:

• Il exige une allocation de mémoire contiguë.
• Les processus opérationnels sont coûteux.

Coût : Gratuit.

18. Scikit-apprendre

Il s'agit d'une bibliothèque ML à laquelle les data scientists peuvent accéder en open source. Il est construit sur les bibliothèques de calcul scientifique NumPy et SciPy. Il inclut matplotlib pour tracer les données. Il sauvegarde le ML non supervisé et supervisé. Les utilisateurs peuvent trouver plusieurs modèles et algorithmes appelés estimateurs. En plus de cela, il offre la sélection et l'évaluation, la fonctionnalité d'ajustement du modèle, la sélection + l'évaluation, le traitement des données et leur transformation.

Fonctionnalités clés : boost XG, fractionnement des données, régression logistique.

Avantages:

• L'outil scikit-learn est très pratique et très polyvalent.
• Il bénéficie du soutien de la communauté internationale en ligne.
• Il est livré avec une documentation API élaborée.

Les inconvénients:

• Pas une option appropriée pour un apprentissage en profondeur.
• Il ne prend pas en charge les algorithmes de graphe.

Coût : Gratuit

19. Mineur rapide

L'outil est le mieux adapté aux chercheurs qui souhaitent une analyse plus rapide des données et aux utilisateurs sans expérience en programmation. Les utilisateurs peuvent créer des procédures, y saisir des données, exécuter et présenter un modèle de prédiction. Il peut importer efficacement des applications Web (nodeJS, flask, android, etc.), des modèles ML, etc.

Fonctionnalités clés : exploration des données, préparation des données, contrôle du code.

Avantages:

• Il affiche une puissante programmation visuelle.
• Évalue avec précision les performances du modèle.
• Il est extensible via des API de plate-forme ouvertes.

Les inconvénients:

• Il a moins de forums de soutien.
• Il peut ralentir votre système en acquérant un espace mémoire important.

Coût : 7 500 $ à 54 000 $/an

20. Pandas

C'est une bibliothèque Python qui aide les data scientists à analyser et à manipuler les données extraites. La bibliothèque est construite au-dessus d'une autre bibliothèque Python appelée NumPy. Il comporte principalement ces deux structures de données :

• Trame de données
• Série

Ces deux éléments reçoivent des données de plusieurs entrées telles que des tableaux NumPy. Un DataFrame est également capable d'incorporer de nombreux objets Series.

Fonctionnalités clés : outils d'entrée et de sortie, alignement et indexation, regroupement, données de masque.

Avantages:

• Objet DataFrame efficace et rapide.
• Outils pour charger des données dans des objets de données en mémoire à partir de différents formats de fichiers.
• Il peut gérer et aligner les données manquantes.

Les inconvénients:

• Documentation de mauvaise qualité.
• Mauvaise compatibilité de la matrice 3D.

Coût : N/A

21. Qlik

Cet outil fonctionne comme une plate-forme d'analyse visuelle pour la science des données , prenant en charge un certain nombre de cas d'utilisation. Certaines des utilisations populaires de Qlik incluent des tableaux de bord et des applications d'analyse guidée implémentés de manière centralisée et des analyses intégrées et personnalisées. Son cadre évolutif et bien organisé permet également des visualisations en libre-service. L'outil convient aussi bien aux utilisateurs individuels qu'aux équipes. Quelle que soit leur taille, les entreprises peuvent explorer des données complexes pour découvrir des associations dans les ensembles de données à l'aide de son outil de découverte de données.

Fonctionnalités clés : modèle associatif, narration de données, préparation et intégration de données.

Avantages:

• Il peut effectuer des analyses de données complexes.
• Il permet une interprétation et un partage fluides des données.
• Il offre une meilleure sécurité des données.

Les inconvénients:

• Visualisation limitée
• Capacités d'extraction de données rigides

Coût : 360 $/an

22. Python

L'un des langages de programmation populaires dans le domaine de la science des données est Python . Selon son site Web officiel, Python peut être défini comme un langage de programmation orienté objet, interprété et de premier ordre composé d'une sémantique dynamique. Il offre un typage dynamique, des structures de données natives et des capacités de liaison. Python est connu pour avoir la syntaxe la plus simple, ce qui le rend beaucoup plus facile à apprendre. De plus, sa grande lisibilité minimise les coûts de maintenance du programme. Selon un constat, 86,7 % des utilisateurs d'outils de science des données préfèrent Python.

Fonctionnalités clés : programmation orientée objet, open source, langage de haut niveau.

Avantages:

• Il est très polyvalent.
• Il a une syntaxe simple.
• Il est largement utilisé.

Les inconvénients:

• Nécessite de grandes quantités de mémoire.
• A comparativement moins de vitesse que d'autres langues.

Coût : Gratuit

23. SAS

SAS peut être décrit comme un logiciel intégré. Il est le mieux adapté pour effectuer la gestion des données, l'analyse statistique, la BI et l'analyse avancée. L'outil permet aux utilisateurs de nettoyer, d'intégrer, de créer et de manipuler des données. Ainsi, les utilisateurs peuvent facilement analyser les données à l'aide de plusieurs techniques de science des données et de statistiques. SAS est utile pour effectuer de nombreuses tâches allant de la visualisation de données de base et de la BI à l'exploration de données, à la gestion des risques, à l'analyse prédictive, à l'apprentissage automatique et à l'analyse opérationnelle.

Principales caractéristiques : solides capacités d'analyse de données, flexible avec 4GL (Generation Programming Language) et prise en charge de divers types de format de données.

• C'est facilement accessible.
• C'est axé sur les affaires.
• Fournit un bon support utilisateur.

Les inconvénients:

• Chere.
• Représentation graphique de mauvaise qualité.

Coût : 8 700 $/an

24. SciPy

SciPy soutient efficacement le calcul scientifique en tant que bibliothèque open source pour Python. Il est livré avec un ensemble d'algorithmes mathématiques et des classes/commandes de haut niveau pour la visualisation et la manipulation des données. Il comprend également plus d'une douzaine de sous-paquets composés d'utilitaires et d'algorithmes pour plusieurs fonctions. Ces fonctions impliquent l'intégration, l'optimisation et l'interpolation des données . Il est également utile pour résoudre les fonctions liées aux statistiques et au traitement des images, aux équations algébriques et aux équations différentielles.

Fonctionnalités clés : Solveurs ODE, Traitement du signal et des images, Commandes de haut niveau.

Avantages:

• Il est livré avec des modules d'optimisation.
• Il permet l'intégration et l'interpolation.
• Un outil approprié pour résoudre des expressions d'algèbre linéaire.

Les inconvénients:

• Ce n'est pas simple à apprendre.

Coût : Gratuit

25. Weka

Il s'agit d'un atelier open source fournissant une collection d'algorithmes ML pour effectuer des tâches d'exploration de données. Les algorithmes utilisés par Weka sont connus sous le nom de classificateurs ; ceux-ci peuvent être implémentés directement dans des ensembles de données sans nécessiter de programmation. L'outil le rend possible grâce à son interface de ligne de commande ou son interface graphique, offrant un espace de fonctionnalité supplémentaire. Weka est un choix approprié pour des processus tels que le clustering, la classification, les applications d'exploration de règles d' association et la régression. En plus de cela, il propose également de multiples outils de visualisation et de traitement des données.

Fonctionnalités clés : exploration de données, sélection d'attributs de données, connecteurs de données.

Avantages:

• Il facilite une interface simple et facile à utiliser.
• Il est livré avec différents types d'analyses, y compris des arbres de décision.
• Il peut simplifier l'analyse et le regroupement des données.

Les inconvénients:

• C'est difficile à intégrer avec Python.
• Travailler avec Weka est assez difficile.

Coût : N/A

À emporter

Alors, que pensons-nous de cette nouvelle ère de la science des données et des outils ? Nous devons dire que nous l'attendons avec impatience, et toutes les opportunités qu'elle apportera pour développer un monde meilleur. Les préoccupations sont évidemment là, avec combien de surveillance des données peut être faite. Pourtant, tant que nous nous assurons de tirer également parti des pouvoirs analytiques, prédictifs et prescriptifs de la science des données pour le bien de l'humanité, nous pensons que tout peut arriver et que rien n'est plus hors de portée.

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