Reading Time: 30 mins

25 datawetenschapstools voor gebruik in 2022

25 datawetenschapstools voor gebruik in 2022

25 datawetenschapstools voor gebruik in 2022

Een lijst met 25 tools die door vooraanstaande datawetenschapsbedrijven worden gebruikt om gebruikers in staat te stellen Machine Learning-modellen te bouwen, complexe statistische algoritmen te ontwikkelen en andere geavanceerde datawetenschapstaken uit te voeren.

Voor bedrijfsleiders is het cruciaal om waardevolle gegevens in handen te hebben om winstgevende zakelijke beslissingen te nemen. Tegenwoordig heeft een bloeiend bedrijf bruikbare en inzichtelijke gegevenswaarde nodig om zijn positie in de markt te behouden. Dergelijke zakelijke vereisten hebben datawetenschappers tot een behoefte in alle sectoren gemaakt.

Met de ontwikkeling en evolutie van het datawetenschapsveld zijn er echter veel effectieve datawetenschapstools op de markt beschikbaar. Hoewel een persoon met een programmeerachtergrond deze tools beter kan gebruiken, zijn sommige ook geschikt voor niet-programmeurs.

Het artikel deelt een goed onderzochte lijst met datawetenschapshulpmiddelen die bedrijfsleiders kunnen proberen om hun op gegevens gebaseerde bedrijfsvoering te verbeteren.

25 beste datawetenschapstools voor 2022

Apache Spark Data Science-tool

1. Apache Spark

Het is een open-source analyse- en gegevensverwerkingsengine die enorme hoeveelheden gegevens efficiënt beheert. Zijn snelheid maakt hem geschikt voor continue intelligentietoepassingen. Het maakt tijdige datastreamingprocessen mogelijk. 91% van de gebruikers geeft de voorkeur aan Apache vanwege de hoge prestaties, terwijl 77% het gebruikt vanwege het gebruiksgemak.

Apache Spark is perfect geschikt voor taken zoals het extraheren, transformeren en laden van gegevens, waardoor het een van de beste datawetenschapstools is. Het kan ook meerdere SQL-batchtaken uitvoeren. Vaak gebruiken datawetenschappers Apache met Hadoop, maar het kan ook solo werken tegen andere datastores en bestandssystemen.

Belangrijkste kenmerken: Snelle verwerking, snelle uniforme analyse-engine, enorme ML-bibliotheken

Voordelen:

  • Realtime streamen
  • Ondersteunt SQL-apps
  • Het is flexibel

nadelen:

  • Onbeschikbaarheid van speciaal bestandsbeheer.
  • Storingen met kleine bestanden.

Kosten: $ 399/jaar

Talend Data Science-tool

2. talent

Deze datawetenschap tool staat bekend om het bouwen van softwareoplossingen voor applicatie-integratie en datavoorbereiding. De beste eigenschappen van Talend zijn onder meer bijgewerkte statistieken, vroege opschoning, soepele schaalbaarheid, betere samenwerking, efficiënt beheer, sneller ontwerpen en native codetoegang. Talend heeft een enorme gebruikersgemeenschap die ongelooflijk nuttig voor je kan zijn, omdat je constante ondersteuning en begeleiding kunt krijgen. De geavanceerde tool is gebouwd om de huidige en toekomstige behoeften van de data science veld in gedachten.

Belangrijkste kenmerken: cloudopslag, integratie van bedrijfsapplicaties, verenigd platform.

Voordelen:

  • Het is goed om te laten zien.
  • Het is taalonafhankelijk.

nadelen:

  • Het staat niet op zichzelf.
  • Niet wenselijk voor samenwerking.

Kosten: $12.000/jaar

d3js Data Science Tool

3. D3 . js

Nog een datawetenschap tool die u kunt overwegen is D3.js (Data-Driven Documents). Het werkt als een JavaScript-bibliotheek en helpt gebruikers bij het maken van aangepaste gegevensvisualisaties in de internetbrowser. In plaats van het oorspronkelijke grafische vocabulaire te gebruiken, maakt de tool gebruik van webstandaarden, waaronder CSS, HTML en schaalbare vectorafbeeldingen. In eenvoudige woorden, deze data science-tool is flexibel en dynamisch en vereist minimale inspanning om visuele datarepresentaties te creëren.

Belangrijkste kenmerken: Declaratief programmeren, herbruikbaarheid van codes, functies voor het genereren van curven.

Voordelen:

  • D3.js is een zeer gegevensgestuurde tool.
  • Het is de meest gespecialiseerde en geschikte tool voor datavisualisaties.
  • Het biedt een fantastische gemeenschap.

nadelen:

  • Moet de documentatie verbeteren.
  • Het ontbreekt aan hoogwaardige creatieve visualisatiegrafieken.

Kosten: $ 108 / jaar.

Ga Spot Check Data Science Tool

4. Ga ter plaatse checken

Het is een van de krachtigste tools voor datawetenschap het meest geschikt voor veldteams, waardoor ze gegevens direct kunnen verzamelen en distribueren. Het werkt als een BI- en analyseplatform dat gebruikers kunnen gebruiken om tijdige details te verzamelen en een snelle analyse uit te voeren. Het helpt bedrijfsleiders om weloverwogen operationele beslissingen te nemen.

De tool werkt in slechts 3 stappen:

  • Creëren
  • Verzamelen
  • Analyseren

Gebruikers kunnen gegevens in realtime bekijken en toegang krijgen tot het dashboard om de voortgang en prestaties van het werk te volgen.

Belangrijkste kenmerken: rapportage, gegevensstructurering, integratie en filtering, mobiel delen.

Voordelen:

  • Biedt geavanceerde analyse.
  • Biedt een slimme tool voor het maken van formulieren.
  • Vergemakkelijkt realtime gegevensverzameling.

nadelen:

  • Beperkte geschiedenisbehoud.
  • Het leren van de functies ervan is behoorlijk uitdagend..

Kosten: $300/jaar

Top 10 datawetenschapstrends voor 2022
IBM SPSS Data Science Tool

5. IBM SPSS

De tool kan complexe statistische gegevens effectief beheren en analyseren. Het biedt twee hoofdproducten:

  • SPSS-statistieken: het is een hulpmiddel om gegevensrapportage en visualisatie uit te voeren.
  • SPSS-modelleur: Een voorspellend analyseplatform. Het omvat machine learning en slepen-en-neerzetten UI-mogelijkheden.

Met SPSS Statistics kunnen gebruikers alle analysestappen uitvoeren, van planning tot implementatie van het model. Het helpt gebruikers ook om de relaties tussen variabelen te verduidelijken, trends te identificeren, datapuntclusters te creëren en voorspellingen te doen.

Belangrijkste kenmerken: visuele grafieken en rapportage, geavanceerde gegevensvoorbereiding, lineaire regressieanalyse.

Voordelen:

  • Het kan categorische uitkomsten voorspellen.
  • Het kan grote hoeveelheden gegevens beheren .
  • Vergemakkelijkt een soepele gebruikersinterface.

nadelen:

  • Services zijn bijna hetzelfde als Excel.
  • Het heeft een beperkte functionaliteit.

Kosten: $ 1.188 tot $ 8.450 / jaar

Mozenda Data Science-tool

6. Mozenda

Het is een zakelijk web-scraping cloudgebaseerd platform. Bedrijfsleiders kunnen op een efficiënte manier webgegevens verzamelen en organiseren op de meest betaalbare manier. Het heeft een gebruiksvriendelijke gebruikersinterface en een point-to-click-interface. Het komt in twee delen:

  • Met een applicatie voor het bouwen van het data-extractieproject.
  • Een webconsole voor het uitvoeren van agenten, het organiseren van resultaten en het exporteren van gegevens.

Het is eenvoudig te integreren en stelt gebruikers in staat om resultaten te leveren in XML-, CSV-, JSON- of TSV-indeling.

Belangrijkste kenmerken: API voor gegevensimport/-export, extractie van webgegevens, meerdere gegevensbronnen.

Voordelen:

  • Biedt de beste ervaring met klantenondersteuning.
  • Onderhoudt een geconsolideerde datafeed voor meerdere bronnen.
  • Het kan het volledige gegevensverzamelingsproces beheren en automatiseren.

nadelen:

  • Hoge prijs.
  • Niet de voorkeur voor complexe datapunten.

Kosten: $3500/jaar

Julia Data Science Tool

7. Julia

Julia staat bekend als een open-source programmeertaal die wordt gebruikt voor machine learning, numeriek computergebruik en verschillende soorten datawetenschapstoepassingen. De geavanceerde datawetenschapstool biedt een hoogwaardige dynamische taal met een dergelijke prestatie die overeenkomt met statisch getypeerde talen zoals Java en C. Hoewel gebruikers de gegevenstypen in programma's niet hoeven te definiëren, is er een optie beschikbaar als ze dat willen. De uitvoeringssnelheid is hoger dankzij het gebruik van talrijke verzendingsbenaderingen tijdens runtime. Per 1 januari 2022 zijn er voor Julia+-pakketten meer dan 250.000 GitHub-sterren .

Belangrijkste kenmerken: Metaprogrammering, Just-in-time compiler, MIT-licentie.

Voordelen:

  • Het faciliteert hoge prestaties.
  • De taal is perfect voor interactief gebruik.
  • Drukt eenvoudig functionele en objectgeoriënteerde programmeerpatronen uit via meervoudige verzending.

nadelen:

  • Toont een laag reactievermogen.
  • Moeilijkheden bij het delen van programma's.

Kosten: gratis

Octoparse Data Science Tool

8. Octoparse

De tool is voor Windows, bekend als client-side webscraping-software. Zonder codering kan het semi-gestructureerde of ongestructureerde data van sites omzetten in een gestructureerde dataset. Het is een van de meest geschikte tools voor gegevenswetenschap voor mensen die geen programmeerachtergrond hebben. De webscraping-sjabloon is eenvoudig te gebruiken en toch een van de krachtigste functies. Het voert de doelzoekwoorden/websites in de parameters in via de vooraf opgemaakte taken.

Belangrijkste kenmerken: automatische paginering, IP-rotatie, configureerbare workflow.

Voordelen:

  • Het kan gegevens opslaan in XML, CSV, HTML.
  • Versnelt het proces van gegevensextractie door de advertenties te blokkeren.
  • Vergemakkelijkt ingebouwde sjablonen.

nadelen:

  • Gebruikersinterface moet worden verbeterd.
  • Werkt alleen voor Windows.

Kosten: $ 4.899/jaar

Jupyter Data Science-tool

9. Jupyter-notitieboekje

De tool stelt onderzoekers, data-ingenieurs, wiskundigen, datawetenschappers en zelfs algemene gebruikers in staat om onderling interactief samen te werken. Deze computationele notebooktoepassing maakt, bewerkt en deelt code. Het genereert ook verklarende afbeeldingen, teksten en andere informatie. Gebruikers kunnen softwarecode, opmerkingen, berekeningen, mediaweergaven met veel rekenresultaten en datavisualisaties toevoegen aan een enkel document dat de notebook wordt genoemd.

Belangrijkste kenmerken: 40+ programmeertalen, automatische code-aanvulling, live presentatie.

Voordelen:

  • Het kan de uitvoer van actieve codecellen weergeven.
  • Codes zijn gemakkelijk te lezen.
  • Bereidt een meer gestructureerd programma voor.

nadelen:

  • Kan niet worden gemodulariseerd.
  • Slechte beveiliging.

Kosten: gratis

OnBase Data Science Tool

10. OnBase

Het werkt als een eenzaam bedrijfsinformatieplatform dat inhoud, taken en cases beheert. Deze data science tool werkt door de zakelijke inhoud op een veilige locatie te centraliseren. Verder kunnen gebruikers relevante gegevens extraheren wanneer ze maar willen. Door OneBase te implementeren, kunnen organisaties capabeler, wendbaarder en efficiënter worden. Gebruikers kunnen dus een hogere productiviteit, betere klantenservice en minder risico verwachten in hun bedrijfsvoering.

Belangrijkste kenmerken: Enterprise content management, Business process management, Case management.

Voordelen:

  • Het biedt configureerbare oplossingen.
  • Beste optie voor beheerders zonder technische achtergrond.
  • Het kan oplossingen toevoegen en uitbreiden.

nadelen:

  • Moeilijk te navigeren.
  • De workflow voor documentcorrectie verloopt niet soepel.

Kosten: $ 25.000 (eenmalige betaling).

Keras Data Science Tool

11. Keras

Met deze programmeerinterface kunnen datawetenschappers eenvoudig toegang krijgen tot ML-platforms en deze gebruiken. Dit open-source deep learning-systeem en deze API zijn geschreven met Python. Het systeem bevat een sequentiële interface die eenvoudige lineaire lagenstapels kan creëren, inclusief outputs en inputs. Het zal ook een functionele API bevatten om complexere grafieklagen te maken. Gebruikers kunnen vanaf het begin deep learning-modellen/-programma's schrijven.

Belangrijkste kenmerken: ML-algoritmebibliotheek, documentclassificatie, modeltraining.

Voordelen:

  • Het heeft een interface op hoog niveau.
  • Het kan gemakkelijk op zowel GPU als CPU draaien.
  • Het ondersteunt de meeste neurale netwerkmodi.

nadelen:

  • Soms geeft het backend-fouten op laag niveau.
  • De tools voor voorverwerking van gegevens zijn niet bevredigend.

Kosten: nvt

Kader voor gegevensbeheer Opzetten en best practices
PyTorch-tool voor gegevenswetenschap

12. PyTorch

De tool wordt voornamelijk gebruikt om deep learning-modellen te maken en te trainen, afhankelijk van neurale netwerken. De voorstanders prijzen het om flexibele en snelle experimenten mogelijk te maken, wat resulteert in een soepele implementatie van overgang naar productie. Deze op Python gebaseerde bibliotheek is eenvoudig te gebruiken en werkt als een voorloper ML-framework op basis van de programmeertaal Lua. Het wordt beschouwd als een betere performer dan Torch.

Belangrijkste kenmerken: klaar voor productie, end-to-end, ML-framework.

Voordelen:

  • Het is eenvoudig te coderen.
  • Het is sneller en flexibeler.
  • Het ondersteunt CPU en GPU.

nadelen:

  • Ontbreekt een goed coherent model.
  • Het biedt geen visualisatie-interfaces.

Kosten: gratis

Domino Data Lab Data Science-tool

13. Domino Datalab

Het kan DevOps automatiseren voor datawetenschap . Het stelt gebruikers in staat om hun tijd en moeite te steken in het onderzoeken en testen van betere ideeën in een veel sneller tempo. Het automatisch volgen van de processen maakt herbruikbaarheid, reproduceerbaarheid en samenwerking mogelijk. Domino is een unieke datawetenschapstool die inzicht geeft in computergebruik, datawetenschapsproducten, projecten, enz., om te helpen bij teambeheer naarmate het evolueert.

Belangrijkste kenmerken: geïntegreerde workflows, door de cloud gehoste infrastructuur.

Voordelen:

  • Het is een open en flexibele ruimte.
  • Het stelt teams in staat om probleemloos samen te werken aan projecten.
  • Het wordt geleverd met geïntegreerde beveiliging.

nadelen:

  • Het is erg prijzig.

Kosten: $ 75.000/jaar

Matlab Data Science-tool

14. Matlab

Deze datawetenschap tool richt zich op het leveren van robuuste datavisualisatie. Afgezien van datavisualisatie, werkt het als een eersteklas analyse- en programmeertaal voor wiskundige modellering en numeriek computergebruik. Voornamelijk conventionele wetenschappers en ingenieurs gebruiken deze tool voor het analyseren van gegevens en het ontwerpen van algoritmen. De tool ontwikkelt ook geïntegreerde systemen om draadloze communicatie, signaalverwerking, industriële besturing en andere toepassingen mogelijk te maken.

Belangrijkste kenmerken: bibliotheek met wiskundige functies, interactieve omgeving, tekstanalyse.

Voordelen:

  • Het maakt meerdere taalinterfaces mogelijk.
  • Biedt API.
  • Het biedt ingebouwde graphics.

nadelen:

  • Duurt langer om uit te voeren.
  • Het vereist grote geheugengegevens.

Kosten: $ 149 (eeuwigdurend)

Matplotlib Data Science Tool

15. Matplotlib- platform voor datawetenschap

Het is een Python-plotbibliotheek, die open-source is. Het leest, importeert en visualiseert informatie in analysetoepassingen. Datawetenschappers hebben de tool gebruikt om geanimeerde, statische en interactieve datavisualisaties te bouwen. Verder kunnen gebruikers het gebruiken in Python, Python-scripts, Jupyter Notebooks, GUI-toolkits, IPhython-shells, enz.

Belangrijkste kenmerken: meerdere plottypes, diverse grafische weergaven, 2D-plotbibliotheek.

Voordelen:

  • Het ondersteunt lijngrafieken, stamplots, histogrammen enz.
  • Het kan op verschillende manieren worden gebruikt: ipython-shells, Python-scripts en Python.
  • Het biedt afbeeldingen van hoge kwaliteit in verschillende formaten, waaronder pgf, pdf, png enz.

nadelen:

  • Complexe infrastructuur.
  • Plots aanpassen is moeilijk.

Kosten: gratis.

KNIME Data Science Tool

16. KNIME-analyseplatform

KNIME is een van de open en intuïtieve data science tools . Het integreert vaak regelmatig nieuwe ontwikkelingen. Het begrijpt en ontwerpt data science-workflows effectief en maakt herbruikbare elementen voor iedereen toegankelijk. Met de tool kunnen gebruikers kiezen uit 2000 verschillende knooppunten om de workflow te creëren, elke analysestap in te stellen, de gegevensstroom te beheren en ervoor te zorgen dat het werk wordt bijgewerkt. Bovendien kan het verbinding maken met een databasehost en datawarehouses voor het integreren van gegevens van Apache Hive, Microsoft, Oracle en meer.

Belangrijkste kenmerken: intelligente gegevenscaching, geïntegreerde implementatie, metadatatoewijzing.

Voordelen:

  • Meest geschikt voor visueel gestuurd programmeren.
  • Het vergemakkelijkt hybride en elastische uitvoering.
  • Biedt begeleide analysetoepassingen.

nadelen:

  • De schaalbaarheid moet worden verbeterd.
  • Gebrek aan technische expertise in sommige functies.

Kosten: gratis.

NumPy Data Science-tool

17. NumPy

Het staat voor Numerical Python, een open-source bibliotheek voor de programmeertaal Python. Het is zeer in gebruik op het gebied van engineering, ML- en datawetenschapstoepassingen en wetenschappelijke informatica. NumPy bevat multidimensionale routines en array-objecten. Het verwerkt die arrays om tal van logische en wiskundige functies, het genereren van willekeurige getallen, lineaire algebra, enz.

Belangrijkste kenmerken: mogelijkheden voor willekeurige getallen, uitzendfuncties, N-dimensionaal array-object.

Voordelen:

  • Het vereist minder geheugenruimte.
  • Het zorgt voor een verbeterde runtime-snelheid.
  • Het gaat efficiënt om met lineaire algebra-problemen.

nadelen:

  • Het vereist aaneengesloten geheugentoewijzing.
  • Operationele processen zijn kostbaar.

Kosten: gratis.

Scikit-learn Data Science Tool

18. Scikit-leren

Het is een ML-bibliotheek waartoe datawetenschappers toegang hebben als open source. Het is gebouwd op de NumPy wetenschappelijke computerbibliotheken en SciPy. Het bevat matplotlib om gegevens te plotten. Het maakt een back-up van onbewaakte en bewaakte ML. Gebruikers kunnen meerdere modellen en algoritmen vinden die bekend staan als schatters. Daarnaast biedt het selectie en evaluatie, functionaliteit voor modelfit, selectie + evaluatie, het verwerken van gegevens en het transformeren ervan.

Belangrijkste kenmerken: XG-boost, gegevenssplitsing, logistieke regressie.

Voordelen:

  • De scikit-learn tool is erg handig en erg veelzijdig.
  • Het heeft de steun van de internationale online gemeenschap.
  • Het wordt geleverd met een uitgebreide API-documentatie.

nadelen:

  • Geen geschikte optie voor verdiepend leren.
  • Het ondersteunt geen grafische algoritmen.

Kosten: gratis

Rapidminer Data Science-tool

19. Snelle mijnwerker

De tool is het meest geschikt voor onderzoekers die snellere gegevensanalyse willen en gebruikers zonder programmeerachtergrond. De gebruikers kunnen procedures maken, gegevens daarin invoeren en een voorspellingsmodel uitvoeren en presenteren. Het kan efficiënt web-apps importeren (nodeJS, flask, Android, enz.), ML-modellen, enz.

Belangrijkste kenmerken: gegevensverkenning, gegevensvoorbereiding, codebeheer.

Voordelen:

  • Het toont krachtige visuele programmering.
  • Evalueert nauwkeurig de prestaties van het model.
  • Het is uitbreidbaar via open platform-API's.

nadelen:

  • Het heeft minder ondersteunende forums.
  • Het kan uw systeem vertragen door grote geheugenruimte te verwerven.

Kosten: $ 7.500 tot $ 54.000 / jaar

Panda's Data Science-tool

20. Panda's

Het is een Python-bibliotheek die datawetenschappers helpt bij het analyseren en manipuleren van geëxtraheerde gegevens. De bibliotheek is gebouwd bovenop een andere Python-bibliotheek genaamd NumPy. Het bevat voornamelijk deze twee datastructuren:

  • dataframe
  • Serie

Beide ontvangen gegevens van meerdere ingangen zoals NumPy-arrays. Een DataFrame kan ook tal van Series-objecten opnemen.

Belangrijkste kenmerken: invoer- en uitvoerhulpmiddelen, uitlijning en indexering, groeperen, maskergegevens.

Voordelen:

  • Efficiënt en snel DataFrame-object.
  • Tools voor het laden van data in in-memory data-objecten uit verschillende bestandsformaten.
  • Het kan ontbrekende gegevens verwerken en uitlijnen.

nadelen:

  • Documentatie van lage kwaliteit.
  • Slechte 3D-matrixcompatibiliteit.

Kosten: nvt

Qlik Data Science Tool

21. Qlik

Deze tool werkt als een visueel analyseplatform voor datawetenschap en ondersteunt een aantal gebruiksscenario's. Enkele van de populaire toepassingen van Qlik zijn centraal geïmplementeerde dashboards en toepassingen voor begeleide analyse en geïntegreerde en aangepaste analyses. Het schaalbare en goed georganiseerde raamwerk maakt ook zelfbedieningsvisualisaties mogelijk. De tool is geschikt voor zowel individuele gebruikers als teams. Ongeacht hun grootte kunnen bedrijven complexe gegevens verkennen om associaties in de datasets te ontdekken met behulp van de tool voor gegevensdetectie.

Belangrijkste kenmerken: associatief model, data storytelling, datavoorbereiding en integratie.

Voordelen:

  • Het kan complexe data-analyses uitvoeren.
  • Het maakt een soepele interpretatie en uitwisseling van gegevens mogelijk.
  • Het biedt een betere gegevensbeveiliging.

nadelen:

  • Beperkte visualisatie
  • Stijve mogelijkheden voor gegevensextractie

Kosten: $ 360/jaar

Top 15 Business Intelligence-tools
python Data Science-tool

22. Python

Een van de populaire programmeertalen op het gebied van data science is Python . Volgens de officiële website kan Python worden gedefinieerd als een objectgeoriënteerde, geïnterpreteerde en eersteklas programmeertaal die bestaat uit dynamische semantiek. Het biedt dynamisch typen, native datastructuren en bindingsmogelijkheden. Python staat bekend om de eenvoudigste syntaxis, waardoor het veel gemakkelijker te leren is. Bovendien minimaliseert de hoge leesbaarheid de onderhoudskosten van het programma. Volgens een bevinding, 86,7% gebruikers van data science-tools geven de voorkeur aan Python.

Belangrijkste kenmerken: objectgeoriënteerd programmeren, open source, taal op hoog niveau.

Voordelen:

  • Het is zeer veelzijdig.
  • Het heeft een duidelijke syntaxis.
  • Het wordt veel gebruikt.

nadelen:

  • Vereist grote hoeveelheden geheugen.
  • Heeft relatief minder snelheid dan andere talen.

Kosten: gratis

SAS Data Science-tool

23. SAS

SAS kan worden omschreven als geïntegreerde software. Het is het meest geschikt voor gegevensbeheer, statistische analyse, BI en geavanceerde analyses. Met de tool kunnen gebruikers gegevens opschonen, integreren, creëren en manipuleren. Gebruikers kunnen dus eenvoudig gegevens analyseren met behulp van meerdere datawetenschap en statistische technieken. SAS is handig voor het uitvoeren van tal van taken, variërend van basisgegevensvisualisatie en BI tot datamining, risicobeheer, voorspellende analyses, machine learning en operationele analyses.

Belangrijkste kenmerken: Sterke data-analysemogelijkheden, flexibel met 4GL (Generation Programming Language) en ondersteunt verschillende soorten dataformaten.

  • Het is gemakkelijk toegankelijk.
  • Het is zakelijk gericht.
  • Biedt goede gebruikersondersteuning.

nadelen:

  • Duur.
  • Grafische weergave van slechte kwaliteit.

Kosten: $ 8700/jaar

SciPy Data Science-tool

24. SciPy

SciPy ondersteunt efficiënt wetenschappelijk computergebruik als een open-sourcebibliotheek voor Python. Het wordt geleverd met een set wiskundige algoritmen en klassen/commando's op hoog niveau voor datavisualisatie en -manipulatie. Het bevat ook meer dan een dozijn subpakketten bestaande uit hulpprogramma's en algoritmen voor meerdere functies. Deze functies omvatten gegevensintegratie , optimalisatie en interpolatie. Het is ook handig om functies op te lossen die verband houden met beeldstatistieken en -verwerking, algebraïsche vergelijkingen en differentiaalvergelijkingen.

Belangrijkste kenmerken: ODE-oplossers, signaal- en beeldverwerking, commando's op hoog niveau.

Voordelen:

  • Het wordt geleverd met modules voor optimalisatie.
  • Het maakt integratie en interpolatie mogelijk.
  • Een geschikt hulpmiddel om lineaire algebra-uitdrukkingen op te lossen.

nadelen:

  • Het is niet eenvoudig om te leren.

Kosten: gratis

Weka Data Science-tool

25. Weka

Het is een open-source werkbank die een verzameling ML-algoritmen biedt om dataminingtaken uit te voeren. De algoritmen die Weka gebruikt, staan bekend als classifiers; deze kunnen direct worden geïmplementeerd in datasets zonder enige programmering. De tool maakt het mogelijk door zijn opdrachtregelinterface of GUI, waardoor extra functionaliteit wordt geboden. Weka is een geschikte keuze voor processen zoals clustering, classificatie, toepassingen voor het minen van associatieregels en regressie. Afgezien hiervan biedt het ook meerdere tools voor datavisualisatie en -verwerking.

Belangrijkste kenmerken: datamining, selectie van data-attributen, dataconnectoren.

Voordelen:

  • Het faciliteert een eenvoudige interface die gemakkelijk te gebruiken is.
  • Het wordt geleverd met verschillende soorten analyses, waaronder beslisbomen.
  • Het kan de analyse en clustering van gegevens vereenvoudigen.

nadelen:

  • Het is moeilijk te integreren met Python.
  • Werken met Weka is best moeilijk.

Kosten: nvt

Afhalen

Dus wat vinden we van dit nieuwe Data Science-tijdperk en de Tools? We moeten zeggen dat we er enorm naar uitkijken, en alle kansen die het zal brengen om een betere wereld te ontwikkelen. De zorgen zijn er duidelijk, met hoeveel gegevenstoezicht kan worden gedaan. Maar zolang we ervoor zorgen dat we ook profiteren van de analytische, voorspellende en voorschrijvende krachten van Data Science voor het welzijn van de mensheid, dan geloven we dat alles kan gebeuren en is niets meer buiten bereik.

Als u hulp nodig heeft bij uw datawetenschapsambities voor uw bedrijf, neem dan contact op met Zuci's datawetenschaps- en analyse-ingenieurs voor uitstekende oplossingen.

Janaha Vivek

I write about fintech, data, and everything around it | Assistant Marketing Manager @ Zuci Systems.