Область науки о данных богата инструментами, которые помогают преобразовывать необработанные данные в ценные идеи. Независимо от того, очищаете ли вы данные, создаете модели или внедряете решения, правильный инструмент может значительно повысить вашу эффективность и производительность. Ниже приведен тщательно подобранный список основных инструментов науки о данных, которые должен освоить каждый специалист по данным.
1. Питон
Вероятно, самый популярный язык в магазин науке о данных. Python может похвастаться обширной экосистемой библиотек для всего: от обработки данных до машинного обучения.
-
Ключевые библиотеки : Pandas, NumPy, Scikit-learn, Matplotlib, Seaborn
-
Варианты использования : обработка данных, моделирование, визуализация, автоматизация
2. Р
R разработан специально для статистических вычислений и визуализации данных. Он широко используется в академических кругах и отраслях с тяжелой исследовательской деятельностью.
-
Ключевые библиотеки : ggplot2, dplyr, caret, tidyverse
-
Варианты использования : статистический анализ, визуализация данных, отчетность
3. Блокноты Jupyter
Веб-приложение с открытым исходным кодом, позволяющее Полный список структур данных в информатике создавать и обмениваться документами с живым кодом, уравнениями, визуализациями и повествовательным текстом.
-
Варианты использования : исследовательский анализ данных (EDA), прототипирование, обмен результатами
4. SQL
Язык структурированных запросов (SQL) необходим для создания запросов и управления реляционными базами данных.
-
Варианты использования : извлечение данных, преобразование, фильтрация, агрегация
5. Таблица
Ведущий инструмент визуализации данных, позволяющий легко и эффективно создавать интерактивные панели мониторинга.
-
Варианты использования : бизнес-аналитика, панели KPI, повествование данных
6. Мощность бизнес-аналитики
Инструмент бизнес-аналитики от Microsoft, тесно интегрированный с Excel и другими инструментами MS.
-
Варианты использования : корпоративная отчетность, панели мониторинга в реальном времени, аналитика на основе Excel.
7. Apache Spark
Мощный движок больших данных, разработанный для Мобильный Лидер скорости и масштабирования. Полезен для обработки больших наборов данных в распределенных вычислительных системах.
-
Варианты использования : обработка больших данных, конвейеры ETL, машинное обучение
8. TensorFlow и PyTorch
Популярные фреймворки глубокого обучения, используемые для построения и обучения нейронных сетей.
-
TensorFlow : разработан Google; отлично подходит для производства.
-
PyTorch : предпочтителен в научных исследованиях и академических кругах благодаря своей гибкости.
Варианты использования : глубокое обучение, обработка естественного языка, компьютерное зрение
9. Git и GitHub
Контроль версий необходим для совместной работы над кодом и отслеживания изменений.
-
Варианты использования : управление кодом, совместная работа, вклад в разработку с открытым исходным кодом
10. Докер
Используется для контейнеризации приложений, гарантируя их одинаковую работу в любой среде.
-
Варианты использования : развертывание модели, воспроизводимость, масштабируемые приложения.
11. Google Сотрудничество
Облачная среда, похожая на Jupyter, предоставленная Google. Поддерживает GPU/TPU и не требует локальной настройки.
-
Варианты использования : разработка на основе ноутбуков, прототипирование, глубокое обучение в облаке.
12. Эксель
По-прежнему невероятно полезен для быстрого анализа, сводных таблиц и легкого исследования данных.
-
Варианты использования : очистка данных, визуализация, отчетность
Заключительные мысли
Инструменты, которые вы выбираете как специалист по данным, могут существенно повлиять на ваш рабочий процесс и результаты. Хотя вам не нужно осваивать все из них сразу, знакомство с этими инструментами даст вам гибкость для решения самых разных задач, связанных с данными, — независимо от того, анализируете ли вы небольшие наборы данных или развертываете сложные модели машинного обучения в больших масштабах.
Начните с основ и расширяйте свой набор инструментов по мере усложнения проектов.