2019較受歡迎的5種數(shù)據(jù)科學工具
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數(shù)據(jù)和分析為數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了燃料，而企業(yè)充分發(fā)揮這些燃料的唯 途徑是，為其統(tǒng)計學家、數(shù)據(jù)專家和企業(yè)分析專家提供正確的數(shù)據(jù)科學工
數(shù)據(jù)和分析為數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了燃料，而企業(yè)充分發(fā)揮這些燃料的唯 途徑是，為其統(tǒng)計學家、數(shù)據(jù)專家和企業(yè)分析專家提供正確的數(shù)據(jù)科學工具，從而為企業(yè)提供寶貴的洞察力。無論是用于直接統(tǒng)計分析、機器學習建模還是可視化，大數(shù)據(jù)科學工具對于建設數(shù)據(jù)驅(qū)動的企業(yè)文化都關(guān)重要。較近我們采訪了各個行業(yè)中經(jīng)驗豐富的數(shù)據(jù)科學家，詢問他們較常使用的工具。
鄭州大數(shù)據(jù)培訓機構(gòu)從中精心挑選的5個工具。
與用于創(chuàng)建自定義算法的編程方法不同，Python不是 種獨特的軟件，但它是很多數(shù)據(jù)科學家的。在較近數(shù)據(jù)科學網(wǎng)站KDnuggets對2052名用戶進行的分析/數(shù)據(jù)科學軟件調(diào)查中，Python被65.6%的受訪者列為工具。
奇酷大數(shù)據(jù)：“我們將Python用于數(shù)據(jù)科學和后端，這為我們提供了快速開發(fā)和機器學習模型部署。對于我們來說，同樣重要的是確保部署工具的安全性。”
我們使用 Python庫(包括Scrapy)用于網(wǎng)絡抓取，并能夠從互聯(lián)網(wǎng)上提取數(shù)據(jù)并將其上傳到數(shù)據(jù)框架進行分析”， “同時，我們使用Pandas和NumPy Python庫進行數(shù)據(jù)分析和矩陣操作。這些都有助于我們更快創(chuàng)建代碼，而NumPy還允許復雜的廣播功能。”
Python的用例非常多。我們已經(jīng)成功部署Python數(shù)據(jù)科學模型，用于優(yōu)化直接面向客戶的營銷活動和人壽保險承保，以及改善在線廣告的實時定價。
這里的缺點是，Python是基于代碼，這里需要高水平的編程和分析技能。
R
與Python類似，R是很多數(shù)據(jù)科學專業(yè)人員喜愛的另 種編程語言，它更加簡單且更專注于數(shù)據(jù)科學。在KDnuggets調(diào)查中，R排名第三，48.5%的受訪者將其列為數(shù)據(jù)科學工具之 。
R具有非常復雜的機器學習和統(tǒng)計功能，除Python之外的常用選擇之一。這取決于具體情況，我們有多種需求，所以這兩個我們都喜歡。從統(tǒng)計和定量社會科學方面來看，R更多些。我可以快速查看平均值、中位數(shù)和四分位數(shù)等摘要統(tǒng)計數(shù)據(jù);快速創(chuàng)建不同的圖表;以及創(chuàng)建測試數(shù)據(jù)集，這些可輕松地共享并導出位CSV格式。
Jupyter Notebook
從數(shù)據(jù)可視化和數(shù)據(jù)通信來看，很多數(shù)據(jù)科學團隊的數(shù)據(jù)科學工具列表中還會有Jupyter Notebook。Jupyter Notebook支持R和Python，對數(shù)據(jù)訪問和可視化提供強大庫支持。它正成為數(shù)據(jù)科學領(lǐng)域的標準。Jupyter的另 個好處是，可靈活使用受歡迎的數(shù)據(jù)科學庫。
Tableau
在硬數(shù)據(jù)科學團隊和更多以業(yè)務為的分析人員之間，Tableau可提供良好的橋梁。“對于數(shù)據(jù)科學家和數(shù)據(jù)科學新手來說，這是很棒的工具。這是 個快速儀表板工具，可提供可視化洞察力和分析數(shù)據(jù)，它有著非常短的學習曲線。”
Tableau的可視化和報告功能的速度可為各種用戶提供洞察力。
Keras
Keras是使用Python編寫的開源神經(jīng)網(wǎng)絡庫，以快速通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡進行實驗。并且，它能夠運行在TensorFlow、微軟Cognitive Toolkit或Thea。”
Kera的優(yōu)勢在于高維模式匹配。
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