top 10 data science tools 2021 eliminate programming
Esplora i migliori strumenti di data science disponibili sul mercato:
Data Science include l'ottenimento del valore dai dati. Si tratta di comprendere i dati ed elaborarli per estrarne il valore.
I data scientist sono i professionisti dei dati che possono organizzare e analizzare l'enorme quantità di dati.
Le funzioni svolte dai data scientist includono l'identificazione di domande rilevanti, la raccolta di dati da diverse origini dati, l'organizzazione dei dati, la trasformazione dei dati nella soluzione e la comunicazione di questi risultati per migliori decisioni aziendali.
Python e R sono i linguaggi più popolari tra i data scientist. L'immagine di seguito mostrerà il grafico della popolarità di queste due lingue.
Fare riferimento all'immagine sottostante per comprendere il ciclo di vita della scienza dei dati.
(Immagine fonte )
Gli strumenti di data science possono essere di due tipi. Uno per coloro che hanno conoscenze di programmazione e un altro per gli utenti aziendali. Strumenti che sono per gli utenti aziendali, automatizzano l'analisi.
= >> Contattaci per suggerire un elenco qui.Cosa imparerai:
Elenco dei migliori strumenti software per la scienza dei dati
Esploriamo gli strumenti principali utilizzati dai data scientist. Classifica degli strumenti a pagamento e gratuiti in base alla popolarità e alle prestazioni.
Classificazione del software di data science
| Strumenti per coloro che non hanno conoscenze di programmazione | Strumenti per programmatori |
|---|---|
| NoSQL | |
| Xplenty | |
| Minatore rapido | Pitone |
| Data Robot | R |
| Trifacta | SOLE |
| IBM Watson Studio | Quadro |
| Amazon Lex | TensorFlow |
| Hadoop | |
# 1) Xplenty
Prezzi Xplenty : Ha un modello di prezzo basato su abbonamento. Offre una prova gratuita per 7 giorni.
Xplenty è integrazione dei dati, ETL e una piattaforma ELT che può riunire tutte le tue origini dati.
Si tratta di un toolkit completo per la creazione di pipeline di dati. Questa piattaforma cloud elastica e scalabile può integrare, elaborare e preparare i dati per l'analisi nel cloud. Fornisce soluzioni per marketing, vendite, assistenza clienti e sviluppatori.
Caratteristiche:
- La soluzione di vendita ha le caratteristiche per comprendere i tuoi clienti, per arricchire i dati, centralizzare le metriche e gli strumenti di vendita e per mantenere organizzato il tuo CRM.
- La sua soluzione di assistenza clienti fornirà approfondimenti completi, ti aiuterà con migliori decisioni aziendali, soluzioni di supporto personalizzate e funzionalità di upsell e cross-sell automatico.
- La soluzione di marketing di Xplenty ti aiuterà a creare campagne e strategie efficaci e complete.
- Xplenty contiene le funzionalità di trasparenza dei dati, facili migrazioni e connessioni a sistemi legacy.
# 2) RapidMiner
Prezzo: È disponibile una prova gratuita per 30 giorni. Il prezzo di RapidMiner Studio parte da $ 2500 per utente / mese. Il prezzo di RapidMiner Server parte da $ 15000 all'anno. RapidMiner Radoop è gratuito per un singolo utente. Il suo piano aziendale è di $ 15000 all'anno.
RapidMiner è uno strumento per il ciclo di vita completo dei modelli di previsione. Ha tutte le funzionalità per la preparazione dei dati, la creazione di modelli, la convalida e la distribuzione. Fornisce una GUI per connettere i blocchi predefiniti.
Caratteristiche:
- RapidMiner Studio è per la preparazione dei dati, la visualizzazione e la modellazione statistica.
- RapidMiner Server fornisce archivi centrali.
- RapidMiner Radoop serve per l'implementazione delle funzionalità di analisi dei big data.
- RapidMiner Cloud è un repository basato su cloud.
Sito web: RapidMiner
# 3) Robot dati
Prezzo: Contatta l'azienda per informazioni dettagliate sui prezzi.
Data Robot è la piattaforma per l'apprendimento automatico automatizzato. Può essere utilizzato da data scientist, dirigenti, ingegneri del software e professionisti IT.
Caratteristiche:
- Fornisce un facile processo di distribuzione.
- Ha un SDK Python e API.
- Consente l'elaborazione parallela.
- Ottimizzazione del modello.
Sito web: Data Robot
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# 4) Apache Hadoop
Prezzo: È disponibile gratuitamente.
Apache Hadoop è un framework open source. Semplici modelli di programmazione creati utilizzando Apache Hadoop possono eseguire l'elaborazione distribuita di grandi set di dati tra cluster di computer.
Caratteristiche:
- È una piattaforma scalabile.
- Gli errori possono essere rilevati e gestiti a livello dell'applicazione.
- Ha molti moduli come Hadoop Common, HDFS, Hadoop Map Reduce, Hadoop Ozone e Hadoop YARN.
Sito web: Apache Hadoop
# 5) Trifacta
Prezzo: Trifacta ha tre piani tariffari, ovvero Wrangler, Wrangler Pro e Wrangler Enterprise. Per il piano Wrangler, puoi iscriverti gratuitamente. Dovrai contattare l'azienda per saperne di più sui dettagli dei prezzi degli altri due piani.
Trifacta fornisce tre prodotti per il data wrangling e la preparazione dei dati. Può essere utilizzato da individui, team e organizzazioni.
Caratteristiche:
- Trifacta Wrangler ti aiuterà a esplorare, trasformare, pulire e unire i file desktop insieme.
- Trifacta Wrangler Pro è una piattaforma self-service avanzata per la preparazione dei dati.
- Trifacta Wrangler Enterprise serve per potenziare il team di analisti.
Sito web: Trifacta
# 6) Alteryx
Prezzo: Alteryx Designer è disponibile per $ 5195 per utente all'anno. Alteryx Server costa $ 58500 all'anno. Per entrambi i piani sono disponibili funzionalità aggiuntive a un costo aggiuntivo.
Alteryx fornisce una piattaforma per scoprire, preparare e analizzare i dati. Ti aiuterà anche a trovare informazioni più approfondite distribuendo e condividendo l'analisi su larga scala.
Caratteristiche:
- Fornisce le funzionalità per scoprire i dati e collaborare all'interno dell'organizzazione.
- Ha funzionalità per preparare e analizzare il modello.
- La piattaforma ti consentirà di gestire centralmente utenti, flussi di lavoro e risorse di dati.
- Ti consentirà di incorporare modelli R, Python e Alteryx nei tuoi processi.
Sito web: Designer Alteryx
# 7) KNIME
Prezzo: È disponibile gratuitamente.
KNIME per i data scientist li aiuterà a combinare strumenti e tipi di dati. È una piattaforma open source. Ti consentirà di utilizzare gli strumenti di tua scelta e di espanderli con funzionalità aggiuntive.
Caratteristiche:
- È molto utile per gli aspetti ripetitivi e che richiedono tempo.
- Sperimenta ed espande ad Apache Spark e Big Data.
- Può funzionare con molte origini dati e diversi tipi di piattaforme.
Sito web: KNIME
# 8) Excel
Prezzo: Office 365 per uso personale: $ 69,99 all'anno, Office 365 Home: $ 99,99 all'anno, Office Home & Student: $ 149,99 all'anno. Office 365 Business costa $ 8,25 per utente al mese. Office 365 Business Premium costa $ 12,50 per utente al mese. Office 365 Business Essentials costa $ 5 per utente al mese.
Excel può essere utilizzato come strumento per la scienza dei dati. È uno strumento facile da usare per persone non tecniche. È utile per analizzare i dati.
Caratteristiche:
- Ha buone caratteristiche per organizzare e riassumere i dati.
- Ti permetterà di ordinare e filtrare i dati.
- Ha funzionalità di formattazione condizionale.
Sito web: Eccellere
# 9) Matlab
Prezzo: Matlab per un singolo utente costa $ 2150 per una licenza perpetua e $ 860 per una licenza annuale. Per questo piano è disponibile una prova gratuita. È disponibile anche per studenti e per uso personale.
Matlab fornisce la soluzione per analizzare i dati, sviluppare algoritmi e creare modelli. Può essere utilizzato per l'analisi dei dati e le comunicazioni wireless.
Caratteristiche:
- Matlab ha app interattive che ti mostreranno il funzionamento di diversi algoritmi sui tuoi dati.
- Ha la capacità di scalare.
- Gli algoritmi Matlab possono essere convertiti direttamente in codice C / C ++, HDL e CUDA.
Sito web: Matlab
# 10) Java
Prezzo: Gratuito
Java è un linguaggio di programmazione orientato agli oggetti. Il codice Java compilato può essere eseguito su qualsiasi piattaforma supportata da Java senza ricompilarlo. Java è semplice, orientato agli oggetti, indipendente dall'architettura, indipendente dalla piattaforma, portabile, multi-thread e sicuro.
Caratteristiche:
Come funzionalità, vedremo perché Java viene utilizzato per la scienza dei dati:
- Java fornisce un buon numero di strumenti e librerie utili per l'apprendimento automatico e la scienza dei dati.
- Java 8 con Lambdas: con questo, puoi sviluppare grandi progetti di data science.
- Scala fornisce il supporto alla data science.
Sito web: Giava
# 11) Python
Prezzo: Gratuito
Python è un linguaggio di programmazione di alto livello e fornisce un'ampia libreria standard. Ha le caratteristiche di gestione della memoria orientata agli oggetti, funzionale, procedurale, dinamica e automatica.
Caratteristiche:
- Viene utilizzato dai data scientist in quanto fornisce un buon numero di pacchetti utili da scaricare gratuitamente.
- Python è estensibile.
- Fornisce librerie di analisi dei dati gratuite.
Sito web: Pitone
Strumenti di data science aggiuntivi
# 12) R
R è un linguaggio di programmazione e può essere utilizzato su una piattaforma UNIX, Windows e Mac OS.
Sito web: Programmazione R.
# 13) SQL
Questo linguaggio specifico del dominio viene utilizzato per gestire i dati da RDBMS tramite la programmazione.
# 14) Tabella
Tableau può essere utilizzato da individui, team e organizzazioni. Può funzionare con qualsiasi database. È facile da usare grazie alla sua funzionalità di trascinamento della selezione.
Sito web: Quadro
# 15) Cloud DataFlow
Cloud DataFlow è per l'elaborazione in streaming e in batch dei dati. È un servizio completamente gestito. Può trasformare e arricchire i dati in modalità flusso e batch.
Sito web: Cloud DataFlow
# 16) Governatori
Kubernetes fornisce uno strumento open source. Viene utilizzato per automatizzare la distribuzione, la scalabilità e la gestione delle applicazioni containerizzate.
Sito web: Governatori
Conclusione
RapidMiner è utile per estrarre il valore dai dati e per creare modelli. Data Robot fornisce una piattaforma per diventare un'impresa basata sull'intelligenza artificiale. È il migliore per l'analisi predittiva.
Trifacta può lavorare con formati di dati complessi come JSON, Avro, ORC e Parquet. Apache Hadoop è la migliore libreria software open source per lavorare con set di dati di grandi dimensioni.
KNIME è una piattaforma gratuita e open source per la combinazione di strumenti e tipi di dati. Excel è facile da usare per utenti non tecnici. Python è popolare tra i data scientist a causa delle sue librerie.
Java è utilizzato da molte organizzazioni per lo sviluppo aziendale. Quindi, i modelli scritti in R & Python possono essere scritti in Java per adattarli all'infrastruttura dell'organizzazione.
Spero che questo articolo informativo su Data Science Tools ti sia piaciuto.
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