Мы составили список 10 самых востребованных инструментов Data Science в 2023 году.

Наука о данных помогает организациям анализировать большие возможности или шансы, при которых рост организации может быть увеличен в случае получения прибыли и популярности. Ученые и аналитики данных используют множество инструменты науки о данных. Но только некоторые из инструментов выбраны как востребованные инструменты обработки данных опытными профессионалами. Инструменты науки о данных в 2023 году предлагаются как лучшие инструменты для начинающих или новичков, которые начинают свою карьеру в области науки о данных. Проверьте 10 лучших инструментов для обработки данных в 2023 году.

  1. Система статистического анализа:

Система статистического анализа имеет достаточно учебных пособий и хорошую техническую поддержку для изучения. Мощные отчеты производятся системой статистического анализа. Проводится весь анализ текстового содержания.

Система статистического анализа поддерживает такие процессы, как статистический анализ, интеллектуальный анализ данных, анализ временных рядов, анализ клинических испытаний и приложения бизнес-аналитики.

  1. Апач Хадуп:

Apache Hadoop — это особенный инструмент для его уникального использования. Он производит большие объемы данных на тысячах кластеров Hadoop. Для параллельных вычислений и хранения данных очень эффективны распределенные файловые системы Hadoop (HDFS). Даже в неблагоприятных условиях он обеспечивает отказоустойчивость и высокую доступность. Hadoop в сочетании с другими модулями обработки данных, такими как Hadoop MapReduce, Hadoop YARN и многими другими, обеспечивает интегрированную функциональность.

  1. Таблица:

Tableau — это платформа, которая позволяет пользователям подключаться к источникам данных и извлекать несколько файлов данных. Визуализацию больших наборов данных, шаблонов и корреляций можно найти с помощью таблицы. Доступ к Tableau можно получить на настольном компьютере, мобильном телефоне и в Интернете. Все отчеты, информационные панели, аналитические данные и обновления можно настраивать. Объединение между базами данных также является специальной функцией таблицы для решения сложных проблем с данными.

  1. Эксель:

Excel является основным инструментом, используемым в области науки о данных любым профессионалом. Платформа настолько проста в использовании и изучении для новичков, которые понятия не имеют. Excel очень удобен для сортировки, очистки и анализа данных. Фильтры для сортировки и выравнивания также помогли получить четкое представление о наборе данных. Сводные таблицы — это лучшая и самая специальная функция Excel для выполнения вычислений, таких как сумма, табличный формат, количество и другие показатели.

  1. PowerBI:

PowerBI — это платформа, используемая для создания панели анализа данных и преобразования набора данных из несвязного в связный. Платформа PowerBI позволяет получать подробные аналитические данные. Параметры визуализации в PowerBI настолько привлекательны, что создают наглядный отчет, который может быть легко понят с одного взгляда любым читателем или зрителем.

  1. Гугл Аналитика:

Google Analytics — это инструмент, используемый веб-администраторами для доступа и визуализации проанализированных данных. Это дает лучшее представление и понимание веб-сайтов и взаимодействия пользователей с веб-сайтом. Google Analytics помогает пользователю принимать более эффективные маркетинговые решения.

ЧИТАТЬ  5 самых ожидаемых фильмов Netflix осени 2024 года | Цифровые тенденции

Профессионалы, не являющиеся техническими специалистами, также могут с легкостью использовать Google Analytics. Особенностью Google Analytics является ее высококлассная аналитика.

  1. Питон:

Python — это язык программирования, используемый для очистки данных, обработки данных, визуализации и анализа данных. Библиотеки Python, такие как Numpy, pandas, matplotlib и многие другие, помогают импортировать данные и работать для анализа.

Python — наиболее предпочтительный язык программирования для специалистов по обработке и анализу данных и машинного обучения.

  1. Р (RStudio):

R Studio — это платформа, предоставляющая согласованный набор инструментов для анализа данных. R studio облегчает пользователям эффективное хранение и обработку данных. идеально подходит для статистического анализа, проектирования и вычислений. Содержит графические функции для анализа данных и отображения выходных данных на бумаге или экране компьютера.

  1. Юпитер:

Jupyter — это ноутбук, используемый аналитиками данных. Jupyter имеет удобный интерфейс для выполнения файлов кода, поддержку более 40 языков программирования, интерактивные функции, ставшие возможными благодаря вычислительным ядрам, и возможность подключения к другим решениям, основанным на данных, таким как Apache Spark.

  1. МАТЛАБ:

Автоматизирует и воспроизводит работу, автоматически генерируя программу MATLAB; масштабирует процесс анализа для запуска в кластерах, облаке или графических процессорах; сочетает в себе среду рабочего стола с языком программирования для итеративного анализа и процессов проектирования; предоставляет интерфейс, состоящий из интерактивных приложений для проверки работы различных алгоритмов применительно к имеющимся данным.

Пост «10 самых востребованных инструментов обработки данных в 2023 году» впервые появился в Analytics Insight.



Source link