Лучшие инструменты обработки данных, широко используемые в отрасли

Спрос на принятие решений на основе данных постоянно растет, как и зависимость специалистов по данным от инструментов обработки данных. Инструменты науки о данных могут помочь ученым и аналитикам данных извлечь ценную информацию из обширных наборов данных. В этой статье мы обсудим наиболее популярные инструменты обработки данных, используемые в отрасли.

МонгоБД:

MongoDB — это инструмент управления данными, который играет ключевую роль в области науки о данных. Он выделяется как база данных NoSQL. Он предназначен для управления полуструктурированными и неструктурированными данными, что делает его идеальным решением для специалистов по данным, работающих с различными форматами данных. В отличие от традиционных реляционных баз данных, требующих жестких структур данных, MongoDB предлагает гибкий подход, позволяющий пользователям работать с данными, которые не укладываются четко в строки и столбцы.

Таблица:

Tableau позиционируется как универсальный и мощный инструмент визуализации данных, который играет жизненно важную роль в исследовании и анализе данных. Его главная сила заключается в его способности помогать пользователям создавать интерактивные визуальные представления, такие как диаграммы и графики, которые обеспечивают динамичный и интуитивно понятный способ исследования и понимания данных. Этот визуальный подход особенно ценен для специалистов по данным, поскольку он улучшает понимание сложных наборов данных и позволяет быстро выявлять закономерности и тенденции. Одной из ключевых особенностей Tableau является совместимость Tableau с SQL. Это означает, что специалисты по данным могут использовать свои навыки SQL в среде Tableau. Это дает им возможность выполнять задачи, связанные с данными, и разрабатывать индивидуальные визуализации с тем же уровнем владения SQL, обеспечивая плавный переход для тех, кто знаком с SQL.

САС:

SAS — универсальный инструмент для анализа и анализа данных. Он охватывает весь конвейер обработки данных и облегчает интеллектуальный анализ данных, визуализацию, бизнес-аналитику, прогнозную аналитику и т. д. Широкий спектр приложений делает его полезным и актуальным в различных областях и отраслях. Такая адаптивность делает SAS идеальным решением для специалистов по данным, которые стремятся выполнять разнообразные задачи, связанные с данными, и получать значимую информацию из своих наборов данных.

МАТЛАБ:

MATLAB — это универсальная среда программирования, которая находит применение среди ученых, специалистов по данным и инженеров в целом для обработки математических данных и решения различных задач, связанных с данными. Он служит комплексным набором инструментов для широкого спектра приложений, включая анализ данных, разработку алгоритмов и даже разработку встроенных решений для беспроводных технологий. MATLAB является гибким и может удовлетворить различные потребности в области науки о данных и инженерии.

ИМЯ:

KNIME — это мощный инструмент с открытым исходным кодом, который удовлетворяет потребности ученых и аналитиков данных, занимающихся анализом и интеллектуальным анализом данных. Он выделяется своей способностью облегчать эффективное извлечение и преобразование данных, что является важными задачами в конвейере обработки данных. Эта функция полезна при подготовке данных для углубленного анализа и моделирования. Одна из ключевых сильных сторон KNIME заключается в его модульной концепции конвейерной обработки данных. Такой подход позволяет пользователям объединять различные компоненты анализа данных и связанные с ними компоненты в единый рабочий процесс. Используя эту модульность, специалисты по обработке данных могут адаптировать свои конвейеры данных к конкретным задачам машинного обучения и интеллектуального анализа данных.

Апач Спарк:

Apache Spark — это мощный и широко используемый инструмент и платформа для обработки данных, выделяющаяся своими возможностями обработки данных. Его способность выполнять как потоковую, так и пакетную обработку делает его идеальным выбором для людей, работающих с живыми данными и крупномасштабной обработкой данных. Известно, что его производительность значительно выше, что является свидетельством его эффективности при обработке данных. Такая скорость считается большим преимуществом в современном мире, управляемом данными, где организациям необходимо быстро принимать решения.

БигМЛ:

BigML — это облачная платформа, предоставляющая удобную среду для работы с алгоритмами машинного обучения. Этот инструмент позволяет пользователям создавать модели с помощью функций перетаскивания. Эта функция упрощает процесс и снижает технический барьер для пользователей начального уровня. BigML подходит не только для новичков, но также для профессионалов и предприятий. Его можно использовать для интеграции науки о данных и машинного обучения в различные бизнес-операции и процессы. Многие компании используют BigML для таких задач, как оценка рисков и прогнозирование погоды.