数据科学 - 需求工具

数据科学工具用于更深入地挖掘原始和复杂的数据（非结构化或结构化数据），并通过使用不同的数据处理技术（如统计学、计算机科学、预测建模和分析以及深度学习）对其进行处理、提取和分析，以找到有价值的见解。学习。

数据科学家在数据科学生命周期的不同阶段使用各种工具来每天处理泽字节和兆字节的结构化和/或非结构化数据，并从中获得有用的见解。这些工具最重要的是，它们使得无需使用复杂的编程语言即可完成数据科学任务。这是因为这些工具具有已设置的算法、函数和图形用户界面 (GUI)。

最佳数据科学工具

市场上有很多数据科学工具。因此，很难决定哪一个最适合您的旅程和职业。下图代表了根据需要的一些最佳数据科学工具 -

最佳数据科学工具

SQL

数据科学是对数据的综合研究。要访问数据并使用数据，必须从需要 SQL 的数据库中提取数据。数据科学很大程度上依赖于关系数据库管理。通过 SQL 命令和查询，数据科学家可以管理、定义、更改、创建和查询数据库。

一些当代行业已为其产品数据管理配备了 NoSQL 技术，但 SQL 仍然是许多商业智能工具和办公室流程的最佳选择。

鸭数据库

DuckDB 是一个基于表的关系数据库管理系统，还允许您使用 SQL 查询进行分析。它是免费和开源的，具有分析查询更快、操作更简单等许多特性。

DuckDB 还可以与数据科学中使用的 Python、R、Java 等编程语言配合使用。您可以使用这些语言来创建、注册和使用数据库。

Beautiful Soup

Beautiful Soup 是一个 Python 库，可以从 HTML 或 XML 文件中提取或提取信息。它是一个易于使用的工具，可让您阅读网站的 HTML 内容以从中获取信息。

该库可以帮助数据科学家或数据工程师设置自动网页抓取，这是全自动数据管道的重要一步。

它主要用于网页抓取。

刮痧

Scrapy是一个开源的Python网络爬虫框架，用于爬取大量网页。它是一个网络爬虫，既可以抓取网络，也可以爬行网络。它为您提供了快速从网站获取数据、以您想要的方式处理数据并以您想要的结构和格式存储数据所需的所有工具。

Selenium

Selenium 是一个免费的开源测试工具，用于在不同浏览器上测试 Web 应用程序。Selenium 只能测试 Web 应用程序，因此不能用于测试桌面或移动应用程序。Appium 和 HP 的 QTP 是另外两个可用于测试软件和移动应用程序的工具。

Python

数据科学家使用 Python 最多，它是最流行的编程语言。Python 在数据科学领域如此受欢迎的主要原因之一是它易于使用且语法简单。这使得没有工程背景的人也可以轻松学习和使用。此外，还有许多开源库和在线指南可用于将机器学习、深度学习、数据可视化等数据科学任务付诸实践。

数据科学中一些最常用的 python 库是 -

  • 麻木
  • pandas
  • Matplotlib
  • 科学Py
  • Plotly

右

R 是数据科学领域第二大最常用的编程语言，仅次于 Python。它最初是为了解决统计问题，但后来发展成为一个完整的数据科学生态系统。

大多数人使用 Dpylr 和 readr（它们是库）来加载数据并对其进行更改和添加。ggplot2 允许您使用不同的方式在图表上显示数据。

画面

Tableau 是一个可视化分析平台，它正在改变人们和组织使用数据解决问题的方式。它为人们和组织提供了充分利用数据所需的工具。

在沟通方面，画面非常重要。大多数时候，数据科学家必须分解信息，以便他们的团队、同事、高管和客户能够更好地理解它。在这些情况下，信息需要易于查看和理解。

Tableau 帮助团队更深入地挖掘数据，找到通常隐藏的见解，然后以既有吸引力又易于理解的方式显示数据。Tableau 还可以帮助数据科学家快速浏览数据，添加和删除数据，以便最终结果是所有重要内容的交互式图片。

张量流

TensorFlow 是一个开源、免费使用并使用数据流图的机器学习平台。图的节点是数学运算，边是在它们之间流动的多维数据数组（张量）。架构非常灵活；机器学习算法可以描述为协同工作的操作图。它们可以在不同平台（如便携式设备、台式机和高端服务器）的 GPU、CPU 和 TPU 上进行训练和运行，而无需更改代码。这意味着来自各种背景的程序员可以使用相同的工具一起工作，这使他们的工作效率更高。Google Brain 团队创建了该系统来研究机器学习和深度神经网络 (DNN)。然而，该系统足够灵活，也可以广泛用于其他领域。

Scikit-learn

Scikit-learn 是一个流行的开源 Python 机器学习库，易于使用。它拥有广泛的监督和无监督学习算法，以及用于模型选择、评估和数据预处理的工具。Scikit-learn 在学术界和商业界都有大量使用。它以快速、可靠且易于使用而闻名。

它还具有减少维度、选择特征、提取特征、使用集成技术以及使用程序附带的数据集的功能。我们将依次讨论这些事情。

喀拉斯

Google 的 Keras 是用于创建神经网络的高级深度学习 API。它是用Python构建的，用于促进神经网络的构建。此外，还支持不同的后端神经网络计算。

由于 Keras 提供了高度抽象的 Python 接口和大量计算后端，因此理解和使用相当简单。这使得 Keras 比其他深度学习框架慢，但对于初学者来说非常用户友好。

Jupyter笔记本

Jupyter Notebook 是一款开源在线应用程序，允许创建和共享包含实时代码、方程、可视化和叙述文本的文档。它在数据科学家和机器学习从业者中很受欢迎，因为它为数据探索和分析提供了交互式环境。

借助 Jupyter Notebook，您可以直接在 Web 浏览器中编写和运行 Python 代码（以及用其他编程语言编写的代码）。结果显示在同一文档中。这使您可以将代码、数据和文本解释全部放在一个位置，从而轻松共享和重现您的分析。

短跑

Dash 是数据科学的重要工具，因为它允许您使用 Python 创建交互式 Web 应用程序。它可以轻松快速地创建数据可视化仪表板和应用程序，而无需了解如何进行网络编码。

统计软件

SPSS 代表“社会科学统计包”，是数据科学的重要工具，因为它为新用户和有经验的用户提供了一整套统计和数据分析工具。