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2019較受歡迎的5種數據科學工具

來源:奇酷教育 發(fā)表于:

  數據和分析為數字化轉型提供了燃料,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、數據專家和企業(yè)分析專家提供正確的數據科學工

  數據和分析為數字化轉型提供了燃料,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、數據專家和企業(yè)分析專家提供正確的數據科學工具,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,大數據科學工具對于建設數據驅動的企業(yè)文化都關重要。較近我們采訪了各個行業(yè)中經驗豐富的數據科學家,詢問他們較常使用的工具。鄭州大數據培訓機構從中精心挑選的5個工具。
  Python
  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,但它是很多數據科學家的。在較近數據科學網站KDnuggets對2052名用戶進行的分析/數據科學軟件調查中,Python被65.6%的受訪者列為工具。
  奇酷大數據:“我們將Python用于數據科學和后端,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)用于網絡抓取,并能夠從互聯(lián)網上提取數據并將其上傳到數據框架進行分析”, “同時,我們使用Pandas和NumPy Python庫進行數據分析和矩陣操作。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。我們已經成功部署Python數據科學模型,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是很多數據科學專業(yè)人員喜愛的另 種編程語言,它更加簡單且更專注于數據科學。在KDnuggets調查中,R排名第三,48.5%的受訪者將其列為數據科學工具之 。
    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、中位數和四分位數等摘要統(tǒng)計數據;快速創(chuàng)建不同的圖表;以及創(chuàng)建測試數據集,這些可輕松地共享并導出位CSV格式。
  Jupyter Notebook
  從數據可視化和數據通信來看,很多數據科學團隊的數據科學工具列表中還會有Jupyter Notebook。Jupyter Notebook支持R和Python,對數據訪問和可視化提供強大庫支持。它正成為數據科學領域的標準。Jupyter的另 個好處是,可靈活使用受歡迎的數據科學庫。
  Tableau
  在硬數據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。“對于數據科學家和數據科學新手來說,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據,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編寫的開源神經網絡庫,以快速通過深度神經網絡進行實驗。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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