Топ-26 инструментов для специалистов по анализу данных в 2024 году

Топ-26 неотъемлемых инструментов для аналитиков данных в 2024 году

Введение

Область науки о данных развивается стремительно, и чтобы быть впереди, необходимо использовать последние и наиболее мощные инструменты. В 2024 году у специалистов по науке о данных есть множество вариантов, соответствующих различным аспектам их работы, включая программирование, большие данные, искусственный интеллект, визуализацию и многое другое. В этой статье рассматриваются 26 лучших инструментов для науки о данных, которые формируют область науки о данных в 2024 году.

26 лучших инструментов для специалистов по науке о данных

Инструменты на базе языков программирования

1. Python

Python остается языком по умолчанию для специалистов по науке о данных благодаря своей простоте, универсальности и богатой экосистеме библиотек.

Основные особенности:

• Полемика окружает Grok использует код OpenAI для обучения
• Эволюция в ETL Как пропуск трансформации улучшает управление данными
• Как базы данных векторов формируют будущее решений по генеративному искусственному интеллекту?

• Обширная поддержка библиотек (NumPy, Pandas, Scikit-learn).
• Широкое сообщество и поддержка со стороны разработчиков.

2. R

R – это статистический язык программирования, используемый для анализа и визуализации данных, известный своими мощными статистическими пакетами.

Основные особенности:

• Обширные статистические библиотеки.
• Отличные возможности визуализации данных.

3. Jupyter Notebook

Jupyter Notebook предоставляет интерактивную вычислительную среду, позволяющую создавать и делиться документами, содержащими живой код, уравнения, визуализации и текст.

Основные особенности:

• Поддержка нескольких языков (Python, R, Julia).
• Интерактивный и удобный для пользователей.

4. Copilot

GitHub Copilot – это инструмент автозаполнения кода, основанный на искусственном интеллекте, разработанный OpenAI и GitHub, который предлагает целые строки или блоки кода по мере ввода.

Основные особенности:

• Ускоряет процесс написания кода.
• Интегрируется с популярными редакторами кода.

5. PyTorch

PyTorch – это библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом, которая упрощает создание и обучение глубоких нейронных сетей.

Основные особенности:

• Динамический вычислительный граф.
• Популярна в академической среде и промышленности.

6. Keras

Keras – это высокоуровневый интерфейс нейронных сетей, написанный на Python, который служит дружественным интерфейсом для создания и экспериментов с моделями глубокого обучения.

Основные особенности:

• Простое и быстрое прототипирование моделей.
• Совместима с TensorFlow и Theano.

7. Scikit-learn

Scikit-learn – это библиотека машинного обучения для Python, предлагающая простые и эффективные инструменты для анализа и моделирования данных.

Основные особенности:

• Последовательный интерфейс для различных алгоритмов.
• Хорошо документирована и проста в использовании.

8. Pandas

Pandas – это библиотека манипулирования данными для Python, предоставляющая структуры данных и функции, необходимые для манипулирования и анализа структурированных данных.

Основные особенности:

• Возможности манипулирования и очистки данных.
• Интеграция с другими библиотеками.

9. NumPy

NumPy – это фундаментальный пакет для научных вычислений с использованием Python, предлагающий поддержку больших многомерных массивов и матриц.

Основные особенности:

• Эффективные операции с массивами.
• Математические функции для манипуляции массивами.

Инструменты Big Data

10. Hadoop

Hadoop – это распределенная система хранения и обработки, позволяющая обрабатывать большие наборы данных на кластерах компьютеров.

Основные особенности:

• Масштабируемость для больших данных.
• Отказоустойчивость и экономическая эффективность.

11. Spark

Apache Spark – быстрая и универсальная система кластерного вычисления для обработки больших данных.

Основные особенности:

• Обработка в памяти для повышения скорости.
• Объединенный аналитический движок.

12. SQL

Structured Query Language (SQL) – это специализированный язык, используемый для управления и манипулирования реляционными базами данных.

Основные особенности:

• Мощные возможности запросов.
• Широко принят для управления базами данных.

13. MongoDB

MongoDB – это программа NoSQL базы данных, использующая модель данных, ориентированную на документы.

Основные особенности:

• Гибкое и масштабируемое хранилище документов.
• Документы в формате JSON для представления данных.

Инструменты генеративного AI

14. ChatGPT

ChatGPT, разработанный OpenAI, – это языковая модель, способная генерировать ответы, схожие с ответами человека, в контексте беседы.

Основные особенности:

• Понимание естественного языка.
• Универсальность для приложений на основе чата.

15. Hugging Face

Hugging Face – это платформа для моделей обработки естественного языка, которая хранит большой репозиторий предобученных моделей.

Основные особенности:

• Модели, основанные на трансформерах.
• Простая интеграция с различными приложениями.

16. OpenAI Playground

OpenAI Playground предлагает интерактивную платформу для экспериментов с моделями OpenAI, позволяя пользователям исследовать возможности различных языковых моделей.

Основные особенности:

• Понятный интерфейс.
• Доступ к передовым моделям.

Универсальные инструменты

17. Excel

Microsoft Excel остается мощным инструментом для обработки, анализа и визуализации данных, широко используемым в бизнесе и академии.

Основные особенности:

• Функциональность электронных таблиц.
• Сводные таблицы для суммирования данных.

Инструменты и библиотеки визуализации

18. Seaborn

Seaborn – это статистическая библиотека визуализации данных, основанная на Matplotlib, предоставляющая высокоуровневый интерфейс для создания привлекательных и информативных статистических графиков.

Основные особенности:

• Красивая и информативная визуализация.
• Интеграция с структурами данных Pandas.

19. Matplotlib

Matplotlib – это библиотека 2D-графики для языка Python, предлагающая качественные визуализации в различных форматах.

Основные особенности:

• Настраиваемые графики и диаграммы.
• Обширная галерея примеров.

20. PowerBI

PowerBI – это инструмент для бизнес-аналитики от Microsoft, предлагающий интерактивные визуализации и возможности бизнес-интеллекта.

Основные особенности:

• Интеграция с различными источниками данных.
• Простой интерфейс “перетащи и отпусти”.

21.  Tableau

Tableau – это ведущий инструмент визуализации данных, который позволяет пользователям создавать интерактивные и долейте.  

Основные возможности:

• Аналитика данных в режиме реального времени.
• Богатый набор вариантов визуализации.

Облачные платформы

22. AWS

Amazon Web Services (AWS) предоставляет комплексный набор облачных вычислительных услуг, включая хранение данных, мощности вычисления и машинное обучение.

Основные возможности:

• Масштабируемость и гибкость.
• Широкий выбор услуг для науки о данных.

23. Azure

Microsoft Azure – это облачная вычислительная платформа, предлагающая различные услуги, включая хранение данных, машинное обучение и аналитику.

Основные возможности:

• Полное взаимодействие с продуктами Microsoft.
• Возможности искусственного интеллекта и машинного обучения.

Инструменты с графическим интерфейсом

24. Weka

Weka – это набор алгоритмов машинного обучения для задач добычи данных, с графическим пользовательским интерфейсом для удобного использования.

Основные возможности:

• Обширный набор алгоритмов машинного обучения.
• Пользовательский интерфейс для построения моделей.

 25. RapidMiner

RapidMiner – это интегрированная платформа для подготовки данных, машинного обучения и развертывания моделей, разработанная для удобства использования даже для непрограммистов.

Основные возможности:

• Интерфейс с функцией “перетащи и брось” для проектирования рабочих процессов.
• Автоматизация процессов машинного обучения.

Системы управления версиями

26. Git

Git – это распределенная система контроля версий, которая позволяет нескольким разработчикам одновременно работать над проектами.

Основные возможности:

• Возможности ответвления и объединения.
• Эффективное сотрудничество и управление кодом.

Заключение

В динамичном мире науки о данных, чтобы оставаться впереди, нужно владеть набором разнообразных инструментов. Все 26 лучших инструментов, описанных здесь, включают в себя программирование, обработку больших данных, искусственный интеллект, задачи общего назначения, визуализацию, облачные платформы, инструменты с графическим интерфейсом и системы управления версиями. По мере того, как ученые по данным преодолевают вызовы 2024 года, эти инструменты продолжат играть важную роль в формировании будущего отрасли. Будь то работа с числами, анализ больших данных или создание передовых моделей искусственного интеллекта, правильный инструмент может сделать всю разницу. Будьте в курсе, оставайтесь инновационными и продолжайте изучать развивающийся мир науки о данных.