Сравнительный обзор Топ-10 инструментов открытого искусства данных в 2023 году

Сравнение Топ-10 инструментов открытого искусства данных в 2023 году

 

Наука о данных – модный шум, о котором знает каждая отрасль. Ваша главная задача, как ученого по данным, – извлечение значимых выводов из данных. Но есть один нюанс – с ростом объема данных в экспоненциальном темпе это становится все более сложным. Вы часто будете чувствовать себя ищущим иголку в цифровой стоге сена. Именно здесь появляются инструменты науки о данных, которые выступают в роли наших спасителей. Они помогают вам добывать, очищать, организовывать и визуализировать данные, чтобы извлечь из них значимые выводы. Теперь давайте решим реальную проблему. С таким множеством инструментов науки о данных, как вы найдете нужные? Ответ на этот вопрос содержится в этой статье. Я собрал список, основываясь на личном опыте, ценной обратной связи от сообщества и пульсе мира, основанного на данных. Я сосредоточился только на свободно распространяемых инструментах науки о данных из-за их экономической эффективности, гибкости и прозрачности.

Без дополнительных задержек, давайте исследуем топ-10 свободно распространяемых инструментов науки о данных, которые вам нужно иметь в своем арсенале в этом году:

 

1. KNIME: Соединение простоты и силы

 

KNIME – бесплатный и свободно распространяемый инструмент, который дает возможность как новичкам в науке о данных, так и опытным профессионалам легко анализировать, визуализировать и представлять данные. Это платформа, превращающая ваши данные в осмысленные выводы с минимальным программированием. Это источник простоты и силы. Вы должны рассмотреть возможность использования Knime по следующим причинам:

  • Графический интерфейс для предварительной обработки данных и создания конвейеров дает возможность пользователям с разным техническим уровнем выполнить сложные задачи с минимальными усилиями 
  • Позволяет без проблем интегрироваться с вашими текущими рабочими процессами и системами
  • Модульный подход KNIME позволяет пользователям настраивать свои рабочие процессы по своему усмотрению

 

2. Weka: Соединение традиции и современности

 

Weka – классический свободно распространяемый инструмент, который позволяет ученым в области данных предварительно обрабатывать данные, строить и тестировать модели машинного обучения, а также визуализировать данные с помощью графического интерфейса. Несмотря на свой довольно длительный срок существования, этот инструмент по-прежнему актуален в 2023 году благодаря его адаптируемости к решению модельных проблем. Он поддерживает различные языки программирования, включая R, Python, Spark, scikit-learn и т. д. Он очень удобен и надежен. Вот некоторые особенности Weka, которые выделяют его:

  • Этот инструмент подходит не только для практикующих ученых по данным, но также является прекрасной платформой для обучения концепциям машинного обучения, тем самым обладая образовательной ценностью.
  • Он позволяет вам максимально эффективно использовать ресурсы путем сокращения времени простоя конвейера данных, что приводит к снижению выбросов углекислого газа.
  • Он предоставляет захватывающую сознание производительность, обеспечивая поддержку для обработки большого количества ввода/вывода, низкой задержки, малых файлов и смешанных рабочих нагрузок без настройки.

 

3. Apache Spark: Зажигание обработки данных

 

Apache Spark – известный инструмент науки о данных, предлагающий анализ данных в реальном времени. Он является самым распространенным движком для масштабируемых вычислений. Я упомянул этот инструмент из-за его удивительной скорости обработки данных. Вы можете легко подключаться к различным источникам данных, не беспокоясь о том, где находятся ваши данные. Хотя этот инструмент впечатляет, не все так безоблачно. Из-за своей быстрой работы, для него требуется большое количество памяти. Вот почему вам следует выбрать Spark:

  • Он легок в использовании и предлагает простую модель программирования, которая позволяет создавать приложения с использованием уже знакомых вам языков программирования.
  • Вы получаете единый движок обработки для всех ваших рабочих процессов.
  • В нем реализована все-в-одном платформа для пакетной обработки, обновлений в режиме реального времени и машинного обучения.

 

4. RapidMiner: Полный жизненный цикл науки о данных

RapidMiner выделяется своей всесторонностью. Это ваш верный компаньон на всем пути вашей полной жизненного цикла науки о данных. От моделирования и анализа данных до развертывания и мониторинга данных, этот инструмент охватывает все это. Он предлагает визуальное проектирование рабочего процесса, устраняя необходимость в сложном кодировании. С помощью этого инструмента также можно создавать настраиваемые рабочие процессы и алгоритмы науки о данных с нуля. Обширные функции подготовки данных в RapidMiner позволяют вам предоставить наиболее изысканную версию данных для моделирования. Вот некоторые из ключевых особенностей:

  • Он упрощает процесс науки о данных, предоставляя визуальный и интуитивный интерфейс.
  • Соединители RapidMiner делают интеграцию данных без проблемой, независимо от их размера или формата.

5. Графовая наука о данных Neo4j: раскрытие скрытых связей

Графовая наука о данных Neo4j – это решение, анализирующее сложные взаимосвязи между данными для обнаружения скрытых связей. Оно выходит за пределы строк и столбцов, идентифицируя, как взаимодействуют между собой точки данных. Оно состоит из предварительно настроенных графовых алгоритмов и автоматических процедур, специально разработанных для быстрого демонстрирования ценности от графового анализа учеными-тактиками. Оно особенно полезно для анализа социальных сетей, систем рекомендаций и других сценариев, где важны связи. Вот некоторые из дополнительных преимуществ, которые оно предоставляет:

  • Улучшение прогнозов благодаря богатому каталогу более 65 графовых алгоритмов.
  • Позволяет без проблем интегрировать данные с использованием более 30 соединителей и расширений.
  • Его мощные инструменты позволяют быстро разворачиваться, позволяя вам быстро выпускать рабочие процессы в производственную среду.

6. ggplot2: Создание визуальных историй

ggplot2 – удивительный пакет визуализации данных на R. Он превращает ваши данные в визуальное произведение искусства. Он основан на грамматике графики и предлагает площадку для настройки. Даже стандартные цвета и эстетика гораздо приятнее. ggplot2 использует подход слоев, чтобы добавлять детали к вашим визуализациям. Хотя он может превратить ваши данные в прекрасную историю, ожидающую рассказа, важно понимать, что работа с сложными фигурами может привести к громоздким синтаксическим конструкциям. Вот почему вам следует его использовать:

  • Возможность сохранять графики как объекты позволяет создавать разные версии графика без повторного использования большого количества кода.
  • Вместо того, чтобы маневрировать между различными платформами, ggplot2 предоставляет единое решение.
  • Множество полезных ресурсов и обширная документация, помогающая вам начать.

7. D3.js: Интерактивное произведение искусства с данными

D3 является сокращением от Data-Driven Documents (Документы, управляемые данными). Это мощная библиотека JavaScript с открытым исходным кодом, позволяющая создавать потрясающие визуализации с помощью техник манипулирования DOM. Она создает интерактивные визуализации, которые реагируют на изменения в данных. Однако у нее крутой кривой обучения, особенно для тех, кто впервые знакомится с JavaScript. Несмотря на то, что ее сложность может быть вызовом, ее награды бесценны. Вот некоторые из них:

  • Она предлагает настраиваемость, предоставляя множество модулей и API.
  • Она легкая и не влияет на производительность вашего веб-приложения.
  • Она хорошо работает со стандартами веба и может легко интегрироваться с другими библиотеками.

8. Metabase: Упрощение исследования данных

Metabase – это инструмент для исследования данных с помощью функции “drag-and-drop”, который доступен как для технических, так и для не технических пользователей. Он упрощает процесс анализа и визуализации данных. Интуитивный интерфейс позволяет создавать интерактивные инструментальные панели управления, отчеты и визуализации. Он становится все более популярным среди бизнеса. Он предоставляет несколько других преимуществ, которые перечислены ниже:

  • Заменяет необходимость в сложных SQL-запросах на запросы на естественном языке.
  • Поддержка работы в команде, позволяющая пользователям делиться своими идеями и находками с другими.
  • Поддержка более 20 источников данных, позволяющая пользователям подключаться к базам данных, электронным таблицам и API.

 

9. Great Expectations: Обеспечение качества данных

 

Great Expectations – это инструмент для обеспечения качества данных, который позволяет вам устанавливать проверки для ваших данных и эффективно выявлять любые нарушения. Как подразумевает название, вы определяете некоторые ожидания или правила для ваших данных, а затем он отслеживает соответствие ваших данных этим ожиданиям. Он позволяет ученым в области данных иметь большую уверенность в своих данных. Он также предоставляет инструменты для анализа данных, ускоряющие обнаружение данных. Основные преимущества Great Expectations следующие:

  • Генерирует детализированную документацию для ваших данных, которая полезна как для технических, так и для неспециалистов.
  • Безупречная интеграция с различными конвейерами и рабочими процессами обработки данных.
  • Позволяет автоматическое тестирование для обнаружения проблем или отклонений на ранних этапах процесса.

 

10. PostHog: Поднятие уровня аналитики продукта

 

PostHog – это инструмент с открытым исходным кодом, прежде всего в области аналитики продукта, который позволяет предприятиям отслеживать поведение пользователей для улучшения пользовательского опыта. Он позволяет ученым в области данных и инженерам получать данные гораздо быстрее и не писать SQL-запросы. Это всесторонний набор инструментов для анализа продукта со множеством функций, таких как панели управления, анализ трендов, воронки, записи сессий и многое другое. Вот основные аспекты PostHog:

  • Предоставляет платформу для экспериментов ученым в области данных благодаря ее возможностям A/B-тестирования.
  • Позволяет безупречную интеграцию с хранилищами данных для импорта и экспорта данных.
  • Обеспечивает глубокое понимание взаимодействия пользователя с продуктом путем записи сессий, логов консоли и мониторинга сети.

 

В заключение

 

Одна вещь, которую я бы хотела отметить, заключается в том, что по мере развития науки о данных эти инструменты больше не просто выбор, они становятся катализатором, направляющим вас к обоснованным решениям. Поэтому не стесняйтесь погрузиться в эти инструменты и экспериментировать как можно больше. Пока я завершаю, меня интересует, есть ли у вас какие-либо инструменты, с которыми вы сталкивались или которые вы использовали и которые вы хотели бы добавить в этот список? Не стесняйтесь делиться своими мыслями и рекомендациями в комментариях ниже.  Канвал Мехрин – перспективный разработчик программного обеспечения с большим интересом к науке о данных и применению искусственного интеллекта в медицине. Канвал была выбрана Google Generation Scholar 2022 года для региона APAC. Канвал с удовольствием делится техническими знаниями, пишет статьи на актуальные темы и страстно стремится к улучшению представительства женщин в технологической индустрии.