Quali strumenti oltre a Python, R e SQL dovrebbero conoscere tutti i data scientist?
La scienza dei dati può essere un campo in continuo progresso che richiede una serie assortita di attitudini e strumenti per stare al passo con la scena informatica in continua evoluzione. Sebbene Python, R e SQL siano senza dubbio i dispositivi più comunemente utilizzati nel settore della scienza dell'informazione, ci sono alcuni altri strumenti e progressi di cui si prevede che i ricercatori dell'informazione saranno capaci. In questo articolo esamineremo alcuni degli altri apparati fondamentali con cui ogni ricercatore di informazioni dovrebbe essere riconoscibile.
Eccellere
Excel può essere uno strumento efficace per l'esame dei dati ed è ampiamente utilizzato nel mondo del trading. È particolarmente utile per la pulizia e la modifica delle informazioni, nonché per la visualizzazione delle informazioni essenziali. Le potenti funzioni di Excel, il conteggio delle tabelle pivot e la progettazione condizionale, lo rendono uno strumento fondamentale per qualsiasi ricercatore di dati.
Quadro
Tableau è un software o uno strumento di visualizzazione dei dati che consente ai ricercatori dell'informazione di creare dashboard intelligenti e illuminanti. È particolarmente utile per realizzare visualizzazioni che possono essere condivise in modo efficace con partner non tecnici. Tableau consente ai clienti di consultare un assortimento di fonti di informazioni e realizzare visualizzazioni straordinarie con pochi clic.
Idiota
Git è un framework di controllo della versione ampiamente utilizzato dagli ingegneri del software ma è anche uno strumento fondamentale per i data scientist. Git consente ai ricercatori di dati di tenere traccia delle modifiche al codice e alle informazioni, collaborare con altri e ripristinare le modifiche se necessario. È uno strumento fondamentale per chiunque lavori in gruppo o supervisioni progetti di dati di grandi dimensioni.
Linux
Sebbene non sia interamente uno strumento di scienza dei dati, Linux è un quadro di lavoro di base per qualsiasi ricercatore di dati. Linux è un framework di lavoro open source ampiamente utilizzato nella comunità della scienza dei dati per la sua adattabilità, stabilità e sicurezza. I ricercatori informatici che hanno familiarità con Linux possono supervisionare in modo efficace enormi set di dati e inviare modelli in un ambiente di generazione.
Hadoop
Hadoop è un sistema open source per l'archiviazione e la preparazione di enormi set di dati. È particolarmente utile per prendersi cura di informazioni non strutturate come contenuti, immagini e registrazioni. Hadoop consente ai ricercatori informatici di eseguire la preparazione trasmessa su enormi set di dati, rendendolo uno strumento fondamentale per l'analisi dei big data.
Scintilla
Spark è un potente motore di preparazione delle informazioni caratterizzato da velocità e adattabilità. È particolarmente utile per preparare enormi set di dati in memoria, rendendolo uno strumento fondamentale per l'apprendimento automatico e l'analisi dei big data. Spark è ampiamente utilizzato nel settore per la sua capacità di gestire enormi set di dati in modo rapido ed efficiente.
TensorFlow
TensorFlow è una libreria di machine learning open source ampiamente utilizzata nel settore della scienza dei dati. È particolarmente importante per costruire e pianificare strutture neurali significative. TensorFlow consente agli analisti dell'informazione di costruire modelli complessi in grado di analizzare e classificare enormi set di dati, rendendolo un dispositivo fondamentale per qualsiasi analista di dati che lavora nel campo dell'apprendimento automatico.
Taccuino di Giove
Jupyter Notebook è un'applicazione Web open source che consente ai ricercatori di dati di creare e condividere report che contengono codice in tempo reale, condizioni, visualizzazioni e contenuto della storia. È particolarmente utile per l'indagine delle informazioni e la prototipazione. Jupyter Notebook consente ai ricercatori di dati di testare rapidamente con modelli e metodi distintivi, rendendolo un dispositivo di base per qualsiasi ricercatore di dati.
Conclusione
In conclusione, mentre Python, R e SQL sono ovviamente gli strumenti più importanti per i data scientist, ci sono molti dispositivi e innovazioni più fondamentali di cui ogni analista di dati dovrebbe essere consapevole. I numerosi strumenti che gli analisti di dati possono utilizzare per affrontare i problemi dell'analisi dei dati e dell'apprendimento automatico includono Excel, Tableau, Git, Linux, Hadoop, Spark, TensorFlow e Jupyter Notebook. I ricercatori di dati possono far progredire le loro informazioni, aumentare la loro efficienza e rimanere all’avanguardia in questo campo in rapido avanzamento sfruttando questi progressi.