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2019較受歡迎的5種數(shù)據(jù)科學(xué)工具

來(lái)源：奇酷教育 發(fā)表於：

　　數(shù)據(jù)和分析為數(shù)位化轉(zhuǎn)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(jì)學(xué)家、數(shù)據(jù)專(zhuān)家和企業(yè)分析專(zhuān)家提供正確的數(shù)據(jù)科學(xué)工

　　數(shù)據(jù)和分析為數(shù)位化轉(zhuǎn)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(jì)學(xué)家、數(shù)據(jù)專(zhuān)家和企業(yè)分析專(zhuān)家提供正確的數(shù)據(jù)科學(xué)工具，從而為企業(yè)提供寶貴的洞察力。無(wú)論是用於直接統(tǒng)計(jì)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)建模還是可視化，大數(shù)據(jù)科學(xué)工具對(duì)於建設(shè)數(shù)據(jù)驅動(dòng)的企業(yè)文化都關(guān)重要。較近我們採訪(fǎng)了各個(gè)行業(yè)中經(jīng)驗(yàn)豐富的數(shù)據(jù)科學(xué)家，詢問(wèn)他們較常使用的工具。鄭州大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu )從中精心挑選的5個(gè)工具。
　　與用於創(chuàng)建自定義算法的編程方法不同，Python不是 種獨(dú)特的軟體，但它是很多數(shù)據(jù)科學(xué)家的。在較近數(shù)據(jù)科學(xué)網(wǎng)站KDnuggets對(duì)2052名用戶(hù)進(jìn)行的分析/數(shù)據(jù)科學(xué)軟體調(diào)查中，Python被65.6%的受訪(fǎng)者列為工具。
　　奇酷大數(shù)據(jù)：“我們將Python用於數(shù)據(jù)科學(xué)和後端，這為我們提供了快速開(kāi)發(fā)和機(jī)器學(xué)習(xí)模型部署。對(duì)於我們來(lái)說(shuō)，同樣重要的是確保部署工具的安全性。”
　　
　　我們使用 Python庫(kù)(包括Scrapy)用於網(wǎng)絡(luò)抓取，並能夠從網(wǎng)際網(wǎng)路上提取數(shù)據(jù)並將其上傳到數(shù)據(jù)框架進(jìn)行分析”， “同時(shí)，我們使用Pandas和NumPy Python庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和矩陣操作。這些都有助於我們更快創(chuàng)建代碼，而NumPy還允許複雜的廣(guǎng)播功能。”
　　Python的用例非常多。我們已經(jīng)成功部署Python數(shù)據(jù)科學(xué)模型，用於優(yōu)化直接面向客戶(hù)的營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)和人壽保險(xiǎn)承保，以及改善在線(xiàn )廣(guǎng)告的實(shí)時(shí)定價(jià)。
　　這裡的缺點(diǎn)是，Python是基於代碼，這裡需要高水平的編程和分析技能。
　　R
　　與Python類(lèi)似，R是很多數(shù)據(jù)科學(xué)專(zhuān)業(yè)人員喜愛(ài)的另 種程式語言，它更加簡(jiǎn)單且更專(zhuān)注於數(shù)據(jù)科學(xué)。在KDnuggets調(diào)查中，R排名第三，48.5%的受訪(fǎng)者將其列為數(shù)據(jù)科學(xué)工具之 。
　   R具有非常複雜的機(jī)器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計(jì)功能，除Python之外的常用選擇之一。這取決於具體情況，我們有多種需求，所以這兩(liǎng)個(gè)我們都喜歡。從統(tǒng)計(jì)和定量社會(huì)科學(xué)方面來(lái)看，R更多些。我可以快速查看平均值、中位數(shù)和四分位數(shù)等摘要統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù);快速創(chuàng)建不同的圖表;以及創(chuàng)建測(cè)試數(shù)據(jù)集，這些可輕鬆地共享並導(dǎo )出位CSV格式。
　　Jupyter Notebook
　　從數(shù)據(jù)可視化和數(shù)據(jù)通信來(lái)看，很多數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)的數(shù)據(jù)科學(xué)工具列表中還會(huì)有Jupyter Notebook。Jupyter Notebook支持R和Python，對(duì)數(shù)據(jù)訪(fǎng)問(wèn)和可視化提供強(qiáng)大庫(kù)支持。它正成為數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的標(biāo)準(zhǔn)。Jupyter的另 個(gè)好處是，可靈活使用受歡迎的數(shù)據(jù)科學(xué)庫(kù)。
　　Tableau
　　在硬數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)和更多以業(yè)務(wù)為的分析人員之間，Tableau可提供良好的橋梁。“對(duì)於數(shù)據(jù)科學(xué)家和數(shù)據(jù)科學(xué)新手來(lái)說(shuō)，這是很棒的工具。這是 個(gè)快速儀錶板工具，可提供可視化洞察力和分析數(shù)據(jù)，它有著非常短的學(xué)習(xí)曲線(xiàn )。”
       Tableau的可視化和報(bào)告功能的速度可為各種用戶(hù)提供洞察力。
　　Keras
　　Keras是使用Python編寫(xiě)的開(kāi)源神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫(kù)，以快速通過(guò)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。並且，它能夠運(yùn)行在TensorFlow、微軟Cognitive Toolkit或Thea。”
　　Kera的優(yōu)勢(shì)在於高維模式匹配。