top 10 data science tools 2021 eliminate programming
市場で入手可能な最高のデータサイエンスツールを探索する:
データサイエンスには、データから値を取得することが含まれます。データを理解し、それを処理してデータから価値を引き出すことがすべてです。
データサイエンティストは、膨大な量のデータを整理および分析できるデータプロフェッショナルです。
データサイエンティストが実行する機能には、関連する質問の特定、さまざまなデータソースからのデータの収集、データ編成、データのソリューションへの変換、およびビジネス上の意思決定を改善するためのこれらの調査結果の伝達が含まれます。
PythonとRは、データサイエンティストの間で最も人気のある言語です。以下の画像は、これら2つの言語の人気グラフを示しています。
データサイエンスのライフサイクルを理解するには、以下の画像を参照してください。
[画像 ソース ]
データサイエンスツールには2つのタイプがあります。 1つはプログラミングの知識がある人向けで、もう1つはビジネスユーザー向けです。ビジネスユーザー向けのツールは、分析を自動化します。
= >> お問い合わせ ここにリストを提案します。学習内容:
トップデータサイエンスソフトウェアツールのリスト
データサイエンティストが使用する主要なツールを見てみましょう。人気とパフォーマンスに基づく有料ツールと無料ツールのランキング。
データサイエンスソフトウェアの分類
プログラミングの知識がない人のためのツール | プログラマーのためのツール |
---|---|
NoSQL | |
たっぷり | |
ラピッドマイナー | Python |
データロボット | R |
トリファクタ | 太陽 |
IBM Watson Studio | ボード |
アマゾンレックス | TensorFlow |
Hadoop | |
#1)たっぷり
豊富な価格 : サブスクリプションベースの価格設定モデルがあります。 7日間の無料トライアルを提供しています。
Xplentyは、データ統合、ETL、およびすべてのデータソースをまとめることができるELTプラットフォームです。
これは、データパイプラインを構築するための完全なツールキットです。この弾力性のあるスケーラブルなクラウドプラットフォームは、クラウドでの分析のためにデータを統合、処理、および準備できます。マーケティング、販売、カスタマーサポート、および開発者向けのソリューションを提供します。
特徴:
- 販売ソリューションには、顧客を理解し、データを強化し、メトリックと販売ツールを一元化し、CRMを整理するための機能があります。
- そのカスタマーサポートソリューションは、包括的な洞察を提供し、より良いビジネス上の意思決定、カスタマイズされたサポートソリューション、および自動アップセルとクロスセルの機能を支援します。
- Xplentyのマーケティングソリューションは、効果的で包括的なキャンペーンと戦略を構築するのに役立ちます。
- Xplentyには、データの透過性、簡単な移行、およびレガシーシステムへの接続の機能が含まれています。
#2)RapidMiner
価格: 30日間の無料トライアルをご利用いただけます。 RapidMinerStudioの価格はユーザーあたり月額2500ドルからです。 RapidMinerサーバーの価格は年間15000ドルからです。 RapidMinerRadoopはシングルユーザーは無料です。そのエンタープライズプランは年間15000ドルです。
RapidMinerは、予測モデリングの完全なライフサイクルのためのツールです。データの準備、モデルの構築、検証、および展開のためのすべての機能を備えています。事前定義されたブロックを接続するためのGUIを提供します。
特徴:
- RapidMiner Studioは、データの準備、視覚化、および統計モデリング用です。
- RapidMinerサーバーは中央リポジトリを提供します。
- RapidMiner Radoopは、ビッグデータ分析機能を実装するためのものです。
- RapidMinerCloudはクラウドベースのリポジトリです。
ウェブサイト: RapidMiner
#3)データロボット
価格: 詳細な価格情報については、会社にお問い合わせください。
Data Robotは、自動機械学習のプラットフォームです。データサイエンティスト、エグゼクティブ、ソフトウェアエンジニア、ITプロフェッショナルが使用できます。
特徴:
- 簡単な展開プロセスを提供します。
- PythonSDKとAPIがあります。
- 並列処理が可能です。
- モデルの最適化。
ウェブサイト: データロボット
Windows10に最適なファイアウォールソフトウェア
#4)Apache Hadoop
価格: 無料でご利用いただけます。
ApacheHadoopはオープンソースフレームワークです。 Apache Hadoopを使用して作成された単純なプログラミングモデルは、コンピュータークラスター全体で大規模なデータセットの分散処理を実行できます。
特徴:
- これはスケーラブルなプラットフォームです。
- 障害は、アプリケーション層で検出および処理できます。
- Hadoop Common、HDFS、Hadoop Map Reduce、Hadoop Ozone、HadoopYARNなどの多くのモジュールがあります。
ウェブサイト: Apache Hadoop
#5)トリファクタ
価格: Trifactaには、Wrangler、Wrangler Pro、およびWranglerEnterpriseの3つの料金プランがあります。ラングラープランの場合、無料でサインアップできます。他の2つのプランの価格の詳細については、会社に問い合わせる必要があります。
Trifactaは、データラングリングとデータ準備のための3つの製品を提供しています。個人、チーム、および組織が使用できます。
特徴:
- Trifacta Wranglerは、デスクトップファイルの探索、変換、クリーニング、および結合を支援します。
- Trifacta Wrangler Proは、データ準備のための高度なセルフサービスプラットフォームです。
- Trifacta Wrangler Enterpriseは、アナリストチームに力を与えるためのものです。
ウェブサイト: トリファクタ
#6)Alteryx
価格: Alteryx Designerは、ユーザーあたり年間5195ドルでご利用いただけます。 AlteryxServerは年間58500ドルです。どちらのプランでも、追加の機能を追加料金で利用できます。
Alteryxは、データを検出、準備、分析するためのプラットフォームを提供します。また、分析を大規模に展開して共有することにより、より深い洞察を見つけるのにも役立ちます。
特徴:
- データを検出し、組織全体でコラボレーションするための機能を提供します。
- モデルを準備して分析する機能があります。
- このプラットフォームを使用すると、ユーザー、ワークフロー、およびデータ資産を一元管理できます。
- これにより、R、Python、およびAlteryxモデルをプロセスに埋め込むことができます。
ウェブサイト: Alteryx Designer
#7)KNIME
価格: 無料でご利用いただけます。
データサイエンティスト向けのKNIMEは、ツールとデータ型のブレンドを支援します。これはオープンソースプラットフォームです。それはあなたがあなたの選んだツールを使用して、追加の機能でそれらを拡張することを可能にするでしょう。
特徴:
- これは、反復的で時間のかかる側面に非常に役立ちます。
- 実験し、ApacheSparkとビッグデータに拡張します。
- 多くのデータソースとさまざまなタイプのプラットフォームで動作します。
ウェブサイト: KNIME
#8)Excel
価格: 個人使用のOffice365:年間69.99ドル、Office 365 Home:年間99.99ドル、Office Home&Student:年間149.99ドル。 Office 365 Businessは、ユーザーあたり月額$ 8.25です。 Office 365 Business Premiumは、ユーザーあたり月額$ 12.50です。 Office 365 Business Essentialsは、ユーザーあたり月額5ドルです。
Excelはデータサイエンスのツールとして使用できます。技術者以外の方にも使いやすいツールです。データの分析に適しています。
特徴:
- データを整理および要約するための優れた機能があります。
- これにより、データを並べ替えてフィルタリングできます。
- 条件付き書式機能があります。
ウェブサイト: Excel
#9)Matlab
価格: 個人ユーザーのMatlabは、永久ライセンスで2150ドル、年間ライセンスで860ドルです。このプランでは無料トライアルをご利用いただけます。学生だけでなく、個人的な使用にも利用できます。
Matlabは、データの分析、アルゴリズムの開発、およびモデルの作成のためのソリューションを提供します。データ分析や無線通信に使用できます。
特徴:
- Matlabには、データに対するさまざまなアルゴリズムの動作を示すインタラクティブなアプリがあります。
- スケーリングする機能があります。
- Matlabアルゴリズムは、C / C ++、HDL、およびCUDAコードに直接変換できます。
ウェブサイト: Matlab
#10)Java
価格: 自由
Javaはオブジェクト指向プログラミング言語です。コンパイルされたJavaコードは、Javaでサポートされている任意のプラットフォームで、再コンパイルせずに実行できます。 Javaは、シンプルで、オブジェクト指向で、アーキテクチャに依存せず、プラットフォームに依存せず、ポータブルで、マルチスレッドで、安全です。
特徴:
機能として、Javaがデータサイエンスに使用される理由を説明します。
- Javaには、機械学習やデータサイエンスに役立つツールやライブラリが多数用意されています。
- ラムダを使用したJava8:これにより、大規模なデータサイエンスプロジェクトを開発できます。
- Scalaはデータサイエンスをサポートします。
ウェブサイト: Java
#11)Python
価格: 自由
Pythonは高級プログラミング言語であり、大規模な標準ライブラリを提供します。オブジェクト指向、機能、手続き型、動的型、および自動メモリ管理の機能を備えています。
特徴:
- これは、無料でダウンロードできる便利なパッケージを多数提供しているため、データサイエンティストによって使用されています。
- Pythonは拡張可能です。
- 無料のデータ分析ライブラリを提供します。
ウェブサイト: Python
追加のデータサイエンスツール
#12)R
Rはプログラミング言語であり、UNIXプラットフォーム、Windows、およびMacOSで使用できます。
ウェブサイト: Rプログラミング
#13)SQL
このドメイン固有言語は、プログラミングを通じてRDBMSからのデータを管理するために使用されます。
#14)テーブル
Tableauは、個人だけでなく、チームや組織でも使用できます。どのデータベースでも機能します。ドラッグアンドドロップ機能により、使いやすいです。
ウェブサイト: ボード
#15)クラウドデータフロー
Cloud DataFlowは、データのストリームおよびバッチ処理用です。フルマネージドサービスです。ストリームモードとバッチモードでデータを変換および強化できます。
ウェブサイト: Cloud DataFlow
#16)知事
Kubernetesはオープンソースツールを提供します。これは、コンテナー化されたアプリケーションのデプロイメント、スケーリング、および管理を自動化するために使用されます。
ウェブサイト: 知事
結論
RapidMinerは、データから価値を抽出したり、モデルを作成したりするのに適しています。 Data Robotは、AI主導の企業になるためのプラットフォームを提供します。予測分析に最適です。
Trifactaは、JSON、Avro、ORC、Parquetなどの複雑なデータ形式で動作します。 Apache Hadoopは、大規模なデータセットを操作するためのオープンソースソフトウェアライブラリとして最適です。
KNIMEは、ツールとデータ型をブレンドするための無料のオープンソースプラットフォームです。 Excelは、技術者以外のユーザーにとっても使いやすいものです。 Pythonは、そのライブラリのためにデータサイエンティストの間で人気があります。
Javaは、企業開発のために多くの組織で使用されています。したがって、R&Pythonで記述されたモデルは、組織のインフラストラクチャと一致するようにJavaで記述できます。
データサイエンスツールに関するこの有益な記事をお楽しみいただけたでしょうか。
= >> お問い合わせ ここにリストを提案します。