Nous sommes en 2021 et nous sommes tous constamment entourés de données. Avec Internet qui connecte tout le monde dans le monde, les données sont toujours échangées. Que vous dirigiez une petite entreprise ou que vous soyez un spécialiste des données professionnel, vous traitez toujours des données. Participer à la production et à la diffusion des données est aussi simple que de se connecter à Cox internet. C’est pourquoi chacun doit apprendre à utiliser des outils pour traiter efficacement les données. meilleurs outils de science des données que vous devriez utiliser.
Que vous soyez déjà un expert en science des données ou que vous ayez simplement besoin d’un outil pour traiter les données de tous les jours, voici quelques-uns des meilleurs outils à utiliser en 2021.
#1 Keras
Keras est une bibliothèque logicielle open source gratuite qui utilise Python. Il joue le rôle d’interface pour TensorFlow. Avec son application rapide, Keras est un outil flexible et convivial pour les data scientists. De plus, il prend en charge TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit ou Theano. Outil utile pour développer et développer des modèles d’apprentissage en profondeur, Keras est aujourd’hui l’une des principales API de réseau neuronal de haut niveau.
#2 TensorFlow
TensorFlow est un excellent outil pour l’apprentissage automatique avancé. Que vous soyez un apprenant ou un chercheur, vous pouvez facilement l’utiliser. Il s’agit d’une plate-forme open source de bout en bout qui forme et déduit des réseaux de neurones profonds. Les data scientists peuvent utiliser TensorFlow pour un certain nombre de fonctions. Par exemple, prédiction, classification et création.
#3 Weka
Weka est un autre excellent outil de big data open source. Écrit en Java, Weka utilise de nombreux algorithmes d’apprentissage automatique pour extraire des données. De plus, il dispose d’outils pour effectuer un grand nombre de fonctions. Par exemple, il peut aider à l’analyse, au développement, au regroupement et à la régression des données. C’est donc un outil idéal pour gérer de grands ensembles de données.
#4 OuvrirAffiner
OpenRefine est un outil essentiel à maîtriser en 2021. Application de bureau open source autonome, OpenRefine permet aux utilisateurs d’étudier diverses configurations de fichiers de Big Data. Grâce à cela, les scientifiques des données peuvent également convertir des fichiers dans d’autres formats grâce au traitement des données. De plus, OpenRefine peut être utilisé pour éditer des blocs avec des valeurs ajoutées et prolonger les services Web. De plus, cet outil offre une grande confidentialité des données.
#5 Hippocampe
Pour les data scientists, c’est l’un des outils les plus puissants. Framework visuel open source, Seahorse permet aux utilisateurs de créer des applications Spark à l’aide de méthodes simples et rapides. Avec cet outil, les data scientists peuvent facilement créer des flux de données ETL (Extract, Transform, & Load) et du machine learning. De plus, Seahorse a une interface utilisateur claire et simple, ce qui le rend idéal pour les débutants.
#6 Robot de données
DataRobot est une plate-forme d’automatisation basée sur l’IA. Un système portable que les scientifiques des données peuvent exécuter sur des plates-formes cloud, des centres de données sur site ou même en tant que service d’IA, il est utile pour générer des modèles prédictifs précis. Avec cela, les utilisateurs peuvent simplement exécuter une large gamme d’algorithmes d’apprentissage automatique. Par exemple, les types de clustering, d’analyse et de régression. En outre, il permet une analyse efficace du modèle. De plus, il dispose d’une bibliothèque croissante d’algorithmes et de prototypes dont les utilisateurs peuvent bénéficier. Il est également idéal pour un apprentissage automatique rapide et efficace.
#7 Apache Hadoop
Il s’agit d’un framework Java open source qui stocke et traite des applications et des ensembles de données volumineux. Pour ce faire, il répartit les données à grande échelle sur de nombreux nœuds dans des clusters informatiques. Apache Hadoop est apprécié pour sa très grande capacité de traitement. Certaines de ses autres fonctionnalités utiles incluent l’évolutivité, la flexibilité et la résilience.
#8 MongoDB (science des données)
MongoDB est un programme basé sur des données disponibles à la source. Il est classé comme un programme de base de données NoSQL. Écrit en C++, MongoDB est un programme multiplateforme et orienté document. Certaines de ses fonctionnalités les plus utiles incluent l’évolutivité et la haute performance. Ainsi, il est idéal pour les applications Web à grande échelle. En outre, il stocke les données dans des enregistrements conformes de type JSON. De plus, il est flexible et idéal pour l’indexation des données.
#9 Orange (science des données)
Orange est un autre outil open source idéal pour l’extraction de données volumineuses. Avec cet outil, les data scientists peuvent traiter rapidement de grandes quantités de données. En outre, il permet aux utilisateurs d’examiner les données et de les visualiser sans avoir besoin de coder. Comme ses visualisations sont interactives, elles sont très faciles à utiliser. Orange utilise de nombreuses méthodes différentes pour présenter des données complexes. Il étudie également les diagrammes de dispersion, les données statistiques et les conceptions de boîtes.
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#10 Paxata (science des données)
Paxata est l’un des nombreux outils de science des données que vous pouvez utiliser pour purifier et développer des données. Il est très facile à utiliser, car il fonctionne également avec MS Excel. Avec cet outil, les data scientists peuvent facilement collecter des données, découvrir des données et même réparer des données tachées. Solution de préparation de données en libre-service, Paxata est idéale pour l’analyse commerciale. Les analystes peuvent l’utiliser pour explorer, transformer et combiner de nombreuses données. Avec une excellente visualisation, Paxata propose des méthodes simples pour convertir les données brutes en informations utiles.
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