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2020-03-19知識

目錄
什麽是數據科學?
為什麽是數據科學?
數據科學工具
選擇適合您職業發展的計劃
立即成為一名數據科學家

我們生活在一個數據為王的世界。我們的生活、我們的個人資訊、我們的財務、我們的工作、我們的娛樂,都已經數碼化並儲存為數據。紙質和硬拷貝已經消亡——電子革命萬歲!
由於生成的數據不斷增加,因此需要對其進行研究和維護。這就是數據科學領域的用武之地。當然,您需要正確的工具來執行與數據科學相關的所有任務。你知道這將走向何方嗎?今天,我們正在研究數據科學,特別是用於理解數據的最流行的工具以及每種工具提供的優勢。但首先,有一個定義。
什麽是數據科學?
毫不奇怪,數據科學被定義為「數據研究」。這確實縮小了範圍!幸運的是,還有更多的事情要做。數據科學的目的是從各種結構化或非結構化數據中獲取知識和見解。
該過程包括建立和實施記錄、分析和儲存數據的方法,以有效收集有用的資訊。數據科學不是電腦科學;而是電腦科學。後者專註於建立用於處理和記錄數據的演算法和程式,而數據科學則專註於分析,甚至可能不需要電腦!

為什麽是數據科學?

我們之前提到,由於生活的大部份內容都是數碼化數據,因此研究數據科學是合乎邏輯的。但理解數據科學並將其套用於更多職業是一個好主意,有幾個具體原因:

  • 預防詐騙。數據科學家可以辨識異常數據並建立預測欺詐事件的方法
  • 明智的決定。準確、有用的數據有助於管理層做出更好的決策,從而增加成功的可能性
  • 更好的客戶體驗。企業擁有的客戶數據越合適、相關,就越能更好地為每個消費者量身客製體驗
  • 數據科學工具

    現在讓我們看看這些工具及其優點:

    Rongbrain。

    這個工具是跟隨著大模型時代開創的一款跨平台的知識整理軟件,它可在手機端和網頁端同時將搜尋到的知識經過自己的語言處理之後,即可透過內建的智能整合技術到相對應的位置,以來更加方柏霓的整理自己的知識地圖,地圖裏面可以有各式各樣的知識,這樣才能更好展示智能整合帶來的方便之處。

    優點:

    跨平台,多平台協作,有內部數據庫對話功能,還有智能整合技術。

    演算法.io。

    該工具是一種機器學習 (ML) 資源,可獲取原始數據並將其轉化為即時見解和可操作的事件,特別是在機器學習的背景下。

    優點:

  • 它位於雲平台上,因此具有可延伸性、安全性和基礎設施等 SaaS 的所有優勢
  • 使機器學習變得簡單並可供開發人員和公司使用
  • 阿帕奇Hadoop

    這個開源框架建立了簡單的編程模型,並在數千個電腦集群上分布廣泛的數據集處理。Hadoop 同樣適用於研究和生產目的。Hadoop 非常適合高級計算。

    優點:

  • 開源
  • 高度可延伸
  • 它有很多可用的模組
  • 故障在套用層處理
  • 阿帕奇火花

    也稱為「Spark」,這是一個功能強大的分析引擎,並且是最常用的數據科學工具。它以提供閃電般快速的集群計算而聞名。Spark 存取 Cassandra、HDFS、HBase 和 S3 等各種資料來源。它還可以輕松處理大型數據集。

    優點:

  • 超過 80 個高級操作員簡化了並列應用程式構建過程
  • 可以從 Scale、Python 和 R shell 中互動使用
  • 先進的DAG執行引擎支持記憶體計算和非迴圈數據流
  • 大機器學習

    該工具是另一個頂級的數據科學資源,為使用者提供完全可互動的、基於雲的 GUI 環境,非常適合處理ML 演算法。您可以根據需要建立免費或高級帳戶,並且網絡界面易於使用。

    優點:

  • 用於構建復雜機器學習解決方案的經濟實惠的資源
  • 采用預測數據模式並將其轉化為任何人都可以使用的智能實用應用程式
  • 它可以在雲端或本地執行
  • D3.js

    D3.js 是一個開源 JavaScript 庫,可讓您在 Web 瀏覽器上進行互動式視覺化。它強調網絡標準充分利用現代瀏覽器的所有功能,而不會陷入專有框架的困境。

    優點:

  • D3.js 基於非常流行的 JavaScript
  • 非常適合客戶端物聯網 (IoT) 互動
  • 對於建立互動式視覺化很有用
  • 數據機器人

    該工具被描述為自動化機器學習的高級平台。數據科學家、高管、IT 專業人員和軟件工程師使用它來幫助他們構建質素更好的預測模型,並且速度更快。

    優點:

  • 只需單擊一下或一行程式碼,您就可以訓練、測試和比較許多不同的模型
  • 它具有 Python SDK 和 API
  • 它帶有一個簡單的模型部署過程
  • Excel

    是的,即使是這種無處不在的舊數據庫主力也在這裏得到了一些關註!它最初由 Microsoft 開發用於電子試算表計算,現已廣泛用作數據處理、視覺化和復雜計算的工具。

    優點:

  • 您可以一鍵排序和過濾數據
  • 高級過濾功能可讓您根據您喜歡的條件過濾數據
  • 眾所周知且隨處可見
  • 預測這個

    如果您是一位想要自動預測模型選擇的數據科學家,那麽這就是適合您的工具!ForecastThis 可幫助投資經理、數據科學家和定量分析師使用其內部數據來最佳化其復雜的未來目標並建立可靠的預測。

    優點:

  • 輕松擴充套件以適應任何規模的挑戰
  • 包括強大的最佳化演算法
  • 簡單的電子試算表和 API 外掛程式
  • 谷歌大查詢

    這是一個非常可延伸的無伺服器資料倉儲工具,專為高效數據分析而建立。它使用 Google 基於基礎設施的處理能力對僅追加表執行超快的 SQL 查詢。

    優點:

  • 極快
  • 降低成本,因為使用者只需支付儲存和電腦使用費用
  • 易於擴充套件
  • 爪哇

    Java 是經典的物件導向程式語言,已存在多年。它簡單、架構中立、安全、平台無關且物件導向。

    優點:

  • 如果與帶有 Lambda 的 Java 8 一起使用,則適合大型科學專案
  • Java 擁有一套廣泛的工具和庫,非常適合機器學習和數據科學
  • 容易明白
  • MATLAB

    MATLAB 是一種高級語言,具有用於數值計算、編程和視覺化的互動式環境。MATLAB 是一種功能強大的工具,是一種用於技術計算的語言,非常適合圖形、數學和編程。

    優點:

  • 直觀的使用
  • 它分析數據、建立模型並開發演算法
  • 只需進行一些簡單的程式碼更改,即可延伸分析以在雲、集群和 GPU 上執行
  • MySQL

    MySQL 是另一個廣受歡迎的熟悉工具,它是當今最流行的開源數據庫之一。它非常適合從數據庫存取數據。

    優點:

  • 使用者可以輕松地以結構化方式儲存和存取數據
  • 適用於 Java 等程式語言
  • 它是一個開源的關聯式資料庫管理系統
  • NLTK

    這個開源工具是 Natural Language Toolkit 的縮寫,可處理人類語言數據,是廣受歡迎的 Python 程式生成器。NLTK 非常適合新手數據科學家和學生。

    優點:

  • 附帶一套文本處理庫
  • 提供 50 多個易於使用的界面
  • 它有一個活躍的討論論壇,提供了大量的新資訊
  • 快速礦工

    該數據科學工具是一個統一的平台,融合了數據準備、機器學習和模型部署,使數據科學流程變得簡單、快速。它在制造、電信、公用事業和銀行業中得到廣泛使用。

    優點:

  • 所有資源都集中在一個平台上
  • GUI 基於框圖過程,將這些塊簡化為隨插即用環境
  • 使用視覺化工作流程設計器對機器學習演算法進行建模
  • SAS

    該數據科學工具專為統計操作而設計。它是一種閉源專有軟件工具,專門為大型組織處理和分析大量數據。它得到其公司的良好支持並且非常可靠。盡管如此,還是一分錢一分貨,因為 SAS 價格昂貴,而且最適合大公司和組織。

    優點:

  • 眾多分析功能涵蓋從社交媒體到自動預測到位置數據的所有內容
  • 它具有互動式儀表板和報告,讓使用者直接從報告進入分析
  • 包含先進的數據視覺化技術,例如自動圖表,以呈現引人註目的結果和數據