Наука о данных и машинное обучение (МО) — это быстро развивающиеся области, которые меняют способ принятия решений предприятиями и организациями. Чтобы добиться успеха в этих областях, важно иметь в своем распоряжении правильные инструменты. В этой статье мы рассмотрим 10 лучших инструментов для науки о данных и машинного обучения.
- Python. Python – это универсальный язык программирования высокого уровня, который широко используется в науке о данных и машинном обучении. Он имеет большое и активное сообщество, которое разработало широкий спектр мощных библиотек и сред для обработки данных, визуализации и моделирования. Некоторые популярные библиотеки и фреймворки Python для науки о данных и машинного обучения включают NumPy, pandas, scikit-learn и TensorFlow.
- R: R — это язык программирования и среда для статистических вычислений и графики, которые широко используются в науке о данных и машинном обучении. Он имеет большое и активное сообщество, которое разработало широкий спектр мощных библиотек и сред для обработки данных, визуализации и моделирования. Некоторые популярные R-библиотеки и фреймворки для науки о данных и машинного обучения включают dplyr, ggplot2, Caret и randomForest.
- Jupyter Notebook: Jupyter Notebook — это интерактивная веб-среда разработки (IDE) с открытым исходным кодом, которая широко используется в науке о данных и машинном обучении. Он позволяет создавать и обмениваться документами, содержащими живой код, уравнения, визуализации и описательный текст. Jupyter Notebook особенно полезен для исследования данных, создания прототипов и совместной работы.
- SQL: SQL (язык структурированных запросов) — это предметно-ориентированный язык, используемый для управления реляционными базами данных и запросов к ним. Он широко используется в науке о данных и машинном обучении для извлечения данных из баз данных и является обязательным инструментом для специалистов по данным и инженеров машинного обучения.
- Tableau. Tableau — это мощный инструмент визуализации данных, который позволяет легко создавать интерактивные информационные панели и отчеты. Он широко используется в науке о данных и машинном обучении для изучения и передачи информации о данных.
- Git. Git — это распределенная система управления версиями, которая широко используется в науке о данных и машинном обучении для управления и совместной работы над кодом и данными. Это позволяет вам отслеживать изменения в вашем коде и данных и упрощает сотрудничество с другими.
- GitHub: GitHub — это веб-платформа, предоставляющая хостинг для репозиториев Git. Он широко используется в науке о данных и машинном обучении для совместного использования и совместной работы над кодом и данными, а также является отличным местом для поиска и участия в проектах с открытым исходным кодом.
- AWS. Amazon Web Services (AWS) — это платформа облачных вычислений, предоставляющая широкий спектр услуг для обработки данных и машинного обучения. Он включает в себя сервисы для вычислений, хранения, баз данных и аналитики, а также ряд сервисов машинного обучения, таких как Amazon SageMaker и Amazon Comprehend.
- Облачная платформа Google. Облачная платформа Google (GCP) – это платформа облачных вычислений, предоставляющая широкий спектр услуг для обработки данных и машинного обучения. Он включает службы для вычислений, хранения, баз данных и аналитики, а также ряд служб машинного обучения, таких как Google Cloud ML Engine и Google Cloud Natural Language.
- Azure. Azure — это платформа облачных вычислений, которая предоставляет широкий спектр услуг для обработки данных и машинного обучения. Он включает службы для вычислений, хранения, баз данных и аналитики, а также ряд служб машинного обучения, таких как Azure Machine Learning Studio и Azure Cognitive Services.
В заключение можно сказать, что наука о данных и машинное обучение — это быстро развивающиеся области, которые меняют способ принятия решений предприятиями и организациями. Чтобы добиться успеха в этих областях, важно иметь в своем распоряжении правильные инструменты. В этой статье обсуждаются такие инструменты, как Python, R, Jupyter Notebook, SQL.
