Veri bilimi araçları nelerdir?
Veri bilimi araçları nelerdir?
Veri bilimcileri, Apache Spark ve Apache Hadoop gibi büyük veri işleme platformlarını kullanma konusunda yetkin olmalıdır. Ayrıca, iş görselleştirme ve elektronik tablo uygulamalarına sahip basit grafik araçları, Microsoft PowerBI, Tableau gibi karar verme için oluşturulmuş iş görselleştirme araçları ve D3.js ve RAW gibi açık kaynak araçları gibi çok çeşitli veri görselleştirme araçları konusunda yetkin olmalıdırlar. grafikler. olmak Aşağıda en iyi veri bilimi araçları listelenmiş ve bunlara kısa bir giriş yapılmıştır.
Her tür programlamada en yaygın kullanılan veri bilimi araçları
SAS yazılım paketi
İstatistiksel işlemler için özel olarak tasarlanmış veri bilimi araçlarından biridir. SAS, bir veri bilimcisinin verilerini modellemek ve düzenlemek için kullanabileceği birçok istatistiksel kitaplık ve araç sağlar.
Apache Spark analitik motoru
“Apache Spark”, güçlü bir analitik motor ve en yaygın kullanılan veri bilimi aracıdır. Spark, toplu işleme ve Veri Akışı İşleme için özel olarak tasarlanmıştır. Yazılım, veri bilimcilerinin makine öğrenimi görevleri, SQL depolaması ve daha fazlası için verilere tekrar tekrar erişmesine olanak tanıyan birçok API’ye sahiptir.
Apache Spark, Hadoop’un bir uzantısıdır ve MapReduce’dan 100 kat daha hızlıdır. Ayrıca, veri bilimcilerin verilen verilerle güçlü tahminler yapmasına yardımcı olan birçok makine öğrenimi API’sine sahiptir.
BigML platformu
Veri biliminde yaygın olarak kullanılan bir diğer araç ise BigML’dir. Bu araç, derin öğrenme algoritmalarını işlemek için kullanılan bulut tabanlı ve tamamen etkileşimli bir GUI ortamı sağlar. Bu araç, tahmine dayalı modellemeye özeldir ve kümeleme, sınıflandırma ve zaman serisi tahmini gibi çok çeşitli makine öğrenimi algoritmaları kullanır.
D3.js kitaplığı
Temel olarak JavaScript, bir “İstemci Tarafı” betik dili olarak kullanılır. D3.js, API’leri ile bir web tarayıcısında verilerin etkileşimli görselleştirilmesini sağlayan bir JavaScript kitaplığıdır.
Excel yazılımı
Microsoft, başlangıçta elektronik tablo hesaplamaları için Excel yazılımını geliştirmiştir ve bugün veri işleme, görselleştirme ve karmaşık hesaplamalar için yaygın olarak kullanılmaktadır.
ggplot2 veri görselleştirme paketi
Bu araç, R programlama dili için gelişmiş bir veri görselleştirme paketidir. ggplot2, veri bilimciler tarafından analiz edilen verileri görselleştirmek için kullanılan en yaygın kullanılan kitaplıktır.
Tableau veri görselleştirme aracı
Tableau, etkileşimli veri görselleştirme için güçlü grafiklerle dolu bir veri görselleştirme yazılımıdır. Bu yazılımın odak noktası, iş zekası alanında çalışan endüstrilerdir. Tableau’nun en önemli yönü, veritabanları, elektronik tablolar, OLAP (Çevrimiçi Analitik İşleme) ve daha fazlasıyla etkileşim kurma yeteneğidir.
Jupyter Not Defterleri aracı
Jupyter Notebooks, geliştiricilerin açık kaynaklı yazılım oluşturmasına. Etkileşimli bilgi işlemi test etmesine yardımcı olan açık kaynaklı, IPython tabanlı bir araçtır. Jupyter, Python, R ve Julia gibi farklı dilleri destekler.
Çizim için Matplotlib kütüphanesi
Matplotlib, Python programlama dili için geliştirilmiş bir çizim kütüphanesidir. Matplotlib, analiz edilen verilerle grafikler oluşturmak için en popüler araçtır. Temel olarak bu kütüphane karmaşık grafikler çizmek için kullanılır ve bu grafikler basit kodlar yazılarak çizilebilir. Matplotlib kütüphanesini kullanarak çubuk grafikler, histogramlar, dağılım grafikleri ve daha birçok şey çizebilirsiniz.
NLTK Doğal Dil İşleme Araç Kutusu
Doğal dil işleme, veri biliminin en popüler alanlarından biridir. Bu alan, bilgisayarların insan dilini anlamasına yardımcı olan istatistiksel modellerin geliştirilmesiyle ilgilenir. İstatistiksel modeller de makine öğreniminin bir parçasıdır ve çeşitli algoritmaları aracılığıyla bilgisayarların insan dilini anlamasına yardımcı olabilir. Python dili, bilgisayarlar tarafından anlaşılması için doğal dili işlemek üzere geliştirilmiş “NLTK” veya “Doğal Dil Araç Seti” (Doğal Dil Araç Seti) adlı bir dizi kitaplığa sahiptir. Python’da doğal dil işleme hakkında bilgi edinmek için aşağıdaki makaleyi okumanız önerilir:
Scikit-learn python makine öğrenimi kitaplığı
Makine öğrenimi algoritmalarını uygulamak için kullanılan Python tabanlı bir kütüphanedir. Bu kitaplık, ön işleme, sınıflandırma, regresyon, kümeleme, boyut azaltma ve daha fazlası gibi çeşitli özellikleri destekler.
TensorFlow
TensorFlow, gelişmiş makine öğrenimi algoritmaları için standart bir araçtır. Ayrıca yüksek işleme kabiliyetinden dolayı konuşma tanıma, görüntü sınıflandırma, ilaç keşfi, “Dil Oluşturma” ve görüntü ve diğer durumlarda çeşitli uygulamalarda kullanılmaktadır. Tensorflow, makine öğreniminde uzmanlaşmış veri bilimcileri için önemli bir araçtır.
Weka yazılımı
Weka, Java ile yazılmış bir makine öğrenme yazılımıdır. Bu yazılım, veri madenciliği için farklı makine öğrenme algoritmalarının bir koleksiyonudur. Ayrıca bu yazılım, sınıflandırma, regresyon, kümeleme, görselleştirme ve veri hazırlama gibi çeşitli makine öğrenimi araçlarını içerir.
Aşağıda, veri biliminin çeşitli araçları ve programlama dilleri ile tanıştıktan sonra, bilgisayar oyunlarının çeşitli programlama türleri ve bu alanla ilgili diller ele alınacaktır.
