Autor:23.07.2024
Data Science to dziedzina łącząca zbieranie i analizę danych, wizualizację oraz wyciąganie wniosków. Ważną rolę pełnią w niej narzędzia, które umożliwiają przetwarzanie danych. W tym artykule opowiemy o kluczowych narzędziach używanych w Data Science.
Jeśli chodzi o języki programowania, to w Data Science najczęściej używa się dwóch: Python oraz R.
Python to uniwersalny i bardzo wszechstronny język, który posiada dużą ilość bibliotek ułatwiających pracę z danymi. Z kolei R, to język specjalistyczne, nastawiony na analizę statystyczną oraz wizualizację wykresów. W tym artykule znajdziesz bardziej szczegółowe porównanie Pythona oraz R.
Skoro wspomnieliśmy o bibliotekach języka Python, to teraz warto by było o nich coś więcej opowiedzieć.
Niezastąpiona biblioteka do manipulacji i analizy danych strukturalnych, takich jak tabele i DataFrame.
NumPy to podstawowa biblioteka do obliczeń numerycznych, oferująca narzędzia do pracy z tablicami wielowymiarowymi.
Narzędzie do tworzenia podstawowych wykresów i wizualizacji danych.
Rozszerzenie Matplotlib, umożliwiające tworzenie bardziej zaawansowanych i estetycznych wizualizacji.
Wszechstronna biblioteka do uczenia maszynowego, oferująca algorytmy do klasyfikacji, regresji i klasteryzacji.
Framework do uczenia maszynowego i głębokiego uczenia, opracowany przez Google, wykorzystywany do budowania i trenowania modeli sieci neuronowych.
Wysokopoziomowa biblioteka działająca na bazie TensorFlow, upraszczająca tworzenie i trenowanie modeli sieci neuronowych.
Alternatywa dla TensorFlow, popularna w środowisku akademickim i badawczym, stworzona przez Facebook AI Research.
Teraz przejdziemy do popularny narzędzi wspomagających analizę danych. Jeśli chcesz poznać bliżej ten temat, to zapoznaj się z tym artykułem.
Interaktywne środowisko do analizy danych, które umożliwia tworzenie dokumentów zawierających kod, wykresy i komentarze.
Darmowe, chmurowe środowisko Jupyter Notebook, oferujące dodatkowe zasoby obliczeniowe.
Silnik do przetwarzania dużych zbiorów danych, obsługujący rozproszone obliczenia, idealny do pracy z Big Data.
Dane gdzieś trzeba przechowywać. Potrzebujemy jakiegoś systemu, który umożliwia nam łatwe zapisywanie oraz przeglądanie informacji. Taką rolę pełnią bazy danych. Mamy dwa podstawowe rodzaje baz:
Ważną rolę pełni odpowiednia wizualizacja danych. Dobra wizualizacja pozwala nam zaprezentować w przejrzysty sposób wyniki naszej pracy. Oto popularne narzędzia do wizualizacji danych.
Oprogramowanie do wizualizacji danych, umożliwiające tworzenie interaktywnych dashboardów, powszechnie stosowane w analizie biznesowej.
Narzędzie Microsoftu do analizy biznesowej i wizualizacji danych, integrujące się z innymi produktami Microsoftu.
Biblioteka do tworzenia interaktywnych wykresów w Pythonie, umożliwiająca tworzenie zaawansowanych i interaktywnych wizualizacji.
Data Science to bardzo obszerna dziedzina, obejmują różne aspekty pracy z danymi. Na każdym etapie pracy z danymi, możesz skorzystać z narzędzi wspomagających naszą pracę: od zbierania danych po wizualizację.