Instruments, die jeder Datenwissenschaftler kennen sollte: Ein praktischer Leitfaden

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Auf welche Instruments verlassen sich Datenwissenschaftler am meisten?
Diese Frage ist wichtig, insbesondere bevor Sie Knowledge Science lernen, da Knowledge Science ein sich ständig weiterentwickelndes Feld ist und veraltete Artikel Ihnen möglicherweise veraltete Informationen liefern.
In diesem Artikel behandeln wir die wichtigsten neuen Instruments, die Sie kennen müssen und die Ihre Knowledge-Science-Kenntnisse verbessern können. Aber beginnen wir so, als hätten Sie keine Ahnung von Knowledge Science.

Was ist Knowledge Science?

Knowledge Science ist ein multidisziplinäres Feld, das Wissen aus verschiedenen Disziplinen kombiniert, um Unternehmen dabei zu helfen, durch datengesteuerte Analysen intelligente Entscheidungen zu treffen.

Python

Neben R ist Python eine der am häufigsten verwendeten Sprachen in der Datenforschung. Es ist flexibel und lesbar und verfügt über viele unterstützende Bibliotheken, insbesondere in der Datenwissenschaft, was es excellent für verschiedene Aufgaben macht, vom Net Scraping bis zum Modellbau.

Hier sind die kritischen Bibliotheken für jede Kategorie in Python

• Net Scraping:
• Datenexploration und -manipulation:
  • Pandas: Python-Toolkit zur Datenmanipulation und -analyse.
  • NumPy: Unterstützt große mehrdimensionale Arrays und Matten.
• Datenvisualisierung:
  • Matplotlib: Die zentrale Python-Plotbibliothek
  • Seegeboren: Eine auf Matplotlib basierende Visualisierungsbibliothek. Sie bietet eine Excessive-Stage-Schnittstelle zum Erstellen attraktiver statistischer Grafiken.
  • Handlung: Interaktive Grafikbibliothek.
• Modellmodellierung:
  • Scikit-lernen: Die wichtigste ML-Bibliothek in Python
  • TensorFlow: Intestine geeignet, um Deep Studying anzuwenden und zu skalieren.
  • PyTorch: Eine Bibliothek für maschinelles Lernen für Bildverarbeitung und NLP-Anwendungen.

R

R ist ein leistungsstarkes Textanalysetool, das für statistische und datenanalytische Zwecke entwickelt wurde. Seine umfassende statistische Leistung und sein umfangreiches Paket-Ökosystem machen es in der Wissenschaft und Forschung sehr beliebt.

Hier sind die kritischen Bibliotheken für jede Kategorie in Python

• Net Scraping
  • Investition: Erleichtert Net Scraping, indem die genaue Struktur der Webseite nachgeahmt wird.
  • RLocke: R-Bindungen an die Curl-Bibliothek, die alles ermöglichen, was mit Curl selbst gemacht werden kann.
• Datenexploration und -manipulation
  • dplyr: Es handelt sich um eine Grammatik der Datenmanipulation, die Verben zur Datenmanipulation bietet, die die Datenmanipulation erleichtern.
  • aufgeräumter: Macht Ihre Daten durch manuelles Verteilen und Sammeln von Daten zugänglicher.
  • Datentabelle: Eine Erweiterung von knowledge.body mit schnelleren Datenmanipulationsfunktionen.
• Datenvisualisierung
  • ggplot2: Anwendung der Grammatik der Grafik.
  • Gitter: Bessere Vorgabewerte + einfache Möglichkeit zum Erstellen von Diagrammen mit mehreren Bedienfeldern.
  • Handlung: Es konvertiert mit ggplot2 erstellte Diagramme in interaktive, benutzergesteuerte webbasierte Diagramme.
• Modellbau
  • Caret: Instruments zum Erstellen von Klassifikations- und Regressionsmodellen.
  • nnet: Bieten Funktionen zum Aufbau neuronaler Netzwerke.
  • Zufallswald: Es handelt sich um eine auf dem Random-Forest-Algorithmus basierende Bibliothek zur Klassifizierung und Regression.

Excel

Excel ist einfach zu verwenden, um Daten zu analysieren und zu visualisieren. Es ist leicht zu erlernen und zu komprimieren und seine Fähigkeit, große Datensätze zu verarbeiten, macht es hilfreich für die schnelle Datenmanipulation und -analyse.

In diesem Abschnitt werden wir die Hauptfunktionen von Excel anstelle von Bibliotheken in Unterabschnitte unterteilen, um sie zu kategorisieren.

Datenexploration und -manipulation

• FILTER: Filtert ein Spektrum an Daten abhängig von Ihren definierten Kriterien.
• SORTIEREN: Sortieren Sie die Elemente eines Bereichs oder Arrays.
• SVERWEIS/HVERWEIS: Sucht Dinge in Tabellen oder Bereichen nach Zeile oder Spalte.
• TEXT IN SPALTEN: Dadurch wird der Inhalt einer Zelle auf mehrere Zellen aufgeteilt.

Datenvisualisierung

• Diagramme (Balken-, Linien-, Kreisdiagramme usw.): Herkömmliche Standarddiagrammtypen zur Darstellung von Daten.
• PivotTables: Es verdichtet große Datensätze und erstellt interaktive Zusammenfassungen.
• Bedingte Formatierung: Zeigt an, welche Zellen unter eine bestimmte Regel fallen.

Modellbau

• DURCHSCHNITT, MEDIAN, MODUS: Berechnet zentrale Tendenzen.
• STDEV.P/STDEV.S: Arbeitet mit dem Datensatz, um die Datensatztrennung zu berechnen.
• LINEST: Basierend auf der linearen Regressionsanalyse werden Statistiken für eine Gerade zurückgegeben, die am besten mit einem Datensatz übereinstimmt.
• Regressionsanalyse (Knowledge Evaluation Toolpak): Dieses Toolkit verwendet Regressionsanalysen, um Korrelationen zwischen Variablen zu finden.

SQL

SQL ist die Sprache zur Interaktion mit relationalen Datenbanken und wird zum Speichern und Verarbeiten von Daten benötigt.

Ein Datenwissenschaftler verwendet SQL hauptsächlich als Standardmethode zur Interaktion mit Datenbanken, um Daten in allen Datenbanken abzufragen, zu aktualisieren und zu verwalten. SQL ist auch erforderlich, um auf die Daten zuzugreifen und sie abzurufen und zu analysieren.

Hier sind die beliebtesten SQL-Systeme.

• PostgreSQL: Ein Open-Supply-objektrelationales Datenbanksystem.
• MySQL: Eine hochwertige, beliebte Open-Supply-Datenbank, die für ihre Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit bekannt ist.
• MsSQL (Microsoft SQL Server): Ein von Microsoft entwickeltes RDBMS, ein vollständig integriertes Microsoft-Produkt mit Enterprise-Funktionen.
• Orakel: Es handelt sich um ein Multimodell-DBMS, das in Unternehmensumgebungen weit verbreitet ist. Es kombiniert das beste relationale Modell mit einer baumbasierten Speicherdarstellung.

Erweiterte Visualisierungstools

Mit den richtigen erweiterten Visualisierungstools können komplexe Daten in anschauliche, nutzbare Erkenntnisse umgewandelt werden. Mit diesen Instruments können Datenwissenschaftler und Enterprise-Analysten interaktive und gemeinsam nutzbare Dashboards erstellen, die die Daten verbessern, verstehen und zum richtigen Zeitpunkt zugänglich machen.

Hier sind wichtige Instruments zum Erstellen von Dashboards.

• • Energy BI: Ein Enterprise-Analytics-Dienst von Microsoft, der interaktive Visualisierungen und Enterprise-Intelligence-Funktionen mit einer einfachen Benutzeroberfläche bereitstellt, damit Endbenutzer ihre Berichte und Dashboards erstellen können.
  • Tableau: Ein robustes Datenvisualisierungstool, mit dem Benutzer interaktive und gemeinsam nutzbare Dashboards erstellen können, die aufschlussreiche Ansichten der Daten bieten. Es kann große Datenmengen verarbeiten und funktioniert intestine mit unterschiedlichen Datenquellen.
  • Google Knowledge Studio: Es handelt sich um eine teilweise kostenlose webbasierte Anwendung, mit der Sie dynamische und ansprechende Dashboards und Berichte mit Daten aus praktisch allen Quellen erstellen können. Außerdem bietet sie kostenlose, vollständig anpassbare und leicht freizugebende Berichte, die automatisch mit Daten aus Ihren anderen Google-Diensten aktualisiert werden.

Cloud-Systeme

Cloud-Systeme sind für die Datenwissenschaft unverzichtbar, da sie skalierbar sind, die Flexibilität erhöhen und große Datensätze verwalten können. Sie bieten Rechendienste, Instruments und Ressourcen zum Speichern, Verarbeiten und Analysieren von Daten in großem Maßstab bei gleichzeitiger Kostenoptimierung und Leistungseffizienz.

Beliebte Rezepte finden Sie hier.

• AWS (Amazon Net Providers): Bietet eine hochentwickelte und sich ständig weiterentwickelnde Cloud-Computing-Plattform, die eine Reihe von Diensten wie Speicherung, Berechnung, maschinelles Lernen, Massive Knowledge-Analyse usw. umfasst.

• Google Cloud: Bietet verschiedene Cloud-Computing-Dienste, die auf derselben Infrastruktur laufen, die Google intern für Produkte wie Google Search und YouTube verwendet, einschließlich Cloud-Datenanalyse, Datenverwaltung und maschinelles Lernen.

• Microsoft Azure: Microsoft bietet Cloud-Computing-Dienste an, darunter virtuelle Maschinen, Datenbanken, KI- und maschinelle Lerntools sowie DevOps-Lösungen.

• PythonAnywhere: Eine cloudbasierte Entwicklungs- und Hostingumgebung, mit der Sie Python-Anwendungen über einen Webbrowser ausführen, entwickeln und hosten können, ohne dass das IT-Private einen Server einrichten muss. Excellent für Knowledge Science- und Net-App-Entwickler, die ihren Code schnell bereitstellen möchten.

Bonus: LLMs

Giant Language Fashions (LLMs) sind eine der modernsten Lösungen in der KI. Sie können wie Menschen lernen und Textual content generieren und sind in einer Vielzahl von Anwendungen von großem Nutzen, beispielsweise in der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Automatisierung des Kundendienstes, der Inhaltsgenerierung usw.

Hier sind einige der berühmtesten.

• ChatGPT: Es handelt sich um einen flexiblen Konversationsagenten, der von OpenAI erstellt wurde, um menschenähnlichen und kontextbezogenen Textual content zu generieren, was von großem Nutzen ist.

• Zwillinge: Das von Google erstellte LLM ermöglicht Ihnen die direkte Verwendung in Google-Apps wie Gmail.

• Claude-3: Ein modernes LLM, das speziell für besseres Verständnis und Textgenerierung entwickelt wurde. Es wird zur Unterstützung bei allen hochrangigen NLP-Aufgaben und Konversations-KI verwendet.

• Microsoft Co-Pilot: Co-pilot ist ein in Microsoft-Anwendungen integrierter KI-gestützter Dienst, der Benutzern kontextsensitive Empfehlungen gibt und sich wiederholende Arbeitsabläufe automatisiert, wodurch die Produktivität und Effizienz in allen Prozessen gesteigert wird.

Wenn Sie noch Fragen zu den wertvollsten Knowledge Science-Instruments haben, lesen Sie diese Die 10 nützlichsten Datenanalyse-Instruments für Datenwissenschaftler.

Abschließende Gedanken

In diesem Artikel haben wir wichtige Instruments für Datenwissenschaftler untersucht, angefangen bei Python bis hin zu großen Sprachmodellen. Die Beherrschung dieser Instruments kann Ihre Datenwissenschaftsfähigkeiten erheblich verbessern. Bleiben Sie auf dem Laufenden und erweitern Sie Ihr Toolkit kontinuierlich, um als Datenwissenschaftler wettbewerbsfähig und effektiv zu bleiben.

Nate Rosidi ist Datenwissenschaftler und arbeitet in der Produktstrategie. Er ist außerdem außerordentlicher Professor für Analytik und Gründer von StrataScratch, einer Plattform, die Datenwissenschaftlern mit echten Interviewfragen von Prime-Unternehmen bei der Vorbereitung auf ihre Vorstellungsgespräche hilft. Nate schreibt über die neuesten Developments auf dem Arbeitsmarkt, gibt Interviewtipps, teilt Datenwissenschaftsprojekte und deckt alles ab, was mit SQL zu tun hat.