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Explorez les meilleurs outils de science des données disponibles sur le marché:
La science des données comprend l'obtention de la valeur des données. Il s'agit de comprendre les données et de les traiter pour en extraire la valeur.
Les scientifiques des données sont les professionnels des données qui peuvent organiser et analyser l'énorme quantité de données.
Les fonctions exécutées par les scientifiques des données comprennent l'identification des questions pertinentes, la collecte de données à partir de différentes sources de données, l'organisation des données, la transformation des données en solution et la communication de ces résultats pour de meilleures décisions commerciales.
Python et R sont les langages les plus populaires parmi les data scientists. L'image ci-dessous vous montrera le graphique de popularité de ces deux langues.
Reportez-vous à l'image ci-dessous pour comprendre le cycle de vie de la science des données.
(image la source )
Les outils de science des données peuvent être de deux types. Un pour ceux qui ont des connaissances en programmation et un autre pour les utilisateurs professionnels. Des outils destinés aux utilisateurs professionnels, automatisent l'analyse.
= >> Nous contacter pour suggérer une liste ici.Ce que vous apprendrez:
Liste des meilleurs outils logiciels de science des données
Explorons les principaux outils utilisés par les scientifiques des données. Classement des outils payants et gratuits en fonction de la popularité et des performances.
Classification des logiciels de science des données
| Des outils pour ceux qui n'ont pas de connaissances en programmation | Outils pour les programmeurs |
|---|---|
| NoSQL | |
| Xplenty | |
| Mineur rapide | Python |
| Robot de données | R |
| Trifacta | SOLEIL |
| IBM Watson Studio | Tableau |
| Amazon Lex | TensorFlow |
| Hadoop | |
# 1) Xplenty
Tarifs Xplenty : Il a un modèle de tarification basé sur l'abonnement. Il offre un essai gratuit pendant 7 jours.
Xplenty est une intégration de données, ETL et une plate-forme ELT qui peut rassembler toutes vos sources de données.
Il s'agit d'une boîte à outils complète pour la création de pipelines de données. Cette plateforme cloud élastique et évolutive peut intégrer, traiter et préparer des données pour l'analyse sur le cloud. Il fournit des solutions pour le marketing, les ventes, le support client et les développeurs.
Caractéristiques:
- La solution de vente a les fonctionnalités pour comprendre vos clients, pour l'enrichissement des données, la centralisation des mesures et des outils de vente, et pour garder votre CRM organisé.
- Sa solution de support client vous fournira des informations complètes, vous aidera à prendre de meilleures décisions commerciales, des solutions de support personnalisées et des fonctionnalités de vente incitative et croisée automatique.
- La solution marketing de Xplenty vous aidera à créer des campagnes et des stratégies efficaces et complètes.
- Xplenty contient les fonctionnalités de transparence des données, de migrations faciles et de connexions aux systèmes hérités.
# 2) RapidMiner
Prix: Un essai gratuit est disponible pendant 30 jours. Le prix de RapidMiner Studio commence à 2500 $ par utilisateur / mois. Le prix du serveur RapidMiner commence à 15 000 $ par an. RapidMiner Radoop est gratuit pour un seul utilisateur. Son plan d'entreprise est de 15 000 $ par an.
RapidMiner est un outil pour le cycle de vie complet de la modélisation de prédiction. Il possède toutes les fonctionnalités pour la préparation des données, la construction de modèles, la validation et le déploiement. Il fournit une interface graphique pour connecter les blocs prédéfinis.
Caractéristiques:
- RapidMiner Studio est destiné à la préparation des données, à la visualisation et à la modélisation statistique.
- RapidMiner Server fournit des référentiels centraux.
- RapidMiner Radoop est destiné à la mise en œuvre de fonctionnalités d'analyse Big Data.
- RapidMiner Cloud est un référentiel basé sur le cloud.
Site Internet: RapidMiner
# 3) Robot de données
Prix: Contactez l'entreprise pour obtenir des informations détaillées sur les prix.
Data Robot est la plate-forme pour l'apprentissage automatique automatisé. Il peut être utilisé par les scientifiques des données, les cadres, les ingénieurs logiciels et les professionnels de l'informatique.
Caractéristiques:
- Il fournit un processus de déploiement facile.
- Il dispose d'un SDK et d'API Python.
- Il permet un traitement parallèle.
- Optimisation du modèle.
Site Internet: Robot de données
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# 4) Apache Hadoop
Prix: Il est disponible gratuitement.
Apache Hadoop est un framework open source. Les modèles de programmation simples créés à l'aide d'Apache Hadoop peuvent effectuer un traitement distribué de grands ensembles de données sur des clusters d'ordinateurs.
Caractéristiques:
- C'est une plateforme évolutive.
- Les échecs peuvent être détectés et traités au niveau de la couche application.
- Il comporte de nombreux modules tels que Hadoop Common, HDFS, Hadoop Map Reduce, Hadoop Ozone et Hadoop YARN.
Site Internet: Apache Hadoop
# 5) Trifacta
Prix: Trifacta propose trois plans tarifaires, à savoir Wrangler, Wrangler Pro et Wrangler Enterprise. Pour le plan Wrangler, vous pouvez vous inscrire gratuitement. Vous devrez contacter l'entreprise pour en savoir plus sur les détails de tarification des deux autres plans.
Trifacta propose trois produits pour la gestion des données et la préparation des données. Il peut être utilisé par des individus, des équipes et des organisations.
Caractéristiques:
- Trifacta Wrangler vous aidera à explorer, transformer, nettoyer et joindre les fichiers du bureau.
- Trifacta Wrangler Pro est une plate-forme en libre-service avancée pour la préparation des données.
- Trifacta Wrangler Enterprise vise à responsabiliser l'équipe d'analystes.
Site Internet: Trifacta
# 6) Alteryx
Prix: Alteryx Designer est disponible pour 5195 $ par utilisateur et par an. Alteryx Server coûte 58500 $ par an. Pour les deux plans, des fonctionnalités supplémentaires sont disponibles moyennant un coût supplémentaire.
Alteryx fournit une plate-forme pour découvrir, préparer et analyser les données. Cela vous aidera également à trouver des informations plus approfondies en déployant et en partageant les analyses à grande échelle.
Caractéristiques:
- Il fournit les fonctionnalités permettant de découvrir les données et de collaborer dans toute l'organisation.
- Il dispose de fonctionnalités pour préparer et analyser le modèle.
- La plateforme vous permettra de gérer de manière centralisée les utilisateurs, les flux de travail et les actifs de données.
- Il vous permettra d'intégrer des modèles R, Python et Alteryx dans vos processus.
Site Internet: Concepteur Alteryx
# 7) KNIME
Prix: Il est disponible gratuitement.
KNIME pour les scientifiques des données les aidera à mélanger les outils et les types de données. C'est une plateforme open source. Il vous permettra d'utiliser les outils de votre choix et de les étendre avec des fonctionnalités supplémentaires.
Caractéristiques:
- Il est très utile pour les aspects répétitifs et chronophages.
- Expérimente et se développe vers Apache Spark et le Big Data.
- Il peut fonctionner avec de nombreuses sources de données et différents types de plates-formes.
Site Internet: KNIME
# 8) Excel
Prix: Office 365 pour un usage personnel: 69,99 USD par an, Office 365 Famille: 99,99 USD par an, Office Famille et étudiant: 149,99 USD par an. Office 365 Business coûte 8,25 USD par utilisateur et par mois. Office 365 Business Premium est à 12,50 $ par utilisateur et par mois. Office 365 Business Essentials coûte 5 $ par utilisateur et par mois.
Excel peut être utilisé comme un outil pour la science des données. C'est un outil facile à utiliser pour les personnes non techniques. C'est bon pour analyser les données.
Caractéristiques:
- Il a de bonnes fonctionnalités pour organiser et résumer les données.
- Cela vous permettra de trier et de filtrer les données.
- Il a des fonctionnalités de mise en forme conditionnelle.
Site Internet: Exceller
# 9) Matlab
Prix: Matlab pour un utilisateur individuel est à 2150 $ pour une licence perpétuelle et 860 $ pour une licence annuelle. Un essai gratuit est disponible pour ce plan. Il est également disponible pour les étudiants ainsi que pour un usage personnel.
Matlab vous offre la solution pour analyser les données, développer des algorithmes et créer des modèles. Il peut être utilisé pour l'analyse des données et les communications sans fil.
Caractéristiques:
- Matlab propose des applications interactives qui vous montreront le fonctionnement de différents algorithmes sur vos données.
- Il a la capacité d'évoluer.
- Les algorithmes Matlab peuvent être directement convertis en code C / C ++, HDL et CUDA.
Site Internet: Matlab
# 10) Java
Prix: Libérer
Java est un langage de programmation orienté objet. Le code Java compilé peut être exécuté sur n'importe quelle plate-forme prise en charge par Java sans le recompiler. Java est simple, orienté objet, indépendant de l'architecture, indépendant de la plate-forme, portable, multi-thread et sécurisé.
Caractéristiques:
En tant que fonctionnalités, nous verrons pourquoi Java est utilisé pour la science des données:
- Java fournit un bon nombre d'outils et de bibliothèques utiles pour l'apprentissage automatique et la science des données.
- Java 8 avec Lambdas: avec cela, vous pouvez développer de grands projets de science des données.
- Scala fournit le support à la science des données.
Site Internet: Java
# 11) Python
Prix: Libérer
Python est un langage de programmation de haut niveau et fournit une grande bibliothèque standard. Il a les caractéristiques de gestion de la mémoire orientée objet, fonctionnelle, procédurale, dynamique et automatique.
Caractéristiques:
- Il est utilisé par les data scientists car il fournit un bon nombre de packages utiles à télécharger gratuitement.
- Python est extensible.
- Il fournit des bibliothèques d'analyse de données gratuites.
Site Internet: Python
Outils supplémentaires de science des données
# 12) R
R est un langage de programmation et peut être utilisé sur une plate-forme UNIX, Windows et Mac OS.
Site Internet: Programmation R
# 13) SQL
Ce langage spécifique au domaine est utilisé pour gérer les données du SGBDR via la programmation.
#14) Tableau
Tableau peut être utilisé aussi bien par des individus que par des équipes et des organisations. Il peut fonctionner avec n'importe quelle base de données. Il est facile à utiliser grâce à sa fonctionnalité glisser-déposer.
Site Internet: Tableau
# 15) Cloud DataFlow
Cloud DataFlow est destiné au traitement par flux et par lots des données. C'est un service entièrement géré. Il peut transformer et enrichir les données en mode stream et batch.
Site Internet: Cloud DataFlow
# 16) Gouverneurs
Kubernetes fournit un outil open source. Il est utilisé pour automatiser le déploiement, faire évoluer et gérer les applications conteneurisées.
Site Internet: Gouverneurs
Conclusion
RapidMiner est idéal pour extraire la valeur de vos données et pour créer des modèles. Data Robot fournit une plate-forme pour devenir une entreprise axée sur l'IA. C'est le meilleur pour l'analyse prédictive.
Trifacta peut fonctionner avec des formats de données complexes tels que JSON, Avro, ORC et Parquet. Apache Hadoop est le meilleur en tant que bibliothèque de logiciels open source pour travailler avec de grands ensembles de données.
KNIME est une plate-forme gratuite et open source pour mélanger des outils et des types de données. Excel est facile à utiliser pour les utilisateurs non techniques. Python est populaire parmi les scientifiques des données en raison de ses bibliothèques.
Java est utilisé par de nombreuses organisations pour le développement d'entreprise. Par conséquent, les modèles écrits en R & Python peuvent être écrits en Java pour correspondre à l'infrastructure de l'organisation.
J'espère que vous avez apprécié cet article informatif sur les outils de science des données.
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