2024年20大数据科学工具

企业数据变得越来越具有挑战性，并且由于它在战略规划和决策中发挥着关键作用，组织被迫在从数据资产中提取有用的业务洞察所需的人员、程序和技术上投入资金。当我们深入研究 2024 年时，数据科学工具的前景已经发生了显着的创新，并且引人注目。

本博客将探讨2024 年十大数据科学工具。这些技术改进使得数据的摄取、清理、处理、分析、建模和显示变得更加容易。此外，某些技术还为模型的构建、跟踪、部署和监控提供了机器学习生态系统。

什么是数据科学工具？
数据科学家可以借助数据科学工具（即应用程序软件或框架）执行各种数据科学任务。每个工具都包含精选的应用程序。数据科学技术的使用并不局限于一项任务。它们使生态系统能够获得额外的技能来完成复杂的任务，有时还可以获得数据科学的技能。例如，MLFlow的主要应用是模型跟踪。然而，它也可以应用于推理、部署和模型注册。
现在让我们详细了解这些工具以及数据科学家和其他专业人士如何从它们中受益。

• 为了帮助数据科学家和分析师从数据中获取有洞察力的信息，数据科学工具非常重要。
• 如前所述，这些技术有助于多种活动，包括建模、数据清理、操作和可视化。

为什么我们需要数据科学工具？
数据科学利用数据提取、处理、数据分析和数据可视化来解决现实世界的问题。数据科学家可以通过使用数据科学技术成功完成任何困难的任务。如果没有合适的工具，数据科学家很难解决公司的重要业务问题。企业需要数据科学家来创建解决方案，最大限度地发挥数据科学技术的潜力并提高成功率。

以下是我们需要数据科学工具的一些原因：

1. 可用性：通过不需要大量编码的直观程序可以实现快速原型设计和分析。
2. 可扩展性：数据科学工具提供了处理大型、复杂数据集的能力。
3. 流行度和采用度：对于拥有大量用户群和强大社区支持的工具，可以获得更多资源和文档。不断的增强有利于广泛使用的开源工具。
4. 端到端功能：数据科学工具提供了一组用于各种任务的工具，包括建模、数据准备、可视化、部署和推理。
5. 数据连接：数据科学工具可以灵活地连接到各种数据源和格式，例如SQL、NoSQL 数据库、API、非结构化数据等。
6. 互操作性：现在可以通过数据科学池与其他仪器顺利集成。

下面这些是数据科学家现在在工作环境中需要的一些新旧技术。这些工具的相似之处在于它们使用简单、易于获取，并且具有强大的机器学习和数据分析能力。

流行语言类项
1、Python编程语言
Python 是数据科学和机器学习领域最常用且最流行的编程语言。多功能语言的应用包括人工智能、机器人过程自动化、自然语言处理、数据分析和数据可视化。

Python 允许开发人员构建桌面、移动和 Web 应用程序。除了面向对象编程之外，它还支持过程式、函数式和其他风格的编程。还支持用C或C++编写的扩展。

2、R 编程语言
R是专门为统计计算而设计的编程语言和开源软件，这使其成为学术界和工业界进行统计分析和数据分析的主要选择。R 非常适合统计计算，使其成为数据分析和数据可视化非常重要的学术界和工业界的热门选择。

基于Python的数据分析工具
3、Numpy 
Numpy 是Python 编程语言的一个强大的数值库。它提供对大型矩阵和多维数组以及具有各种数学函数的矩阵的支持，以对这些数组进行操作。Numpy是 Python 中科学计算的基础库，广泛应用于数据科学、机器学习、物理和工程等各个领域。

4、Seaborn
Seaborn 基于 Matplotlib，是一个强大的数据可视化包。它配备了一系列华丽且设计良好的默认主题，在处理熊猫数据时特别有用。使用 Seaborn 的高度智能软件，您可以快速、简单地创建富有表现力和清晰的视觉效果。

5、Pandas
数据可视化、探索性数据分析以及对HTML、JSON、CSV 和SQL的文件格式和语言支持都包含在 2008 年创新Pandas中。Pandas是一种流行的开源 Python 数据分析和操作工具。它的两个主要数据结构是 Series 一维数组和 DataFrame （一种具有集成索引的二维数据操作结构），两者都是在NumPy之上开发的。两者都可以从各种来源获取数据，包括 NumPy 数组；一个 DataFrame 可以容纳许多 Series 对象。

此外，据 Pandas 网站称，它还提供智能数据对齐、缺失数据的综合管理、数据聚合和转换、数据集的灵活重塑和旋转以及快速组合和加入数据集的能力等功能。

开源数据科学工具
6、Jupyter 笔记本
借助著名的开源网络工具Jupyter Notebooks，数据科学家可以生成包含实时代码、方程、图形和书面解释的共享文档。该工具非常适合报告、团队合作和探索性分析。

7、R工作室
R studio 是R 编程语言的IDE。它提供了一个用户友好的界面来编写代码。这种集成主要是为了简化 R 代码的编写和运行过程。R studio 内置了对 Git 等系统的支持。用户可以将他们的项目连接到版本控制存储库，并更轻松地跟踪更改并与其他人协作。

大数据处理工具
8、Apache Spark
据其支持者称， Apache Spark是一种开源分析和数据处理引擎，可以处理 PB 级的数据。由于 Spark 数据处理速度快，自 2009 年推出以来使用量不断增加，该平台已发展成为最大的大数据技术开源社区之一。

Spark 因其速度快而非常适合几乎实时处理流数据的连续智能应用程序。但 Spark 也是一种通用分布式处理引擎，适用于各种SQL批处理任务以及提取、转换和加载应用程序。Spark 首次问世时，它被宣传为比 MapReduce 引擎更快的 Hadoop 集群批处理引擎。

9、Hadoop
它是一个开源框架，旨在使用商用硬件集群来分发大型数据集的存储和处理。它是 Apache 软件基金会的一部分，广泛应用于大数据分析。Hadoop 旨在处理大量数据，特别适合批处理任务。

机器学习库
10、Hugging Face
The Hugging Face现已成为开源机器学习开发的一站式商店。使用不同的 Hugging Face 生态系统技术可以方便地指导、评估和实现模型，因为它提供了对数据集、尖端模型和推理的简单访问。此外，它还支持访问高端 GPU 和企业解决方案。无论您是专业人士、研究人员还是学习机器学习的学生，这都是您为作业创建出色解决方案所需的唯一平台。

11、TensorFlow
它是一个开源机器学习框架，用于构建和训练机器学习模型，特别是深度学习模型。TensorFlow为各种数值计算和机器学习提供了全面的工具和库，使其适合各种应用程序。

12、Scikit-learn
Scikit-learn 提供了选择和评估模型、拟合模型以及准备和转换数据的功能。Scikit-learn 建立在科学计算库SciPy和NumPy以及用于数据可视化的Matplotlib的基础上，是一个 Python 开源机器学习工具包。用 sci-kit-learn 的术语来说，它支持有监督和无监督的机器学习，并附带各种称为估计器的模型和技术。

该图书馆以前称为 scikit。learn 是2007 年作为Google Summer of Code项目创建的，并于2010 年首次公开发布。其他 SciPy 附加包也使用其名称的第一部分，这是 SciPy 工具包的缩写。保存在 NumPy 数组或 SciPy 稀疏矩阵中的数值数据是 Scikit-learn 处理的主要数据类型。

管理数据库的工具
13、SQL
结构化查询语言（SQL）是一种有助于操作和管理关系数据库的编程语言。IT 提供了一组与数据库交互的命令，以执行查询数据、更新记录、使用数据库结构插入新数据等任务。数据库管理系统 (DBMS) 使用 SQL 与数据库进行通信。

14、MySQL
MySQL 是一种开源关系数据库管理系统（RDMS），广泛用于构建和管理数据库。MySQL 经常用于 Web 开发，为许多动态网站和应用程序提供支持。它支持 SQL（结构化查询语言）来查询和操作数据。MySQL 用于 Web 开发，为许多动态网站和应用程序提供支持。它支持查询和操作数据。

15、MongoDB
MongoDB 是一种流行的开源NoSQL数据库管理系统，旨在以无模式格式存储、查询和处理大量数据。MongoDB 用于多种编程语言，这使得与数据库集成和管理变得容易。

数据可视化和商业智能 (BI) 工具
16、微软Excel
Microsoft Excel 是一种广泛使用的电子表格软件，允许用户执行与数据管理、分析和可视化相关的多项任务。它是 Microsoft Office 应用程序套件的一部分，被个人、企业和组织用于多种用途。

17、Tableau
Tableau 使交互式仪表板和数据可视化变得易于使用，从而可以从数据中大规模提取见解。商业智能软件领域的领导者是 Tableau。当用户连接到多个数据源、清理并准备数据进行分析时，他们可以使用此工具创建复杂的图形，例如图形、图表和地图。由于该软件直观的设计，只需单击几个按钮，即使是非技术用户也可以创建报告和仪表板。

18、Power Bi
Power Bi 是一项业务分析服务，提供可视化和商业智能功能，其界面足够简单，可供最终用户创建自己的报告和仪表板。PowerBI可以连接到广泛的数据源，转换和清理数据，并创建具有视觉吸引力的报告和仪表板。

统计分析工具
19、IBM统计软件
一组称为IBM SPSS 的软件程序用于组织和检查困难的统计数据。它由两个主要产品组成：SPSS Modeler（一个数据科学和预测分析平台，具有拖放式用户界面和机器学习功能）和 SPSS Statistics（一个统计分析、数据可视化和报告工具）。它具有菜单驱动的用户界面、命令语法、集成R和Python扩展的能力、自动化流程的功能、与 SPSS Modeler 的导入/导出链接以及访问流行的结构化数据格式的能力。除了允许用户发现模式、生成数据点集群、进行预测和阐明变量之间的关系之外，SPSS Statistics 还涵盖了分析过程的每个阶段，从规划到模型实施。

20、SAS
统计分析系统是SAS开发的一套软件，用于高级分析、商业智能、数据管理和预测分析。SAS 广泛应用于各个行业的统计分析、数据探索和报告。

结论
许多软件公司还提供具有人工智能、机器学习和其他数据科学应用集成功能的商业许可平台。有多种产品可供选择，其中一些产品结合了MLOps、AutoML和分析功能。其中包括自动化机器学习平台、机器学习运营中心和全功能分析套件。很多平台都使用了上面提到的一些数据科学技术。

数据科学家和数据科学专业人员必须处理各种工具，包括编程工具、大数据工具、数据科学库、机器学习工具、数据可视化工具和数据分析工具。他们可以借助所有这些数据科学框架和技术来分析细粒度数据并从中获取意义。您可以在正确知识的帮助下学习如何利用这些工具。