2023 年需求旺盛的数据科学工具

nurnobisorker48

数据科学正在成为本世纪最受欢迎的领域之一。数据科学家正在帮助公司洞察当前市场。他们使用各种工具和编程语言来实现他们的目标。数据科学工具是帮助执行各种数据科学任务的应用软件。这些任务可能包括清理、分析、可视化、报告和数据过滤。这些工具有一系列用途。他们作为决策者，处理大量非结构化和结构化数据。



继续阅读以了解 2023 年流行的数据科学工具以及它们如何帮助数据科学家。



数据科学工具


数据科学家使用许多数据科学工具来执行 rcs 数据巴基斯坦 数据操作。每种工具都有独特的功能和优势。这些专门用于数据分析、清理和建模的工具和程序。以下是一些在 2023 年将继续受到热捧的数据科学工具：



1. BigML


它是一款基于云的在线工具，支持数据科学和机器学习操作。这款事件驱动且基于 GUI 的工具对初学者很有用。即使是专业人士也可以在数据科学和机器学习项目中使用此工具。许多公司使用它来降低风险、进行威胁分析等。



2.Apache Spark

Apache Spark 是一个强大的分析引擎。它是最常用的数据科学工具之一，旨在处理批处理和流处理。此工具附带许多支持数据科学家的 API。它的机器学习 API 可帮助数据科学家根据给定的数据进行预测。Spark 处理实时数据，而许多其他分析工具只能处理历史数据。Spark 的 API 可以用 Java、Python 和 R 编程。然而，Spark 的强大结合是与 Scala 编程语言的结合。Spark 的集群管理系统使 Spark 能够快速处理应用程序。



3.D3.js


D3.js 是一个 JavaScript 库，可在 Web 浏览器中创建自定义数据可视化。它是一种开源工具，称为 D3，代表数据驱动文档。它不使用图形库。相反，它使用 Web 代码，如 CSS 和 HTML。它是一种动态且灵活的工具，可以用最少的努力生成数据的视觉表示。



4.MATLAB


对于处理数学数据，MATLAB 提供了多范式数值计算环境。使用此闭源程序，矩阵函数、算法实现和统计数据建模变得更加容易。



在数据科学中，MATLAB 用于模拟神经网络和模糊逻辑。MATLAB 图形库允许您构建强大的可视化效果。信号和图像处理也使用 MATLAB。因此，它是数据科学家的全能工具，大多数科学领域都使用 MATLAB



5. SAS


SAS 是 SAS 研究所提供的数据科学工具。它最适合高级和多变量分析、商业智能 (BI) 和数据管理操作。SAS 还提供预测分析以获取未来见解。它是一款支持各种数据科学功能的闭源软件。使用 SAS 工具，可以轻松访问数据库文件、在线数据库、SAS 和 Microsoft Excel 表中的数据。它可以操纵当前数据集并提供数据驱动的见解。



6. TensorFlow


当我们讨论各种机器学习工具时，TensorFlow 是一种标准工​​具。此外，它是开源的并提供高性能。TensorFlow 的高计算能力以及在 CPU 和 GPU 上运行的能力将使其需求在 2023 年保持不变。它是一种被广泛接受的数据科学工具，因为它使数据科学家能够开发机器学习和数据分析算法。它还支持可视化功能并帮助数据科学家聚类数据科学和机器学习模型。



7. Jupyter


Jupyter Notebook 是另一个用于交互式协作的开源 Web 应用程序。通过这个多功能的 Notebook，专业人士可以共享、编辑和创建代码。此外，笔记本文档是具有版本控制功能的 JSON 文件。



还有许多其他数据科学和机器学习工具将影响全球企业。其中一些是 MLBase、Auto-WEKA 和 TableAU。它们在 2023 年需求旺盛的原因是，我们周围的一切都依靠数据运行，而且这种情况将继续下去。