Tools für Data Science, ohne die Sie nicht leben können

Die Meinung eines Schweizer IT Dienstleisters zum Thema 'Tools für die Datenwissenschaft'

Es gibt kein Patentrezept für Data Science. Es gibt jedoch eine Reihe von leistungsstarken Tools und Techniken, die Datenwissenschaftler verwenden können, um Daten sinnvoll zu nutzen und Erkenntnisse zu gewinnen. In diesem Blogbeitrag stellen wir Ihnen einige der beliebtesten Tools für die Datenwissenschaft vor und erläutern, wie sie zur Lösung verschiedener Datenanalyseprobleme eingesetzt werden können. Python: Python ist eine beliebte Programmiersprache, die in der Datenwissenschaft und im maschinellen Lernen weit verbreitet ist. Sie verfügt über eine Reihe von Funktionen, die sie für Datenanalyseaufgaben gut geeignet machen, darunter eine leistungsstarke Bibliothek für wissenschaftliche Berechnungen namens NumPy

Hinweis:PolygonSoftware hat diesen Artikel mit Hilfe einer Künstlichen intelligenz geschrieben. Mehr erfahren

Tools für Datenwissenschaft / Data-Science

Es gibt viele verschiedene Tools, die in der Datenwissenschaft eingesetzt werden können. Das Wichtigste ist, dass Sie das richtige Tool für die jeweilige Aufgabe verwenden. Einige der gängigsten Tools sind Python, R und MATLAB.

Python

Python ist eine Allzweckprogrammiersprache, die in der Datenwissenschaft immer beliebter wird. Sie verfügt über viele Bibliotheken, die speziell für die Datenanalyse entwickelt wurden, wie z.B. NumPy, SciPy und pandas.

R

R ist eine Sprache, die für die statistische Analyse entwickelt wurde. Sie verfügt über viele integrierte Funktionen für die Datenanalyse sowie über eine große Gemeinschaft von Benutzern, die ihre eigenen Bibliotheken erstellt haben.

MATLAB

MATLAB ist eine proprietäre Programmiersprache, die von MathWorks entwickelt wurde. Sie wurde speziell für mathematische und technische Anwendungen entwickelt, verfügt aber auch über viele Bibliotheken für die Datenanalyse.

Tools für die Datenanalyse

Es gibt viele verschiedene Tools, die für Data Science verwendet werden können. Der wichtigste Faktor ist, dass das Tool in der Lage ist, die Größe und Komplexität der Daten zu verarbeiten. Zu den beliebtesten Tools gehören R, MATLAB und SAS.

R

R ist eine kostenlose Open-Source-Sprache, die für Datenanalyse, Statistik und maschinelles Lernen verwendet wird. Sie ist sehr beliebt, weil sie sehr vielseitig ist und für eine Vielzahl von Aufgaben verwendet werden kann.

MATLAB

MATLAB ist ein kommerzielles Softwarepaket, das für Datenanalyse, Statistik und maschinelles Lernen eingesetzt wird. Es ist sehr beliebt, weil es sehr leistungsfähig ist und eine breite Palette von Funktionen hat.

SAS

SAS ist ein kommerzielles Softwarepaket, das für die Datenanalyse, Statistik und maschinelles Lernen verwendet wird. Es ist sehr beliebt, weil es sehr bekannt ist und über eine breite Palette von Funktionen verfügt.

Tools für die Datenvisualisierung

Es gibt eine Vielzahl von Tools für die Datenvisualisierung, jedes mit seinen eigenen Vor- und Nachteilen. Einige der beliebtesten Tools sind Tableau, QlikView und Spotfire. Mit diesen Tools können Sie interaktive Visualisierungen erstellen, mit denen Sie Ihre Daten besser verstehen können.

Tableau

Tableau ist ein beliebtes Tool für die Datenvisualisierung. Mit ihm können Sie eine Vielzahl von Visualisierungen erstellen, darunter Karten, Kreis- und Balkendiagramme. Tableau ist außerdem interaktiv, d.h. Sie können Ihre Daten aufschlüsseln, um detailliertere Informationen zu erhalten.

QlikView

QlikView ist ein weiteres beliebtes Tool für die Datenvisualisierung. Damit können Sie Visualisierungen erstellen, die auf der Struktur Ihrer Daten basieren. Dies kann für das Verständnis Ihrer Daten hilfreich sein. QlikView ist außerdem interaktiv, d.h. Sie können Ihre Daten detaillierter untersuchen.

Spotfire

Spotfire ist ein beliebtes Tool für die Datenanalyse. Es ermöglicht Ihnen die Erstellung von Visualisierungen und die Durchführung von Datenanalysen. Dies kann für das Verständnis Ihrer Daten hilfreich sein. Spotfire ist auch interaktiv, d.h. Sie können Ihre Daten detaillierter untersuchen.

Tools für die Datentechnik

Es gibt eine Vielzahl von Tools, die Dateningenieure verwenden können, um Daten effektiv zu verwalten und zu verarbeiten. Einige dieser Tools sind:

Hadoop

Hadoop ist ein verteiltes Verarbeitungssystem, das für die Verwaltung großer Datensätze verwendet werden kann. Es ist so konzipiert, dass es horizontal skaliert werden kann, d.h. es kann problemlos eine Zunahme des Datenvolumens bewältigen.

Spark

Spark ist eine leistungsstarke Datenverarbeitungs-Engine, die für eine Vielzahl von Aufgaben verwendet werden kann, darunter Datenanalyse, maschinelles Lernen und Streaming-Daten. Es baut auf Hadoop auf und kann dessen Fähigkeiten zur verteilten Verarbeitung nutzen.

SQL

SQL ist eine Standard-Datenbankabfragesprache, mit der Sie Daten auf vielfältige Weise abfragen und manipulieren können. Sie ist eine beliebte Wahl für die Datenanalyse und Datenverwaltung.

NoSQL

NoSQL ist ein Begriff, der eine Vielzahl von nicht-relationalen Datenbanksystemen beschreibt. Diese Datenbanken werden in der Regel für die Speicherung und Verwaltung großer Mengen unstrukturierter Daten verwendet.

Tools für Data Mining

Es gibt viele verschiedene Tools für Data Mining, aber zu den beliebtesten gehören RapidMiner, KNIME und Weka. Diese Tools ermöglichen es Ihnen, Daten zu analysieren, Muster zu finden und Daten zu modellieren. Sie ermöglichen es Ihnen auch, Vorhersagemodelle zu erstellen und die Modelle zu exportieren, um sie in anderen Anwendungen zu verwenden.

Tools für die Datenmodellierung

Es gibt eine Vielzahl von Softwareoptionen für die Datenmodellierung. Der wichtigste Faktor ist die Auswahl eines Tools, das für die Art von Daten und die Analyse, die Sie durchführen möchten, geeignet ist.

Einige gängige Tools zur Datenmodellierung sind:

SQL

Structured Query Language ist eine Standard-Datenbanksprache, mit der Sie Daten abfragen und manipulieren können.

R

R ist eine Programmiersprache und Softwareumgebung, die für statistische Berechnungen und Grafiken entwickelt wurde. Es wird häufig in der Datenwissenschaft verwendet.

Python

Python ist eine vielseitige Sprache, die für Datenanalyse, maschinelles Lernen und wissenschaftliche Berechnungen verwendet werden kann.

Matlab

Matlab ist ein proprietäres Softwarepaket, das für mathematische Modellierung, Signalverarbeitung und wissenschaftliches Rechnen verwendet wird.

Es gibt viele andere Optionen für die Datenmodellierung, und das beste Tool für Sie hängt von Ihren spezifischen Bedürfnissen ab. Informieren Sie sich über die Möglichkeiten und probieren Sie verschiedene Tools aus, um das für Sie am besten geeignete zu finden.

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