Мнение
10 лучших инструментов и технологий для науки о данных
10 лучших инструментов и технологий, которые должен рассмотреть каждый специалист по анализу данных, чтобы улучшить его доступность и повысить продуктивность.
Быстрый рост популярности науки о данных привел к созданию широкого спектра инструментов и технологий, приносящих общую прибыль и пользу энтузиастам науки о данных.
В мире появился новый популярный термин под названием данные. И большинство технологических гигантов, таких как Google, Facebook, Microsoft, IBM и многие другие крупные и второстепенные компании, активно вкладывают свое драгоценное время и драгоценные ресурсы в данные и в науку о данных.
Данные измеряются, собираются, сообщаются и анализируются, после чего их можно визуализировать с помощью графиков, изображений или других инструментов анализа. Данные как общее понятие относятся к тому факту, что некоторая существующая информация или знания представлены или закодированы в некоторой форме, подходящей для лучшего использования или обработки.
Наука о данных - это концепция, объединяющая статистику, анализ данных и связанные с ними методы для понимания и анализа реальных явлений с данными. В нем используются методы и теории, взятые из многих областей в контексте математики, статистики, информатики, предметных знаний и информатики. Другими словами -
Наука о данных - это междисциплинарная область, в которой используются научные методы, процессы, алгоритмы и системы для извлечения знаний и идей из многих структурных и неструктурированных данных. Наука о данных связана с интеллектуальным анализом данных, машинным обучением и большими данными.
В этой статье мы разберемся и подробно рассмотрим десять фантастических инструментов и технологий, которые вы должны знать! Они будут чрезвычайно полезны в создании уникальных и интересных проектов Python и Data Science. Вы можете использовать их для построения моделей, создания проектов, анализа результатов, развертывания и многого другого!
Итак, без лишних слов, давайте начнем с изучения каждого из этих инструментов и технологий, которые вы можете использовать для повышения своей эффективности и действенности при создании новых проектов.
1. GitHub (и Git)
Знание GitHub - одно из основных требований к специалисту по данным. GitHub - лучшее место для демонстрации кодов и обсуждения проектов с замечательным сообществом. Вы можете поделиться своей работой в репозиториях или блоках кода в форме Gists, к которым может получить доступ широкий круг аудиторий, которые входят в ваш профиль.
GitHub, Inc. является дочерней компанией Microsoft, которая предоставляет хостинг для разработки программного обеспечения и контроля версий с помощью Git. Он предлагает функции распределенного контроля версий и управления исходным кодом (SCM) Git, а также свои собственные функции. Он обеспечивает контроль доступа и несколько функций совместной работы, таких как отслеживание ошибок, запросы функций, управление задачами, непрерывную интеграцию и вики для каждого проекта.
GitHub предлагает свои основные услуги бесплатно. Его более продвинутые профессиональные и корпоративные услуги являются коммерческими. Бесплатные учетные записи GitHub обычно используются для размещения проектов с открытым исходным кодом. Штаб-квартира находится в Калифорнии, с 2018 года является дочерней компанией Microsoft.
Я настоятельно рекомендую создать собственный аккаунт GitHub, если у вас его еще нет. Это абсолютно бесплатно и откроет вам одно из лучших мест для демонстрации своих проектов и сотрудничества с другими замечательными членами сообщества Data Science. Вы можете посмотреть мой профиль на GitHub здесь.
2. IDE
Интегрированная среда разработки (IDE) - это программное обеспечение, которое предоставляет комплексные возможности для компиляции и интерпретации программ. Он предоставляет платформу для программистов, энтузиастов и разработчиков для экспериментов и интерпретации кода / программ с помощью редакторов исходного кода, средств автоматизации, а также отладчика.
IDE может поддерживать один язык программирования, такой как Pycharm, который является эксклюзивным для Python, или может поддерживать множество языков программирования, как в случае Visual Studio Code. Поскольку python является популярным языком современной эпохи, он имеет широкий спектр доступного программного обеспечения для разработки, такого как Pycharm, код Visual Studio, записные книжки Jupyter и т. Д.
Например, Visual Studio Code - это бесплатный редактор исходного кода, созданный Microsoft для Windows, Linux и macOS. Возможности включают поддержку отладки, подсветку синтаксиса, интеллектуальное завершение кода, фрагменты, рефакторинг кода и встроенный Git. Он поддерживает различные языки программирования, включая Python. Для начала работы с Python вам может потребоваться несколько дополнительных установок, но это довольно просто. Он постоянно обновляется и является одной из лучших платформ для Python и других языков программирования. Я часто этим пользуюсь и тоже очень рекомендую.
Jupyter Notebook - это веб-приложение с открытым исходным кодом, которое позволяет создавать и обмениваться документами, содержащими живой код, уравнения, визуализации и повествовательный текст. Области применения: очистка и преобразование данных, численное моделирование, статистическое моделирование, визуализация данных, машинное обучение и многое другое. Jupyter Notebook - отличный вариант для начала работы с наукой о данных и машинным обучением.
Этими записными книжками можно делиться с кем угодно, и они помогают более эффективно и эффективно совместно работать над кодом. Я также настоятельно рекомендую использовать Jupyter Notebook, потому что вы можете использовать каждый блок кода отдельно, и у вас также есть возможность использовать уценки. Он широко используется во многих прибыльных компаниях. Ниже приведено полное руководство по всему, что вам нужно знать о записных книжках Jupyter.
Почетное упоминание: Google Colaboratory
Colaboratory (также известный как Colab) - это бесплатная среда для записных книжек Jupyter, которая работает в облаке и сохраняет свои записные книжки на Google Диске. Colab изначально был внутренним проектом Google; Была предпринята попытка открыть исходный код всего кода и работать напрямую с ним, что привело к разработке расширения Google Chrome «Open in Colab», но это в конечном итоге закончилось, и разработка Colab продолжилась внутри компании.
Ознакомьтесь со следующей статьей по указанной ниже ссылке, чтобы получить краткое руководство по более чем десяти IDE, которые вы можете использовать для своих проектов.
3. Графические процессоры
Блок обработки графики - это специализированная электронная схема, предназначенная для быстрого управления и изменения памяти для ускорения создания изображений в буфере кадров, предназначенных для вывода на устройство отображения.
Графические процессоры - ключевая часть современных вычислений. Вычисления на графических процессорах и высокопроизводительные сети трансформируют вычислительную науку и искусственный интеллект. Достижения в области графических процессоров вносят огромный вклад в развитие глубокого обучения сегодня.
Графические процессоры оптимизированы для обучения моделей искусственного интеллекта и глубокого обучения, поскольку они могут обрабатывать несколько вычислений одновременно. У них большое количество ядер, что позволяет лучше вычислять несколько параллельных процессов.
NVIDIA предоставляет так называемую Compute Unified Device Architecture (CUDA), которая имеет решающее значение для поддержки различных приложений глубокого обучения. CUDA - это платформа параллельных вычислений и модель интерфейса прикладного программирования, созданная Nvidia.
Он позволяет разработчикам программного обеспечения и разработчикам программного обеспечения использовать графический процессор (GPU) с поддержкой CUDA для обработки общего назначения - подход, названный GPGPU. Эти ядра CUDA очень полезны и эволюционируют в области искусственного интеллекта.
Когда вы используете фреймворк глубокого обучения, такой как TensorFlow или Pytorch, вы можете использовать эти ядра CUDA для вычисления ваших алгоритмов глубокого обучения значительно быстрее по сравнению с той же производительностью с процессором.
Графические процессоры - это динамический ресурс для компьютерного зрения и суперкомпьютеров с глубоким обучением и нейронными сетями для выполнения сложных задач, иногда даже превосходящих человеческое воображение. Кроме того, есть много других приложений для графических процессоров. Графические процессоры находят свое применение во встроенных системах, мобильных телефонах, персональных компьютерах, рабочих станциях и игровых консолях.
Вы можете узнать больше о графических процессорах и о том, действительно ли он вам нужен для глубокого обучения, из следующей статьи.
4. IBM Watson Studio
Watson Studio, ранее называвшаяся Data Science Experience или DSX, представляет собой программную платформу IBM для науки о данных. Платформа состоит из рабочей области, которая включает в себя несколько инструментов для совместной работы и инструментов с открытым исходным кодом для использования в науке о данных.
IBM Watson Studio позволяет пользователям управлять жизненным циклом ИИ с помощью Auto AI, подготавливать, уточнять и исследовать модели, создавать записные книжки с открытым исходным кодом, которыми можно делиться, запускать и обучать модели в облаке и, наконец, развертывать ваши проекты Data Science.
В Watson Studio специалист по данным может создать проект с группой сотрудников, каждый из которых имеет доступ к различным моделям аналитики и использует разные языки (R / Python / Scala). Watson Studio объединяет основные инструменты с открытым исходным кодом, включая RStudio, Spark и Python, в интегрированной среде, а также дополнительные инструменты, такие как управляемый сервис Spark и средства формирования данных, в безопасной и управляемой среде.
Watson Studio обеспечивает доступ к наборам данных, которые доступны через Watson Data Platform, локально или в облаке. Платформа также имеет большое сообщество и встроенные ресурсы, такие как статьи о последних разработках в мире науки о данных и общедоступные наборы данных. Платформа доступна в локальной, облачной и настольной формах.
IBM Watson Studio предлагает пользователю множество опций, в том числе ту, в которой уже есть несколько обученных моделей, и, например, вы можете использовать их для создания своего проекта обнаружения объектов без необходимости кодирования.
Преимущества использования IBM Watson Studio заключаются в том, что вы можете эффективно оптимизировать свой ИИ и облако, довольно легко прогнозировать результаты и предписывать действия, синхронизировать возможности ИИ с различными приложениями, автоматизировать жизненный цикл ИИ и многое другое.
5. Amazon Web Services
Amazon Web Services (AWS) - это дочерняя компания Amazon, предоставляющая платформы облачных вычислений и API-интерфейсы по запросу для частных лиц, компаний и правительств с распределенной оплатой по мере использования. Эти веб-службы облачных вычислений предоставляют разнообразную базовую абстрактную техническую инфраструктуру, а также стандартные блоки и инструменты распределенных вычислений.
Одной из таких услуг является Amazon Elastic Compute Cloud (EC2), которая позволяет пользователям иметь в своем распоряжении виртуальный кластер компьютеров, постоянно доступных через Интернет. Версия виртуальных компьютеров AWS имитирует большинство атрибутов реального компьютера, включая аппаратные центральные процессоры (ЦП) и графические процессоры (ГП) для обработки; локальная / оперативная память; жесткий диск / SSD-накопитель; выбор операционных систем; сеть; и предварительно загруженное прикладное программное обеспечение, такое как веб-серверы, базы данных и управление взаимоотношениями с клиентами (CRM).
Технология AWS внедрена на серверных фермах по всему миру и поддерживается дочерней компанией Amazon. Плата основывается на сочетании использования (известная как модель «Pay-as-you-go»), оборудования, операционной системы, программного обеспечения или сетевых функций, выбранных подписчиком, необходимых для доступности, избыточности, безопасности и опций обслуживания.
Подписчики могут платить за один виртуальный компьютер AWS, выделенный физический компьютер или их кластеры. В рамках соглашения о подписке Amazon обеспечивает безопасность систем подписчиков. AWS работает во многих географических регионах мира, включая 6 в Северной Америке.
Я настоятельно рекомендую проверить уровень бесплатного пользования для новичков, которые заинтересованы в изучении, создании и развертывании моделей с помощью Amazon Web Services (AWS). Этот метод поможет вам лучше понять и лучше понять работу с Data Science в облачной среде.
6. Microsoft Azure
Microsoft Azure, обычно называемая Azure, - это служба облачных вычислений, созданная Microsoft для создания, тестирования, развертывания и управления приложениями и службами через центры обработки данных, управляемые Microsoft. Он предоставляет программное обеспечение как услугу (SaaS), платформу как услугу (PaaS) и инфраструктуру как услугу (IaaS) и поддерживает множество различных языков программирования, инструментов и фреймворков, включая как специфичное для Microsoft, так и стороннее программное обеспечение и системы.
Microsoft Azure - одно из лучших и популярных мест для вычисления сложных проектов Data Science и анализа вашей работы с помощью искусственного интеллекта, а также машинного обучения. Вы также можете выполнять операции в Интернете вещей (IoT) в сочетании с ИИ для создания более инновационных работ.
Microsoft Azure похож на два предыдущих инструмента, обсуждаемых в статье, но он предлагает широкий спектр использования и преимуществ, которые должны быть приняты во внимание клиентами и энтузиастами науки о данных или искусственного интеллекта. Вы можете использовать Microsoft для создания, обучения, запуска и, наконец, развертывания ваших проектов машинного обучения и науки о данных, которые вы создаете.
Другие функции Microsoft Azure включают когнитивный поиск для обнаружения контента с помощью зрения и речи, добавление когнитивных приложений в приложения с API-интерфейсами, создание ботов для управления различными аспектами и полями, проектирование ИИ с помощью аналитики на основе Apache Spark и, наконец, создание смешанной реальности с помощью Датчики AI и многие другие приложения.
7. Ардуино
Arduino - это плата для разработки, состоящая из микроконтроллера ATmega. Это один из лучших способов начать работу с проектами робототехники и Интернета вещей.
Arduino - это компания по производству оборудования и программного обеспечения с открытым исходным кодом, которую могут использовать любители, мастера и профессионалы для создания удивительных инновационных проектов. По моему опыту, Arduino - определенно один из лучших способов начать воплощать свою мечту в области робототехники, поскольку он сравнительно проще в использовании, чем другие микроконтроллеры.
Arduino бывает разных форм и размеров, а именно Arduino Nano, Arduino Uno и Arduino mega. Nano - это доска меньшего размера, которую можно использовать для более простых и уникальных проектов. Uno - это доска среднего размера, идеально подходящая для начала экспериментов и опробования проектов уровня любителей. Mega - это большая плата разработки, которую можно использовать для более сложных проектов и сценариев.
На мой взгляд, Arduino - лучший способ начать работу с любым типом проектов IoT. Некоторые базовые проекты, такие как управление датчиками и управление обучающими устройствами с помощью Arduino, очень полезны для реализации более творческих идей в этой области.
Начать обучение просто, поскольку это в основном смесь языков программирования, таких как C и C ++, и в нем есть в основном два блока кода, о которых нужно беспокоиться как новичку, а именно, функциональные блоки настройки и цикла. Таким образом, я предлагаю сначала опробовать плату Arduino Uno, прежде чем переходить к более сложным встраиваемым устройствам.
8. Raspberry Pi
Raspberry Pi - это одноплатный компьютер, который является фантастическим способом начать работу с вычислениями и программированием. Raspberry Pi предлагает множество возможностей для создания невероятно крутых проектов в таких областях, как компьютерное зрение, игры, проекты Интернета вещей и многое другое.
С насадкой для камеры raspberry pi можно даже использовать для таких задач, как обнаружение объектов, распознавание лиц и операции наблюдения. Если вы новичок, который хочет начать программировать и кодировать, то Raspberry Pi - самый дешевый и лучший подход. Его также могут использовать любители среднего уровня или эксперты для более сложных проектов.
Лучшее в программировании с помощью Raspberry Pi и такой операционной системы, как Raspbian OS, заключается в том, что вы можете использовать различные языки программирования, включая Python. Редактор Thony Editor поставляется в виде предустановленной программы в ОС, и здесь вы можете закодировать свои проекты на Python.
Все программы, написанные в Raspberry Pi, включая программы машинного обучения и глубокого обучения, можно легко развернуть. Внешние приспособления, такие как камеры, аудиоустройства и т. Д., Также могут быть добавлены к Raspberry Pi и управляться для выполнения задач компьютерного зрения в реальном времени, таких как видеонаблюдение, распознавание лиц и т. Д.
9. Nvidia Jetson Nano
NVIDIA Jetson Nano - один из лучших инструментов для операций, связанных с искусственным интеллектом в робототехнике. Он немного дороже, чем Raspberry Pi, но Jetson Nano также имеет более высокую вычислительную мощность. По данным NVIDIA:
NVIDIA Jetson Nano позволяет разрабатывать миллионы новых небольших систем искусственного интеллекта с низким энергопотреблением. Он открывает новые миры встроенных приложений IoT, включая сетевые видеорегистраторы (NVR) начального уровня, домашних роботов и интеллектуальные шлюзы с полными аналитическими возможностями.
Комплект разработчика NVIDIA позволяет пользователям выполнять множество операций нейронной сети, включая классификацию изображений, сегментацию, обнаружение объектов и обработку речи, а также многое другое.
Хотя Nvidia Jetson Nano немного дороже, чем Raspberry Pi, он имеет сравнительно лучшие функции и также является отличной отправной точкой для разработки проектов среднего и продвинутого уровня. Он мощный и может выполнять широкий спектр задач, как упоминалось ранее.
На мой взгляд, эти три инструмента - одни из лучших устройств для начала работы с AIOT. Очевидно, что существует множество других замечательных вариантов и вариантов встроенных устройств для разработки эффективных моделей.
10. Облачная платформа Google
Google Cloud Platform (GCP), предлагаемый Google, представляет собой набор сервисов облачных вычислений, которые работают в той же инфраструктуре, которую Google использует для внутренних целей своих продуктов для конечных пользователей, таких как Google Search, Gmail, хранилище файлов и YouTube.
Помимо набора инструментов управления, он предоставляет серию модульных облачных сервисов, включая вычисления, хранение данных, аналитику данных и машинное обучение. Для регистрации необходимы данные кредитной карты или банковского счета. Google Cloud Platform предоставляет инфраструктуру как услугу, платформу как услугу и бессерверные вычислительные среды.
Google Cloud Platform является частью Google Cloud, которая включает в себя инфраструктуру общедоступного облака Google Cloud Platform, а также Google Workspace (ранее G Suite), корпоративные версии Android и Chrome OS, а также интерфейсы программирования приложений (API) для машинного обучения и корпоративные картографические услуги.
Google Cloud предлагает множество функций и продуктов для энтузиастов науки о данных, которые они могут использовать в полной мере. Они варьируются от облачных вычислений, хранилищ и баз данных, сетей, больших данных, облачного искусственного интеллекта, Интернета вещей (IoT), платформ API и служб управления.
В частности, Big Data предлагает такие функции, как BigQuery - масштабируемое управляемое корпоративное хранилище данных для аналитики, Cloud Dataflow - управляемый сервис на основе Apache Beam для потоковой и пакетной обработки данных, Cloud Dataproc - платформа больших данных для запуска Apache Hadoop и Apache Spark. вакансии и многое другое.
Google Cloud AI предлагает следующее:
- Cloud AutoML - сервис для обучения и развертывания пользовательских моделей машинного обучения. По состоянию на сентябрь 2018 года сервис находится в стадии бета-тестирования.
- Cloud TPU - ускорители, используемые Google для обучения моделей машинного обучения.
- Cloud Machine Learning Engine - управляемый сервис для обучения и построения моделей машинного обучения на основе распространенных платформ.
- Cloud Job Discovery - сервис, основанный на возможностях поиска и машинного обучения Google для экосистемы рекрутинга.
- Dialogflow Enterprise - среда разработки на основе машинного обучения Google для создания диалоговых интерфейсов.
- Cloud Natural Language - сервис анализа текста на основе моделей Google Deep Learning.
- Преобразование речи в текст из облака. Служба преобразования речи в текст на основе машинного обучения.
- Преобразование текста в речь в облаке - сервис преобразования текста в речь на основе машинного обучения.
- Cloud Translation API - сервис для динамического перевода между тысячами доступных языковых пар.
- Cloud Vision API - сервис анализа изображений на основе машинного обучения.
- Cloud Video Intelligence - сервис анализа видео на основе машинного обучения
Особые упоминания:
Kaggle:
Лучшая платформа для Data Scientist, чтобы продемонстрировать и продемонстрировать свои навыки, уникальные способности решать проблемы и новаторское мышление, - это Kaggle. Kaggle - один из таких сайтов, на котором проводятся одни из лучших соревнований, связанных с наукой о данных. Не беспокойтесь о том, на каком месте вы закончите. Это не имеет большого значения, если вы узнаете что-то новое.
Kaggle, дочерняя компания Google LLC, представляет собой онлайн-сообщество специалистов по обработке данных и специалистов по машинному обучению. Kaggle позволяет пользователям находить и публиковать наборы данных, исследовать и строить модели в веб-среде анализа данных, работать с другими учеными и инженерами по машинному обучению, а также участвовать в соревнованиях по решению задач в области науки о данных.
Переполнение стека:
Stack Overflow - это сайт вопросов и ответов для профессиональных программистов и энтузиастов. Это частный веб-сайт, флагманский сайт сети Stack Exchange. Он содержит вопросы и ответы по широкому кругу тем в компьютерном программировании. Он был создан как более открытая альтернатива более ранним сайтам вопросов и ответов, таким как Experts-Exchange.
В науке о данных нередко застревают на проблеме, над которой вы работаете долгое время. Самое приятное то, что у науки о данных есть блестящее сообщество с очень полезными людьми и множеством ресурсов в вашем распоряжении для вашей выгоды.
Stack Overflow - один из лучших сайтов, на которых вы задаете свои вопросы и получаете фантастические решения своих проблем. Не стесняйтесь обращаться за помощью, если вы застряли!
Другие:
Каналы Discord, видео на YouTube, бесплатные онлайн-лагеря кодов, научные исследования данных и т. Д., А также другие встроенные устройства IoT - все это полезные ресурсы, которые доступны всем нам, чтобы использовать и улучшать свои навыки.
Общение с другими людьми и экспертами во время обмена идеями - отличный способ узнать больше. Неэффективное общение может привести к ряду проблем, например, к неверному пониманию вопросов, которые могут возникнуть по определенной теме.
Кроме того, общение с людьми чрезвычайно полезно, чтобы поделиться своими взглядами, а также получить знания. Общаясь с большим количеством людей, вы развиваете лучшие идеи и, самое главное, интерактивность, что будет очень полезно при работе в компании с командой над проектами в области науки о данных.
Заключение:
В этой статье мы обсудили десять потрясающих инструментов и технологий, которые вы можете использовать для создания модернизированной эры Data Science Universe. Разнообразие инструментов и технологий, о которых говорится в этой публикации, варьируется от интегрированных сред разработки (IDE) для создания лучших проектов в области науки о данных до графических карт для ускорения вычислений и вычислений.
Мы также обсудили различные встроенные устройства, которые могут использоваться разработчиками для создания новых инноваций и разработки зеркальных проектов с использованием этих встроенных систем и микроконтроллеров. Использование различных веб-сайтов для повышения эффективности и общей производительности также является фантастической идеей.
Наконец, мы обсудили различные технологии, предлагаемые более крупными компаниями для внедрения, визуализации, повышения общей производительности модели и развертывания ваших проектов Data Science. Они призваны побудить энтузиастов науки о данных разработать широкий спектр уникальных проектов и продвинуться в этой области.
Ознакомьтесь с некоторыми из моих других статей, которые могут вам понравиться!
Спасибо всем, что дожили до конца. Надеюсь, вам понравилось читать эту статью. Желаю всем удачного дня впереди!
