Dieser Artikel wurde im Rahmen der Data Science Blogathon
Einführung
usw., die Computer verarbeiten und Ergebnisse liefern können. Die Datenerhebung ermöglicht uns die Speicherung, manipulieren und analysieren Sie wichtige Informationen über unsere aktuellen und potenziellen Kunden und entdecken Sie wertvolle Informationen. Heute, Die Datenerhebung kann uns helfen, unsere Kunden besser zu verstehen und das Geschäft ist relativ einfach geworden.
Und die meisten Tech-Giganten wie Google, Facebook, Microsoft, IBM, Amazon Webservices, etc. und so viele andere große und kleine Unternehmen investieren viel ihrer wertvollen Zeit und wertvollen Ressourcen in Daten und, Daher, zum Thema Data Science. Der rasante Anstieg der Anerkennung von Data Science hat zur Entwicklung einer Vielzahl unterschiedlicher Tools und Technologien zum Nutzen und Nutzen von Data Scientists geführt..
Data Science ist ein aufstrebendes Feld, das verschiedene Methoden verwendet, Prozesse, Algorithmen und Techniken, um aussagekräftige Erkenntnisse und Erkenntnisse aus riesigen Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten zu gewinnen. Data Science beinhaltet auch Data Mining, Maschinelles Lernen und Big Data. Kombiniert das Studium von Domänenerfahrung und Programmierfähigkeiten unter Verwendung von Techniken und Theorien aus vielen Bereichen im Kontext der Mathematik, Statistiken, Computer, Domänenwissen und Informationswissenschaft.
In diesem Blog, Wir werden die fantastischen Tools, die für die Entwicklung und Verbesserung von Data Science-Fähigkeiten und auch für die Erstellung einzigartiger und praktischer Projekte äußerst nützlich sind, eingehend diskutieren und verstehen.. Diese Werkzeuge können für die Modellerstellung verwendet werden, der Prozess, die Analyse der Ergebnisse, Umsetzung und vieles mehr.
Lasst uns beginnen:
1. GitHub
GitHub ist eine Plattform, auf der Entwickler ihren Code für Versionskontrolle und Zusammenarbeit hosten können. Der Hauptvorteil von GitHub ist das Versionskontrollsystem, Ermöglicht Entwicklern die nahtlose Zusammenarbeit mit anderen Entwicklern, ohne die Integrität des ursprünglichen Projekts zu beeinträchtigen. Die auf GitHub gehosteten Projekte sind Open-Source-Software. GitHub ist eine Plattform, auf der mehr als 65 Millionen Entwickler gestalten die Zukunft der Software, zusammen. GitHub ist der beste Ort für Entwickler, um ihren Code zu manifestieren und Projekte mit einer exquisiten Community zu diskutieren.
Jetzt, GitHub-Kenntnisse sind zu einer der Grundvoraussetzungen für einen Data Scientist geworden. Datenwissenschaftler konnten Github aus einem Grund verwenden, der dem entspricht, was Softwareingenieure für die Zusammenarbeit tun., Änderungen an Projekten vornehmen und die Möglichkeit haben, Änderungen im Laufe der Zeit zu verfolgen und rückgängig zu machen. Traditionell, Datenwissenschaftler mussten GitHub nicht verwenden, da die Methode, Modelle in die Produktion zu bringen, oft von Data-Engineering-Teams oder Software gehandhabt wurde. Es ist kostenlos und eröffnet Entwicklern einen der besten Orte, um ihre Projekte zu präsentieren und mit anderen großartigen Datenwissenschaftlern in der Community zusammenzuarbeiten..
Bildquelle: Entwickler-Community dev.to
2. HIER
Eine integrierte Entwicklungsumgebung (HIER) ist eine Softwareplattform, die Entwicklern umfassende Möglichkeiten zum Programmieren und Entwickeln bietet. Es ist ein Codierungstool, mit dem Sie schreiben können, Code effizienter testen und debuggen, da diese IDEs normalerweise Codevervollständigung oder Informationen über den Code bieten, indem sie hervorgehoben werden. IDEs helfen bei der Entwicklung der Integration der verschiedenen Aspekte eines Computerprogramms. IDE spielt eine wesentliche Rolle bei der Entwicklung von Data Science (DS) y Maschinelles Lernen (ML) aufgrund seiner riesigen Bibliotheken. Die Auswahl der richtigen IDE, die unseren Anforderungen entspricht, ist normalerweise eine sehr wichtige Aufgabe. Hier ist die Liste einiger IDEs, die für Data Science und maschinelles Lernen geeignet sind:
- Google Colab
- Jupyter-Notizbuch
- Spyder
- Pycharm
- Visual Studio-Code
- Thonny
- Atom
- Erhabener Text
Eine gute IDE als Data Scientist-Assistent zum Kompilieren, debuggen, Code testen und fehlerfrei machen.
Bildquelle: Analyticsvidhya.com
3. Amazon-Webdienste (AWS)
Amazon Web Services ist eine Tochtergesellschaft der Amazon Company, die On-Demand-Dienste von Cloud-Computing-Plattformen anbietet (IaaS, PaaS, SaaS) und API für viele Leute, Unternehmen und Regierungen, basierend auf einem Umlagezähler. Diese Cloud-Computing-Webdienste bieten eine Vielzahl von Bausteinen und Tools für verteiltes Computing zusammen mit einer abstrakten technischen Infrastruktur.. Data Scientists verlassen sich bei der Datenanalyse sowohl auf die Geschäftswelt als auch auf die technische Welt, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen. Im Bereich maschinelles Lernen (ML), Design von Datenwissenschaftlern, Entwickeln und bauen Sie Modelle aus Daten, indem Sie sie verarbeiten, Erstellen und bearbeiten Sie verschiedene Algorithmen und trainieren Sie die Modelle, um Ihre Geschäftsziele vorherzusagen und zu erreichen.
Heute, In 2021, AWS umfasst mehr als 200 Produkte und Dienstleistungen einschließlich Cloud Computing, Cloud-Speicher, Netzwerke, Datenbankverwaltung, Datenanalyse, Anwendungsbereitstellung, maschinelles Lernen, mobile entwicklung, Entwicklerwerkzeuge, Internet der Dinge und verschiedene andere Tools und Dienste.
Bildquelle: Analyticsvidhya.com
4. Kaggle
Kaggle ist eine Tochtergesellschaft von Google LLC. Es ist eine Online-Plattform für Data Scientists und Machine-Learning-Enthusiasten. Kaggle ist eine offene Community, die es Benutzern ermöglicht, verschiedene Datensätze für Data Science und maschinelles Lernen zu finden und zu veröffentlichen., Erforschen und erstellen Sie Modelle in einer webbasierten Data-Science-Umgebung, mit anderen Data Scientists und Machine Learning Engineers in der Community zusammenarbeiten, y Sie können auch an Wettbewerben teilnehmen, um Herausforderungen im Bereich Data Science zu lösen. Kaggle wurde vorgestellt 2010 indem wir Machine-Learning-Kompetenzen anbieten und jetzt auch eine öffentliche Plattform für Daten anbieten, ein großer Desktop für Cloud-Data-Scientists und auch für die Ausbildung in künstlicher Intelligenz. Kaggle hat Hunderte von Wettbewerben für maschinelles Lernen organisiert und diese Wettbewerbe haben viele erfolgreiche Projekte hervorgebracht, inklusive HIV-Forschung, Schachbewertungen und Verkehrsprognose.
Bildquelle: Analyticsvidhya.com
5. Paketüberfluss
Stack Overflow ist eine SaaS-Plattform für Zusammenarbeit und Wissensaustausch für Unternehmen und auch für Programmierer. Stack Overflow bietet Fragen und Antworten zu einer Vielzahl von Programmierthemen für IT-Experten und -Enthusiasten.. Es wurde entwickelt in 2008 von Jeff Atwood und Joel Spolsky und der Flaggschiff-Site des Stack Exchange Network. Es ist eine Open-Source-Community, in der Entwickler zusammenarbeiten und sich gegenseitig helfen können.
Bis März 2021, Stack Overflow-Registrierung 14 Millionen registrierte Benutzer und erhielten mehr als 21 Millionen Fragen und 31 Millionen Antworten. Die meisten der diskutierten Fragen basieren auf Java, Python, R, Android und viele mehr.
Bildquelle: medium.com
Fazit:
In diesem Blog, Wir haben die grundlegendsten und wichtigsten Data Science-Tools besprochen, die jeder aufstrebende Data Science kennen sollte. Diese Tools helfen beim Aufbau von Fähigkeiten und erhalten Updates zu aktuellen Data Science-Technologien..
Danke fürs Lesen. Bitte lassen Sie es mich wissen, wenn es Kommentare oder Feedback gibt.
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