Cet article a été publié dans le cadre du Blogathon sur la science des données
introduction
etc que les ordinateurs peuvent traiter et fournir des résultats. La collecte de données nous permet de stocker, manipuler et analyser des informations importantes sur nos clients actuels et potentiels et découvrir des informations précieuses. Aujourd'hui, la collecte de données peut nous aider à mieux comprendre nos clients et les affaires sont devenues relativement faciles.
Et la plupart des géants de la technologie comme Google, Facebook, Microsoft, IBM, Services Web Amazon, etc. et tant d'autres grandes et petites entreprises investissent beaucoup de leur temps précieux et de leurs ressources précieuses dans les données et, donc, sur le thème de la science des données. L'augmentation rapide de la reconnaissance de la science des données a entraîné la création d'une variété d'outils et de technologies divers au profit et au profit des scientifiques des données..
La science des données est un domaine émergent qui utilise diverses méthodes, processus, algorithmes et techniques pour extraire des informations et des informations significatives à partir de quantités massives de données structurées et non structurées. La science des données comprend également l'exploration de données, apprentissage automatique et big data. Combine l'étude de l'expérience du domaine et des compétences en programmation en utilisant des techniques et des théories tirées de nombreux domaines dans le contexte des mathématiques, statistiques, l'informatique, connaissances du domaine et sciences de l'information.
Dans ce blog, nous discuterons et comprendrons en profondeur les outils fantastiques qui sont extrêmement utiles pour développer et augmenter les compétences en science des données et aussi pour créer des projets uniques et pratiques. Ces outils peuvent être utilisés pour la création de modèles, le processus, l'analyse des résultats, mise en œuvre et bien plus encore.
Commençons:
1. GitHub
GitHub est une plate-forme où les développeurs peuvent héberger leur code pour le contrôle de version et la collaboration. Le principal avantage de GitHub est son système de contrôle de version, permettre aux développeurs de collaborer de manière transparente avec d'autres développeurs sans compromettre l'intégrité du projet d'origine. Les projets hébergés sur GitHub sont des logiciels open source. GitHub est une plateforme où plus de 65 des millions de développeurs façonnent l'avenir du logiciel, ensemble. GitHub est le meilleur endroit pour que les développeurs manifestent leur code et discutent de projets avec une communauté exquise.
À présent, la connaissance de GitHub est devenue l'une des exigences de base pour un data scientist. Les data scientists ont pu utiliser Github pour une raison équivalente à ce que font les ingénieurs logiciels pour collaborer., apporter des modifications aux projets et avoir la possibilité de suivre et d'annuler les modifications au fil du temps. Traditionnellement, les data scientists n'avaient pas besoin d'utiliser GitHub, car la méthode de mise en production des modèles était souvent gérée par des équipes d'ingénierie des données ou des logiciels. C'est gratuit et ouvrira l'un des meilleurs endroits pour que les développeurs puissent présenter leurs projets et collaborer avec d'autres scientifiques de données incroyables de la communauté..
Source de l'image: communauté de développeurs dev.à
2. ICI
Un environnement de développement intégré (ICI) est une plate-forme logicielle qui fournit aux développeurs des installations complètes pour coder et développer. C'est un outil de codage qui vous permet d'écrire, tester et déboguer le code plus efficacement, car ces IDE offrent généralement la complétion du code ou des informations sur le code en les mettant en surbrillance. Les IDE aident à développer l'intégration des différents aspects d'un programme informatique. L'IDE joue un rôle essentiel dans le développement de la Data Science (DS) y Apprentissage automatique (ML) grâce à ses vastes bibliothèques. Choisir le bon IDE qui convient à nos besoins est généralement une tâche très importante. Voici la liste de quelques IDE adaptés à la science des données et à l'apprentissage automatique:
- Google Colab
- Cahier Jupyter
- Spyder
- Pycharme
- Code Visual Studio
- thonny
- Atome
- Texte sublime
Un bon IDE en tant qu'assistant data scientist à compiler, déboguer, tester le code et le rendre sans bug.
Source de l'image: analyticsvidhya.com
3. Services Web Amazon (AWS)
Amazon Web Services est une filiale d'Amazon Company qui fournit des services à la demande à partir de plateformes de cloud computing (IaaS, PaaS, SaaS) et API à de nombreuses personnes, entreprises et gouvernements, sur la base d'un compteur prépayé. Ces services Web de cloud computing fournissent une variété de blocs de construction et d'outils pour l'informatique distribuée ainsi qu'une infrastructure technique abstraite.. Les scientifiques des données s'appuient à la fois sur le monde des affaires et le monde technique avec l'analyse des données pour obtenir les résultats souhaités. Dans le domaine de l'apprentissage automatique (ML), conception de scientifiques de données, développer et construire des modèles à partir des données en les traitant, créer et travailler sur divers algorithmes et entraîner les modèles pour prédire et atteindre vos objectifs commerciaux.
Aujourd'hui, dans 2021, AWS comprend plus de 200 produits et services, y compris le cloud computing, stockage en ligne, réseaux, Administration des bases de données, analyse de données, déploiement d'applications, apprentissage automatique, développement mobile, outils de développement, Internet des objets et divers autres outils et services.
Source de l'image: analyticsvidhya.com
4. Kaggle
Kaggle est une filiale créée par Google LLC. Il s'agit d'une plate-forme en ligne pour les scientifiques des données et les passionnés d'apprentissage automatique.. Kaggle est une communauté ouverte qui permet aux utilisateurs de trouver et de publier divers ensembles de données pour la science des données et l'apprentissage automatique., explorer et créer des modèles dans un environnement de science des données basé sur le Web, travailler avec d'autres scientifiques des données et ingénieurs en apprentissage automatique de la communauté, y Vous pouvez également participer à des concours pour résoudre les défis de la science des données. Kaggle a été présenté à 2010 en offrant des compétences d'apprentissage automatique et en offrant désormais également une plate-forme publique pour les données, un grand ordinateur de bureau pour les scientifiques des données cloud et aussi l'enseignement de l'intelligence artificielle. Kaggle a organisé des centaines de concours d'apprentissage automatique et ces concours ont développé de nombreux projets réussis, y compris la recherche sur le VIH, cotes d'échecs et prévisions de trafic.
Source de l'image: analyticsvidhya.com
5. Débordement de pile
Stack Overflow est une plateforme SaaS de collaboration et de partage de connaissances pour les entreprises mais aussi pour les programmeurs. Stack Overflow propose des questions et des réponses sur une grande variété de sujets de programmation pour les professionnels et les passionnés de l'informatique.. Il a été développé en 2008 par Jeff Atwood et Joel Spolsky et le site phare de Stack Exchange Network. Il s'agit d'une communauté open source permettant aux développeurs de travailler ensemble et de s'entraider..
Jusqu'en mars 2021, Stack Overflow registró 14 millions d'utilisateurs enregistrés et a reçu plus de 21 millions de questions et 31 millions de réponses. La plupart des questions abordées sont basées sur Java, Python, R, Android et bien d'autres.
Source de l'image: medium.com
conclusion:
Dans ce blog, Nous avons discuté des outils de science des données les plus basiques et essentiels que tout aspirant à la science des données devrait connaître. Ces outils aident à développer des compétences et à obtenir des mises à jour sur les technologies de pointe en matière de science des données..
Merci pour la lecture. S'il vous plaît laissez-moi savoir s'il y a des commentaires ou des commentaires.
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