Questo articolo è stato pubblicato nell'ambito del Blogathon sulla scienza dei dati
introduzione
ecc che i computer possono elaborare e fornire risultati. La raccolta dei dati ci consente di archiviare, manipolare e analizzare informazioni importanti sui nostri clienti attuali e potenziali e scoprire informazioni preziose. Oggi, la raccolta dei dati può aiutarci a comprendere meglio i nostri clienti e il business è diventato relativamente facile.
E la maggior parte dei giganti della tecnologia come Google, Facebook, Microsoft, IBM, Servizi Web Amazon, eccetera. e tante altre grandi e piccole aziende stanno investendo molto del loro tempo prezioso e risorse preziose in dati e, così, in materia di scienza dei dati. Il rapido aumento del riconoscimento della scienza dei dati ha portato alla creazione di una varietà di vari strumenti e tecnologie a beneficio e beneficio degli scienziati dei dati..
La scienza dei dati è un campo emergente che utilizza vari metodi, processi, algoritmi e tecniche per estrarre insight e insight significativi da un'enorme quantità di dati strutturati e non strutturati. La scienza dei dati include anche il data mining, machine learning e big data. Combina lo studio delle competenze di dominio e delle capacità di programmazione utilizzando tecniche e teorie tratte da molti campi nel contesto della matematica, statistiche, informatica, conoscenza del dominio e scienza dell'informazione.
In questo blog, discuteremo e comprenderemo a fondo i fantastici strumenti che sono estremamente utili per sviluppare e aumentare le competenze di data science e anche per creare progetti unici e pratici. Questi strumenti possono essere utilizzati per la creazione del modello, il processo, l'analisi dei risultati, implementazione e molto altro.
Cominciamo:
1. GitHub
GitHub è una piattaforma in cui gli sviluppatori possono ospitare il loro codice per il controllo della versione e la collaborazione.. Il principale vantaggio di GitHub è il suo sistema di controllo della versione., che consente agli sviluppatori di collaborare senza problemi con altri sviluppatori senza compromettere l'integrità del progetto originale. I progetti ospitati su GitHub sono software open source. GitHub è una piattaforma in cui più di 65 milioni di sviluppatori plasmano il futuro del software, insieme. GitHub è il posto migliore in cui gli sviluppatori possono manifestare il loro codice e discutere i progetti con una community squisita.
Ora, la conoscenza di GitHub è diventata uno dei requisiti di base per un data scientist. I data scientist sono stati in grado di utilizzare Github per un motivo equivalente per cui gli ingegneri del software collaborano, apportare modifiche ai progetti e avere la possibilità di tenere traccia e ripristinare le modifiche nel tempo. Tradizionalmente, i data scientist non dovevano usare GitHub, poiché spesso il metodo di messa in produzione dei modelli è stato gestito da team di software o di ingegneria dei dati. È gratuito e aprirà uno dei posti migliori per gli sviluppatori per mostrare i loro progetti e collaborare con altri fantastici data scientist nella comunità..
Fonte immagine: comunità di sviluppatori dev.to
2. QUI
Un ambiente di sviluppo integrato (QUI) è una piattaforma software che fornisce agli sviluppatori funzionalità complete per codificare e sviluppare. È uno strumento di codifica che ti permette di scrivere, testare ed eseguire il debug del codice in modo più efficiente, poiché questi IDE di solito offrono il completamento del codice o informazioni sul codice evidenziandoli. Gli IDE aiutano a sviluppare l'integrazione dei diversi aspetti di un programma per computer. L'IDE svolge un ruolo essenziale nello sviluppo di Data Science (ds) e apprendimento automatico (ML) per le sue vaste biblioteche. La scelta dell'IDE giusto che si adatta alle nostre esigenze è solitamente un compito molto importante. Ecco l'elenco di alcuni IDE adatti per la scienza dei dati e l'apprendimento automatico:
- Google Colab
- Taccuino Jupyter
- Spyder
- Picardo
- Codice di Visual Studio
- Tonny
- Atomo
- testo sublime
Un buon IDE come assistente per la compilazione dei data scientist, eseguire il debug, testare il codice e renderlo privo di bug.
Fonte immagine: analyticsvidhya.com
3. Servizi Web Amazon (AWS)
Amazon Web Services è una consociata di Amazon Company che offre servizi on-demand da piattaforme di cloud computing. (IaaS, PaaS, SaaS) e API a molte persone, aziende e governi, basato su un contatore pay-per-use. Questi servizi Web di cloud computing forniscono una varietà di elementi costitutivi e strumenti per l'elaborazione distribuita insieme a un'infrastruttura tecnica astratta.. I data scientist si affidano sia al mondo aziendale che tecnico con l'analisi dei dati per ottenere i risultati desiderati. Nel campo dell'apprendimento automatico (ML), progettazione di data scientist, sviluppare e costruire modelli dai dati elaborandoli, crea e lavora su vari algoritmi e addestra i modelli per prevedere e raggiungere i tuoi obiettivi di business.
Oggi, Su 2021, AWS comprende più di 200 prodotti e servizi compreso il cloud computing, archiviazione cloud, reti, amministrazione del database, analisi dei dati, distribuzione dell'applicazione, apprendimento automatico, sviluppo mobile, strumenti di sviluppo, Internet delle cose e vari altri strumenti e servizi.
Fonte immagine: analyticsvidhya.com
4. Kaggle
Kaggle è una filiale creata da Google LLC. È una piattaforma online per data scientist e appassionati di machine learning.. Kaggle è una community aperta che consente agli utenti di trovare e pubblicare vari set di dati per la scienza dei dati e l'apprendimento automatico., esplorare e costruire modelli in un ambiente di data science basato sul web, collaborare con altri data scientist e ingegneri dell'apprendimento automatico nella comunità, e puoi anche partecipare a concorsi per risolvere le sfide della scienza dei dati. Kaggle è stato introdotto 2010 offrendo competenze di machine learning e ora anche offrendo una piattaforma pubblica per i dati, un desktop ampio per i data scientist del cloud e anche per l'istruzione sull'intelligenza artificiale. Kaggle ha organizzato centinaia di concorsi di apprendimento automatico e questi concorsi hanno sviluppato molti progetti di successo., compresa la ricerca sull'HIV, valutazioni degli scacchi e previsioni di traffico.
Fonte immagine: analyticsvidhya.com
5. overflow della pila
Stack Overflow è una piattaforma SaaS per la collaborazione e lo scambio di conoscenze per le aziende e anche per i programmatori. Stack Overflow offre domande e risposte su una buona varietà di argomenti di programmazione per appassionati e professionisti IT.. È stato sviluppato in 2008 di Jeff Atwood e Joel Spolsky e il sito di punta di Stack Exchange Network. È una comunità open source in cui gli sviluppatori possono lavorare insieme e aiutarsi a vicenda.
Fino a marzo 2021, Registro di overflow dello stack 14 milioni di utenti registrati e ha ricevuto più di 21 milioni di domande e 31 milioni di risposte. La maggior parte delle domande discusse sono basate su Java, Pitone, R, Android e molti altri.
Fonte immagine: medium.com
conclusione:
In questo blog, abbiamo discusso degli strumenti di data science più basilari ed essenziali che ogni aspirante data scientist dovrebbe conoscere. Questi strumenti aiutano a sviluppare competenze e ottenere aggiornamenti sulle tecnologie di data science di tendenza.
Grazie per aver letto. Per favore fatemi sapere se ci sono commenti o feedback.
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