2024 年最常使用的 10 種資料科學工具
Posted: Tue Dec 03, 2024 8:19 am
數據科學領域正在迅速發展，有許多工具可以幫助數據科學家完成工作。在這篇文章中，我們將討論 2024 年您可以使用的十大資料科學工具。此外，一些工具還提供用於模型追蹤、開發、部署和監控的機器學習生態系統。
數據科學工具的作用
數據科學工具對於幫助數據科學家和分析師從數據中提取有價值的見解至關重要。這些工具對於資料清理、操作、視覺化和建模非常有用。
隨著 ChatGPT 的出現，越來越多的工具正在與 GPT-3.5 和 GPT-4 模型整合。人工智慧支援的工具的整合使數據科學家可以更輕鬆地分析數據和建立模型。
例如，生成式人工智慧功能 ( PandasAI ) 已經發展成為 pandas 等更簡單的工具，允許使用者透過用自然語言編寫提示來獲得結果。然而，這些新工具尚未在資料專業人員中廣泛使用。
此外，數據科學工具不僅限於執行一種功能。它們提供了執行高級任務的附加功能，並在某些情況下為生態系統提供資料科學。例如，MLFlow 主要用於模型追蹤。然而，它也可用於模型註冊、部署和推理。
選擇資料科學工具的標準
排名前 10 名的工具清單基於以下主要功能：
流行度和採用度：擁有大量用戶群和社群支援 亞美尼亞電話號碼列表 的工具擁有更多的資源和文件。流行的開源工具受益於持續改進。
易於使用：直覺的工作流程，無需大量編碼，可以更快地進行原型設計和分析。
可擴展性：處理大型且複雜的資料集的能力。
端到端功能：支援資料準備、視覺化、建模、部署和推理等各種任務的工具。
資料連接：靈活地連接到不同的資料來源和格式，如 SQL、NoSQL 資料庫、API、非結構化資料等。
互通性：與其他工具無縫整合。
2024 年頂級資料科學工俱全面回顧
在這篇評論中，我們將探索對於工作場所的資料科學家來說至關重要的新工具和已建立的工具。這些工具具有幾個共同的功能——它們易於存取、用戶友好，並提供強大的數據分析和機器學習功能。
基於 Python 的資料科學工具
Python 廣泛用於資料分析、處理和機器學習。它的簡單性和龐大的開發者社群使其成為受歡迎的選擇。
1. 熊貓
pandas使資料清理、操作、分析和特徵工程在 Python 中無縫進行。它是資料專業人員在執行各種任務時最常用的函式庫。現在您也可以將其用於資料視覺化。
我們的 pandas 備忘單可以幫助您掌握這個資料科學工具。
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2. 希博恩
Seaborn是一個強大的資料視覺化函式庫，建構在 Matplotlib 之上。它配備了一系列美觀且設計良好的預設主題，在使用 pandas DataFrames 時特別有用。透過 Seaborn，您可以快速輕鬆地創造出清晰且富有表現力的視覺化效果。
3.Scikit學習
Scikit-learn是機器學習的首選 Python 函式庫。該庫為常見演算法提供了一致的接口，包括回歸、分類、聚類和降維。它針對效能進行了最佳化，並被資料科學家廣泛使用。
開源資料科學工具
開源專案在推進資料科學領域中發揮了重要作用。它們提供了豐富的工具和資源，可以幫助資料科學家更有效率地工作。
4.Jupyter筆記本
Jupyter Notebooks是一種流行的開源 Web 應用程序，允許資料科學家創建結合即時程式碼、視覺化、方程式和文字解釋的可共享文件。非常適合探索性分析、協作和報告。
5. 火炬
Pytorch是一種高度靈活的開源機器學習框架，廣泛用於開發神經網路模型。它提供模組化和龐大的工俱生態系統，用於處理各種類型的數據，例如文字、音訊、視覺和表格數據。借助 GPU 和 TPU 支持，您可以將模型訓練速度提高 10 倍。
使用我們方便的備忘單掌握 Pytorch
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6.MLFlow
MLFlow是 Databricks 的一個開源平台，用於管理端對端機器學習生命週期。它追蹤實驗、打包模型並部署到生產，同時保持可重複性。它還與追蹤法學碩士相容，並支援命令列介面和圖形使用者介面。它還提供適用於 Python、Java、R 和 Rest 的 API。
7. 抱臉
Hugging Face已成為開源機器學習開發的一站式解決方案。它可以輕鬆存取資料集、最先進的模型和推理，從而可以方便地使用 Hugging Face 生態系統中的各種工具來訓練、評估和部署模型。此外，它還提供對高階 GPU 和企業解決方案的存取。無論您是機器學習學生、研究人員還是專業人士，這都是您為專案開發一流解決方案所需的唯一平台。
專有數據科學工具
強大的專有平台提供企業級功能、一鍵式設定和易用性。他們還為您的數據提供支援和安全。
8. 畫面
Tableau是商業智慧軟體領域的領導者。它支援直覺的互動式資料視覺化和儀表板，可以從大規模資料中釋放洞察力。借助 Tableau，使用者可以連接到各種資料來源，清理和準備資料以進行分析，然後產生豐富的視覺化效果，例如圖表、圖形和地圖。該軟體的設計易於使用，允許非技術用戶透過簡單的拖放操作來建立報告和儀表板。
9.RapidMiner
RapidMiner是一個端到端的高階分析平台，用於建立機器學習和資料管道，提供視覺化工作流程設計器來簡化流程。從資料準備到模型部署，RapidMiner 提供了管理 ML 工作流程每一步所需的所有工具。 RapidMiner 核心的視覺化工作流程設計器使用戶能夠輕鬆建立管道，而無需編寫程式碼。
人工智慧工具
去年，人工智慧工具已成為數據分析的必備工具。它們用於程式碼生成、驗證、結果理解、報告生成等。
10. 聊天GPT
ChatGPT是一款由人工智慧驅動的工具，可協助您完成各種資料科學任務。它提供了產生Python程式碼並執行它的能力，還可以產生完整的分析報告。但這還不是全部。 ChatGPT 配備了各種插件，對於研究、實驗、數學、統計、自動化和文件審查非常有用。一些最顯著的功能包括 DALLE-3（影像生成）、Bing 瀏覽器和 ChatGPT Vision（影像辨識）。
您可以參考《ChatGPT 資料科學專案使用指南》，了解如何使用 ChatGPT 並建立端對端資料科學專案。
實踐專案和資源
正在尋找將這些資料工具應用於現實資料集的方法？DataCamp可以滿足您的需求。他們提供引導式和非引導式項目，這些項目可以載入到名為DataLab的人工智慧筆記本上，讓您可以立即開始處理項目。 DataCamp 的專案清單非常廣泛，涵蓋一系列主題，包括資料處理、機器學習、資料工程、MLOps、LLM、NLP 等。
以下是更多項目的鏈接，可幫助您將尖端工具應用於資料集：
數據科學工具的作用
數據科學工具對於幫助數據科學家和分析師從數據中提取有價值的見解至關重要。這些工具對於資料清理、操作、視覺化和建模非常有用。
隨著 ChatGPT 的出現，越來越多的工具正在與 GPT-3.5 和 GPT-4 模型整合。人工智慧支援的工具的整合使數據科學家可以更輕鬆地分析數據和建立模型。
例如，生成式人工智慧功能 ( PandasAI ) 已經發展成為 pandas 等更簡單的工具，允許使用者透過用自然語言編寫提示來獲得結果。然而，這些新工具尚未在資料專業人員中廣泛使用。
此外，數據科學工具不僅限於執行一種功能。它們提供了執行高級任務的附加功能，並在某些情況下為生態系統提供資料科學。例如，MLFlow 主要用於模型追蹤。然而，它也可用於模型註冊、部署和推理。
選擇資料科學工具的標準
排名前 10 名的工具清單基於以下主要功能：
流行度和採用度：擁有大量用戶群和社群支援 亞美尼亞電話號碼列表 的工具擁有更多的資源和文件。流行的開源工具受益於持續改進。
易於使用：直覺的工作流程，無需大量編碼，可以更快地進行原型設計和分析。
可擴展性：處理大型且複雜的資料集的能力。
端到端功能：支援資料準備、視覺化、建模、部署和推理等各種任務的工具。
資料連接：靈活地連接到不同的資料來源和格式，如 SQL、NoSQL 資料庫、API、非結構化資料等。
互通性：與其他工具無縫整合。
2024 年頂級資料科學工俱全面回顧
在這篇評論中，我們將探索對於工作場所的資料科學家來說至關重要的新工具和已建立的工具。這些工具具有幾個共同的功能——它們易於存取、用戶友好，並提供強大的數據分析和機器學習功能。
基於 Python 的資料科學工具
Python 廣泛用於資料分析、處理和機器學習。它的簡單性和龐大的開發者社群使其成為受歡迎的選擇。
1. 熊貓
pandas使資料清理、操作、分析和特徵工程在 Python 中無縫進行。它是資料專業人員在執行各種任務時最常用的函式庫。現在您也可以將其用於資料視覺化。
我們的 pandas 備忘單可以幫助您掌握這個資料科學工具。
我們的pandas 備忘單可以幫助您掌握這個資料科學工具。
2. 希博恩
Seaborn是一個強大的資料視覺化函式庫，建構在 Matplotlib 之上。它配備了一系列美觀且設計良好的預設主題，在使用 pandas DataFrames 時特別有用。透過 Seaborn，您可以快速輕鬆地創造出清晰且富有表現力的視覺化效果。
3.Scikit學習
Scikit-learn是機器學習的首選 Python 函式庫。該庫為常見演算法提供了一致的接口，包括回歸、分類、聚類和降維。它針對效能進行了最佳化，並被資料科學家廣泛使用。
開源資料科學工具
開源專案在推進資料科學領域中發揮了重要作用。它們提供了豐富的工具和資源，可以幫助資料科學家更有效率地工作。
4.Jupyter筆記本
Jupyter Notebooks是一種流行的開源 Web 應用程序，允許資料科學家創建結合即時程式碼、視覺化、方程式和文字解釋的可共享文件。非常適合探索性分析、協作和報告。
5. 火炬
Pytorch是一種高度靈活的開源機器學習框架，廣泛用於開發神經網路模型。它提供模組化和龐大的工俱生態系統，用於處理各種類型的數據，例如文字、音訊、視覺和表格數據。借助 GPU 和 TPU 支持，您可以將模型訓練速度提高 10 倍。
使用我們方便的備忘單掌握 Pytorch
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6.MLFlow
MLFlow是 Databricks 的一個開源平台，用於管理端對端機器學習生命週期。它追蹤實驗、打包模型並部署到生產，同時保持可重複性。它還與追蹤法學碩士相容，並支援命令列介面和圖形使用者介面。它還提供適用於 Python、Java、R 和 Rest 的 API。
7. 抱臉
Hugging Face已成為開源機器學習開發的一站式解決方案。它可以輕鬆存取資料集、最先進的模型和推理，從而可以方便地使用 Hugging Face 生態系統中的各種工具來訓練、評估和部署模型。此外，它還提供對高階 GPU 和企業解決方案的存取。無論您是機器學習學生、研究人員還是專業人士，這都是您為專案開發一流解決方案所需的唯一平台。
專有數據科學工具
強大的專有平台提供企業級功能、一鍵式設定和易用性。他們還為您的數據提供支援和安全。
8. 畫面
Tableau是商業智慧軟體領域的領導者。它支援直覺的互動式資料視覺化和儀表板，可以從大規模資料中釋放洞察力。借助 Tableau，使用者可以連接到各種資料來源，清理和準備資料以進行分析，然後產生豐富的視覺化效果，例如圖表、圖形和地圖。該軟體的設計易於使用，允許非技術用戶透過簡單的拖放操作來建立報告和儀表板。
9.RapidMiner
RapidMiner是一個端到端的高階分析平台，用於建立機器學習和資料管道，提供視覺化工作流程設計器來簡化流程。從資料準備到模型部署，RapidMiner 提供了管理 ML 工作流程每一步所需的所有工具。 RapidMiner 核心的視覺化工作流程設計器使用戶能夠輕鬆建立管道，而無需編寫程式碼。
人工智慧工具
去年，人工智慧工具已成為數據分析的必備工具。它們用於程式碼生成、驗證、結果理解、報告生成等。
10. 聊天GPT
ChatGPT是一款由人工智慧驅動的工具，可協助您完成各種資料科學任務。它提供了產生Python程式碼並執行它的能力，還可以產生完整的分析報告。但這還不是全部。 ChatGPT 配備了各種插件，對於研究、實驗、數學、統計、自動化和文件審查非常有用。一些最顯著的功能包括 DALLE-3（影像生成）、Bing 瀏覽器和 ChatGPT Vision（影像辨識）。
您可以參考《ChatGPT 資料科學專案使用指南》，了解如何使用 ChatGPT 並建立端對端資料科學專案。
實踐專案和資源
正在尋找將這些資料工具應用於現實資料集的方法？DataCamp可以滿足您的需求。他們提供引導式和非引導式項目，這些項目可以載入到名為DataLab的人工智慧筆記本上，讓您可以立即開始處理項目。 DataCamp 的專案清單非常廣泛，涵蓋一系列主題，包括資料處理、機器學習、資料工程、MLOps、LLM、NLP 等。
以下是更多項目的鏈接，可幫助您將尖端工具應用於資料集：