18 ซอฟต์แวร์ที่สำคัญที่นักวิทยาศาสตร์ทุกคนควรทราบเกี่ยวกับข้อมูล

วิทยาศาสตร์ข้อมูลสำหรับผู้ที่รักที่จะไขความยุ่งเหยิงและค้นพบสิ่งมหัศจรรย์ที่ซ่อนอยู่ในความยุ่งเหยิง.


มันเหมือนกับการค้นหาเข็มในกองหญ้า เฉพาะที่นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลไม่จำเป็นต้องทำให้มือสกปรกเลย การใช้เครื่องมือแฟนซีกับแผนภูมิที่มีสีสันและการดูตัวเลขจำนวนมากพวกเขาเพียงแค่ดำดิ่งลงในกองฟางข้อมูลและค้นหาเข็มที่มีค่าในรูปแบบของข้อมูลเชิงลึกที่มีมูลค่าทางธุรกิจสูง.

เป็นเรื่องปกติ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล กล่องเครื่องมือควรมีอย่างน้อยหนึ่งรายการในแต่ละหมวดหมู่เหล่านี้: ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์, ฐานข้อมูล NoSQL, กรอบข้อมูลขนาดใหญ่, เครื่องมือสร้างภาพข้อมูล, เครื่องมือขูด, ภาษาโปรแกรม, IDEs และเครื่องมือการเรียนรู้เชิงลึก.

ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์

ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์คือชุดของข้อมูลที่มีโครงสร้างในตารางที่มีคุณลักษณะ ตารางสามารถเชื่อมโยงซึ่งกันและกันกำหนดความสัมพันธ์และข้อ จำกัด และสร้างสิ่งที่เรียกว่าแบบจำลองข้อมูล ในการทำงานกับฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์คุณมักใช้ภาษาที่เรียกว่า SQL (Structured Query Language).

แอ็พพลิเคชันที่จัดการโครงสร้างและข้อมูลในฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์เรียกว่า RDBMS (Relational DataBase Management Systems) มีแอปพลิเคชั่นจำนวนมากและผู้ที่เกี่ยวข้องมากที่สุดเพิ่งเริ่มให้ความสำคัญกับสาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูลเพิ่มฟังก์ชันการทำงานเพื่อทำงานกับคลังข้อมูลขนาดใหญ่และใช้เทคนิคต่าง ๆ เช่นการวิเคราะห์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่อง.

เซิร์ฟเวอร์ SQL

นี้ หนึ่งคือ RDBMS ของ Microsoft ซึ่งมีการพัฒนามานานกว่า 20 ปีโดยการขยายการทำงานขององค์กรอย่างต่อเนื่อง ตั้งแต่เวอร์ชัน 2016, SQL Server มีพอร์ตโฟลิโอของบริการที่มีการสนับสนุนสำหรับรหัส R แบบฝัง SQL Server 2017 เพิ่มการเดิมพันโดยเปลี่ยนชื่อ R Services เป็น Machine Language Services และเพิ่มการรองรับภาษา Python (เพิ่มเติมในสองภาษาด้านล่าง).

ด้วยการเพิ่มเติมที่สำคัญเหล่านี้ SQL Server มุ่งเป้าไปที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่อาจไม่มีประสบการณ์กับ Transact SQL ซึ่งเป็นภาษาคิวรีดั้งเดิมของ Microsoft SQL Server.

SQL Server อยู่ไกลจากการเป็นผลิตภัณฑ์ฟรี คุณสามารถซื้อสิทธิ์ใช้งานเพื่อติดตั้งบนเซิร์ฟเวอร์ Windows (ราคาจะแตกต่างกันตามจำนวนผู้ใช้งานพร้อมกัน) หรือใช้เป็นบริการที่คิดค่าธรรมเนียมผ่านคลาวด์ Microsoft Azure. เรียนรู้ Microsoft SQL Server เป็นเรื่องง่าย.

MySQL

ในด้านซอฟต์แวร์โอเพนซอร์ซ, MySQL มียอดนิยมของ RDBMSs แม้ว่าปัจจุบันออราเคิลเป็นเจ้าของมันยังคงเป็นอิสระและเปิดแหล่งที่มาภายใต้เงื่อนไขของ GNU General Public License แอปพลิเคชันบนเว็บส่วนใหญ่ใช้ MySQL เป็นแหล่งเก็บข้อมูลพื้นฐานเนื่องจากเป็นไปตามมาตรฐาน SQL.

ยังช่วยให้ความนิยมของมันเป็นขั้นตอนการติดตั้งง่ายชุมชนขนาดใหญ่ของนักพัฒนาเอกสารมากมายที่ครอบคลุมและเครื่องมือของบุคคลที่สามเช่น phpMyAdmin ที่ทำให้กิจกรรมการจัดการในชีวิตประจำวันง่ายขึ้น แม้ว่า MySQL จะไม่มีฟังก์ชั่นพื้นฐานในการทำการวิเคราะห์ข้อมูล แต่ความเปิดกว้างของมันช่วยให้สามารถทำงานร่วมกับเครื่องมือสร้างภาพรายงานและระบบธุรกิจอัจฉริยะที่คุณสามารถเลือกได้.

PostgreSQL

ตัวเลือก RDBMS โอเพ่นซอร์สอีกตัวคือ PostgreSQL. แม้ว่า PostgreSQL จะไม่ได้รับความนิยมเท่า MySQL แต่ก็มีความยืดหยุ่นและความสามารถในการขยายและการรองรับการสืบค้นที่ซับซ้อน แต่คำสั่งที่นอกเหนือไปจากข้อความพื้นฐานเช่น SELECT, WHERE และ GROUP BY.

คุณสมบัติเหล่านี้ทำให้มันได้รับความนิยมในหมู่นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูล คุณสมบัติที่น่าสนใจอีกประการหนึ่งคือการรองรับหลายสภาพแวดล้อมซึ่งช่วยให้สามารถใช้งานได้ในระบบคลาวด์และสภาพแวดล้อมในสถานที่หรือในการผสมผสานของทั้งสองที่รู้จักกันทั่วไปว่าเป็นระบบคลาวด์ไฮบริด.

PostgreSQL มีความสามารถในการรวมการประมวลผลการวิเคราะห์ออนไลน์ (OLAP) กับการทำธุรกรรมออนไลน์ (OLTP) ซึ่งทำงานในโหมดที่เรียกว่าการประมวลผลแบบไฮบริดธุรกรรม / การวิเคราะห์ (HTAP) นอกจากนี้ยังเหมาะที่จะทำงานกับข้อมูลขนาดใหญ่ด้วยการเพิ่ม PostGIS สำหรับข้อมูลทางภูมิศาสตร์และ JSON-B สำหรับเอกสาร PostgreSQL ยังรองรับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างซึ่งอนุญาตให้อยู่ในทั้งสองประเภท: ฐานข้อมูล SQL และ NoSQL.

ฐานข้อมูล NoSQL

หรือที่เรียกว่าฐานข้อมูลที่ไม่ใช่เชิงสัมพันธ์ที่เก็บข้อมูลประเภทนี้ช่วยให้เข้าถึงโครงสร้างข้อมูลที่ไม่ใช่ตารางได้เร็วขึ้น ตัวอย่างของโครงสร้างเหล่านี้คือกราฟเอกสารคอลัมน์กว้างค่าคีย์และอื่น ๆ อีกมากมาย ที่เก็บข้อมูล NoSQL สามารถเก็บข้อมูลที่สอดคล้องกันเพื่อประโยชน์อื่น ๆ เช่นความพร้อมใช้งานการแบ่งพาร์ติชันและความเร็วในการเข้าถึง.

เนื่องจากไม่มี SQL ในที่จัดเก็บข้อมูล NoSQL วิธีเดียวที่จะสืบค้นฐานข้อมูลประเภทนี้คือการใช้ภาษาระดับต่ำและไม่มีภาษาดังกล่าวที่ได้รับการยอมรับอย่างกว้างขวางเช่นเดียวกับ SQL นอกจากนี้ยังไม่มีข้อกำหนดมาตรฐานสำหรับ NoSQL นั่นคือเหตุผลว่าทำไมฐานข้อมูล NoSQL บางตัวจึงเริ่มเพิ่มการรองรับสคริปต์ SQL.

MongoDB

MongoDB เป็นระบบฐานข้อมูล NoSQL ที่ได้รับความนิยมซึ่งเก็บข้อมูลในรูปแบบของเอกสาร JSON มุ่งเน้นที่ความยืดหยุ่นและความยืดหยุ่นในการจัดเก็บข้อมูลในลักษณะที่ไม่มีโครงสร้าง ซึ่งหมายความว่าไม่มีรายการเขตข้อมูลคงที่ที่ต้องสังเกตในองค์ประกอบที่เก็บไว้ทั้งหมด นอกจากนี้โครงสร้างข้อมูลสามารถเปลี่ยนแปลงได้ตลอดเวลาซึ่งเป็นสิ่งที่อยู่ในฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์มีความเสี่ยงสูงที่จะมีผลกระทบต่อแอปพลิเคชันที่กำลังทำงานอยู่.

เทคโนโลยีใน MongoDB ช่วยให้สามารถจัดทำดัชนีแบบสอบถามเฉพาะกิจและการรวมที่ให้รากฐานที่แข็งแกร่งสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล ลักษณะการกระจายของฐานข้อมูลให้ความพร้อมใช้งานสูงการปรับขนาดและการกระจายทางภูมิศาสตร์โดยไม่จำเป็นต้องใช้เครื่องมือที่ซับซ้อน.

Redis

นี้ อีกทางเลือกหนึ่งในโอเพนซอร์ซหน้า NoSQL มันเป็นที่จัดเก็บโครงสร้างข้อมูลที่ทำงานในหน่วยความจำและนอกเหนือจากการให้บริการฐานข้อมูลมันยังทำงานเป็นหน่วยความจำแคชและนายหน้าข้อความ.

รองรับโครงสร้างข้อมูลที่แปลกใหม่มากมายรวมถึงแฮชดัชนีทางภูมิศาสตร์รายชื่อและชุดเรียงลำดับ เหมาะอย่างยิ่งสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูลเนื่องจากมีประสิทธิภาพสูงในงานที่ต้องใช้ข้อมูลจำนวนมากเช่นจุดตัดชุดการคำนวณการเรียงลำดับรายการแบบยาวหรือการจัดอันดับที่ซับซ้อน สาเหตุของประสิทธิภาพที่โดดเด่นของ Redis คือการทำงานในหน่วยความจำ สามารถกำหนดค่าให้เก็บข้อมูลตามที่เลือกไว้.

กรอบข้อมูลขนาดใหญ่

สมมติว่าคุณต้องวิเคราะห์ข้อมูลที่ผู้ใช้ Facebook สร้างในช่วงหนึ่งเดือน เรากำลังพูดถึงรูปภาพวิดีโอข้อความทั้งหมด โดยคำนึงถึงว่ามีการเพิ่มข้อมูลมากกว่า 500 เทราไบต์ทุกวันไปยังเครือข่ายโซเชียลโดยผู้ใช้มันยากที่จะวัดปริมาณที่แสดงด้วยข้อมูลทั้งเดือน.

ในการจัดการกับข้อมูลจำนวนมากด้วยวิธีที่มีประสิทธิภาพคุณต้องมีกรอบงานที่เหมาะสมที่สามารถคำนวณสถิติผ่านสถาปัตยกรรมแบบกระจาย มีสองกรอบที่นำไปสู่ตลาด: Hadoop และ Spark.

Hadoop

เป็นกรอบข้อมูลขนาดใหญ่, Hadoop จัดการกับความซับซ้อนที่เกี่ยวข้องกับการดึงการประมวลผลและการจัดเก็บกองขนาดใหญ่ของข้อมูล Hadoop ทำงานในสภาพแวดล้อมแบบกระจายประกอบด้วยกลุ่มคอมพิวเตอร์ที่ประมวลผลอัลกอริธึมง่ายๆ มีอัลกอริทึม orchestrating เรียกว่า MapReduce ซึ่งแบ่งงานใหญ่เป็นส่วนเล็ก ๆ แล้วกระจายงานเล็ก ๆ เหล่านั้นระหว่างกลุ่มที่มีอยู่.

Hadoop แนะนำสำหรับคลังข้อมูลระดับองค์กรที่ต้องการการเข้าถึงที่รวดเร็วและความพร้อมใช้งานสูงทั้งหมดนี้อยู่ในรูปแบบต้นทุนต่ำ แต่คุณต้องมีผู้ดูแลระบบ Linux อย่างลึกซึ้ง ความรู้ Hadoop เพื่อรักษากรอบและทำงาน.

จุดประกาย

Hadoop ไม่ได้เป็นเพียงกรอบการทำงานสำหรับการจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ อีกชื่อใหญ่ในพื้นที่นี้คือ จุดประกาย. เครื่องยนต์ Spark ได้รับการออกแบบให้เหนือกว่า Hadoop ในแง่ของความเร็วในการวิเคราะห์และการใช้งานที่ง่าย เห็นได้ชัดว่ามันบรรลุเป้าหมายนี้: การเปรียบเทียบบางอย่างบอกว่า Spark ทำงานเร็วกว่า Hadoop ถึง 10 เท่าเมื่อทำงานบนดิสก์และทำงานได้เร็วขึ้น 100 เท่าในหน่วยความจำ นอกจากนี้ยังต้องใช้เครื่องจักรจำนวนน้อยกว่าในการประมวลผลข้อมูลจำนวนเดียวกัน.

นอกจากความเร็วแล้วข้อดีอีกประการของ Spark ก็คือการรองรับการประมวลผลสตรีม การประมวลผลข้อมูลประเภทนี้เรียกว่าการประมวลผลแบบเรียลไทม์เกี่ยวข้องกับอินพุตและเอาต์พุตข้อมูลอย่างต่อเนื่อง.

เครื่องมือสร้างภาพ

เรื่องตลกทั่วไประหว่างนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลกล่าวว่าหากคุณทรมานข้อมูลมานานพอมันจะสารภาพสิ่งที่คุณต้องรู้ ในกรณีนี้ “การทรมาน” หมายถึงการจัดการข้อมูลโดยการแปลงและกรองเพื่อให้สามารถมองเห็นได้ดีขึ้น และนั่นคือจุดที่เครื่องมือสร้างภาพข้อมูลปรากฏขึ้น เครื่องมือเหล่านี้ใช้ข้อมูลที่ประมวลผลล่วงหน้าจากหลาย ๆ แหล่งและแสดงความจริงที่เปิดเผยในรูปแบบกราฟิกที่เข้าใจได้.

มีเครื่องมือนับร้อยที่จัดอยู่ในหมวดหมู่นี้ ชอบหรือไม่ใช้กันอย่างแพร่หลายที่สุดคือ Microsoft Excel และเครื่องมือสร้างแผนภูมิ ทุกคนที่ใช้ Excel สามารถเข้าถึงแผนภูมิ Excel ได้ แต่มีฟังก์ชันการทำงานที่ จำกัด เช่นเดียวกับแอปพลิเคชันสเปรดชีตอื่น ๆ เช่น Google ชีตและ Libre Office แต่เรากำลังพูดถึงที่นี่เกี่ยวกับเครื่องมือเฉพาะเพิ่มเติมที่ออกแบบมาเป็นพิเศษสำหรับระบบธุรกิจอัจฉริยะ (BI) และการวิเคราะห์ข้อมูล.

พลังงาน BI

ไม่นานมานี้ Microsoft เปิดตัว พลังงาน BI แอปพลิเคชั่นสร้างภาพ สามารถใช้ข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ เช่นไฟล์ข้อความฐานข้อมูลสเปรดชีตและบริการข้อมูลออนไลน์มากมายรวมถึง Facebook และ Twitter และใช้เพื่อสร้างแดชบอร์ดที่เต็มไปด้วยแผนภูมิตารางแผนที่และวัตถุอื่น ๆ ในการสร้างภาพ วัตถุแดชบอร์ดเป็นแบบโต้ตอบซึ่งหมายความว่าคุณสามารถคลิกที่ชุดข้อมูลในแผนภูมิเพื่อเลือกและใช้เป็นตัวกรองสำหรับวัตถุอื่น ๆ บนกระดาน.

Power BI คือการรวมกันของแอปพลิเคชันเดสก์ท็อป Windows (ส่วนหนึ่งของชุด Office 365) เว็บแอปพลิเคชันและบริการออนไลน์เพื่อเผยแพร่แดชบอร์ดบนเว็บและแบ่งปันกับผู้ใช้ของคุณ บริการนี้ช่วยให้คุณสร้างและจัดการการอนุญาตเพื่อให้สิทธิ์การเข้าถึงบอร์ดกับบางคนเท่านั้น.

ฉาก

ฉาก เป็นอีกตัวเลือกในการสร้างแดชบอร์ดแบบโต้ตอบจากแหล่งข้อมูลหลายแหล่งรวมกัน นอกจากนี้ยังมีเวอร์ชันเดสก์ท็อปเวอร์ชันเว็บและบริการออนไลน์เพื่อแบ่งปันแดชบอร์ดที่คุณสร้าง ใช้งานได้ตามธรรมชาติ“ ตามที่คุณคิด” (ตามที่อ้าง) และใช้งานง่ายสำหรับผู้ที่ไม่มีความรู้ด้านเทคนิคซึ่งได้รับการปรับปรุงผ่านบทเรียนและวิดีโอออนไลน์มากมาย.

คุณสมบัติที่โดดเด่นที่สุดของ Tableau คือตัวเชื่อมต่อข้อมูลไม่ จำกัด ข้อมูลสดและในหน่วยความจำและการออกแบบที่ปรับให้เหมาะกับมือถือ.

QlikView

QlikView นำเสนอส่วนต่อประสานผู้ใช้ที่สะอาดและตรงไปตรงมาเพื่อช่วยให้นักวิเคราะห์ค้นพบข้อมูลเชิงลึกใหม่ ๆ จากข้อมูลที่มีอยู่ผ่านองค์ประกอบภาพที่เข้าใจได้ง่ายสำหรับทุกคน.

เครื่องมือนี้เป็นที่รู้จักกันดีว่าเป็นหนึ่งในแพลตฟอร์มระบบธุรกิจอัจฉริยะที่ยืดหยุ่นที่สุด มันมีคุณสมบัติที่เรียกว่าการค้นหาที่เกี่ยวข้องซึ่งช่วยให้คุณมุ่งเน้นไปที่ข้อมูลที่สำคัญที่สุดช่วยให้คุณประหยัดเวลาในการค้นหาด้วยตัวคุณเอง.

ด้วย QlikView คุณสามารถทำงานร่วมกับพันธมิตรแบบเรียลไทม์ทำการวิเคราะห์เปรียบเทียบ ข้อมูลที่เกี่ยวข้องทั้งหมดสามารถรวมกันเป็นแอพเดียวพร้อมคุณสมบัติความปลอดภัยที่ จำกัด การเข้าถึงข้อมูล.

เครื่องมือขูด

ในช่วงเวลาที่อินเทอร์เน็ตเพิ่งเกิดขึ้นซอฟต์แวร์รวบรวมข้อมูลเว็บเริ่มเดินทางไปพร้อมกับเครือข่ายที่รวบรวมข้อมูลในแบบของพวกเขา เมื่อเทคโนโลยีพัฒนาขึ้นคำว่าการรวบรวมข้อมูลบนเว็บเปลี่ยนไปสำหรับการคัดแยกเว็บ แต่ยังคงมีความหมายเดียวกัน: เพื่อดึงข้อมูลจากเว็บไซต์โดยอัตโนมัติ ในการทำการขูดเว็บคุณใช้กระบวนการอัตโนมัติหรือบอทที่ข้ามจากหน้าเว็บหนึ่งไปอีกหน้าหนึ่งดึงข้อมูลจากพวกเขาและส่งออกไปยังรูปแบบต่าง ๆ หรือแทรกเข้าไปในฐานข้อมูลเพื่อการวิเคราะห์เพิ่มเติม.

ด้านล่างเราสรุปคุณสมบัติของสามเว็บแครปเปอร์ยอดนิยมที่มีในปัจจุบัน.

Octoparse

Octoparse มีดโกนเว็บมีคุณสมบัติที่น่าสนใจรวมถึงเครื่องมือในตัวเพื่อรับข้อมูลจากเว็บไซต์ที่ไม่ทำให้การขูดบอทง่ายต่อการทำงาน มันเป็นแอพพลิเคชั่นบนเดสก์ท็อปที่ไม่ต้องมีการเข้ารหัสพร้อม UI ที่ใช้งานง่ายที่ช่วยให้เห็นภาพกระบวนการแยกผ่านผู้ออกแบบเวิร์กโฟลว์กราฟิก.

ด้วยแอพพลิเคชั่นสแตนด์อโลน Octoparse นำเสนอบริการบนคลาวด์เพื่อเร่งกระบวนการดึงข้อมูล ผู้ใช้สามารถรับความเร็ว 4x ถึง 10 เท่าเมื่อใช้บริการคลาวด์แทนแอปพลิเคชันเดสก์ท็อป หากคุณใช้เวอร์ชั่นเดสก์ท็อปคุณสามารถใช้ Octoparse ได้ฟรี แต่ถ้าคุณต้องการใช้บริการคลาวด์คุณจะต้องเลือกหนึ่งในแผนการชำระเงิน.

Grabber เนื้อหา

หากคุณกำลังมองหาเครื่องมือขูดที่มีคุณลักษณะหลากหลายคุณควรจับตา Grabber เนื้อหา. ซึ่งแตกต่างจาก Octoparse เพื่อใช้ Content Grabber จำเป็นต้องมีทักษะการเขียนโปรแกรมขั้นสูง ในการแลกเปลี่ยนคุณจะได้รับการแก้ไขสคริปต์การเชื่อมต่อการดีบักและฟังก์ชั่นขั้นสูงอื่น ๆ ด้วย Content Grabber คุณสามารถใช้ภาษา. Net เพื่อเขียนนิพจน์ทั่วไป ด้วยวิธีนี้คุณไม่จำเป็นต้องสร้างนิพจน์โดยใช้เครื่องมือในตัว.

เครื่องมือนี้มี API (Application Programming Interface) ที่คุณสามารถใช้เพื่อเพิ่มความสามารถในการคัดลอกข้อมูลลงในเดสก์ท็อปและเว็บแอปพลิเคชันของคุณ ในการใช้ API นี้ผู้พัฒนาจำเป็นต้องได้รับการเข้าถึงบริการ Content Grabber Windows.

ParseHub

มีดโกนนี้ สามารถจัดการรายการเนื้อหาประเภทต่าง ๆ มากมายรวมถึงฟอรัมความคิดเห็นซ้อนปฏิทินและแผนที่ นอกจากนี้ยังสามารถจัดการกับหน้าเว็บที่มีการรับรองความถูกต้อง Javascript, Ajax และอีกมากมาย ParseHub สามารถใช้เป็นเว็บแอปหรือแอปพลิเคชันเดสก์ท็อปที่สามารถทำงานบน Windows, macOS X และ Linux.

เช่นเดียวกับ Content Grabber เราขอแนะนำให้คุณมีความรู้ด้านการเขียนโปรแกรมเพื่อใช้ประโยชน์สูงสุดจาก ParseHub มันมีรุ่นฟรี จำกัด 5 โครงการและ 200 หน้าต่อการทำงาน.

ภาษาโปรแกรม

เช่นเดียวกับภาษา SQL ที่กล่าวถึงก่อนหน้านี้ได้รับการออกแบบมาโดยเฉพาะเพื่อทำงานกับฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์มีภาษาอื่น ๆ ที่สร้างขึ้นโดยเน้นที่วิทยาศาสตร์ข้อมูล ภาษาเหล่านี้ช่วยให้นักพัฒนาสามารถเขียนโปรแกรมที่จัดการกับการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่เช่นสถิติและการเรียนรู้ของเครื่อง.

SQL ยังถือว่าเป็นทักษะที่สำคัญที่นักพัฒนาควรจะต้องทำวิทยาศาสตร์ข้อมูล แต่นั่นเป็นเพราะองค์กรส่วนใหญ่ยังมีข้อมูลจำนวนมากบนฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ ภาษาวิทยาศาสตร์ข้อมูล“ จริง” คือ R และ Python.

หลาม

หลาม เป็นภาษาโปรแกรมระดับสูงตีความเหมาะสำหรับการพัฒนาแอพพลิเคชั่นอย่างรวดเร็ว มันมีไวยากรณ์การเรียนรู้ที่ง่ายและสะดวกที่ช่วยให้การเรียนรู้ที่สูงชันและลดค่าใช้จ่ายในการบำรุงรักษาโปรแกรม มีหลายสาเหตุที่เป็นภาษาที่ต้องการสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล พูดถึงบางอย่าง: ศักยภาพในการเขียนสคริปต์ความละเอียดอ่อนพกพาและประสิทธิภาพ.

ภาษานี้เป็นจุดเริ่มต้นที่ดีสำหรับนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลที่วางแผนที่จะทำการทดลองมากมายก่อนที่จะเข้าสู่การทำงานของข้อมูลจริงและยากและผู้ที่ต้องการพัฒนาแอปพลิเคชันที่สมบูรณ์.

R

ภาษาอาร์ ส่วนใหญ่จะใช้สำหรับการประมวลผลข้อมูลทางสถิติและกราฟ แม้ว่ามันจะไม่ได้หมายถึงการพัฒนาแอพพลิเคชั่นเต็มรูปแบบ แต่อย่างใดสำหรับ Python แต่ R ได้รับความนิยมอย่างมากในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมาเนื่องจากศักยภาพในการขุดข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูล.

ขอบคุณห้องสมุดที่มีการเติบโตอย่างต่อเนื่องของแพ็คเกจที่มีอิสระซึ่งขยายการทำงานของ R ทำให้สามารถทำงานด้านการบีบอัดข้อมูลทุกประเภทรวมถึงการสร้างแบบจำลองเชิงเส้น / ไม่เชิงเส้นการจำแนกการทดสอบทางสถิติ ฯลฯ.

มันไม่ใช่ภาษาที่ง่ายต่อการเรียนรู้ แต่เมื่อคุณคุ้นเคยกับปรัชญาของมันแล้วคุณจะทำการคำนวณทางสถิติอย่างมืออาชีพ.

IDEs

หากคุณกำลังพิจารณาอย่างจริงจังที่จะอุทิศตัวเองให้กับวิทยาศาสตร์ข้อมูลคุณจะต้องเลือกสภาพแวดล้อมการพัฒนาแบบบูรณาการ (IDE) ที่เหมาะสมกับความต้องการของคุณอย่างรอบคอบเพราะคุณและ IDE ของคุณจะใช้เวลาทำงานร่วมกันเป็นจำนวนมาก.

IDE ที่เหมาะสมที่สุดควรรวบรวมเครื่องมือทั้งหมดที่คุณต้องการในการทำงานทุกวันในรูปแบบของ coder: ตัวแก้ไขข้อความพร้อมเน้นไวยากรณ์และเติมข้อความอัตโนมัติ, ดีบักที่ทรงพลัง, เบราว์เซอร์วัตถุและเข้าถึงเครื่องมือภายนอกได้ง่าย นอกจากนี้จะต้องเข้ากันได้กับภาษาที่คุณต้องการดังนั้นจึงควรเลือก IDE ของคุณหลังจากรู้ว่าคุณจะใช้ภาษาใด.

Spyder

นี้ IDE ทั่วไปส่วนใหญ่มีไว้สำหรับนักวิทยาศาสตร์และนักวิเคราะห์ที่ต้องใช้รหัส เพื่อให้สะดวกสบายมันไม่ได้ จำกัด ตัวเองในการทำงานของ IDE แต่ยังมีเครื่องมือสำหรับการสำรวจข้อมูล / การสร้างภาพและการดำเนินการแบบโต้ตอบซึ่งสามารถพบได้ในแพ็คเกจทางวิทยาศาสตร์ เครื่องมือแก้ไขใน Spyder รองรับหลายภาษาและเพิ่มคลาสเบราว์เซอร์, การแยกหน้าต่าง, การข้ามไปสู่การกำหนด, การเติมโค้ดอัตโนมัติและแม้แต่เครื่องมือวิเคราะห์รหัส.

โปรแกรมดีบั๊กช่วยให้คุณติดตามโค้ดแต่ละบรรทัดแบบโต้ตอบได้และผู้สร้างโปรไฟล์จะช่วยคุณค้นหาและกำจัดความไร้ประสิทธิภาพ.

PyCharm

หากคุณเขียนโปรแกรมใน Python โอกาสที่ IDE ของคุณจะเป็นเช่นนั้น PyCharm. มันมีตัวแก้ไขรหัสสมาร์ทที่มีการค้นหาสมาร์ทการทำให้โค้ดสมบูรณ์ ด้วยการคลิกเพียงครั้งเดียวคุณสามารถข้ามจากโปรแกรมแก้ไขรหัสไปยังหน้าต่างที่เกี่ยวข้องกับบริบทรวมถึงการทดสอบวิธีการขั้นสูงการใช้งานการประกาศและอื่น ๆ PyCharm รองรับ Anaconda และแพ็คเกจทางวิทยาศาสตร์มากมายเช่น NumPy และ Matplotlib เพื่อบอกชื่อพวกเขาเพียงสองคน.

มันมีการบูรณาการกับระบบควบคุมเวอร์ชันที่สำคัญที่สุดและยังรวมถึงนักวิ่งทดสอบผู้สร้างโปรไฟล์และดีบักเกอร์ เพื่อปิดข้อตกลงนี้ยังผสานรวมกับ Docker และ Vagrant เพื่อจัดหาการพัฒนาข้ามแพลตฟอร์มและการบรรจุตู้คอนเทนเนอร์.

RStudio

สำหรับนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลที่ชอบทีม R ควรเลือก IDE ที่เหมาะสม RStudio, เนื่องจากคุณสมบัติมากมาย คุณสามารถติดตั้งลงบนเดสก์ท็อปที่มี Windows, macOS หรือ Linux หรือคุณสามารถเรียกใช้จากเว็บเบราว์เซอร์หากคุณไม่ต้องการติดตั้งในเครื่อง ทั้งสองเวอร์ชันมีสินค้าเช่นการเน้นไวยากรณ์, การเยื้องสมาร์ทและการเติมโค้ดให้สมบูรณ์ มีโปรแกรมดูข้อมูลที่ผสานรวมซึ่งมีประโยชน์เมื่อคุณต้องการเรียกดูข้อมูลแบบตาราง.

โหมดการแก้ไขข้อบกพร่องช่วยให้การดูว่าข้อมูลมีการปรับปรุงแบบไดนามิกเมื่อรันโปรแกรมหรือสคริปต์ทีละขั้นตอน สำหรับการควบคุมเวอร์ชัน RStudio รวมการสนับสนุนสำหรับ SVN และ Git ข้อดีที่ดีคือความเป็นไปได้ในการเขียนกราฟิกเชิงโต้ตอบพร้อมกับ Shiny และมอบห้องสมุด.

กล่องเครื่องมือส่วนตัวของคุณ

ณ จุดนี้คุณควรมีมุมมองที่สมบูรณ์เกี่ยวกับเครื่องมือที่คุณควรรู้ในการใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูล นอกจากนี้เราหวังว่าเราจะให้ข้อมูลที่เพียงพอแก่คุณในการตัดสินใจเลือกตัวเลือกที่สะดวกที่สุดในแต่ละหมวดหมู่ของเครื่องมือ ตอนนี้มันขึ้นอยู่กับคุณแล้ว วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นสาขาที่เฟื่องฟูอยู่แล้ว พัฒนาอาชีพ. แต่ถ้าคุณต้องการทำเช่นนั้นคุณต้องติดตามการเปลี่ยนแปลงของแนวโน้มและเทคโนโลยีเนื่องจากมันเกิดขึ้นเกือบทุกวัน.

Jeffrey Wilson Administrator
Sorry! The Author has not filled his profile.
follow me
    Like this post? Please share to your friends:
    Adblock
    detector
    map