这些工具可以帮助数据科学专业的学生轻松学习

时间:2021-09-08 16:50编辑:mozhe来源:网络整理当前位置:主页 > 资讯 > 人工智能 >

数据科学一直是当今数据科学家最出色的职业,具有改变世界的升级能力。但这里的问题是如何掌握技能?嗯,答案是使用最好的数据科学工具和小工具来学习策略。所以我们在这里提供每个数据科学专业学生必须使用的最佳工具。让我们在这篇文章中知道它们是什么。

SAS

SAS 是数据科学专业学生常用的数据科学工具之一。大型组织的数据科学家使用此工具进行数据分析。SAS 使用一种编程语言来执行统计建模。它是在商业软件环境中工作的公司和专业人士的首选。

阿帕奇火花(Apache Spark)

Apache Spark 是数据科学中的一种分析引擎,用于处理批处理以进行流处理。这是面向数据科学学生的工具之一,它具有许多 API,可以帮助简化重复数据以存储在 SQL 和机器学习中。该工具还允许数据科学家探索和预测给定的数据。

Apache Spark 与其他工具不同,它可以处理实时数据,只能批量处理历史数据。但是也有一些 API 可以与 Java、R 和 Python 一起产生结果,并且在与 Java 虚拟机的 Scala 编程一起使用时也是一个强大的组合。Apache Spark 在集群管理方面非常高效,速度更快。

大语言(BigML)

这是另一种面向学生的数据科学工具,提供基于云的 GUI 环境并用于处理机器学习算法。它提供标准化的软件,有助于满足不同行业需求的计算。BigML 还有助于风险分析、销售预测和产品创新。这种面向学生的数据科学工具专门使用其他算法(如时间序列分类、预测和聚类)进行预测建模。

该工具带有一个使用 Rest API 的简单用户 Web 界面,它还允许用户创建一个免费帐户或根据他们的要求选择高级版本。由于数据有多种不同的交互式可视化,因此能够将各种可视化图表导出到移动或物联网设备。

D3, js

D3,js 是用于不同脚本语言的数据科学工具之一。该工具对于数据科学家在与 API 交互时在 Web 浏览器上进行交互式可视化非常有帮助,并且还有许多其他功能用于这种动态可视化和数据分析。该工具还允许使用动画过渡并使文档变得动态并允许更新。

MATLAB

MATLAB 是一种常用的数据科学工具,有助于处理数学信息。这种面向学生的数据科学工具有助于促进统计数据建模的矩阵函数和算法实现。MATLAB 还有助于刺激神经网络和其他逻辑,借助其图形,我们可以利用强大的可视化效果。

数据科学家可以使用此工具进行图像和信号处理,这有助于解决所有问题,例如数据清理和数据分析。使用此工具集成企业应用程序是一个好主意,同时也有利于数据提取和轻松决策。

电子表格(Excel)

Excel是广泛用于数据分析的学生数据科学工具之一。该工具是为电子表格计算而开发的。它还可以执行数据可视化、复杂的计算和处理。对于数据科学专业人士来说,它非常容易用于过滤、切片和制定数据。


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