Интеллектуальный анализ данных — это анализ данных и извлечение из них ценной информации. Это важнейший компонент науки о данных, поэтому многие курсы по науке о данных включают лекции и задания по интеллектуальному анализу данных. Чтобы стать влиятельным специалистом по данным, вам необходимо глубокое знание различных инструментов интеллектуального анализа данных. Эти инструменты извлекают скрытые закономерности и информацию из необработанных наборов данных. Они также помогают прогнозировать будущие тенденции на основе прошлых результатов. С появлением больших данных специалистам по данным стали доступны различные программные инструменты. Какие из них вы должны изучить? Вот список 10 лучших инструментов интеллектуального анализа данных в 2023 году, которые студенты, изучающие науку о данных, должны изучить СЕЙЧАС:

Искра МЛ

Spark ML — это распределенная библиотека машинного обучения, оптимизированная для сред с ограниченными ресурсами. Это один из лучших инструментов для интеллектуального анализа данных на рынке. Это модуль Spark, который можно использовать для создания различных моделей машинного обучения. Spark ML поддерживает различные алгоритмы и может использоваться для нескольких наборов данных. Spark ML используется с другими библиотеками Spark, такими как Spark SQL и Spark Streaming.

Кроме того, он поддерживает интегрированную оценку модели и настройку гиперпараметров. Spark ML прост в использовании. Вы можете создавать модели машинного обучения с очень небольшим количеством строк кода, такие как деревья решений, логистическая регрессия и обобщенные линейные модели. Точно так же он поддерживает распределенное обучение, что очень эффективно для больших наборов данных. Spark ML также достаточно гибок. Вы можете расширить его, подключив алгоритмы, не встроенные в библиотеку. Spark ML поддерживает несколько языков программирования, включая Python, Java и Scala.

Апач Хадуп

Hadoop — это инструмент обработки данных на основе MapReduce, широко используемый для задач майнинга и машинного обучения. Это один из лучших инструментов для интеллектуального анализа данных на рынке. MapReduce — это алгоритм, который используется для обработки больших наборов данных. Он подходит для вычислений, которые можно разбить на независимые задачи. Hadoop можно использовать для задач интеллектуального анализа данных, которые включают создание и применение моделей машинного обучения к большим наборам данных. Hadoop поддерживает различные языки программирования, включая Java, Python и R, что упрощает использование специалистами по обработке и анализу данных. Он также поддерживает несколько алгоритмов интеллектуального анализа данных, включая деревья решений, метод наивного Байеса и кластеризацию k-средних. Hadoop обладает высокой масштабируемостью и может использоваться для крупномасштабных задач интеллектуального анализа данных. Это также рентабельно, так как вам нужно инвестировать только в одну машину для крупномасштабных проектов интеллектуального анализа данных.

РапидМайнер

RapidMiner — это универсальный инструмент обработки данных для интеллектуального анализа данных и машинного обучения. Это один из лучших инструментов для интеллектуального анализа данных на рынке. RapidMiner имеет простой в использовании графический пользовательский интерфейс, который позволяет непрограммистам создавать сложные модели интеллектуального анализа данных без написания кода. Точно так же он имеет встроенный механизм машинного обучения, который поддерживает различные алгоритмы и может использоваться для создания сложных моделей. RapidMiner имеет множество встроенных алгоритмов. Он также имеет обширный список разъемов plug-and-play, которые позволяют импортировать данные из различных источников данных. RapidMiner подходит для всех уровней специалистов по данным, от новичков до опытных профессионалов. Он предлагает несколько путей обучения, включая курс, электронную книгу и программу наставничества. Вы также можете проводить соревнования по интеллектуальному анализу данных на своей платформе.

НОЖ

KNIME — это платформа анализа данных для приложений интеллектуального анализа данных, бизнес-аналитики и визуальной аналитики. Это один из лучших инструментов для интеллектуального анализа данных на рынке. Удобный интерфейс KNIME позволяет непрограммистам легко создавать сложные модели интеллектуального анализа данных. Он также имеет встроенный механизм машинного обучения, который поддерживает различные алгоритмы. Более того, его можно интегрировать с несколькими источниками данных, включая Hadoop и облачные источники данных. KNIME имеет как графический пользовательский интерфейс, так и программный интерфейс, который можно использовать для создания моделей интеллектуального анализа данных. Графический пользовательский интерфейс подходит для непрограммистов, а интерфейс программирования используется для опытных пользователей. Интерфейс программирования также позволяет пользователям создавать расширения plug-and-play, которые можно повторно использовать в различных проектах. KNIME также имеет сторонние плагины, которые можно использовать для расширения его функциональности.

Инструменты очистки данных

Очистка данных — это подход, используемый для извлечения данных с веб-сайтов. Для очистки данных используется множество инструментов. Эти инструменты известны как инструменты очистки данных и являются одними из лучших инструментов интеллектуального анализа данных на рынке. Поскольку очистка данных предполагает извлечение данных со стороннего веб-сайта, необходимо получить согласие владельца веб-сайта. Веб-сайты, с которых вы собираете данные, также могут иметь политику конфиденциальности, которой следует придерживаться при извлечении данных. Существует множество инструментов для очистки данных. Они в основном используются для извлечения данных с веб-сайтов и API. Примерами инструментов очистки данных являются Wget, HtmlUnit и Scrapy. Wget — это инструмент командной строки, который может загружать веб-страницы и их данные на локальный компьютер. HtmlUnit — это веб-браузер на основе Java, который может извлекать данные с веб-сайтов. Scrapy используется для извлечения данных с веб-сайтов и API.

Язык программирования Python/R

Языки программирования Python и R широко используются для интеллектуального анализа данных и машинного обучения. Они являются одним из лучших инструментов интеллектуального анализа данных на рынке. Python и R — это языки программирования общего назначения, которые можно использовать для различных приложений. Python и R имеют библиотеки и пакеты, которые можно использовать для интеллектуального анализа данных и машинного обучения. Многие инструменты интеллектуального анализа данных написаны на Python и R. Некоторые из самых популярных инструментов интеллектуального анализа данных включают scikit-learn, Pandas, Numpy и NLTK. Точно так же Python и R также широко используются для построения моделей. Инструменты интеллектуального анализа данных, такие как Apache Spark, H2O и RapidMiner, также имеют подключаемые модули, которые можно использовать для создания моделей в Python и R.

погремушка

Rattle — это инструмент для интеллектуального анализа данных, написанный на языке программирования R. Это один из лучших инструментов для интеллектуального анализа данных на рынке. Rattle подходит для всех уровней специалистов по данным, от новичков до профессионалов. Он имеет графический пользовательский интерфейс, который прост в использовании даже для непрограммистов. Rattle — это подключаемый модуль, который можно интегрировать с другими инструментами обработки данных, такими как RapidMiner и KNIME. Rattle имеет различные готовые алгоритмы, которые можно использовать для задач интеллектуального анализа данных. Вы также можете создавать свои алгоритмы, используя язык программирования R. Rattle может быть интегрирован с несколькими источниками данных и поддерживает различные типы файлов, включая текст, электронные таблицы и файлы баз данных.

Каггл

Kaggle — это сообщество специалистов по данным, которое организует соревнования по интеллектуальному анализу данных. Вы можете участвовать в этих соревнованиях, чтобы получить реальный опыт. Эти соревнования позволяют вам применять концепции, которые вы изучили на курсах по науке о данных, таких как анализ данных, создание модели и прогнозирование. Как и в других сообществах, в Kaggle есть форумы, на которых вы можете взаимодействовать с другими специалистами по науке о данных и узнавать что-то новое. На Kaggle проводятся различные соревнования по интеллектуальному анализу данных. Эти соревнования позволяют вам применять концепции, которые вы изучили на курсах по науке о данных, таких как анализ данных, создание модели и прогнозирование. Вы также можете участвовать в совместных задачах Kaggle по интеллектуальному анализу данных, где вы и ваши товарищи по команде можете работать над одной проблемой.

Апельсин

Orange — это инструмент для извлечения и анализа данных, подходящий для бизнес- и маркетинговых аналитиков. Это один из лучших инструментов для интеллектуального анализа данных на рынке. Orange можно использовать для решения широкого круга задач анализа данных. Он имеет визуальный интерфейс, который упрощает его использование. Orange может создавать различные модели интеллектуального анализа данных, такие как деревья решений, наивные байесовские модели и модели кластеризации. Orange имеет простой в использовании интерфейс, который поддерживает несколько языков программирования, включая Python и R. Вы также можете использовать его интерфейс командной строки для написания сценариев интеллектуального анализа данных. В Orange есть различные готовые алгоритмы, которые можно использовать для задач интеллектуального анализа данных. Он также имеет встроенный механизм визуализации данных, который можно использовать для создания интерактивных информационных панелей.

IBM SPSS Modeler

IBM SPSS Modeler — это программное обеспечение для интеллектуального анализа данных, предназначенное для решения различных задач анализа данных. Это один из лучших инструментов для интеллектуального анализа данных на рынке.

Заключение

В этой статье обсуждались 10 лучших инструментов интеллектуального анализа данных в 2023 году, которые студенты, изучающие науку о данных, должны изучить СЕЙЧАС. Чтобы стать успешным специалистом по данным, вам необходимо глубокое знание различных инструментов интеллектуального анализа данных. Эти инструменты извлекают скрытые закономерности и информацию из необработанных наборов данных. Они также помогают прогнозировать будущие тенденции на основе прошлых показателей. С появлением больших данных специалистам по данным стали доступны различные программные инструменты. Все вышеперечисленные инструменты можно использовать для выполнения различных задач интеллектуального анализа данных. Если вы собираетесь начать курс по науке о данных, обязательно изучите эти инструменты. Они будут полезны в вашей будущей карьере специалиста по данным.