10 ابزار برتر علوم داده که شرکت‌های بزرگ تکنولوژی از شما انتظار دارند بدانید

آپاچی هدوپ یکی از برترین ابزار‌های علوم داده برای توسعه‌ی نرم افزار‌های متن باز جهت محاسبات مقیاس‌پذیر و توزیع شده است. علاوه بر این یک کتابخانه مانند framework را ارائه می‌دهد تا امکان پردازش توزیع شده از دیتاست‌های بزرگ با مدل‌های ساده برنامه‌نویسی وجود داشته باشد. هدوپ طوری طراحی شده است که می‌تواند از یک سرور به هزاران ماشین دیگر گسترش یابد.  چهار ماژول کلیدی که شرکت‌های بزرگ تکنولوژی استفاده می‌کنند عبارتند از:

• Hadoop Common
•  Hadoop Distributed File System
•  Hadoop YARN
• Hadoop MapReduce

۲- Tableau

تبلو به دانشمندان داده در شرکت‌های بزرگ برای کاوش عمیق داده‌ها و بدست آوردن ارتباط مفید از آن‌ها کمک می‌کند. همچنین خروجی‌ها را بصورت بصری  ارائه می‌کند. علاوه بر این به مدیریت داده‌ها از تنوع وسیعی از منابع داده کمک می‌نماید. از طرفی، شرکت‌ها از این ابزار علم داده برای مصورسازی داده‌ها با طیف وسیعی از محصولات استفاده می‌کنند که عبارتند از:

• Tableau data management
• Tableau Desktop
• Tableau pre builder
• Tableau cloud

۳- Jupyter Notebook

ژوپیتر نوت‌بوک یک ابزار رایج علوم داده برای شرکت‌های بزرگ تکنولوژی می‌باشد. همچنین بعنوان یک برنامه‌ی تحت وب و متن-باز برای محیط‌های محاسباتی تعاملی شناخته‌ شده است. از سوی دیگر، ژوپیتر اسنادی را با ترکیب ورودی‌ها و خروجی‌ها باهم در یک فایل ایجاد کرده است. این ابزار علم داده به دو دسته تقسیم شده است:

• Jupyter Classic Notebook
• JupyterLab

ژوپیترلب بسیار شبیه به نوت‌بوک می‌باشد با این فرق اساسی که در لب، همه چیز در یک تب دیده می‌شود ولی در نوت‌بوک تب‌های مختلف باز می‌گردند. بشما توصیه می‌کنیم که بعد از مدتی از ورود به دنیای علم داده، حتمن با ژوپیترلب کار کنید. در این مقاله به شکل بسیار ساده و تصویری ۷ دلیل استفاده از ژوپیترلب را خواهید دید.

۴- TensorFlow

تنسورفلو یکی از بهترین‌ ابزار‌های علم داده است که سطح‌های مختلف از مجردسازی تا ساخت و آموزش مدل‌های یادگیری ماشین با رابط برنامه‌نویسی اپلیکیشن کراس (Keras API) سطح بالا را ارائه می‌دهد. علاوه بر این اگر دانشمندان داده  به انعطاف‌پذیری بهتری نیاز داشته باشند، امکان تکرار‌های سریع و اشکال‌زدایی بصری را فراهم می‌کند. شرکت‌های بزرگ تکنولوژی می‌توانند از استراتژی توزیع API برای آموزش توزیع شده روی چندین سخت‌افزار استفاده کنند. علاوه بر این، تنوع گسترده‌ای از ابزار‌ها را برای پیشرفت در روند کار ارائه می‌دهد که برخی از آنها بشرح ذیل هستند

• Colab
• TensorBoard
• ML Perf
• What-If Tool

۵- RapidMiner

رپیدماینر یک پلتفرم آماده‌ی علم داده برای شرکت‌های بزرگ تکنولوژی است تا تخصص و داده‌های مرتبط را برای موفقیت در شرایط رقابتی محیا کنند. همچنین تجزیه و تحلیل کامل چرخه‌ی زندگی از جمله ساخت مدل، مدل‌آپس (ModelOps)، ساخت برنامه‌ی کاربردی AI، همکاری و مدیریت، اعتماد و شفافیت، و همچنین مهندسی داده‌ها را پشتیبانی می‌کند.

۶- BigML

این پلتفرم (BigMl) به دلیل جامع بودن، دستیابی سریع، مدل‌های قابل تفسیر و گسترش انعطاف‌پذیری بوسیله‌ی خودکار عمل کردن، توسط دانشمندان داده استفاده می‌شود. با استفاده از این ابزار علم داده شرکت‌های بزرگ تکنولوژی می‌توانند راه‌حل‌های پیشرفته بر اساس یادگیری ماشین و الگوهای قابل پیش‌بینی از داده‌های مرتبط برنامه‌‌های کاربردی هوشمند واقعی بسازند. علاوه بر این دانشمندان داده می‌توانند چندین فعالیت مانند: پیش‌بینی سری‌های زمانی، تشخیص ناهنجاری، دسته‌بندی، ریسک‌های مدل‌سازی موضوع‌ و موارد دیگر را بوسیله‌ی خودکارسازی انجام دهند.

۷- Apache Spark

اسپارک یکی از ابزارهای معروف علم داده است که شرکت‌های بزرگ تکنولوژی آن را بعنوان موتور چند زبانه برای اجرای موثر علم داده روی ماشین‌های single node ترجیح می‌دهند. علاوه بر این مجموعه‌ای از کتابخانه‌ها را برای پردازش موازی داده‌ها روی رایانش خوشه‌ای ارائه می‌دهد. از چندین زبان برنامه نویسی مختلف پشتیبانی می‌کند.  دانشمندان داده می‌توانند پردازش داده‌ها‌ی بزرگ را در مقیاس وسیع افزایش دهند. همچنین علم داده آن را بعنوان ابزار محاسباتی خوشه‌ای سریع با 100 برابر حافظه‌ی سریعتر بعلاوه 10 برابر سریعتر روی دیسک نسبت به آپاچی هدوپ می‌شناسد.

۸- Keras

کراس یک ابزار بسیار مفید برای دانشمندان داده است که در شرکت‌های بزرگ تکنولوژی برای توسعه و ارزیابی مدل‌‌های یادگیری عمیق از آن استفاده می‌کنند، به این دلیل که بسیار ساده و قدرتمند است. همچنین کراس، بر اساس یک ساختار حداقلی برای ایجاد مدل‌های یادگیری عمیق با چندین ویژگی می‌باشد. این ابزار علم داده پایدار است، همه‌ی پلتفرم‌ها و بک اند‌ها را پشتیبانی می‌کند.

۹- OpenCV

اوپن سی‌وی (OpenCV) یک ابزار محبوب علم داده است که مخفف عبارت Open Source Computer Vision می‌باشد و دانشمندان داده در شرکت‌های بزرگ تکنولوژی از این ابزار استفاده می‌کنند. همانند کتابخانه‌های یادگیری ماشین معروف است. هدف از اوپن سی‌وی، ارائه‌ی یک زیرساخت برای برنامه‌های بینایی کامپیوتر با مجوز BSD بوده است. علاوه بر این شامل بیش از 2500  الگوریتم بهینه شده برای تشخیص، تشخیص چهره، شناسایی اشیاء، ردیابی حرکات دوربین، استخراج مدل‌های 3 بعدی از اشیا و … بکارگرفته می‌شود.

۱۰- MATLAB

متلب یکی از برترین ابزارهای علم داده می‌باشد که شرکت‌های بزرگ تکنولوژی در ارائه‌ راه حل‌هایی برای تجزیه‌ی داده‌های قابل اطمینان، توسعه‌ی الگوریتم‌ها، ایجاد هوش مصنوعی و مدل‌های یادگیری ماشین از آن استفاده می‌کنند. علاوه بر این شامل چندین برنامه‌ی کاربردی تعاملی برای کار با الگوریتم‌های مختلف روی داده است. همچنین قادر به خودکارسازی وظایف از استخراج داده‌ها تا استفاده‌ی مجدد از اسکریپت‌های تصمیم‌گیری می‌باشد.

امیدواریم که آشنایی با این موارد بشما در انتخاب ابزار و مسیر یادگیری قبل از ورود به بازار کار کمک نماید.

منبع: