用于数据处置惩罚的5个免费软件工具
2023-09-07
本文摘要：数据科学有一个很大的优点是，数据科学家使用的许多最先进的工具都是免费的。事实上，业内免费工具的数量已经很是之大，有时甚至会让人头疼，不知该如何选择。为了资助大家确定自己该选择哪些工具，这里列出了用于数据处置惩罚的五个值得相识的免费软件工具。
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数据科学有一个很大的优点是，数据科学家使用的许多最先进的工具都是免费的。事实上，业内免费工具的数量已经很是之大，有时甚至会让人头疼，不知该如何选择。为了资助大家确定自己该选择哪些工具，这里列出了用于数据处置惩罚的五个值得相识的免费软件工具。
泉源：BrainStationPhoto by rawpixel.com from Pexels Anaconda DistributionPython之所以成为数据科学领域的一个伟大工具，是因为有大量开发人员构建了基于Python的数据科学库。对于使用Python完成事情的数据科学家来说，诸如NumPy、SciPy、panda、scikit-learn等库是必不行少的。
不幸的是，纵然对于履历最富厚的开发者来说，处置惩罚所有这些Python库也是一个挑战。它们可能很难安装，而且许多都依赖于Python之外的某个软件。
Anaconda是一个免费的Python刊行版和保证理器，它解决了这个问题。Anaconda Python刊行版预先安装了凌驾200个最盛行的数据科学Python库，而且它的保证理器提供了一种简朴的方式来安装凌驾2000个分外的包，且无需担忧软件依赖关系。
Anaconda还附带许多其他盛行的工具，包罗Jupyter Notebook——它使数据科学家能够在基于浏览器的情况中交互事情。RStudio & RStudio ServerRStudio是一个集成开发情况(IDE)，是为在R语言中执行交互式数据分析和更正式的编程而定制的。
RStudio为交互式事情情况提供了一个完美的平衡，它支持R控制台和数据可视化面板，以及功效齐全的文本编辑器，该文本编辑器可以实现语法高亮显示和代码补全。一个不太为人所知的工具是RStudio Server，它是RStudio IDE的一个功效完整的版本，运行在服务器上，可以通过浏览器会见。这意味着您可以通过网络毗连从任何地方会见RStudio IDE，并将盘算转移到专用资源上。
这使得数据科学家可以处置惩罚潜在的敏感数据，而不必将其下载到小我私家设备上，也可以在任何设备上用R执行庞大且盘算量大的事情。OpenRefineOpenRefine最初由谷歌的工程师开发，是一种用于数据清理的开源工具。它允许从业者读取杂乱或损坏的数据，执行批量转换以修复错误，并生成洁净的数据，并以一系列有用的花样导出效果。
OpenRefine的最佳特性之一是，它能够跟踪在数据集上执行的每个操作，使步骤跟踪和事情流的重新建立变得很是容易。当您有许多文件都具有相同的数据完整性问题，而且需要相同的转换时，这尤其有用。
OpenRefine允许导出对第一个数据文件所做的更改序列，并将其应用于第二个数据文件，从而节约重复事情的时间并降低人为操作泛起错误的可能性。OpenRefine还提供了很是强大的工具来处置惩罚缭乱的文本字段。
例如，如果数据集中有一列的条目是“Vancouver, BC”。、“VANCOUVER BC”和“vancouver b.c.”， OpenRefine的文本聚类工具就会识别出它们可能是相同的，并执行批量转换，以便对每个事件应用单个标签。Apache Airflow在大多数组织中，数据并不是存留在一个地方，也不是只使用一种方法会见的。通常有多个数据库、数据存储系统、API和其他历程，来跟踪整个组织中的数据。
数据团队的主要事情是将数据从存留的位置移动到需要举行分析的位置，并凭据需要举行转换。理想情况下，这项事情应该尽可能自动化，Apache Airflow可以完成此事。
Airflow是Airbnb的工程师为内部使用开发的，2015年开源。它是一个映射、自动化和调理庞大事情流的工具，这些事情流涉及了许多具有相互依赖关系的差别系统。它可以监控这些流程是否乐成，并在泛起问题时提醒工程师。
Airflow另有一个基于Web的用户界面，它将事情流表现为一个小作业网络，这样依赖关系就可以很容易地实现可视化。H2O随着机械学习技术的成熟，一些基本算法获得了广泛的应用。广义线性模型、基于树的模型和神经网络都已成为机械学习工具包中的基本元素。
然而，只管R和Python中那些算法的许多实现对于原型设计和观点验证很是有用，但它们并不能很好地扩展到生产情况中。H2O是一个开源工具，它提供了最盛行的统计和机械学习算法的高效和可扩展实现。它可以毗连到许多差别类型的数据存储系统，可以在包罗从条记本电脑到大型盘算集群的任何设备上运行。
它拥有强大和灵活的工具，来构建模型原型并举行微调，而且在H2O中构建的模型很是易于部署到生产情况中。最重要的是，H2O有Python和R的API，因此数据科学家可以无缝地将其与现有情况集成。现在数据科学领域的软件工具数不胜数，在项目启动时，选择足够优秀的免费工具来加速和优化数据流程是一个不错的选择。
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