دانش داده برای افرادی که به استخراج، دستکاری و تولید دیدگاه و فهم از داده های بزرگ(Big Data) علاقه مند هستند، به شغلی بسیار پر سود تبدیل شده است. برای استفاده کامل از توان و قدرت علم داده، دانشمندان اغلب نیاز به کسب مهارت در پایگاه داده، ابزارهای برنامه نویسی آماری و مجسم سازی آنلاین داده ها دارند.
شرکت ها برای تقویت فرایندهای تجزیه و تحلیل خود، ساخت یک استراتژی مبتنی بر محاسبات که ارزیابی های آنها را تقویت کند و جهت به دست آوردن فهم و بینش دقیق از داده های خود به دانشمندان داده احتیاج دارند و این موجب می شود که ابزارهای علوم داده طراحی و مورد استفاده قرار گیرند. البته ابزارهای زیادی در این زمینه وجود دارند و انتخاب ابزارهای خوب کار ساده ای نیست و می تواند وقت گیر و اغلب گیج کننده باشد. همچنین دانشمندان داده در حوزه های مختلفی از قبیل دانشگاه ها گرفته تا شرکت های فناوری اطلاعات، به کار گرفته می شوند.
ما در انتخاب این ابزار بر روی نوع صنایع تمرکز نخواهیم کرد، در عوض، ما به تعریف اساسی این ابزار نگاهی دقیق خواهیم انداخت و برای به حداکثر رساندن نقش متخصص علوم داده در یک سازمان، محبوب ترین ابزارها و نرم افزارهای علوم داده را در بازار بیان خواهیم کرد. در نهایت، ما در مورد ابزارهای مجسم سازی علوم داده که داشبورد های تعاملی قدرتمندی را با استفاده از یک داشبورد ساز مدرن ایجاد می کنند، توضیح خواهیم داد.
بیایید شروع کنیم.
ابزارهای علم داده چیست؟
ابزارهای علم داده برای استخراج داده های پیچیده از طریق استخراج(Extract)، پردازش(Processing) و تجزیه و تحلیل داده های ساختاریافته و غیرساختاری(analyzing structured or unstructured data) برای تولید مؤثر اطلاعات مفید با استفاده از علوم کامپیوتر، آمار، تجزیه و تحلیل پیش بینی و یادگیری عمیق، مورد استفاده قرار می گیرند.
در گذشته، متخصصان علوم داده برای مدیریت حجم زیادی از داده ها مجبور بودند از رایانه های قدرتمند استفاده کنند. به لطف فرایندهای تجزیه و تحلیل داده های مدرن آنلاین، امروزه هزینه ها کاهش یافته است چون اغلب داده ها روی کلود(cloud) ذخیره می شوند که در نهایت، روند پردازش را برای تصمیم گیری بهتر در مورد کسب و کار سرعت می بخشد.
هدف از استفاده از ابزارهای مدرن و پیشرفته این است که علوم داده را سریعتر، عمیق تر، مؤثرتر کند و موجب استاندارد سازی و پاکسازی داده ها می شود. بنابراین، ابزارها و تکنیک های علوم داده بی شماری وجود دارد که انجام کارها را آسان تر، قابل فهم تر کرده و نتایج بسیار خوبی را در اختیار متخصصان قرار می دهد.
اینجا، ما بهترین ابزارهای علوم داده و نرم افزارهای مورد استفاده در صنایع مختلف را لیست کرده و نگاهی دقیق به عملکردهای اصلی و کاربرد هر یک انداخته ایم تا شما بتوانید بهترین ابزار مور نیاز خود را انتخاب کنید.
متخصصان داده از چه نرم افزار و ابزاری استفاده می کنند؟
ابزارهای علم داده در فرآیندهای مدیریت و کنترل کیفیت داده ها، از متخصصان علوم داده و همچنین از افراد تحلیلگر بهره می برند. ما بهترین ابزارهایی را که متخصصین داده برای کاوش در داده ها و استخراج اطلاعات و دیدگاههای علمی مورد نیاز استفاده می کنند، را ذکر خواهیم کرد. برای شروع بیایید با برنامه RStudio و زبان برنامه نویسی R شروع کنیم.
R (و محیط RStudio)
همانطور که احتمالاً بیشتر متخصصین داده در مورد آن شنیده اند، RStudio یک راه حل منبع باز(open-source solution) است که به شما امکان می دهد داده ها را تمیز(clean)، دستکاری(manipulate) و همچنین تحلیل(analyze) کنید.
این زبان در سال 1995 توسط راس ایهاکا(Ross Ihaka) و رابرت جنتلمن(Robert Gentleman) توسعه یافت، و نام R از حرف اول نام آنها گرفته شد.
R شامل بیش از 10 هزار بسته در مخزن CRAN خود است. این بسته ها مورد توجه برنامه های مختلف آماری قرار می گیرند. برای مبتدیان ، R ممکن است یک منحنی یادگیری شیب دار ارائه دهد در حالیکه درک زبان R ممکن است آسان باشد. این ابزار برای پیاده سازی یادگیری آماری استفاده می شود. بنابراین، در صورتیکه یک کاربر بدون اطلاع از دانش بخواهد از این زبان استفاده نماید ممکن است نتواند بهترین بهره را از R ببرد.
این به برنامه به خودکار سازی مراحل کاری کمک کرده و استفاده از زبان آماری برنامه نویسی R را آسان تر و بسیار موثرتر می کند. کاربران R معمولاً از علوم پایه، آموزش و صنایع مختلف هستند که در فرآیند های خود به محاسبات و طراحی آماری احتیاج دارند. شرکت های بزرگی از R در عملیات تجزیه و تحلیل خود استفاده می کنند، مانند Google ،Facebook و LinkedIn، که معمولاً مبتنی بر امور مالی و تحلیلی هستند. دلیل این امر این است که برتری R در مکانیزم های تجزیه و تحلیل داده ها، آمار و یادگیری ماشین ثابت شده است .
R مستقل از پلتفرم است، به این معنی که به راحتی در هر سیستم عاملی قابل استفاده است. یکی از ویژگی های مهمی که این ابزار علم داده ارائه می دهد، توانایی اکتشاف گسترده داده ها(data exploration) همراه با ادغام با زبان های دیگر مانند C ++ ، Java یا Python است. بسیاری از کاربران همچنین قدرت آن را در قابلیت ها و کتابخانه های ساخته شده، دستکاری داده ها و گزارشگیری می دانند. در حال حاضر برای هر نوع تجزیه و تحلیلی، R به یکی از پرکاربردترین ابزارهای علم داده برای کاوش و مدیریت داده ها تبدیل شده است.
ویژگی های مهم R:
متن باز(Open-source):
R یک ابزار منبع باز است به این معنی که شما می توانید کد را بارگیری و اصلاح کنید و حتی کتابخانه های خود را توسعه دهید. همچنین استفاده از آن رایگان است.
یک زبان کامل(A complete language):
گرچه R معمولاً به عنوان یک زبان برنامه نویسی برای آمار در نظر گرفته می شود، همچنین دارای برخی ویژگی های زبان های برنامه نویسی شی گرا است.
پشتیبانی تحلیلی(Analytical support):
با R می توانید از طریق طیف گسترده ای از کتابخانه های پشتیبانی، عملیات تحلیلی را انجام دهید. شما می توانید داده های خود را تمیز، سازماندهی، تجزیه و تحلیل کنید، مصورسازی کنید و همچنین می توانید مدل های پیش بینی ایجاد کنید.
از پسوندها پشتیبانی می کند(Supports extensions):
R به توسعه دهندگان این امکان را می دهد تا کتابخانه ها و بسته های خود را بنویسند و این بسته ها را به عنوان افزونه های توزیع شده کمک کنند. این باعث می شود R به یک زبان توسعه دهنده تبدیل شود که امکان تغییر و به روزرسانی در ابزارهای خود را فراهم می کند.
تعامل با پایگاه های داده را تسهیل می کند(Facilitates interaction with databases):
این زبان دارای چندین بسته الحاقی است که R را به پایگاه های داده مانند بسته RODBC ، Open DataBase Connectivity Protocol (ODBC) و بسته ROracle متصل می کند که امکان تعامل با پایگاه های داده اوراکل را فراهم می کند. زبان برنامه نویسی R همچنین پسوندهای MySQL را به صورت RMySQL فراهم می کند.
پشتیبانی گسترده جامعه(Extensive community support):
این زبان دارای یک جامعه فعال است و این واقعیت که R یک زبان برنامه نویسی منبع باز است بیشتر تقویت شود. این باعث می شود تا R انتخاب بسیار ایده آلی باشد.
ساده و قابل درک است(Simple and easy to understand):
گرچه ممکن است بسیاری استدلال کنند که R برای افراد مبتدی یک منحنی یادگیری تند ارائه می دهد، اما این به این دلیل است که R یک زبان آماری است. برای استفاده از R در بهترین حالت، باید تجربه آماری داشته باشید. با این حال، درک زبان R آسان است.
