Data is essentieel voor strategische planning, het nemen van slimme zakelijke beslissingen en het een stap voor blijven op de concurrentie. Het verzamelen en analyseren van grote hoeveelheden ongestructureerde data kan echter complex en uitdagend zijn. Met behulp van data-analysetools kunnen datawetenschappers en onderzoekers eenvoudig betekenis geven aan ogenschijnlijk ongerelateerde informatie. Dit is handig om trends te signaleren en helpt bij het identificeren van waardevolle data die verborgen liggen in de chaos van de details. In dit artikel bespreken we data science en de 12 meest gebruikte tools voor data scientists. Wat is data science? Het vakgebied data science maakt gebruik van wetenschappelijke methoden, algoritmen en processen om gestructureerde en ongestructureerde data te analyseren. Deze informatie wordt vervolgens gebruikt om weloverwogen beslissingen te nemen. Onder de noemer datawetenschap vallen machine learning, data mining en computationele statistiek en analyse. Datawetenschap is een concept dat statistiek, data-analyse en informatica verenigt om grote hoeveelheden data, die ogenschijnlijk geen verband met elkaar hebben, beter te begrijpen en te analyseren. Het maakt gebruik van verschillende theorieën en technieken uit een breed scala aan vakgebieden. Wiskunde, computerwetenschappen, statistiek en domeinkennis zijn slechts enkele voorbeelden van vakgebieden die worden gebruikt om waardevolle inzichten te verkrijgen. Datawetenschap verschilt echter van de basisprincipes van computerwetenschappen en informatiekunde. Het digitale tijdperk bracht een enorme hoeveelheid data-gedreven informatie met zich mee, wat heeft bijgedragen aan de ontwikkeling van dit nieuwe vakgebied. Datawetenschappers streven ernaar bedrijven en organisaties te helpen weloverwogen beslissingen te nemen op basis van enorme hoeveelheden informatie. Met behulp van specifieke tools kunnen deze wetenschappers data verwerken en gefundeerde meningen formuleren met veel meer nauwkeurigheid. Datawetenschappers zijn altijd op zoek naar de beste tools om data te analyseren. Bij het werken met grote hoeveelheden data zijn deze tools niet alleen nodig om de data te uploaden, maar ook om de informatie in een begrijpelijk formaat te krijgen. Dit kan het gebruik van cloudgebaseerde systemen en algoritmen en de implementatie van kwalitatieve datapipelines omvatten. Moderne software en platforms worden constant bijgewerkt en verbeterd, wat helpt om consistentere, leesbare en waardevolle informatie te verkrijgen uit soms ruwe, onbewerkte data. Hieronder hebben we 12 van de meest gebruikte tools voor datawetenschappers in een beknopte lijst opgesomd.
Keras
Keras is een populaire open-source softwarebibliotheek die een Python-interface biedt voor kunstmatige neurale netwerken. Deze API (Application Programming Interface) is eenvoudig en consistent doordat het aantal gebruikersacties dat nodig is voor veelvoorkomende gebruiksscenarioʼs tot een minimum wordt beperkt.
Keras maakt gebruik van een ontwikkelingsproces dat bekend staat als "hoge iteratiesnelheid". Dit proces maakt het gemakkelijk om nieuwe experimenten uit te voeren, zodat datawetenschappers ze in recordtijd kunnen uitvoeren. Omdat Keras is gebouwd op TensorFlow 2, kan het gemakkelijk opschalen naar grote clusters van GPUʼs (Graphics Processing Units).
Alteryx
Alteryx is een geweldige softwareoplossing waarmee datawetenschappers snel toegang krijgen tot data, deze kunnen bewerken en analyseren. Het stelt teams in staat om efficiëntere, herhaalbare en minder foutgevoelige processen te bouwen. Deze software is ontworpen om geavanceerde analyses en statistische studies toegankelijker te maken voor mensen zonder geavanceerde kennis van data science. Alteryx beschikt over veel vooraf gebouwde voorspellende modellen waaraan gebruikers rechtstreeks Python-code kunnen toevoegen binnen een workflow. Het kan bestanden, databases en APIʼs lezen en schrijven, en met de juiste machtigingen ook vele andere locaties. Gebruikers kunnen de gegevenstoegang en -voorbereiding vereenvoudigen en deze informatie naar aangepaste voorspellende modellen sturen. Deze tool is ontworpen door datawetenschappers van MIT, waardoor het een zeer gerespecteerd, proprietair softwareplatform is. Integrate.io helpt de productiviteit te maximaliseren door te werken met een geautomatiseerde, low-code interface. Dit platform heeft een ingebouwde Python-editor voor complexere data, waardoor geavanceerd programmeren mogelijk is. Het implementeren van kwalitatieve datapipelines wordt eenvoudiger met behulp van vooraf gebouwde databronnen en -bestemmingen. Met Integrate.io kunnen direct APIʼs worden gegenereerd voor meer dan 20 native databaseconnectoren. Het bouwen van een pipeline met Integrate.io duurt doorgaans slechts een paar dagen in plaats van maanden. U kunt uw data uit alle bronnen combineren en naar één bestemming sturen om uw data-inzichten te verbeteren. TensorFlow is een data science-softwareplatform dat uitermate geschikt is voor deep learning. Tensorflow, gelanceerd door Google, is geschreven in C++ en Python. De meegeleverde tutorials en andere bronnen kunnen helpen bij het versnellen van het bouwen van modellen en bieden gebruikers schaalbare oplossingen. Tensorflow wordt geleverd met vooraf getrainde modellen voor eenvoudig gebruik, maar gebruikers kunnen ook hun eigen modellen maken. Het kan lokaal, op een apparaat, in de cloud of zelfs in een webbrowser worden uitgevoerd. Dit platform biedt ook zeer schaalbare datapijplijnen voor het laden van data. KNIME is een open-source platform voor data-analyse, rapportage en integratie. Het is een uitstekende keuze voor datawetenschappers die geïnteresseerd zijn in klantanalyse, data-analyse en tekstmining. Dit platform stelt gebruikers in staat om visueel pipelines te creëren, analysestappen uit te voeren en de resultaten te inspecteren. Het is geschreven in Java en gebaseerd op het Eclipse-model. Gebruikers kunnen echter ook andere code uitvoeren met Python, R en Ruby. Plug-ins kunnen worden toegevoegd om de functionaliteit verder uit te breiden. KNIME maakt de verwerking van grote hoeveelheden data mogelijk, waarbij de enige beperking de beschikbare schijfruimte is. Apache Spark is een andere tool waar datawetenschappers het over hebben. Het is een open-source verwerkingssysteem voor datawetenschap en machine learning, dat draait op machines met één node of clusters. Gegevens kunnen in batches of realtime worden verwerkt met behulp van Python, R, SQL, Scala of Java. Gebruikers kunnen gebruikmaken van in-memory caching en geoptimaliseerde query-uitvoering voor snelle queryʼs. Apache Spark wordt geleverd met MLlib, een bibliotheek met algoritmen voor machine learning op kleine of grote schaal. Het is niet nodig om downsampling toe te passen, aangezien Apache Spark data op petabyte-schaal kan analyseren. DataRobot AI Cloud is mogelijk interessant voor datawetenschappers die zich primair richten op machine learning-toepassingen. De tool onderzoekt de data die de gebruiker wil verwerken, zoekt een geschikt neuraal netwerk voor de betreffende taak en verfijnt dit. Er is geen programmeerkennis vereist. De volledige gebruikersinterface is gebaseerd op slepen en neerzetten, waardoor het eenvoudiger is dan vergelijkbare systemen. Het enige wat nodig is, is het uploaden van de te onderzoeken gegevens, het selecteren van de gegevens waarin men geïnteresseerd is, en het algoritme voert de statistische analyse uit. Trifacta Wrangler is een andere tool die datawetenschappers kunnen gebruiken om grote hoeveelheden data te verwerken. Trifacta noemt wat het doet "data wrangling". Het omvat het hele proces van het opschonen, structureren en verrijken van data, zodat grote hoeveelheden informatie in het gewenste formaat kunnen worden weergegeven om beter onderbouwde zakelijke beslissingen te nemen. Hun aanpak stelt datawetenschappers en -analisten in staat om sneller en met betere resultaten met complexere data te werken. Jupyter Notebook ondersteunt meer dan 40 programmeertalen, waaronder Python, R, Julia en Scala. Het maakt eenvoudige, interactieve samenwerking tussen onderzoekers en datawetenschappers mogelijk. Met Jupyter Notebook kunnen gebruikers code en andere soorten informatie maken, toevoegen, bewerken en delen. Code en datavisualisaties kunnen allemaal worden samengevoegd tot één samenhangend document. Deze documenten zijn JSON-bestanden en bieden versiebeheer. Jupyter Notebook is een waardevol hulpmiddel wanneer datawetenschappers moeten samenwerken met collegaʼs of specialisten. Numerieke Python, of Numerical Python, of Numerical Python, is een open-source Python-bibliotheek voor numerieke berekeningen die populair is bij datawetenschappers. De bibliotheek wordt veel gebruikt voor datawetenschap en machine learning en bevat een multidimensionale reeks objecten en routines die wiskundige en logische functies ondersteunen. Het ondersteunt ook lineaire algebra en het genereren van willekeurige getallen. Het belangrijkste onderdeel van NumPy is de N-dimensionale array (ndarray), een verzameling items van dezelfde grootte en vorm. Dezelfde dataset kan worden gedeeld en wijzigingen in de data kunnen in een andere dataset worden bekeken. NumPy heeft veel ingebouwde functies en wordt beschouwd als een van de meest gebruikte Python-bibliotheken. Pandas is een andere open-source Python-bibliotheek die populair is bij datawetenschappers. Het is gebouwd bovenop NumPy en beschikt over twee primaire datastructuren. De eerste is de eendimensionale array Series, en de tweede is de DataFrame, een tweedimensionale structuur. Beide zijn ontworpen om ndarray en andere invoer te gebruiken. Pandas ondersteunt veel bestandsformaten en talen, waaronder JSON, HTML, CSV en SQL. Belangrijke kenmerken van Pandas zijn onder andere de geïntegreerde afhandeling van ontbrekende gegevens, gegevensaggregatie en -transformatie, en het herschikken en pivoteren van datasets. Het kan ook snel datasets samenvoegen en koppelen.
WEKA
WEKA is een open-source verzameling machine learning-algoritmen die doorgaans worden gebruikt voor data mining-bewerkingen. De algoritmen van WEKA, ook wel classifiers genoemd, worden toegepast op datasets zonder dat programmeren nodig is, door gebruik te maken van een commandoregelinterface. Implementatie kan ook worden gedaan via een Java API. WEKA wordt gebruikt voor classificatie, clustering, regressie en het vinden van associatieregels. Het ondersteunt integratie met R, Spark, Python en andere bibliotheken.
Tools voor datawetenschappers 2023 en Voorbij
Dit spannende vakgebied blijft zich exponentieel ontwikkelen en groeien. De wereld van statistische analyse is enorm gegroeid en blijft waardevolle informatie leveren om bedrijven te helpen nauwkeurige en gunstige beslissingen te nemen. Zonder de hulp van deze tools zouden bedrijven veel kansen missen om te groeien en te bloeien.
