Hình ảnh nổi bật được tạo bằng Khuếch tán giữa hành trình với lời nhắc “Một con trăn chiếm ưu thế, nghệ thuật giả tưởng kỹ thuật số”.
Khoa học dữ liệu là nơi thống kê, lập trình và truyền thông giao nhau. Nhà khoa học dữ liệu đặt câu hỏi và sử dụng dữ liệu để trả lời câu hỏi đó thông qua các cơ chế phức tạp khác nhau. Họ có kiến thức và bộ công cụ để biết nên áp dụng các thử nghiệm và phương pháp nào cho từng loại dữ liệu. Và họ có khả năng trích xuất câu trả lời từ dữ liệu và chuyển tiếp những câu trả lời đó trong một hình thức giao tiếp hàng ngày chung.
Dữ liệu có thể từ đơn giản đến cực kỳ phức tạp. Nó có thể “sạch sẽ” và nó có thể “lộn xộn”. Đôi khi chúng tôi có một câu hỏi, nhưng chúng tôi không có dữ liệu. Nhà khoa học dữ liệu và/hoặc nhà phân tích phải điều chỉnh dữ liệu lộn xộn thành dữ liệu sạch bằng cách sử dụng các công cụ chuyên dụng. Họ cũng có thể phát triển'
Các cuộc thăm dò hàng tuần của HackerNoon (4/10/2023 đến 16/4/2023) được sử dụng để đánh giá xem độc giả của chúng tôi cảm thấy thế nào về chủ đề này. Cộng đồng HackerNoon đã được hỏi công cụ khoa học dữ liệu hiệu quả của họ là gì, đưa ra một số tùy chọn phổ biến nhất và 374 người đã trả lời. Kết quả có thể được nhìn thấy trong hình dưới đây:
Tại sao có rất nhiều công cụ để lựa chọn?
Hãy xem một số điểm nổi bật của từng công cụ từ cuộc thăm dò. Tất nhiên, có nhiều công cụ hơn không được thảo luận ở đây 😆
❌ Mã nguồn mở.
✅ Thân thiện với người dùng theo cách của Microsoft!
❌ Không đủ nâng cao cho các dự án khoa học dữ liệu phức tạp.
✅ Tạo các biểu đồ và đồ thị phong cách có thể dễ dàng xuất ra.
Chúng ta đều quen thuộc với Excel. Chắc chắn, nó tuyệt vời cho các tác vụ hàng ngày như thao tác, dọn dẹp và trực quan hóa dữ liệu, nhưng nó không phù hợp với các dự án nâng cao hơn. Bạn có thể trở nên xảo quyệt với việc tạo bảng điều khiển và báo cáo, thậm chí bạn có thể thiết lập các API chuyên dụng trong Excel.
✅ Mã nguồn mở.
❌ Có lộ trình học tập đáng kể.
✅ Có thể tạo các biểu đồ, bảng và đầu ra gọn gàng và có thể tùy chỉnh.
❌ Có thể bị giới hạn trong một số công cụ máy học tiên tiến hơn.
✅ Chuyên dùng cho các bài toán thống kê.
Một chương trình nguồn mở đa năng tuyệt vời cho phân tích dữ liệu và khoa học dữ liệu là
** “Sứ mệnh của chúng tôi là tạo ra phần mềm nguồn mở cho khoa học dữ liệu, nghiên cứu khoa học và truyền thông kỹ thuật. Chúng tôi làm điều này để tăng cường sản xuất và tiêu thụ tri thức của mọi người, bất kể phương tiện kinh tế nào.” -- Posit \ Tương tự như Python, tính linh hoạt của ngôn ngữ lập trình R là rất lớn, cho phép các nhà khoa học dữ liệu thực hiện các tác vụ phức tạp bằng nhiều cách tiếp cận. Các thư viện và gói liên tục được phát triển để đảm nhận các nhiệm vụ chuyên biệt mà các lập trình viên có thể tận dụng. Và nếu họ không có gói mà bạn đang tìm kiếm, hãy tự mình phát triển một gói !
Bạn có thểsử dụng R và Python song song với nhau. Hãy xem xét điều này nếu bạn đang thực hiện một dự án hợp tác với các lập trình viên R và Python.
❌ Mã nguồn mở.
✅ Tạo báo cáo đẹp mắt.
❌ Có vẻ dễ sử dụng, nhưng tiềm ẩn sự phức tạp.
✅ Tuyệt vời cho việc sắp xếp và thao tác dữ liệu.
❌ Khả năng hạn chế đối với các dự án khoa học dữ liệu phức tạp.
✅ Có thể cạo dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau.
Power BI thực sự tỏa sáng như một
✅ Mã nguồn mở.
❌ Có lộ trình học tập đáng kể.
✅ Có thể tạo biểu đồ, bảng và đầu ra gọn gàng.
✅ Có nhiều thư viện khoa học dữ liệu như TensorFlow, Scikit-learning, NumPy, Pandas, PyTorch, v.v.
✅ Là ngôn ngữ lập trình đa năng giúp nỗ lực học tập của bạn vươn xa hơn.
Để làm việc với Python, bạn sẽ muốn tìm hiểu cách thiết lập môi trường ảo và có thể bạn sẽ muốn chọn một nền tảng điện toán như Jupyter Notebook để thực hiện công việc của mình.
❌ mã nguồn mở.
✅ Tạo bảng điều khiển đẹp.
❌ Khả năng xử lý trước dữ liệu hạn chế như làm sạch và sắp xếp lại.
✅ Tuyệt vời cho phân tích dữ liệu.
❌ Khả năng hạn chế đối với các dự án khoa học dữ liệu phức tạp.
✅ Báo cáo và bảng điều khiển có thể dễ dàng chia sẻ với người khác.
Cuộc thăm dò của chúng tôi cho thấy Python đã vươn lên dẫn đầu trong số các lựa chọn nhất định cho các công cụ khoa học dữ liệu. Với tính linh hoạt của nó, cả trong và ngoài lĩnh vực khoa học dữ liệu, điều này không có gì ngạc nhiên. Python được quảng cáo là một ngôn ngữ lập trình dễ học. Thành thật mà nói, nếu bạn là người hoàn toàn mới bắt đầu viết mã máy tính, thì ban đầu sẽ không “ dễ dàng ”, nhưng với sự luyện tập, dần dần nó sẽ trở thành bản chất thứ hai đối với bạn.
Vui lòng chia sẻ suy nghĩ của bạn trong các nhận xét và theo dõi các Cuộc thăm dò HackerNoon khác để tham gia.