introduzione
Il campo della scienza dei dati si sta evolvendo rapidamente e per restare al passo con i tempi è necessario sfruttare gli strumenti più recenti e potenti disponibili. Nel 2024, i data scientist hanno una miriade di opzioni tra cui scegliere, che soddisfano vari aspetti del loro lavoro, tra cui la programmazione, grandi datiIntelligenza artificiale, visualizzazione e altro ancora. Questo articolo esplora i 26 principali strumenti di data science che stanno plasmando il panorama della data science nel 2024.
Strumenti guidati dal linguaggio di programmazione
1. Pitone
Python rimane il linguaggio di riferimento per i data scientist grazie alla sua semplicità, versatilità e un ricco ecosistema di librerie.
Caratteristiche principali:
- Ampio supporto per le librerie (NumPy, Pandas, Scikit-learn).
- Ampia community e forte supporto per gli sviluppatori.
2.R
R è un linguaggio di programmazione statistica utilizzato per l’analisi e la visualizzazione dei dati, noto per i suoi robusti pacchetti statistici.
Caratteristiche principali:
- Librerie statistiche complete.
- Eccellenti capacità di visualizzazione dei dati.
3. Taccuino di Giove
I notebook Jupyter forniscono un ambiente informatico interattivo, consentendo ai data scientist di creare e condividere documenti contenenti codice in tempo reale, equazioni, visualizzazioni e testo narrativo.
Caratteristiche principali:
- Supporta più lingue (Python, R, Julia).
- Interattivo e facile da usare.
4. Copilota
GitHub Copilot è uno strumento di completamento del codice basato sull’intelligenza artificiale, sviluppato da OpenAI e GitHub, che suggerisce intere righe o blocchi di codice durante la digitazione.
Caratteristiche principali:
- Accelera il processo di codifica.
- Si integra con i più diffusi editor di codice.
5. Pitorcia
PyTorch è una libreria di machine learning open source che facilita la creazione e l’addestramento di reti neurali profonde.
Caratteristiche principali:
- Grafico computazionale dinamico.
- Popolare nel mondo accademico e industriale.
6. Forte
Keras è un’API di reti neurali di alto livello scritta in Python, che funge da interfaccia intuitiva per creare e sperimentare modelli di deep learning.
Caratteristiche principali:
- Prototipazione del modello facile e veloce.
- Compatibile con TensorFlow e Theano.
7. Scikit-impara
Scikit-learn è una libreria di apprendimento automatico per Python, che offre strumenti semplici ed efficienti per l’analisi e la modellazione dei dati.
Caratteristiche principali:
- API coerenti per vari algoritmi.
- Ben documentato e facile da usare.
8. Panda
Pandas è una libreria di manipolazione dei dati per Python, che fornisce strutture di dati e funzioni necessarie per manipolare e analizzare dati strutturati.
Caratteristiche principali:
- Funzionalità di manipolazione e pulizia dei dati.
- Integrazione con altre biblioteche.
9. Insensibile
NumPy è un pacchetto fondamentale per il calcolo scientifico con Python, che offre supporto per array e matrici di grandi dimensioni e multidimensionali.
Caratteristiche principali:
- Operazioni di array efficienti.
- Funzioni matematiche per la manipolazione di array.
Strumenti per big data
10.Hadoop
Hadoop è un framework di archiviazione ed elaborazione distribuito, che consente l’elaborazione di set di dati di grandi dimensioni su cluster di computer.
Caratteristiche principali:
- Scalabilità per i big data.
- Tollerante ai guasti e conveniente.
11. Scintilla
Apache Spark è un sistema di elaborazione cluster veloce e generico per l’elaborazione di big data.
Caratteristiche principali:
- Elaborazione in memoria per la velocità.
- Motore di analisi unificato.
12.SQL
Structured Query Language (SQL) è un linguaggio specifico del dominio utilizzato per la gestione e la manipolazione di database relazionali.
Caratteristiche principali:
- Potenti funzionalità di query.
- Ampiamente adottato per la gestione di database.
13.MongoDB
MongoDB è un programma di database NoSQL che utilizza un modello di dati orientato ai documenti.
Caratteristiche principali:
- Archiviazione documenti flessibile e scalabile.
- Documenti simili a JSON per la rappresentazione dei dati.
Strumenti di intelligenza artificiale generativa
14. ChatGPT
ChatGPT, sviluppato da OpenAI, è un modello linguistico in grado di generare risposte simili a quelle umane in un contesto conversazionale.
Caratteristiche principali:
- Comprensione del linguaggio naturale.
- Versatile per applicazioni basate su chat.
15. Volto che abbraccia
Hugging Face fornisce una piattaforma per modelli di elaborazione del linguaggio naturale e ospita un ampio repository di modelli preaddestrati.
Caratteristiche principali:
- Modelli basati su trasformatore.
- Facile integrazione con varie applicazioni.
16. Parco giochi OpenAI
OpenAI Playground offre una piattaforma interattiva per sperimentare i modelli OpenAI, consentendo agli utenti di esplorare le capacità di vari modelli linguistici.
Caratteristiche principali:
- Interfaccia intuitiva.
- Accesso a modelli all’avanguardia.
Strumenti per scopi generali
17. Eccellere
Microsoft Excel rimane un potente strumento per la manipolazione, l’analisi e la visualizzazione dei dati, ampiamente utilizzato nel mondo degli affari e del mondo accademico.
Caratteristiche principali:
- Funzionalità del foglio di calcolo.
- Tabelle pivot per il riepilogo dei dati.
Strumenti e librerie di visualizzazione
18. Nato dal mare
Seaborn è una libreria di visualizzazione di dati statistici basata su Matplotlib, che fornisce un’interfaccia di alto livello per disegnare grafici statistici accattivanti e informativi.
Caratteristiche principali:
- Visualizzazioni belle e informative.
- Integrazione con strutture dati Pandas.
19. Matplotlib
Matplotlib è una libreria di grafici 2D per Python, che offre figure di qualità editoriale in vari formati.
Caratteristiche principali:
- Trame e grafici personalizzabili.
- Ampia galleria di esempi.
20.PowerBI
PowerBI è uno strumento di analisi aziendale di Microsoft, che offre visualizzazioni interattive e funzionalità di business intelligence.
Caratteristiche principali:
- Integrazione con varie fonti di dati.
- Interfaccia drag-and-drop intuitiva.
21. Quadro
Tableau è uno strumento leader di visualizzazione dei dati che consente agli utenti di creare dashboard interattive e condivisibili.
Caratteristiche principali:
- Analisi dei dati in tempo reale.
- Ricco set di opzioni di visualizzazione.
Piattaforme cloud
22.AWS
Amazon Web Services (AWS) fornisce una serie completa di servizi di cloud computing, tra cui archiviazione, potenza di calcolo e apprendimento automatico.
Caratteristiche principali:
- Scalabilità e flessibilità.
- Ampia gamma di servizi per la scienza dei dati.
23. Azzurro
Microsoft Azure è una piattaforma di cloud computing che offre vari servizi, tra cui archiviazione dei dati, apprendimento automatico e analisi.
Caratteristiche principali:
- Integrazione perfetta con i prodotti Microsoft.
- Funzionalità di intelligenza artificiale e apprendimento automatico.
Strumenti dell’interfaccia grafica
24. Weka
Weka è una raccolta di algoritmi di apprendimento automatico per attività di data mining, con un’interfaccia utente grafica per un facile utilizzo.
Caratteristiche principali:
- Ampio set di algoritmi di apprendimento automatico.
- Interfaccia intuitiva per la costruzione di modelli.
25. RapidMiner
RapidMiner è una piattaforma integrata per la preparazione dei dati, l’apprendimento automatico e l’implementazione dei modelli, progettata per essere facile da usare per i non programmatori.
Caratteristiche principali:
- Interfaccia drag-and-drop per la progettazione del flusso di lavoro.
- Automazione dei processi di machine learning.
Sistemi di controllo della versione
26. Git
Git è un sistema di controllo della versione distribuito che consente a più sviluppatori di lavorare su progetti contemporaneamente.
Caratteristiche principali:
- Capacità di ramificazione e fusione.
- Collaborazione efficiente e gestione del codice.
Conclusione
Nel panorama dinamico della scienza dei dati, restare al passo richiede competenza in una serie diversificata di strumenti. I 26 principali strumenti qui descritti riguardano programmazione, big data, intelligenza artificiale, attività generiche, visualizzazione, piattaforme cloud, strumenti GUI e sistemi di controllo delle versioni. Mentre i data scientist affrontano le sfide del 2024, questi strumenti continueranno a svolgere un ruolo cruciale nel plasmare il futuro del settore. Che tu stia elaborando numeri, analizzando big data o costruendo modelli di intelligenza artificiale all’avanguardia, lo strumento giusto può fare la differenza. Rimani informato, rimani innovativo e continua a esplorare il mondo in evoluzione della scienza dei dati.
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Fonte: www.analyticsvidhya.com
