Büyük Veri Analitiği - Veri Analiz Araçları

Bir veri bilimcisinin verileri etkili bir şekilde analiz etmesine olanak tanıyan çeşitli araçlar vardır. Normalde veri analizinin mühendislik yönü veri tabanlarına odaklanır, veri bilimcisi ise veri ürünlerini uygulayabilen araçlara odaklanır. Aşağıdaki bölüm, veri bilimcilerinin pratikte en sık kullandığı istatistiksel paketlere odaklanarak farklı araçların avantajlarını tartışmaktadır.

R Programlama Dili

R, istatistiksel analize odaklanan açık kaynaklı bir programlama dilidir. İstatistiksel yetenekler açısından SAS, SPSS gibi ticari araçlarla rekabet halindedir. C, C ++ veya Fortran gibi diğer programlama dillerine arayüz olduğu düşünülmektedir.

R'nin bir başka avantajı da, mevcut olan çok sayıda açık kaynak kitaplığıdır. CRAN'da ücretsiz olarak indirilebilen 6000'den fazla paket vardır.Github çok çeşitli R paketleri mevcuttur.

Performans açısından, R yoğun işlemler için yavaştır, çünkü çok sayıda kitaplık mevcuttur, kodun yavaş bölümleri derlenmiş dillerde yazılmıştır. Ancak döngüler için derin yazmayı gerektiren işlemler yapmayı planlıyorsanız, o zaman R en iyi alternatifiniz olmayacaktır. Veri analizi amacıyla, gibi güzel kütüphaneler var.data.table, glmnet, ranger, xgboost, ggplot2, caret R'nin daha hızlı programlama dilleri için bir arayüz olarak kullanılmasına izin veren.

Veri analizi için Python

Python genel amaçlı bir programlama dilidir ve veri analizine ayrılmış önemli sayıda kitaplık içerir. pandas, scikit-learn, theano, numpy ve scipy.

R'de mevcut olanların çoğu Python'da da yapılabilir, ancak R'nin kullanımının daha basit olduğunu bulduk. Büyük veri kümeleriyle çalışıyorsanız, normalde Python R'den daha iyi bir seçimdir. Python, verileri satır satır temizlemek ve işlemek için oldukça etkili bir şekilde kullanılabilir. Bu, R'den mümkündür, ancak komut dosyası oluşturma görevleri için Python kadar verimli değildir.

Makine öğrenimi için, scikit-learnorta büyüklükteki veri setlerini sorunsuz bir şekilde işleyebilen çok sayıda algoritmaya sahip güzel bir ortamdır. R'nin eşdeğer kitaplığı (imleç) ile karşılaştırıldığında,scikit-learn daha temiz ve daha tutarlı bir API'ye sahiptir.

Julia

Julia, teknik bilgi işlem için yüksek seviyeli, yüksek performanslı bir dinamik programlama dilidir. Sözdizimi R veya Python'a oldukça benzer, bu nedenle zaten R veya Python ile çalışıyorsanız, Julia'da aynı kodu yazmak oldukça basit olmalıdır. Dil oldukça yeni ve son yıllarda önemli ölçüde büyüdü, bu yüzden şu anda kesinlikle bir seçenek.

Sinir ağları gibi hesaplama açısından yoğun olan prototip oluşturma algoritmaları için Julia'yı öneriyoruz. Araştırma için harika bir araçtır. Üretimde bir model uygulama açısından Python muhtemelen daha iyi alternatiflere sahiptir. Bununla birlikte, R, Python ve Julia'da model uygulama mühendisliğini yapan web hizmetleri olduğu için bu daha az sorun haline geliyor.

SAS

SAS, ticari zeka için halen kullanılmakta olan ticari bir dildir. Kullanıcının çok çeşitli uygulamaları programlamasına izin veren bir temel dile sahiptir. Uzman olmayan kullanıcılara programlama gerektirmeden sinir ağı kitaplığı gibi karmaşık araçları kullanma yeteneği veren epeyce ticari ürün içerir.

Ticari araçların bariz dezavantajının ötesinde, SAS, büyük veri kümelerine iyi ölçeklenemez. Orta ölçekli veri kümeleri bile SAS ile sorun yaşayacak ve sunucunun çökmesine neden olacaktır. Yalnızca küçük veri kümeleriyle çalışıyorsanız ve kullanıcılar uzman veri bilimcisi değilse, SAS önerilmelidir. İleri düzey kullanıcılar için R ve Python daha üretken bir ortam sağlar.

SPSS

SPSS, şu anda istatistiksel analiz için IBM'in bir ürünüdür. Çoğunlukla anket verilerini analiz etmek için kullanılır ve programlayamayan kullanıcılar için iyi bir alternatiftir. Muhtemelen kullanımı SAS kadar basittir, ancak bir modeli uygulama açısından, bir modeli puanlamak için bir SQL kodu sağladığı için daha basittir. Bu kod normalde verimli değildir, ancak bu bir başlangıçtır, ancak SAS, her veritabanı için modelleri ayrı ayrı puanlayan ürünü satmaktadır. Küçük veriler ve deneyimsiz bir ekip için SPSS, SAS kadar iyi bir seçenektir.

Bununla birlikte, yazılım oldukça sınırlıdır ve deneyimli kullanıcılar, R veya Python kullanarak çok daha üretken siparişler alacaktır.

Matlab, Oktav

Matlab veya açık kaynak sürümü (Octave) gibi başka araçlar da mevcuttur. Bu araçlar çoğunlukla araştırma için kullanılmaktadır. Yetenekler açısından R veya Python, Matlab veya Octave'de bulunan her şeyi yapabilir. Yalnızca sağladıkları destekle ilgileniyorsanız, ürünün bir lisansını satın almanız mantıklıdır.