数据科学就是从不同来源收集的数据中提取有用的见解。这些有用的见解由数据科学家使用不同的统计工具和一些编程语言提取。
因此，在本模块中，我们将讨论各种数据科学工具、它们的特性以及它们的好处，数据科学家使用这些工具从收集的数据中提取有用的信息和见解。
众所周知，数据科学家是从数据中提取有用见解，以改善特定公司业务的人。他们将做很多事情，例如数据分析、数据清洗、提取有用的见解，并与团队成员以及高层沟通发现结果以改善业务。为了完成所有这些事情，数据科学家会使用数据科学工具和一些编程语言来简化流程。本模块将更清楚地讨论数据科学家使用的工具、它们的关键特性以及它们的好处。这些工具主要用于数据分析和向高层提供业务预测。
每个数据科学家在公司工作以改善业务时都会使用许多数据科学工具。但是有些工具被数据科学家最频繁地使用。
数据科学家常用的数据科学工具
SAS、Apache Spark、BigML、D3.js、MATLAB、Excel、ggplot2、Tableau、Jupyter、Matplotlib、NLTK、Scikit-learn、TensorFlow、Weka 是数据科学家最常用的数据科学工具。
SAS 是一款主要且完美地为统计操作设计的数据科学工具。大量的组织正在使用 SAS 来分析数据。对于统计建模数据，科学家主要使用基础 SAS 编程语言。
SAS 为数据科学家提供了许多统计库，不仅有库，还有大量用于数据分析、数据建模和数据组织的工具。SAS 是一款非常强大且强大的工具，并为使用 SAS 的公司提供强大的支持。但是，只有大型跨国公司才会使用 SAS，因为该工具非常昂贵，只有大型公司才能负担得起。该工具中可用的升级也非常昂贵。
1. 数据分析能力非常强大
2. 对于第四代编程语言，该工具非常灵活。
3. 提供 SAS Studio
4. 提供数据加密算法。
5. 完美支持不同类型的数据格式。
6. 提供报告输出格式
7. 管理
Apache Spark 或简称 Spark 是最常用的数据科学工具。它是一个非常强大的分析引擎，其设计方式使其能够处理所有类型的批处理和流处理。
当我们比较 MapReduce 和 Spark 时，很明显 Spark 比 MapReduce 好得多，速度也快得多。Apache Spark 中存在大量的机器学习 API，可以从获取的数据中进行强大的预测。此工具可以非常有效地处理流数据。有些工具只能处理历史数据，而且是批处理的，但此工具非常强大，可以非常有效地处理实时数据。
1. 高级分析
2. 实时流处理
3. 容错
4. 延迟评估
5. 可重用性
6. 高速
BigML 是数据科学中使用的另一个流行工具。为了处理机器学习算法，BigML 将提供一个完全可交互的基于云的 GUI 环境。
BigML 通过云计算提供标准化软件，以满足公司要求。BigML 的主要特色之一是它专注于预测建模。BigML 使用许多机器学习算法，例如时间序列预测、聚类、分类等 {链接到机器学习}
D3.js 工具完全基于 Javascript。可以使用 D3.js 工具进行动画事务。如果数据科学家在基于 IoT 的设备上工作，需要客户端交互以及数据处理可视化，那么 D3.js 工具将非常有用。
通过将 D3.js 与 CSS 结合，可以制作插图和临时可视化，这将帮助数据科学家在网页上实现定制类型的图表。在 IoT 中，可以使用 D3.js 工具进行客户端交互。
1. 完全基于 Javascript
2. 可以创建动画事务
3. 用于 IoT 中的客户端交互
4. 可以制作交互式可视化
5. 开源
此数据科学工具主要用于处理具有更多数学信息的数据。MATLAB 工具促进了统计建模、矩阵函数和从不同来源收集的数据的算法实现。此工具主要用于科学领域，用于刺激模糊逻辑和神经网络。
可以使用 MATLAB 图形库创建强大的可视化。它还用于处理图像和信号。这是最强大的工具，因为它几乎可以解决从数据清理开始的所有类型的问题。它对深度学习和解决复杂的数学运算非常有用。
1. 非常易于使用
2. 错误和 bug 可以很容易修复
3. 速度快
4. 显示能力极佳
5. 平台独立
它是最常用的数据科学工具。Excel 工具由 Microsoft 开发，主要用于电子表格计算。令人惊奇的是，现在它也用于数据处理、数据可视化和非常复杂的计算。此工具的主要缺点之一是不支持大量数据计算，但可以创建强大的数据可视化和电子表格。
EXCEL 工具中包含不同类型的公式、表格、筛选器和切片器。它始终提供与 SQL 的轻松连接，并始终用于分析小规模数据。
1. 分析小规模数据
2. 轻松连接 SQL
3. 进行电子表格计算和可视化
4. 用于完整数据分析的 Excel 工具
它是一个特殊的数据科学工具包，主要用于 R 编程语言中进行高级数据可视化。为了创建出色的可视化，ggplot2 数据科学工具使用强大的命令。
数据科学家可以使用 ggplot2 创建定制可视化。数据科学中有许多数据可视化工具，但此工具与其他数据可视化工具非常不同，而且效率很高。当您使用 ggplot2 工具时，图表的交互性会得到提升，可以将文本标签添加到数据点，并且我们还可以轻松地在可视化中注释我们的数据。
它是一款数据可视化软件。此软件包包含强大的图形，有助于使可视化更具交互性。如果公司的工作领域是商业智能，那么 Tableau 工具会经常使用。可以使用 Tableau 轻松绘制地理数据可视化以及地图中的经度和纬度。Tableau 工具的主要能力是与数据库、电子表格、联机分析处理多维数据集等接口。
此工具主要用于帮助从事开源软件开发以及正在体验交互式计算的开发人员。它是一款完全基于 IPython 的开源工具。
Julia、R 和 Python 是 Jupiter 支持的多种语言。数据科学的需求主要由 Jupyter 解决。
此工具主要为 Python 开发。从分析的数据中，此工具有助于生成图表。Matplotlib 是一个绘图和可视化库，专门为 Python 开发。使用一行简单的代码即可绘制复杂的图表。
线图、散点图、直方图、条形图和饼图是 Matplotlib 使用的绘图技术。使用此工具可以非常轻松地处理大量数据，并且可以使用图表、图示等非常有效地表示。
分词、词干提取、标注、解析和机器学习是各种语言处理技术，NLTK 是主要用于此目的的工具。
它包含 100 多个语料库，语料库不过是数据的集合，用于构建机器学习模型。此工具专门用于文本分析和自然语言处理任务。语音标注、分词、机器翻译和文本到语音识别是 NLTK 的一些应用。
为了实现机器学习算法，主要使用 sci-kit learn。它用于分析数据，与其他数据科学工具相比，它简单易用。
数据预处理、分类、回归、聚类和降维是 Scikit-learn 支持的各种机器学习功能。当我们使用此工具时，它将使复杂机器学习算法的使用变得容易。
它是一款具有高处理能力的工具，因此它具有各种应用，例如语音识别、药物发现、语言和图像生成、图像分类等。
所有专门从事机器学习的数据科学家都必须了解 TensorFlow 工具。此工具可以轻松地在多种平台（例如 CPU、GPU 和 TPU 平台）上运行。
此工具的全称是怀卡托知识分析环境，简称 WEKA。此工具是一款用 Java 编写的机器学习软件。它包含许多不同类型的机器学习算法，主要用于数据挖掘。它也称为数据挖掘或机器学习工具。
与其他数据科学工具相比，Weka 成本更低。此工具的主要优点是其可用性，它免费且高度便携，这意味着它可以在大多数现代平台上运行，它支持数据预处理、聚类、回归、可视化和特征选择。GUI 和命令行可以非常容易地使用。
