Un’analisi comparativa dei primi 10 strumenti open source di data science nel 2023

Un confronto dei migliori 10 strumenti open source di data science nel 2023

 

La scienza dei dati è una tendenza alla moda di cui ogni settore è a conoscenza. Come data scientist, il tuo compito principale è estrarre informazioni significative dai dati. Ma ecco il lato negativo: con l’esplosione dei dati ad un tasso esponenziale, è più sfidante che mai. Spesso avrai la sensazione di cercare un ago in un pagliaio digitale. Ecco dove entrano in gioco gli strumenti di data science come i nostri salvatori. Ti aiutano a estrarre, pulire, organizzare e visualizzare i dati per ottenere informazioni significative da essi. Ora, affrontiamo il vero problema. Con l’abbondanza di strumenti di data science, come farai a trovarne quelli giusti? La risposta a questa domanda si trova in questo articolo. Attraverso un attento mix di esperienza personale, preziosi feedback della community e il polso del mondo basato sui dati, ho creato una lista che colpisce. Mi sono concentrato solo sugli strumenti di data science open source per la loro convenienza, agilità e trasparenza.

Senza ulteriori indugi, esploriamo i 10 migliori strumenti di data science open source che devi avere nel tuo arsenale quest’anno:

 

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1. KNIME: Unione di Semplicità e Potenza

 

KNIME è uno strumento gratuito e open source che permette sia ai principianti che ai professionisti esperti della data science di svolgere analisi di dati, visualizzazione e implementazione con facilità. È una tela che trasforma i tuoi dati in informazioni azionabili con un minimo di programmazione. È un faro di semplicità e potenza. Dovresti considerare l’utilizzo di KNIME per i seguenti motivi:

• La pre-elaborazione dei dati e la creazione di pipeline basate su GUI permettono agli utenti con varie competenze tecniche di svolgere compiti complessi senza troppi problemi
• Consente un’integrazione senza soluzione di continuità con i tuoi flussi di lavoro e sistemi attuali
• L’approccio modulare di KNIME permette agli utenti di personalizzare i propri flussi di lavoro in base alle proprie esigenze

 

2. Weka: La Tradizione Incontra la Modernità

 

Weka è uno strumento open source classico che consente ai data scientist di pre-elaborare i dati, costruire e testare modelli di machine learning e visualizzare i dati utilizzando un’interfaccia grafica. Nonostante sia piuttosto vecchio, rimane rilevante nel 2023 grazie alla sua adattabilità alle sfide dei modelli. Fornisce supporto per vari linguaggi, tra cui R, Python, Spark, scikit-learn, ecc. È estremamente utile e affidabile. Ecco alcune delle caratteristiche di Weka che si distinguono:

• Non è adatto solo ai praticanti della data science ma è anche una piattaforma eccellente per insegnare concetti di machine learning, fornendo quindi un valore educativo
• Consente di raggiungere la sostenibilità senza sforzo riducendo i tempi di inattività della pipeline dei dati e di conseguenza le emissioni di carbonio
• Offre prestazioni straordinarie fornendo supporto per input/output ad alta velocità, tempi di latenza ridotti, file di piccole dimensioni e carichi di lavoro misti senza necessità di ottimizzazioni

 

3. Apache Spark: Accendere l’Elaborazione dei Dati

 

Apache Spark è uno strumento di data science ben noto che offre analisi dei dati in tempo reale. È il motore più utilizzato per il calcolo scalabile. Lo menziono per le sue capacità di elaborazione dati ultraveloci. Puoi connetterti facilmente a diverse fonti di dati senza preoccuparti di dove risiedono i tuoi dati. Nonostante sia impressionante, non è tutto oro e gloria. A causa della sua velocità, ha bisogno di una buona quantità di memoria. Ecco perché dovresti scegliere Spark:

• È facile da usare e offre un modello di programmazione semplice che ti permette di creare applicazioni utilizzando i linguaggi con cui già sei familiare
• Puoi ottenere un motore di elaborazione unificato per i tuoi carichi di lavoro
• È una soluzione completa per l’elaborazione batch, gli aggiornamenti in tempo reale e il machine learning

 

4. RapidMiner: L’intero ciclo di vita della data science

 

RapidMiner si distingue per la sua completezza. È il tuo vero compagno durante l’intero ciclo di vita della scienza dei dati. Dalla modellazione e analisi dei dati alla distribuzione e monitoraggio dei dati, questo strumento copre tutto. Offre un design del flusso di lavoro visivo, eliminando la necessità di una codifica complicata. Questo strumento può essere utilizzato anche per creare flussi di lavoro e algoritmi personalizzati per la scienza dei dati da zero. Le estese funzionalità di preparazione dei dati in RapidMiner ti consentono di fornire la versione più raffinata dei dati per la modellazione. Ecco alcune delle caratteristiche principali:

• Semplifica il processo di scienza dei dati fornendo un interfaccia visiva e intuitiva.
• I connettori di RapidMiner rendono l’integrazione dei dati senza sforzo, indipendentemente dalla dimensione o dal formato.

 

5. Neo4j Graph Data Science: Svelare connessioni nascoste

 

Neo4j Graph Data Science è una soluzione che analizza le complesse relazioni tra i dati per scoprirne connessioni nascoste. Va oltre righe e colonne identificando come i punti dati interagiscono tra loro. È composto da algoritmi preconfigurati basati su grafi e procedure automatiche appositamente progettate per i Data Scientist per dimostrare rapidamente il valore dell’analisi dei grafi. È particolarmente utile per l’analisi delle reti sociali, i sistemi di raccomandazione e altri scenari in cui le connessioni sono importanti. Ecco alcuni dei vantaggi aggiuntivi che offre:

• Migliora le previsioni con un ricco catalogo di oltre 65 algoritmi basati su grafi.
• Permette integrazione senza soluzione di continuità dell’ecosistema dei dati utilizzando 30+ connettori ed estensioni.
• Le sue potenti funzionalità consentono implementazioni veloci, permettendoti di rilasciare rapidamente flussi di lavoro nell’ambiente di produzione.

 

6. ggplot2: Creazione di storie visive

 

ggplot2 è un incredibile pacchetto di visualizzazione dei dati in R. Trasforma i tuoi dati in un capolavoro visivo. È basato sulla grammatica dei grafici, offrendo un playground per la personalizzazione. Anche i colori e gli aspetti estetici predefiniti sono molto più piacevoli. ggplot2 utilizza un approccio layer per aggiungere dettagli alle tue visualizzazioni. Sebbene possa trasformare i tuoi dati in una bellissima storia pronta per essere raccontata, è importante riconoscere che la gestione di figure complesse può portare a una sintassi complicata. Ecco perché dovresti considerare di usarlo:

• La possibilità di salvare i grafici come oggetti ti consente di creare diverse versioni del grafico senza ripetere molto codice.
• Al posto di dover gestire diverse piattaforme, ggplot2 fornisce una soluzione unificata.
• Molte risorse utili e una documentazione estesa per aiutarti a iniziare.

 

7. D3.js: Capolavoro di dati interattivo

 

D3 è l’abbreviazione di Documenti basati su dati. È una potente libreria JavaScript open-source che ti consente di creare visualizzazioni sorprendenti utilizzando tecniche di manipolazione del DOM. Crea visualizzazioni interattive che rispondono ai cambiamenti dei dati. Tuttavia, ha una curva di apprendimento ripida, soprattutto per coloro che sono nuovi a JavaScript. Anche se la sua complessità può rappresentare una sfida, i vantaggi che offre sono inestimabili. Di seguito sono elencati alcuni di essi:

• Offre personalizzabilità fornendo una vasta gamma di moduli e API.
• È leggero e non influisce sulle prestazioni della tua applicazione web.
• Funziona bene con gli standard web attuali e può integrarsi facilmente con altre librerie.

 

8. Metabase: Esplorazione dati resa semplice

 

Metabase è uno strumento di esplorazione dati trascina e rilascia che è accessibile sia agli utenti tecnici che non tecnici. Semplifica il processo di analisi e visualizzazione dei dati. La sua interfaccia intuitiva ti consente di creare dashboard interattive, rapporti e visualizzazioni. Sta diventando estremamente popolare tra le aziende. Fornisce anche diversi altri benefici elencati di seguito:

• Rimpiazza la necessità di complesse query SQL con query in linguaggio naturale.
• Supporto alla collaborazione consentendo agli utenti di condividere le loro intuizioni e scoperte con gli altri.
• Supporta oltre 20 fonti di dati, consentendo agli utenti di connettersi a database, fogli di calcolo e API.

 

9. Great Expectations: Garanzia della Qualità dei Dati

 

Grande Aspettative è uno strumento di qualità dei dati che consente di impostare controlli sui dati e individuare violazioni in modo efficace. Come suggerisce il nome, è possibile definire delle aspettative o regole per i dati e quindi monitorare i dati rispetto a tali aspettative. Consente agli scienziati dei dati di avere maggiore fiducia nei loro dati. Fornisce anche strumenti di profilazione dei dati per accelerare la scoperta dei dati. I principali punti di forza di Great Expectations sono i seguenti:

• Genera una documentazione dettagliata per i tuoi dati che è utile sia per gli utenti tecnici che non tecnici.
• Integrazione senza soluzione di continuità con diverse pipeline e flussi di lavoro dei dati.
• Consente test automatizzati per rilevare eventuali problemi o deviazioni in fase precoce del processo

 

10. PostHog: Elevare l’Analisi del Prodotto

 

PostHog è un’opzione open-source principalmente nel panorama dell’analisi dei prodotti che consente alle aziende di monitorare il comportamento degli utenti per migliorare l’esperienza del prodotto. Consente agli scienziati dei dati e agli ingegneri di ottenere i dati molto più velocemente eliminando la necessità di scrivere query SQL. È una suite di analisi di prodotto completa con funzionalità come dashboard, analisi delle tendenze, funnelli, registrazione delle sessioni e molto altro ancora. Ecco gli aspetti chiave di PostHog:

• Offre una piattaforma di sperimentazione agli scienziati dei dati attraverso le sue capacità di test A/B.
• Consente integrazione senza soluzione di continuità con i data warehouse per l’importazione e l’esportazione dati.
• Fornisce una comprensione approfondita dell’interazione dell’utente con il prodotto catturando riproduzioni delle sessioni, log della console e monitoraggio della rete

 

Conclusione

 

Una cosa che desidero menzionare è che, poiché stiamo facendo progressi nel campo della scienza dei dati, questi strumenti non sono più semplicemente delle scelte, ma sono diventati dei catalizzatori che ti guidano verso decisioni informate. Quindi, per favore non esitare ad approfondire questi strumenti e sperimentare il più possibile. Mentre concludo, sono curioso: ci sono altri strumenti che hai incontrato o usato che vorresti aggiungere a questa lista? Sentiti libero di condividere i tuoi pensieri e le tue raccomandazioni nei commenti qui sotto. Kanwal Mehreen è una sviluppatrice software in erba con un grande interesse per la scienza dei dati e le applicazioni dell’IA in medicina. Kanwal è stata selezionata come Google Generation Scholar 2022 per la regione APAC. Kanwal ama condividere le conoscenze tecniche scrivendo articoli su argomenti di tendenza ed è appassionata di migliorare la rappresentazione delle donne nell’industria tecnologica.