数据科学是从数据中绘制和可视化有用见解的艺术。基本上，它是收集、分析和建模数据以解决与现实世界相关的问题的过程。为了实现操作，我们必须使用这样的工具来操作数据和实体来解决问题。借助这些工具，无需使用核心编程语言来实现数据科学。有预定义的功能、算法和用户友好的图形用户界面 (GUI)。正如我们所知，数据科学的执行过程非常快，一个工具不足以实现这一点。
数据科学最常用的工具
1. Apache Hadoop
Apache Hadoop 是 Apache 软件基金会根据 Apache License 2.0 授权的免费开源框架，可以管理和存储大量数据。它用于高级计算和数据处理。通过使用其并行处理特性，我们可以处理节点集群的数量。它还有助于解决与数据密集型相关的高度复杂的计算问题和任务。
Latest Version: Apache Hadoop 3.1.1- Hadoop 为子系统提供标准库和函数。
- 在数千个 Hadoop 集群上有效扩展大数据。
- 它将每个项目的磁盘驱动性能提高多达 10 倍。
- 提供 Hadoop Common、Hadoop YARN、Hadoop MapReduce等模块的功能。
2. SAS（统计分析系统）
SAS 是由 SAS Institute开发的统计工具。它是一种闭源专有软件，大型组织使用它来分析数据。它是为数据科学开发的最古老的工具之一。它用于数据挖掘、统计分析、商业智能应用、临床试验分析、计量经济学和时间序列分析等领域。
Latest Version: SAS 9.4- 它是一套定义明确的工具。
- 它有一个简单但最有效的 GUI。
- 它提供了对文本内容的粒度分析。
- 易于学习和执行，因为有很多具有适当知识的可用教程。
- 可以通过无缝和专门的技术支持制作具有视觉吸引力的报告。
3. 阿帕奇火花
Apache Spark 是 Apache 软件基金会开发的数据科学工具，用于分析和处理大规模数据。它是用于大规模数据处理的统一分析引擎。它专门设计用于处理批处理和流处理。它允许您创建一个程序来处理数据集群，同时结合数据并行性和容错性。它继承了 Hadoop 的一些特性，如 YARN、MapReduce 和 HDFS。
Latest Version: Apache Spark 2.4.5- 它提供数据清理、转换、模型构建和评估。
- 它具有在内存中工作的能力，因此处理数据和写入磁盘的速度非常快。
- 它提供了许多便于重复访问数据的 API。
4. 数据机器人
DataRobot成立于 2012 年，是企业 AI 的领导者，它有助于为任何组织的实际问题开发准确的预测模型。它有助于环境自动化构建、部署和维护 AI 的端到端流程。 DataRobot 的预测解释可帮助您了解机器学习模型结果背后的原因。
- 高度可解释。
- 它能够使模型的预测易于向任何人解释。
- 它提供了大规模实施整个数据科学过程的适用性。
5. 画面
Tableau是市场上最流行的数据可视化工具，是一家美国交互式数据可视化软件公司，成立于 2003 年 1 月，最近被 Salesforce 收购。它提供了将原始、未格式化的数据分解为可处理和可理解的格式的工具。它具有可视化地理数据以及在地图中绘制经度和纬度的能力。
Latest Version: Tableau 2020.2- 它提供全面的端到端分析。
- 它是一个完全受保护的系统，可将安全风险降低到最大状态。
- 它提供了适合所有类型的设备和屏幕尺寸的响应式用户界面。
6. 大语言
BigML成立于 2011 年，是一种数据科学工具，可提供完全可交互的、基于云的 GUI 环境，可用于处理复杂的机器学习算法。使用 BigML 的主要目标是让每个人都可以更轻松地构建和共享数据集和模型。它提供了一个只有一个框架的环境来减少依赖。
Latest Version: BigML Winter 2020- 它专门从事预测建模。
- 它能够通过 JSON PML 导出模型，而 PMML 可以实现从一个平台到另一个平台的无缝转换。
- 它使用 Rest API 提供易于使用的 Web 界面。
7. TensorFlow
TensorFlow 由Google Brain 团队开发，是一个免费的开源软件库，用于跨一系列任务的数据流和可微编程。它为构建和训练模型、部署计算机、智能手机和服务器等平台提供了一个环境，以利用有限资源实现最大潜力。它是用于人工智能、深度学习和机器学习领域的非常有用的工具之一。
Latest Version: TensorFlow 2.2.0- 它提供了良好的性能和高计算能力。
- 可以在 CPU 和 GPU 上运行。
- 它提供了易于训练和响应式构造等功能。
8. 木星
Jupyter，由Project Jupyter于 2015 年 2 月开发，用于跨数十种编程语言的交互式计算的开源软件、开放标准和服务。它是一个运行在内核上的基于 Web 的应用程序工具，用于编写实时代码、可视化和演示。它是最好的工具之一，由初级程序员和数据科学爱好者使用，他们可以通过它轻松学习和适应与数据科学领域相关的功能。
Latest Version: Jupyter Notebook 6.0.3- 它提供了一个环境来执行数据清理、统计计算、可视化和创建预测性机器学习模型。
- 它能够显示作为运行代码单元输出的图。
- 它具有很强的可扩展性，支持多种编程语言，几乎可以轻松托管在任何服务器上。