2.2 KiB
| title | localeTitle |
|---|---|
| Data Science Tools | أدوات علوم البيانات |
أدوات علوم البيانات
في هذا القسم ، سيكون لدينا أدلة لمجموعة واسعة من الأدوات التي يستخدمها علماء البيانات.
إن علماء البيانات فضوليون وغالباً ما يبحثون عن أدوات جديدة تساعدهم في العثور على إجابات. كما أنهم بحاجة إلى أن يكونوا بارعين في استخدام أدوات التجارة ، على الرغم من وجود العشرات منهم على العشرات. وبشكل عام ، ينبغي أن يكون لدى علماء البيانات معرفة عملية بلغات البرمجة الإحصائية لبناء أنظمة معالجة البيانات وقواعد البيانات وأدوات التصوير. يعتبر الكثيرون في هذا المجال أيضًا معرفة البرمجة جزءًا لا يتجزأ من علم البيانات ؛ ومع ذلك ، لا يدرس جميع طلاب علم البيانات البرمجة ، لذا من المفيد أن يكونوا على دراية بالأدوات التي تتحايل على البرمجة وتتضمن واجهة رسومية سهلة الاستخدام بحيث تكون معرفة علماء البيانات بالخوارزميات كافية لمساعدتهم على بناء نماذج تنبؤية.
لا يزال R الأداة الرئيسية ، مع حصة 49 ٪ ، ولكن بايثون تنمو بشكل أسرع ويكاد يكون ما يقرب من R. RapidMiner يبقى النظام الأساسي العام لعلوم البيانات. أدوات البيانات الكبيرة المستخدمة بنسبة 40٪ تقريبًا ، ومضاعفة استخدام التعلم العميق. علم البيانات هو OSEMN ( O btain، S crub، M odel، i N terpret) the Data. هناك مورد واحد جيد لعلوم البيانات وتعلم الآلة عن طريق ماسترز بيانات العلوم المفتوحة المصدر. اتبع github datasciencemasters !!!