هوش تجاری

معرفی برترین ابزارهای علم داده

آیا می‌خواهید بدانید که چگونه کسب و کارهای مدرن و دیجیتال موفق می‌شوند مشتری مناسب را برای بازاریابی محصولات یا خدمات خود هدف قرار دهند؟ آن‌ها این کار را با استخراج بینش ارزشمند از داده‌ها با استفاده از ابزارها و مدل‌های مختلف علم داده انجام می‌دهند. در دنیای امروز، علم داده دیگر یک کلید واژه فنی نیست؛ بلکه توسط بنگاه‌های اقتصادی و شرکت‌های فناوری اطلاعات برای دستیابی به اهداف کسب و کار استفاده می‌شود.

ابزار علوم داده

با توجه به محبوبیت روزافزون و پذیرش علم داده، راه‌حل‌های مختلف ابزارهای آسان و کاربرپسند علوم داده ارائه شده‌اند که می‌توانند برای طراحی و ساخت مدل‌های پیچیده داده مورد استفاده قرار گیرند. بهترین قسمت استفاده از این ابزارها این است که شما در زبان‌های برنامه‌نویسی نیازی به تخصص ندارید زیرا آن‌ها با انواع توابع و الگوریتم‌های از پیش تعریف‌شده ساخته شده‌اند.

در نتیجه، کسب و کارها می‌توانند از بین انواع ابزارهای علم داده که برای عملکردهایی مانند ذخیره‌سازی، تجزیه و تحلیل، مدل‌سازی و تجسم داده‌ها استفاده می‌شوند بسته به نیازهای خود، ابزار مناسب را برگزینند.

کدام یک از برترین ابزارهای علم داده هستند که دانشمندان داده معمولاً برای جمع‌آوری و تبدیل داده‌ها برای یک فرایند تصمیم‌گیری بهتر استفاده می‌کنند؟

۱-  Apache Hadoop

Apache Hadoop با مجموعه‌ای از ابزارهای نرم‌افزاری منبع آزاد و رایگان، چارچوبی است که می‌تواند مسائل مربوط به ذخیره‌سازی حجم زیاد داده و پردازش آن را حل کند. این ابزار می‌تواند ذخیره و پردازش داده‌های بزرگ (Big Data) را با استفاده از برنامه‌نویسی MapReduce تسهیل کند.

Apache Hadoop که برای محاسبه و پردازش داده‌های با حجم بالا استفاده می‌شود، پردازش توزیع‌شده مجموعه داده‌ها را در بین خوشه‌های شبکه امکان‌پذیر می‌کند و برای مقیاس‌پذیری بالا از چند تا هزار ماشین متصل طراحی شده است.

ویژگی‌های اصلی:

  • از هزاران خوشه مبتنی بر Hadoop پشتیبانی می‌کند.
  • استفاده از سیستم پرونده توزیع‌شده Hadoop (یا HDFS) برای پردازش موازی حجم انبوه داده‌ها.
  • پشتیبانی از چارچوب Hadoop YARN که برای برنامه‌ریزی شغل و مدیریت خوشه استفاده می‌شود.
  • از سایر پروژه‌های مرتبط با Hadoop از جمله ابزار تحت وب، Ambari ، Hive (ذخیره‌سازی داده‌ها) و Avro (مجموعه‌سازی داده‌ها) پشتیبانی می‌کند.

۲- Apache Spark

مانند Apache Hadoop ، Apache Spark (یا به طور خلاصه Spark) ابزاری منبع‌باز و توزیع‌شده در زمینه علوم داده است که در درجه اول به عنوان یک چارچوب محاسبات خوشه‌ای استفاده می‌شود. Spark که برای یادگیری ماشین یا برنامه‌های مرتبط با آن طراحی شده است، با چندین یادگیری ماشین API ساخته شده که می‌تواند برای طراحی آسان مدل‌های یادگیری ماشین استفاده شود. بر اساس MapReduce ، Spark مدل MapReduce را برای تعداد بیشتر و سرعت محاسبات در پردازش جریان و پرس و جو تعاملی گسترش می‌دهد.

ویژگی‌های اصلی:

  • ۱۰۰ برابر سریع‌تر از حجم کار داده‌ها پردازش می‌شود.
  • ترکیبی از SQL، جریان داده و تجزیه و تحلیل را پشتیبانی می‌کند.
  • می‌تواند در حالت خوشه‌ای مستقل یا در هر محیط ابری اجرا شود.
  • شامل کتابخانه ماژول SQL است که می‌تواند داده‌های ساختاریافته را در برنامه‌های Spark پیگیری کند.
  • ویژگی‌های DataFrame API که می‌تواند برای جمع‌‌آوری آسان اطلاعات از منابع مختلف از جمله Hive ، JSON و JDBC مورد استفاده قرار گیرد.

۳- RapidMiner

به عنوان یک بستر موثر برای علم داده، RapidMiner محیطی کارآمد برای تلفیق داده‌ها، یادگیری عمیق، یادگیری ماشین، متن‌کاوی و تجزیه و تحلیل پیشگویی فراهم می‌کند. به لطف عملکرد کلی، RapidMiner برای سیستم‌عامل‌های علوم داده توسط Gartner در رتبه ۱ قرار گرفته است. RapidMiner یک پلت‌فرم برای مدل‌سازی داده‌ها از شروع آماده‌سازی تا ساخت مدل و استقرار آن ارائه می‌دهد.

ویژگی‌های اصلی:

  • رابط ابزار مبتنی بر GUI با بلوک‌های از پیش تعریف شده.
  • پشتیبانی از پارتیشن‌بندی داده‌ها و دسترسی به آن‌ها
  • استفاده از ابزار طراح گردش کار بصری برای طراحی مدل‌های تحلیلی
  • توابع اکتشاف داده شامل آمار توصیفی، تجسم و نمودارها
  • ادغام یکپارچه با ابزارهای دیگر مانند Cloudera، MapR، Talend و DataStax.

 ۴- Microsoft Azure HDInsight

Azure HDInsight ابزار محبوب مایکروسافت می‌باشد که برای پردازش حجم بالای جریان و داده‌های تاریخی طراحی شده است. Azure HDInsight به عنوان یک پلتفرم مبتنی بر ابر می‌تواند برای ذخیره‌سازی ، پردازش و تجزیه و تحلیل داده‌ها استفاده شود. همچنین می‌تواند به راحتی با Apache Hadoop و Spark به منظور پردازش داده‌ها ادغام شود. HDInsight علاوه بر مقرون به صرفه بودن و مقیاس‌‌پذیری، امنیت داده‌ها (با Azure Virtual Network) و نظارت خوشه‌ای را با تلفیق آن با Azure Monitor ارائه می‌دهد.

ویژگی‌های اصلی:

  • ایجاد خوشه بهینه شده برای Apache Hadoop ،Spark ،Kafka ، HBase و چارچوب‌های دیگر.
  • محافظت از داده در سطح شرکت با استفاده از خدمات Azure Directory.
  • استفاده از سیستم ذخیره‌سازی Microsoft Azure Blob برای مدیریت داده‌ها در چندین گره.
  • برای اجرای تجزیه و تحلیل آماری و ساخت مدل‌های یادگیری ماشین با Microsoft R Server ساخته شده است.
  • ادغام یکپارچه با سایر سرویس‌های Microsoft Azure از جمله Data Factory و Data Lake Storage
حتما بخوانید:  یادگیری عمیق چیست؟

۵- H2O.ai

H20.ai به عنوان یک پلتفرم رایگان و منبع باز، یک رهبر جهانی در برنامه‌های هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) است. H20 با موفقیت برای پیاده‌سازی هوش مصنوعی در صنایع مختلف از جمله خدمات مالی، بیمه و خرده‌فروشی مورد استفاده قرار گرفته است. H20 از طیف وسیعی از الگوریتم‌های یادگیری ماشین مانند ماشین‌های شیب‌دار، مدل‌های تعمیم‌یافته و یادگیری عمیق پشتیبانی می‌کند. H20 به عنوان یک ابزار دانش داده کاربر پسند، برای ساده‌سازی مدل‌سازی داده‌ها طراحی شده است و دارای یک جامعه آنلاین در حال رشد از دانشمندان داده و سازمان‌های پذیرش هوش مصنوعی است.

ویژگی‌های اصلی:

  • با استفاده از زبان‌های برنامه‌نویسی معروف مانند Python و R ساخته شده است.
  • H20 Driverlessیا AI به صورت خودکار که شامل مهندسی اتوماتیک و یادگیری ماشین است.
  • ادغام منبع باز Sparkling Water با Apache Spark را ارائه می‌دهد.
  • ادغام با Apache Hadoop برای تجزیه و تحلیل حجم زیادی از داده‌ها.
  • امتیازدهی به موقع داده‌ها
  • رابط کاربرپسند و مبتنی بر وب

۶- DataRobot

از میان ابزارهای برجسته دانشمندان داده، DataRobot به عنوان یک سیستم‌عامل هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به منظور توسعه مدل‌های پیش‌بینی پیشرفته استفاده می‌شود. این سیستم‌عامل استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین را برای خوشه‌بندی داده‌ها و رگرسیون ساده می‌کند. DataRobot با پیاده‌سازی هوش مصنوعی در کل شرکت، توسط بسیاری از ذینفعان کسب و کار از جمله دانشمندان داده، تحلیل‌گران کسب و کار و تیم‌های فناوری اطلاعات برای استخراج ارزش عمیق از حجم زیادی از داده‌ها استفاده می‌شود.

ویژگی‌های اصلی:

  • پشتیبانی از پردازش موازی که به چندین سرور قدرت می‌دهد تا تجزیه و تحلیل و مدل‌سازی داده‌ها را هم‌زمان انجام دهند.
  • ساخت سریع، آزمایش و آموزش مدل‌های یادگیری ماشین
  • ارزیابی مدل را با استفاده از تکنیک‌هایی مانند تنظیم پارامتر ساده می‌کند.
  • استقرار و بهینه‌سازی آسان مدل
  • استقرار مدل‌های پیش‌بینی پیشرفته در چند دقیقه بر روی بستر DataRobot Cloud

جمع‌بندی

همانطور که در این مقاله بیان شد، انواع مختلفی از ابزارهای علم داده وجود دارد که برای انواع توابع مربوط به داده‌ها از جمله ذخیره‌سازی، ادغام و تجسم داده‌ها استفاده می‌شود. ما  در این مقاله ۱۵ مورد از محبوب‌ترین ابزارها و سیستم عامل‌ها را که در حال حاضر توسط کسب و کارهای جهانی استفاده می‌شوند، بیان کردیم.


مجموعه

هوش تجاری

این پست بخشی از مجموعه هوش تجاری در کار و کسب است. ترتیب زیر را در این حوزه پیشنهاد می‌کنیم.

  1. بررسی تفاوت‌های میان داده، اطلاعات و دانش در یک نگاه
  2. وقتی از هوش تجاری صحبت می‌کنیم، از چه حرف می‌زنیم؟
  3. تبدیل داده به اطلاعات با هوش تجاری
  4. تجزیه و تحلیل داده (Data Analytics) چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  5. کلان داده (Big Data) چیست؟
  6. تجزیه و تحلیل کلان داده (Big Data) چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  7. مقایسه مفاهیم تحلیل داده، علوم داده و کلان داده (Big Data)
  8. حاکمیت داده (Data Governance) چیست و چه اهمیتی دارد؟
  9. هوش تجاری (BI) چیست و چه تفاوتی با آنالیز تجاری (BA) دارد؟
  10. آنچه باید درباره‌ هوش تجاری بدانیم
  11. هوش تجاری (BI) چطور می‌تواند به کسب و کار شما کمک کند؟
  12. معرفی ۵ کتاب برتر درباره هوش تجاری
  13. ۷ کلید برای یک استراتژی موفقیت آمیز در زمینه هوش تجاری
  14. ۹ راه عدم موفقیت هوش تجاری
  15. تجسم داده (Data Visualization) چیست و چرا اهمیت دارد؟
  16. تمیزسازی داده (Data cleaning) به چه معناست و چه اهمیتی دارد؟
  17. ۱۰ تکنیک اساسی تجسم داده در ایجاد گزارش‌های هوش تجاری
  18. معرفی ۱۳ روش متداول تجسم داده‌ها
  19. تفاوت داشبورد و گزارش چیست؟
  20. ۱۰ اصل طراحی داشبورد هوش تجاری
  21. ۱۳ مثال عملی از تحلیل داده با هوش تجاری
  22. کاربرد هوش تجاری در صنایع مختلف
  23. معرفی نرم افزارهای مختلف هوش تجاری
  24. چگونه نرم‌افزار مناسب هوش تجاری را انتخاب کنیم؟
  25. پاور بی آی (Power BI) چیست و در هوش تجاری چه کاربردی دارد؟
  26. راهنمای کامل پاور بی آی (Power BI)
  27. ویژگی‌های نرم افزار Power BI
  28. تفاوت پاور بی آی و اکسل
  29. معرفی انواع نمودارها در نرم افزار پاور بی آی (Power BI)
  30. راهنمای کامل معماری نرم افزار پاور بی آی (Power BI)
  31. راهنمای انتخاب ابزار مناسب بین پاور بی آی و اکسل
  32. آموزش توابع زبان DAX در هوش تجاری با پاور بی آی (Power BI)
  33. معرفی نرم‌افزار Tableau، کاربردها و محصولات آن
  34. هر آنچه که لازم است درباره نرم‌افزار QlikView بدانید
  35. تفاوت زبان M و DAX در نرم افزار Power BI
  36. مقایسه ابزار Power BI و Tableau در هوش تجاری
  37. آموزش Power BI Report Server
  38. آموزش نصب و راه اندازی Power BI Report Server
  39. AIOps چیست و چه ساختاری دارد؟
  40. مسیر شغلی در هوش تجاری
  41. مهندسی داده چیست؟
  42. تحلیلگر داده (Data Analyst) کیست و چه کاری انجام می‌دهد؟
  43. تحلیل‌گر هوش تجاری کیست و چگونه می‌توان به یک تحلیل‌گر هوش تجاری تبدیل شد؟
  44. ۸ مهارت‌ مهم که هر تحلیل‌گر داده برای موفقیت به آن‌ها نیاز دارد
  45. معرفی مهم‌ترین مدارک و گواهینامه‌های مورد نیاز تحلیل‌گر داده
  46. آیا داشتن مدرک SQL ضروری است؟ معرفی انواع و اهمیت مدرک SQL
  47. مهمترین تکنیک‌های هوش تجاری
  48. پیاده سازی هوش تجاری در سازمان‌ها
  49. نقشه راه پیاده سازی موفق استراتژی هوش تجاری در سازمان
  50. معرفی ۵ کاربرد ارزشمند هوش تجاری در سازمان‌ها
  51. داده کاوی چیست و چه تکنیک‌هایی دارد؟
  52. همه‌چیز درباره علم داده و نحوه استفاده از آن
  53. معرفی معتبرترین مدارک و گواهینامه‌های علم داده
  54. معرفی برترین ابزار برای داده‌کاوی
  55. دانشمند داده کیست و چه نقشی در کسب و کار دارد؟
  56. معرفی برترین زبان‌های برنامه‌نویسی علم داده
  57. آسان ترین زبان برنامه‌نویسی برای یادگیری کدام است؟
  58. تفاوت‌های اصلی در نقش‌های مهندس داده و دانشمند داده
  59. زبان برنامه‌نویسی پایتون چیست و چرا باید آن را یاد بگیرید؟
  60. یادگیری ماشین چیست؟
  61. SSRS چیست و چه کاربردی در مدیریت داده‌ها دارد؟
  62. SSAS چیست و چه کاربردهایی دارد؟
  63. بهترین زبان‌ها برای یادگیری ماشین (Machine Learning) کدام هستند؟
  64. نقش‌ها و مسئولیت‌های کلیدی در یک تیم هوش تجاری چیست؟
  65. تفاوت زبان پایتون (Python) و R در چیست؟
  66. کاربرد KPI در داشبوردهای هوش تجاری
  67. زبان برنامه نویسی R چیست؟
  68. بررسی تفاوت‌های میان داده‌کاوی و یادگیری ماشین در علم داده
  69. مروری بر نحوه یادگیری زبان R
  70. چگونه می‌توان یک داشبورد فروش ایجاد کرد؟
  71. معرفی برترین ابزارهای علم داده
  72. پایگاه داده چیست و چه اجزایی دارد؟
  73. انبار داده چیست؟
  74. مفاهیم، معماری و اجزای انبار داده
  75. دانشمند داده چه تفاوتی با تحلیل‌گر داده دارد؟
  76. فرایند ETL در ایجاد انبار داده چیست؟
  77. مدل‌سازی داده چیست؟
  78. دریاچه داده (Data Lake) چیست و چه ساختاری دارد؟
  79. بهترین شیوه‌های طراحی پایگاه داده (Database design)
  80. نرمال‌سازی داده چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  81. سیستم‌های پشتیبانی تصمیم‌گیری چیست و چه کاربردهایی دارد؟
  82. بازار داده (Data Mart) چیست و چه تفاوتی با انبار داده دارد؟
  83. تحلیل‌های پیش‌بینی کننده چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  84. علم تصمیم‌گیری چیست و چگونه می‌توانیم تصمیمات داده‌محور بگیریم؟
  85. تصمیم‌گیری مبتنی بر داده چیست و چه تاثیری در موفقیت کسب و کار دارد؟
  86. کاربرد تحلیل داده در بانکداری و شرکت‌های خدمات مالی
  87. معماری اطلاعات (IA) چیست و چطور می‌توان از آن استفاده کرد؟

نوشته های مشابه

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

بستن