18 outils de science des données indispensables pour transformer les données en action (édition 2023)

La science des données s'adresse à tous ceux qui aiment démêler les choses enchevêtrées et découvrir des merveilles cachées dans un désordre apparent.

C'est comme chercher des aiguilles dans des meules de foin; seulement que les data scientists n'ont pas du tout besoin de se salir les mains. En utilisant des outils sophistiqués avec des graphiques colorés et en examinant des tas de chiffres, ils se contentent de plonger dans des piles de foin de données et de trouver des aiguilles précieuses sous la forme d'informations à haute valeur commerciale.

Une typique Data Scientist outilbox devrait inclure au moins un élément de chacun de ces éléments categories : bases de données relationnelles, bases de données NoSQL, frameworks Big Data, outils de visualisation, outils de scraping, langages de programmation, IDE et l'apprentissage en profondeur outils.

Bases de données relationnelles

Une base de données relationnelle est une collection de données structurées en tables avec des attributs. Les tables peuvent être liées les unes aux autres, définissant des relations et des restrictions et créant ce qu'on appelle un modèle de données. Pour travailler avec des bases de données relationnelles, vous utilisez généralement un langage appelé SQL (Structured Query Language).

Les applications qui gèrent la structure et les données dans les bases de données relationnelles sont appelées RDBMS (Relational DataBase Management Systems). Il existe de nombreuses applications de ce type, et les plus pertinentes ont récemment commencé à se concentrer sur le domaine de la science des données, en ajoutant des fonctionnalités pour travailler avec des référentiels de Big Data et pour appliquer des techniques telles que l'analyse de données et l'apprentissage automatique.

SQL Server

SGBDR de Microsoft, évolue depuis plus de 20 ans en expanding son entrepriserise Fonctionnalité. Depuis sa version 2016, SQL Server propose un portefeuille de services incluant la prise en charge du code R embarqué. SQL Server 2017 relève la mise en renommant ses services R en Machine Language Services et en ajoutant la prise en charge du langage Python (plus d'informations sur ces deux langages ci-dessous).

Avec ces ajouts importants, SQL Server s'adresse aux spécialistes des données qui n'ont peut-être pas d'expérience avec Transact SQL, le langage de requête natif de Microsoft SQL Server.

SQL Server est loin d'être un produit gratuit. Vous pouvez acheter des licences pour l'installer sur un Windows Serveur (le prix variera en fonction du nombre de concurlouer des utilisateurs) ou l'utiliser comme un service payant, via le Microsoft Azure nuage. L'apprentissage de Microsoft SQL Server est facile.

MySQL

Du côté des logiciels open source, MySQL a la couronne de popularité des SGBDR. Bien qu'Oracle le possède actuellement, il est toujours gratuit et open-source sous les termes d'une licence publique générale GNU. La plupart des applications Web utilisent MySQL comme référentiel de données sous-jacent, grâce à sa conformité avec la norme SQL.

Sa popularité est également facilitée par ses procédures d'installation, sa grande communauté de développeurs, des tonnes de documentation complète et third-des outils de fête, tels que phpMyAdmin, qui simplifient les activités de gestion quotidiennes. Bien que MySQL ne dispose pas de fonctions natives pour effectuer l'analyse des données, son ouverture permet son intégration avec presque tous les outils de visualisation, de reporting et de business intelligence que vous pouvez choisir.

PostgreSQL

Une autre option de SGBDR open source est PostgreSQL. Bien qu'il ne soit pas aussi populaire que MySQL, PostgreSQL se distingue par sa flexibilité et son extensibilité, ainsi que par sa prise en charge des requêtes complexes, celles qui vont au-delà des requêtes de base.ateéléments tels que SELECT, WHERE et GROUP BY.

Ces fonctionnalités lui permettent de gagner en popularité parmi les scientifiques des données. Une autre caractéristique intéressante est la prise en charge de multi-environnements, qui lui permet d'être utilisé dans des environnements cloud et sur site, ou dans un mélange des deux, communément appelés environnements cloud hybrides.

PostgreSQL est capable de combiner des analyses en ligne processing (OLAP) avec transaction en ligne processing (OLTP), travaillant dans un mode appelé hybride transactionnel/analytique processing (HTAP). Il est également bien adapté au travail avec le Big Data, grâce à l'ajout de PostGIS pour les données géographiques et de JSON-B pour les documents. PostgreSQL prend également en charge les données non structurées, ce qui leur permet d'être à la fois en categories : bases de données SQL et NoSQL.

Bases de données NoSQL

Également appelé bases de données non relationnelles, ce type de référentiel de données offre un accès plus rapide aux structures de données non tabulaires. Quelques exemples de ces structures sont des graphiques, des documents, des colonnes larges, des valeurs clés, entre autres. Les magasins de données NoSQL peuvent mettre de côté la cohérence des données au profit d'autres avantages, tels que la disponibilité, le partitionnement et la vitesse d'accès.

Puisqu'il n'y a pas de SQL dans les magasins de données NoSQL, la seule façon d'interroger ce type de base de données est d'utiliser des langages de bas niveau, et il n'existe pas de langage aussi largement accepté que SQL. De plus, il n’existe pas de spécifications standard pour NoSQL. C'est pourquoi, ironiqueally, certaines bases de données NoSQL commencent à ajouter la prise en charge des scripts SQL.

MongoDB

MongoDB est un système de base de données NoSQL populaire, qui stocke les données sous la forme de documents JSON. Il se concentre sur l'évolutivité et la flexibilité de stocker des données de manière non structurée. Cela signifie qu'il n'y a pas de liste de champs fixes à observer dans tous les éléments stockés. De plus, la structure des données peut être modifiée au fil du temps, ce qui dans une base de données relationnelle implique un risque élevé d'affecter les applications en cours d'exécution.

La technologie de MongoDB permet l'indexation, les requêtes ad hoc et l'agrégation qui fournissent une base solide pour l'analyse des données. La nature distribuée de la base de données offre une haute disponibilité, une évolutivité et une répartition géographique sans nécessiter de solutions sophistiquées.ated outils.

Redis

Cette l’une est une autre option sur le front open source NoSQL. C'est basiqueally un magasin de structures de données qui fonctionneates en mémoire et, en plus de fournir des services de base de données, il fonctionne également comme mémoire cache et courtier de messages.

Il prend en charge une myriade de structures de données non conventionnelles, notamment des hachages, des index géospatiaux, des listes et des ensembles triés. Il est bien adapté à la science des données grâce à ses hautes performances dans les tâches gourmandes en données, telles que le calcul d'intersections d'ensembles, le tri de longues listes ou la génération de classements complexes. La raison de l'attaque de Redisanding performance est son opération en mémoire. Il peut être configuré pour conserver les données de manière sélective.

Cadres Big Data

Supposons que vous deviez analyser les données générées par les utilisateurs de Facebookate pendant un mois. Nous parlons de photos, de vidéos, de messages, tout cela. Sachant que plus de 500 téraoctets de données sont ajoutés chaque jour au réseau social par ses utilisateurs, il est difficile de mesurer le volume que représente un mois entier de données.

Manipulerate cette énorme quantité de données de manière efficace, vous avez besoin d'unate framework capable de calculer des statistiques sur une architecture distribuée. Il existe deux frameworks qui dominent le marché : Hadoop et Spark.

Hadoop

En tant que cadre Big Data, Hadoop traite des complexités associéesated avec la récupération, processing et le stockage d'énormes piles de données. Opérateur Hadoopates dans un environnement distribué, composé de clusters informatiques qui process algorithmes simples. Il existe un algorithme d'orchestration, appelé MapReduce, qui divise les grandes tâches en petites parties, puis répartit ces petites tâches entre les clusters disponibles.

Hadoop est recommandé pour les entreprisesriseDes référentiels de données de grande classe qui nécessitent un accès rapide et une haute disponibilité, le tout dans un système à faible coût. Mais vous avez besoin d'un administrateur Linux avec une expertise approfondie Connaissance Hadoop pour maintenir le cadre en place et pour fonctionner.

Spark

Hadoop n'est pas le seul framework disponible pour la manipulation de Big Data. Un autre grand nom dans ce domaine est Spark. Le moteur Spark a été conçu pour surpasser Hadoop en termes de vitesse d'analyse et de facilité d'utilisation. Apparemment, cet objectif a été atteint : certaines comparaisons indiquent que Spark fonctionne jusqu'à 10 fois plus vite que Hadoop lorsqu'il travaille sur un disque, et 100 fois plus rapidement en mémoire. Cela nécessite également un plus petit nombre de machines pour process la même quantité de données.

Outre la vitesse, un autre avantage de Spark est sa prise en charge du flux processing. Ce type de données processing, également appelé temps réel processing, implique une entrée et une sortie continues de données.

Outils de visualisation

Une blague courante parmi les data scientists dit que si vous torturez les données suffisamment longtemps, elles vous avoueront ce que vous devez savoir. Dans ce cas, « torture » signifie manipulerate les données en les transformant et en les filtrant, afin de mieux les visualiser. Et c’est là que les outils de visualisation de données entrent en scène. Ces outils prennent pré-processdonnées provenant de plusieurs sources et afficher ses revvérités révélées sous des formes graphiques et compréhensibles.

Il existe des centaines d'outils qui entrent dans cette catégorie.atesanglant. Qu'on le veuille ou non, le plus largement utilisé est Microsoft Excel et ses outils graphiques. Les graphiques Excel sont accessibles à toute personne utilisant Excel, mais leurs fonctionnalités sont limitées. Il en va de même pour d'autres applications de tableur, telles que Google Sheets et Libre Office. Mais nous parlons ici d'outils plus spécifiques, notammentally conçu pour la business intelligence (BI) et l’analyse de données.

Power BI

Il n'y a pas longtemps, Microsoft a publié son Power BI application de visualisation. Il peut récupérer des données provenant de diverses sources, telles que des fichiers texte, des bases de données, des feuilles de calcul et de nombreux services de données en ligne, notamment Facebook et Twitter, et les utiliser pour générer des données.ate des tableaux de bord remplis de graphiques, de tableaux, de cartes et de nombreux autres objets de visualisation. Les objets du tableau de bord sont interactifs, ce qui signifie que vous pouvez cliquer sur une série de données dans un graphique pour la sélectionner et l'utiliser comme filtre pour les autres objets du tableau.

Power BI est une combinaison d'un Windows une application de bureau (faisant partie de la suite Office 365), une application web et un service en ligne pour publier les tableaux de bord sur le web et les partager avec vos utilisateurs. Le service vous permet de créerate et gérer les autorisations pour accorder l'accès aux tableaux uniquement à certaines personnes.

Tableau

Tableau est une autre option pour créerate tableaux de bord interactifs à partir d’une combinaison de plusieurs sources de données. Il propose également une version de bureau, une version Web et un service en ligne pour partager les tableaux de bord que vous créez.ate. Ça marche naturellementally « avec votre façon de penser » (comme il le prétend), et il est facile à utiliser pour les personnes non techniques, ce qui est amélioré grâce à de nombreux didacticiels et vidéos en ligne.

Aperçu Tableauc'est le plus extrêmeandiLes fonctionnalités les plus intéressantes sont ses connecteurs de données illimités, ses données en direct et en mémoire et ses conceptions optimisées pour les mobiles.

QlikVoir

QlikVoir offre une interface utilisateur claire et simple pour aider les analystes à découvrir de nouvelles informations à partir de données existantes grâce à des éléments visuels facilement compréhensibles pour tous.

Cet outil est connu pour être l'un des outils de business intelligence les plus flexibles platformes. Il fournit une fonctionnalité appelée Recherche associative, qui vous aide à vous concentrer sur les données les plus importantes, vous faisant ainsi gagner le temps qu'il faudrait pour les trouver par vous-même.

Avec QlikVisualisez, vous pouvez collaborerate avec des partenaires en temps réel, en effectuant des analyses comparatives. Toutes les données pertinentes peuvent être combinées dans une seule application, avec des fonctionnalités de sécurité qui restreignent l'accès aux données.

Outils de grattage

À l'époque où Internet commençait à peine à émerger, les robots d'exploration ont commencé à voyager avec les réseaux pour recueillir des informations sur leur chemin. À mesure que la technologie évoluait, le terme d'exploration Web a changé pour grattage web, mais cela signifie toujours la même chose : automatiquementally extract informations provenant de sites Web. Pour faire du web scraping, vous utilisez automated processes, ou robots, qui sautent d'une page Web à une autre, extraen extraire des données et les exporter vers différents formats ou les insérer dans des bases de données pour une analyse plus approfondie.

Ci-dessous, nous résumons les caractéristiques de trois des plus populaires web scraperest disponible aujourd'hui.

Octoparse

Octoparse web scraper offre des caractéristiques intéressantes, notamment des outils intégrés pour obtenir des informations à partir de sites Web qui ne facilitent pas le travail des robots scrapers. Il s'agit d'une application de bureau qui ne nécessite aucun codage, avec une interface utilisateur conviviale qui permet de visualiser le extraction process via un concepteur graphique de flux de travail.

Avec l'application autonome, Octoparse propose un service basé sur le cloud pour accélérer les données extraction process. Les utilisateurs peuvent bénéficier d'un gain de vitesse de 4 à 10 fois lorsqu'ils utilisent le service cloud au lieu de l'application de bureau. Si vous vous en tenez à la version de bureau, vous pouvez utiliser Octoparse gratuitement. Mais si vous préférez utiliser le service cloud, vous devrez choisir l'un de ses forfaits payants.

Saisie de contenu

Si vous recherchez un outil de grattage riche en fonctionnalités, vous devriez jeter un œil sur Saisie de contenu. contrairement à Octoparse, pour utiliser Content Grabber, il est nécessaire d'avoir des compétences avancées en programmation. En échange, vous bénéficiez de l'édition de scripts, d'interfaces de débogage et d'autres fonctionnalités avancées. Avec Content Grabber, vous pouvez utiliser les langages .Net pour écrire des expressions régulières. De cette façon, vous n'avez pas besoin de générerate les expressions à l’aide d’un outil intégré.

L'outil propose une API (Application Programming Interface) que vous pouvez utiliser pour ajouter des fonctionnalités de scraping à vos applications de bureau et Web. Pour utiliser cette API, les développeurs doivent avoir accès au Content Grabber Windowservice de s.

ParseHub

Ce grattoir peut gérer une liste complète de différents types de contenu, notamment des forums, des commentaires imbriqués, des calendriers et des cartes. Il peut également gérer des pages contenant une authentification, Javascript, Ajax, etc. ParseHub peut être utilisé comme une application Web ou une application de bureau capable de s'exécuter sur Windows, macOS X et Linux.

Comme Content Grabber, il est recommandé d'avoir quelques connaissances en programmation pour tirer le meilleur parti de ParseHub. Il existe une version gratuite, limitée à 5 projets et 200 pages par exécution.

Langages de programmation

Tout comme le prevLe langage SQL mentionné avec soin est conçu spécifiquementally pour travailler avec des bases de données relationnelles, il existe d'autres langages créésated avec un accent clair sur la science des données. Ces langages permettent aux développeurs d'écrire des programmes traitant d'analyses de données massives, telles que des statistiques et machine learning.

SQL est également considéré comme une compétence importante que les développeurs devraient avoir pour faire de la science des données, mais c'est parce que la plupart des organisations ont encore beaucoup de données sur des bases de données relationnelles. Les «vrais» langages de science des données sont R et Python.

Python

Python est un langage de programmation de haut niveau, interprété et polyvalent, bien adapté au développement rapide d'applications. Il a une syntaxe simple et facile à apprendre qui permet une courbe d'apprentissage abrupte et des réductions des coûts de maintenance du programme. Il existe de nombreuses raisons pour lesquelles il s'agit du langage préféré pour la science des données. Pour n'en citer que quelques-uns: potentiel de script, verbosité, portabilité et performances.

Cette langue est un bon point de départ pour les data scientists qui envisagent d'expérimenter beaucoup avant de se lancer dans le travail réel et dur de traitement des données, et qui souhaitent développer des applications complètes.

R

La Langue R est principalement utilisé pour les données statistiques processla création et la représentation graphique. Bien qu’il ne soit pas destiné à développer des applications à part entière, comme ce serait le cas pour Python, R est devenu très populaire ces dernières années en raison de son potentiel d’exploration et d’analyse de données.

Merci à un toujours-growAvec une bibliothèque de packages disponibles gratuitement qui étendent ses fonctionnalités, R est capable d'effectuer toutes sortes de travaux d'analyse de données, y compris la modélisation linéaire/non linéaire, la classification, les tests statistiques, etc.

Ce n'est pas une langue facile à apprendre, mais une fois que vous aurez pris connaissance de sa philosophie, vous ferez du calcul statistique comme un pro.

IDE

Si vous envisagez sérieusement de consacrer votreself à la science des données, vous devrez alors choisir avec soin une intégrationateun environnement de développement (IDE) adapté à vos besoins, car vous et votre IDE passerez beaucoup de temps à travailler ensemble.

Un idéal IDE devrait rassembler tous les outils dont vous avez besoin dans votre travail quotidien en tant que coder: un éditeur de texte avec coloration syntaxique et auto-complétion, un débogueur puissant, un objet browseuh, et un accès facile aux outils externes. De plus, il doit être compatible avec la langue de votre préférence, c'est donc une bonne idée de choisir votre IDE après avoir su quelle langue vous utiliserez.

Spyder

Cette L'IDE générique est principalement destiné aux scientifiques et aux analystes qui ont également besoin de coder. Pour les rendre confortables, cela ne le limite pasself à la fonctionnalité IDE – il fournit également des outils pour l’exploration/visualisation des données et l’exécution interactive, comme on pourrait le trouver sur un package scientifique. L'éditeur de Spyder prend en charge plusieurs langues et ajoute une classe browser, window fractionnement, passage à la définition, complétion automatique du code et même un outil d'analyse de code.

Le débogueur vous aide à tracer chaque ligne de code de manière interactive, et un profiler vous aide à trouver et à éliminerate inefficacités.

PyCharm

Si vous programmez en Python, il y a de fortes chances que votre IDE de choix soit PyCharm. Il dispose d'un éditeur de code intelligent avec recherche intelligente, complétion de code, ainsi que détection et correction des erreurs. En un seul clic, vous pouvez passer de l'éditeur de code à n'importe quel contexte.related window, y compris le test, la super méthode, l'implémentation, la déclaration, etc. PyCharm prend en charge Anaconda et de nombreux packages scientifiques, tels que NumPy et Matplotlib, pour n'en citer que deux.

Il offre une intégration avec les systèmes de contrôle de version les plus importants, ainsi qu'avec un lanceur de tests, un profiler et un débogueur. Pour conclure l'affaire, il intègre égalementates avec Docker et Vagrant pour permettre des échanges croisésplatdéveloppement de formulaires et conteneurisation.

RStudio

Pour les data scientists qui préfèrent l'équipe R, l'IDE de choix devrait être RStudio, en raison de ses nombreuses fonctionnalités. Vous pouvez l'installer sur un bureau avec Windows, macOS ou Linux, ou vous pouvez l'exécuter à partir d'un site Web.rowseuh si vous ne voulez pas l'installer, localisez-leally. Les deux versions offrent des avantages tels que la coloration syntaxique, l'indentation intelligente et la complétion de code. Il y a une intégrationated visualiseur de données qui s'avère pratique lorsque vous avez besoin de browse données tabulaires.

Le mode débogage permet de visualiser comment les données sont mises à jourated dynamiqueally lors de l'exécution d'un programme ou d'un script étape par étape. Pour le contrôle de version, RStudio intègreatePrise en charge de SVN et Git. UN nice De plus, il y a la possibilité de créer des graphiques interactifs, avec Shiny et des bibliothèques.

Votre outil personnelbox

À ce stade, vous devriez avoir une vue complète des outils que vous devez connaître pour exceller en science des données. Nous espérons également vous avoir donné suffisamment d'informations pour décider quelle est l'option la plus pratique au sein de chaque outil.atesanglant. Maintenant, ça ne depent que de toi. La science des données est un domaine florissant si développer une carrière. Mais si vous le souhaitez, vous devez suivre les changements de tendances et de technologies, car ils se produisent presque quotidiennement.