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适用于您的数据项目的7个强大的开源工具

2023-10-03 09:02:444636

无论您是数据科学专业人士还是希望帮助您的公司拥有更成功的数据科学项目的IT部门，都必须拥有一些数据科学工具以在需要时使用。

适用于您的数据项目的7个强大的开源工具

以下是一些需要考虑的开源选项。

1.Ludwig

Ludwig是一个工具，允许人们构建基于数据的深度学习模型来进行预测。您甚至不需要编码知识就可以开始使用。除了使您能够出于机器学习目的训练数据集之外，它还具有可视化组件，可以使您的数据栩栩如生，并使非数据专业人员但需要理解信息的人更容易解释数据。

Ludwig是一个基于TensorFlow的工具箱，旨在让人们在数据工作期间使用机器学习，而无需具备广泛的先验知识。您可以在Ludwig的帮助下开展的一些项目示例包括文本或图像分类、基于机器的语言翻译和情感分析。

2.Google的差异隐私库

差异隐私通过将用户数据与人工“白噪声”混合，采用数据科学的加密方法。这样做可以确保恶意人员无法将数据源追溯到单个人或以其他方式泄露其身份，从而保护相关人员的隐私。2019年9月，谷歌决定将其差异隐私库作为开源工具提供。

通过做出这一决定，该公司希望能够帮助企业确保数据安全，即使它们没有大型企业可能拥有的隐私保护资源。当谷歌在其博客中谈论发布此工具时，该品牌指出，如果不保护用户数据，就有可能失去人们的信任。

3.Kubernetes

Kubernetes是一个应用程序管理和部署平台，允许在容器环境中使用应用程序。它可以帮助实现负载平衡以及在波动条件下保持应用程序按预期启动和运行等任务。Kubernetes如此稳定的原因之一是它使用API合约。它们是可插入组件，使Kubernetes符合标准。

只要两个模块都符合同一组标准，您就可以将它们交换出来，并且由于模块的共享特性，Kubernetes的这一方面可以缩短您的集成测试过程。

Kubernetes可能并不适合您的数据科学项目，但您不应该忽视它。Kubernetes简化了应用程序管理的许多方面，它也可以为您的数据科学项目做同样的事情。

它可以帮助的事情之一是可重复的批处理作业。例如，如果您尝试以可重复的方式处理数据，那么坚持相同的流程至关重要。此外，您不必成为Kubernetes专家即可将其用于数据科学。这是一个功能强大的框架，无论您是要创建机器学习算法来处理数据，还是想要使用分析来解决业务问题，都可以应用它。

4.Apache Drill

如果您准备好开始查询数据而不需要处理太多开销，那么Apache Drill适合您。它消除了在执行查询之前加载数据、维护模式或转换数据的需要。用户只需在SQL查询中包含相应的路径即可开始工作。除了支持标准SQL之外，Apache Drill还允许您继续依赖可能已经使用的商业智能工具，例如Qlik和Tableau。

此外，无论您当前的大数据分析技能水平如何，Apache Drill都会尝试消除人们经常面临的一些障碍。它允许PB级的安全和交互式SQL分析。

另外，如果您的公司刚刚开始使用数据并且还无法在数据分析方面进行大量投资，那也没有问题。Apache Drill提供供一个人或一个小团队使用的资源。简而言之，它使大数据分析变得更加容易。

5.ParaView

ParaView的开发是为了分析巨大的数据集，它甚至可以在超级计算机上运行。但是，这并不意味着您不能在普通的工作场所笔记本电脑上使用它。Paraview可帮助您使用定性或定量技术分析数据，然后通过可视化获得另一个视角。如果您需要准备数据，然后以人们易于理解的方式显示它，这尤其有用。

而且，如果您需要一些指导来开始使用该工具并感到舒适，免费的在线教程可以帮助您熟悉方向。ParaView官方网站还包括社区支持部分。

6.Plotly Python开源图形库

有时，如果人们可以与数据交互，数据项目是最有效的。如果您想要将数据转换为交互式图表，那么该图形库是理想的选择。

它提供了多种可供考虑的样式，从条形图到热图。该网站将图表类型分为几类。例如，财务图表在显示年终报告时可以很好地发挥作用。

另外，Plotly还提供地理地图。您可能会发现其中一个与数据科学项目相一致，该项目显示您的企业在过去一年中在哪些社区获得了最多的新客户，或者发现该地图特别适合显示您的销售团队成员所采取的路线，这些成员是经常在路上。

7.Jamovi

Jamovi网站称，该工具希望弥合研究人员和统计学家之间的差距。它的工作原理就像一个功能齐全的电子表格，这意味着开始使用它时不需要很大的学习曲线。

另外，如果您的统计能力还不强，没问题—让Jamovi作为您的入门工具。还有一套分析可以帮助您在完成下载和安装产品后立即开始探索。