टॉप 20 डेटा साइंस टूल्स 2021 में प्रोग्रामिंग को खत्म करना

top 10 data science tools 2021 eliminate programming

बाजार में उपलब्ध सर्वोत्तम डेटा विज्ञान टूल का अन्वेषण करें:

डेटा साइंस में डेटा से मूल्य प्राप्त करना शामिल है। यह सभी डेटा को समझने और इसके बाहर मूल्य निकालने के लिए इसे संसाधित करने के बारे में है।

डेटा वैज्ञानिक डेटा पेशेवर हैं जो डेटा की बड़ी मात्रा को व्यवस्थित और विश्लेषण कर सकते हैं।

डेटा वैज्ञानिक जो कार्य करते हैं, उनमें प्रासंगिक प्रश्नों की पहचान करना, विभिन्न डेटा स्रोतों से डेटा एकत्र करना, डेटा संगठन, समाधान में डेटा बदलना और बेहतर व्यावसायिक निर्णयों के लिए इन निष्कर्षों को संप्रेषित करना शामिल है।

पायथन और आर डेटा वैज्ञानिकों के बीच सबसे लोकप्रिय भाषाएं हैं। नीचे दी गई छवि आपको इन दो भाषाओं के लोकप्रियता ग्राफ को दिखाएगी।

डेटा साइंस लाइफ साइकिल को समझने के लिए नीचे दी गई छवि देखें।

(छवि स्रोत )

डेटा साइंस टूल दो तरह के हो सकते हैं। एक उन लोगों के लिए जो प्रोग्रामिंग ज्ञान रखते हैं और दूसरा व्यवसायिक उपयोगकर्ताओं के लिए। उपकरण जो व्यापार उपयोगकर्ताओं के लिए हैं, विश्लेषण को स्वचालित करते हैं।

आप क्या सीखेंगे:

• शीर्ष डेटा विज्ञान सॉफ्टवेयर उपकरण की सूची
  • डाटा साइंस सॉफ्टवेयर का वर्गीकरण
  • (1) Xplenty
  • # 2) रैपिडमैन
  • # 3) डेटा रोबोट
  • # 4) अपाचे हडोप
  • # ५) त्रिनेत्र
  • # 6) एलर्टेक्स
  • # 7) KNIME
  • # 8) एक्सेल
  • # 9) मतलाब
  • # 10) जावा
  • # 11) पायथन
  • अतिरिक्त डेटा विज्ञान उपकरण
• निष्कर्ष
  • अनुशंसित पाठ

शीर्ष डेटा विज्ञान सॉफ्टवेयर उपकरण की सूची

आइए उन शीर्ष औजारों का पता लगाएं जिनका डेटा वैज्ञानिक उपयोग करते हैं। लोकप्रियता और प्रदर्शन के आधार पर पेड और फ्री टूल्स की रैंकिंग।

डाटा साइंस सॉफ्टवेयर का वर्गीकरण

(1) Xplenty

Xplenty मूल्य निर्धारण : इसमें सदस्यता-आधारित मूल्य-निर्धारण मॉडल है। यह 7 दिनों के लिए नि: शुल्क परीक्षण प्रदान करता है।

Xplenty डेटा एकीकरण, ETL और एक ELT प्लेटफ़ॉर्म है जो आपके सभी डेटा स्रोतों को एक साथ ला सकता है।

यह डेटा पाइपलाइनों के निर्माण के लिए एक पूर्ण टूलकिट है। यह लोचदार और स्केलेबल क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म क्लाउड पर एनालिटिक्स के लिए डेटा को एकीकृत, प्रोसेस और तैयार कर सकता है। यह विपणन, बिक्री, ग्राहक सहायता और डेवलपर्स के लिए समाधान प्रदान करता है।

विशेषताएं:

• बिक्री समाधान में आपके ग्राहकों को समझने के लिए, डेटा संवर्धन के लिए, मैट्रिक्स और बिक्री टूल को केंद्रीकृत करने और अपने CRM को व्यवस्थित रखने के लिए सुविधाएँ हैं।
• इसका ग्राहक सहायता समाधान व्यापक अंतर्दृष्टि प्रदान करेगा, आपको बेहतर व्यावसायिक निर्णयों, अनुकूलित समर्थन समाधानों और स्वचालित अपसेल और क्रॉस-सेल की सुविधाओं के साथ मदद करेगा।
• Xplenty के विपणन समाधान से आपको प्रभावी, व्यापक अभियान और रणनीति बनाने में मदद मिलेगी।
• Xplenty में डेटा पारदर्शिता, आसान माइग्रेशन और विरासत प्रणालियों से कनेक्शन की विशेषताएं शामिल हैं।

# 2) रैपिडमैन

कीमत: एक नि: शुल्क परीक्षण 30 दिनों के लिए उपलब्ध है। RapidMiner Studio की कीमत प्रति उपयोगकर्ता $ 2500 / महीने से शुरू होती है। RapidMiner सर्वर की कीमत प्रति वर्ष $ 15000 से शुरू होती है। रैपिडमाइनर रडूप एकल उपयोगकर्ता के लिए स्वतंत्र है। इसकी उद्यम योजना $ 15000 प्रति वर्ष के लिए है।

रैपिडमाइनर भविष्यवाणी मॉडलिंग के पूर्ण जीवन-चक्र के लिए एक उपकरण है। इसमें डेटा तैयार करने, मॉडल निर्माण, सत्यापन और तैनाती के लिए सभी कार्य हैं। यह पूर्वनिर्धारित ब्लॉकों को जोड़ने के लिए एक GUI प्रदान करता है।

विशेषताएं:

• RapidMiner Studio डेटा तैयारी, विज़ुअलाइज़ेशन और सांख्यिकीय मॉडलिंग के लिए है।
• RapidMiner सर्वर केंद्रीय रिपॉजिटरी प्रदान करता है।
• रैपिडमाइनर रडूप बड़े डेटा एनालिटिक्स फंक्शंस को लागू करने के लिए है।
• रैपिडमाइनर क्लाउड एक क्लाउड-आधारित भंडार है।

वेबसाइट: रैपिडएमिनर

# 3) डेटा रोबोट

कीमत: विस्तृत मूल्य निर्धारण जानकारी के लिए कंपनी से संपर्क करें।

डेटा रोबोट स्वचालित मशीन सीखने का मंच है। इसका उपयोग डेटा वैज्ञानिकों, अधिकारियों, सॉफ्टवेयर इंजीनियरों और आईटी पेशेवरों द्वारा किया जा सकता है।

विशेषताएं:

• यह एक आसान तैनाती प्रक्रिया प्रदान करता है।
• इसमें पायथन एसडीके और एपीआई हैं।
• यह समानांतर प्रसंस्करण की अनुमति देता है।
• मॉडल अनुकूलन।

वेबसाइट: डेटा रोबोट

गोलाकार सरणी कतार c ++

# 4) अपाचे हडोप

कीमत: यह मुफ्त में उपलब्ध है।

Apache Hadoop एक ओपन सोर्स फ्रेमवर्क है। Apache Hadoop का उपयोग करके बनाए गए सरल प्रोग्रामिंग मॉडल, कंप्यूटर समूहों में बड़े डेटा सेटों के वितरित प्रसंस्करण का प्रदर्शन कर सकते हैं।

विशेषताएं:

• यह एक स्केलेबल प्लेटफॉर्म है।
• विफलताओं का पता लगाया जा सकता है और आवेदन परत पर संभाला जा सकता है।
• इसमें Hadoop Common, HDFS, Hadoop Map Reduce, Hadoop Ozone, और HadoopARARN जैसे कई मॉड्यूल हैं।

वेबसाइट: अपाचे होदोप

# ५) त्रिनेत्र

कीमत: ट्रिक्टेरिया में तीन मूल्य निर्धारण योजनाएं हैं, यानी रैंगलर, रैंगलर प्रो और रैंगलर एंटरप्राइज। रैंगलर योजना के लिए, आप मुफ्त में साइन अप कर सकते हैं। अन्य दो योजनाओं के मूल्य निर्धारण विवरण के बारे में अधिक जानने के लिए आपको कंपनी से संपर्क करना होगा।

ट्रिक्टाटा डेटा वंचना और डेटा तैयार करने के लिए तीन उत्पाद प्रदान करता है। इसका उपयोग व्यक्तियों, टीमों और संगठनों द्वारा किया जा सकता है।

विशेषताएं:

• ट्रूकॉलर रैंगलर आपको डेस्कटॉप फ़ाइलों को एक साथ एक्सप्लोर करने, बदलने, सफाई करने और एक साथ जुड़ने में मदद करेगा।
• ट्रिकैक्टा रैंगलर प्रो डेटा तैयारी के लिए एक उन्नत स्वयं सेवा मंच है।
• ट्रिक्टेरिया रैंगलर एंटरप्राइज विश्लेषक टीम को सशक्त बनाने के लिए है।

वेबसाइट: त्रैमासिक

# 6) एलर्टेक्स

कीमत: Alteryx Designer प्रति वर्ष $ 5195 प्रति उपयोगकर्ता के लिए उपलब्ध है। Alteryx Server $ 58500 प्रति वर्ष के लिए है। दोनों योजनाओं के लिए, अतिरिक्त क्षमताएं अतिरिक्त लागत पर उपलब्ध हैं।

Alteryx डेटा को खोजने, प्रस्तुत करने और विश्लेषण करने के लिए एक मंच प्रदान करता है। एनालिटिक्स को बड़े पैमाने पर तैनात करने और साझा करने से आपको गहरी अंतर्दृष्टि प्राप्त करने में भी मदद मिलेगी।

विशेषताएं:

• यह डेटा की खोज करने और संगठन में सहयोग करने के लिए सुविधाएँ प्रदान करता है।
• इसमें मॉडल तैयार करने और उसका विश्लेषण करने की कार्यक्षमता है।
• प्लेटफ़ॉर्म आपको उपयोगकर्ताओं, वर्कफ़्लोज़, और डेटा परिसंपत्तियों को केंद्रीय रूप से प्रबंधित करने की अनुमति देगा।
• यह आपको अपनी प्रक्रियाओं में आर, पायथन और एलर्टेक्स मॉडल को एम्बेड करने की अनुमति देगा।

वेबसाइट: एलर्टेक्स डिज़ाइनर

# 7) KNIME

कीमत: यह मुफ्त में उपलब्ध है।

डेटा वैज्ञानिकों के लिए KNIME उन्हें उपकरण और डेटा प्रकार सम्मिश्रण करने में मदद करेगा। यह एक ओपन सोर्स प्लेटफॉर्म है। यह आपको अपनी पसंद के साधनों का उपयोग करने और अतिरिक्त क्षमताओं के साथ उन्हें विस्तारित करने की अनुमति देगा।

विशेषताएं:

• यह दोहराव और समय लेने वाले पहलुओं के लिए बहुत उपयोगी है।
• अपाचे स्पार्क और बिग डेटा का प्रयोग और विस्तार।
• यह कई डेटा स्रोतों और विभिन्न प्रकार के प्लेटफार्मों के साथ काम कर सकता है।

वेबसाइट: पता है

# 8) एक्सेल

कीमत: व्यक्तिगत उपयोग के लिए कार्यालय 365: $ 69.99 प्रति वर्ष, कार्यालय 365 घर: $ 99.99 प्रति वर्ष, कार्यालय गृह और छात्र: $ 149.99 प्रति वर्ष। Office 365 Business प्रति माह प्रति उपयोगकर्ता $ 8.25 के लिए है। Office 365 Business Premium प्रति माह प्रति उपयोगकर्ता $ 12.50 पर है। Office 365 Business Essentials प्रति माह $ 5 प्रति उपयोगकर्ता पर है।

एक्सेल का उपयोग डेटा साइंस के लिए एक उपकरण के रूप में किया जा सकता है। गैर-तकनीकी व्यक्तियों के लिए उपकरण का उपयोग करना आसान है। यह डेटा का विश्लेषण करने के लिए अच्छा है।

विशेषताएं:

• इसमें डेटा को व्यवस्थित और सारांशित करने के लिए अच्छी सुविधाएँ हैं।
• यह आपको डेटा को सॉर्ट करने और फ़िल्टर करने की अनुमति देगा।
• इसमें सशर्त स्वरूपण सुविधाएँ हैं।

वेबसाइट: एक्सेल

# 9) मतलाब

कीमत: एक व्यक्तिगत उपयोगकर्ता के लिए मैटलैब प्रति लाइसेंस के लिए $ 2150 और वार्षिक लाइसेंस के लिए $ 860 है। इस योजना के लिए एक नि: शुल्क परीक्षण उपलब्ध है। यह छात्रों के साथ-साथ व्यक्तिगत उपयोग के लिए भी उपलब्ध है।

मतलाब आपको डेटा का विश्लेषण करने, एल्गोरिदम विकसित करने और मॉडल बनाने के लिए समाधान प्रदान करता है। इसका उपयोग डेटा एनालिटिक्स और वायरलेस संचार के लिए किया जा सकता है।

विशेषताएं:

• मतलाब में इंटरैक्टिव ऐप्स हैं जो आपको अपने डेटा पर विभिन्न एल्गोरिदम का काम दिखाएगा।
• इसमें स्केल करने की क्षमता है।
• मतलाब एल्गोरिदम को सीधे C / C ++, HDL और CUDA कोड में बदला जा सकता है।

वेबसाइट: Matlab

# 10) जावा

कीमत: नि: शुल्क

जावा एक ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड प्रोग्रामिंग भाषा है। संकलित जावा कोड किसी भी जावा समर्थित प्लेटफ़ॉर्म पर इसे पुनः स्थापित किए बिना चलाया जा सकता है। जावा सरल, वस्तु-उन्मुख, वास्तुकला-तटस्थ, मंच-स्वतंत्र, पोर्टेबल, बहु-थ्रेडेड, और सुरक्षित है।

विशेषताएं:

सुविधाओं के रूप में, हम देखेंगे कि जावा का उपयोग डेटा विज्ञान के लिए क्यों किया जाता है:

• जावा उपकरण और पुस्तकालयों की एक अच्छी संख्या प्रदान करता है जो मशीन सीखने और डेटा विज्ञान के लिए उपयोगी हैं।
• लैम्बदास के साथ जावा 8: इसके साथ, आप बड़ी डेटा विज्ञान परियोजनाओं को विकसित कर सकते हैं।
• स्काला डेटा विज्ञान को सहायता प्रदान करता है।

वेबसाइट: जावा

# 11) पायथन

कीमत: नि: शुल्क

पायथन एक उच्च-स्तरीय प्रोग्रामिंग भाषा है और एक बड़े मानक पुस्तकालय प्रदान करता है। इसमें ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड, कार्यात्मक, प्रक्रियात्मक, गतिशील प्रकार और स्वचालित मेमोरी प्रबंधन की विशेषताएं हैं।

विशेषताएं:

• यह डेटा वैज्ञानिकों द्वारा उपयोग किया जाता है क्योंकि यह मुफ्त में डाउनलोड करने के लिए अच्छी संख्या में उपयोगी पैकेज प्रदान करता है।
• पायथन एक्स्टेंसिबल है।
• यह मुफ्त डेटा विश्लेषण पुस्तकालय प्रदान करता है।

वेबसाइट: अजगर

अतिरिक्त डेटा विज्ञान उपकरण

# 12) आर

R एक प्रोग्रामिंग भाषा है और इसका उपयोग UNIX प्लेटफॉर्म, विंडोज और मैक ओएस पर किया जा सकता है।

वेबसाइट: आर प्रोग्रामिंग

# 13) एसक्यूएल

इस डोमेन-विशिष्ट भाषा का उपयोग प्रोग्रामिंग के माध्यम से RDBMS से डेटा के प्रबंधन के लिए किया जाता है।

# 14) टेबल

झांकी का उपयोग व्यक्तियों के साथ-साथ टीमों और संगठनों द्वारा भी किया जा सकता है। यह किसी भी डेटाबेस के साथ काम कर सकता है। इसकी ड्रैग-एंड-ड्रॉप कार्यक्षमता के कारण इसका उपयोग करना आसान है।

वेबसाइट: मंडल

# 15) क्लाउड डेटाफ्लो

Cloud DataFlow डेटा की स्ट्रीम और बैच प्रोसेसिंग के लिए है। यह पूरी तरह से प्रबंधित सेवा है। यह स्ट्रीम और बैच मोड में डेटा को रूपांतरित और समृद्ध कर सकता है।

वेबसाइट: क्लाउड डेटाफ़्लो

# 16) राज्यपाल

Kubernetes एक ओपन-सोर्स टूल प्रदान करता है। इसका उपयोग तैनाती, पैमाने को स्वचालित करने और कंटेनरीकृत अनुप्रयोगों को प्रबंधित करने के लिए किया जाता है।

वेबसाइट: गवर्नर्स

निष्कर्ष

RapidMiner आपके डेटा से मूल्य निकालने और मॉडल बनाने के लिए अच्छा है। डेटा रोबोट एआई-संचालित उद्यम बनने के लिए एक मंच प्रदान करता है। यह भविष्य कहनेवाला विश्लेषिकी के लिए सबसे अच्छा है।

ट्रिक्टासा JSON, Avro, ORC, और Parquet जैसे जटिल डेटा प्रारूपों के साथ काम कर सकता है। Apache Hadoop बड़े डेटासेट के साथ काम करने के लिए एक ओपन सोर्स सॉफ्टवेयर लाइब्रेरी के रूप में सबसे अच्छा है।

KNIME सम्मिश्रण और डेटा प्रकारों के लिए एक स्वतंत्र और खुला स्रोत मंच है। एक्सेल गैर-तकनीकी उपयोगकर्ताओं के लिए उपयोग करना आसान है। पाइथन अपने पुस्तकालयों के कारण डेटा वैज्ञानिकों में लोकप्रिय है।

जावा का उपयोग उद्यम विकास के लिए कई संगठनों द्वारा किया जाता है। इसलिए, R & Python में लिखे मॉडल को संगठन के बुनियादी ढांचे के साथ मेल करने के लिए जावा में लिखा जा सकता है।

आशा है कि आपको डेटा साइंस टूल्स पर यह जानकारीपूर्ण लेख पसंद आया होगा।

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