Top 25 datawetenschapstools die in 2024 kunnen worden gebruikt

Een lijst met de 25 populairste tools voor datawetenschap die in succesvolle bedrijven worden gebruikt om modellen voor machine learning te bouwen, complexe statistische algoritmen te ontwikkelen en andere geavanceerde datawetenschapstaken uit te voeren.

1. Apache vonk

Het is een open-source analyse- en gegevensverwerkingsengine die enorme hoeveelheden gegevens efficiënt beheert. Door zijn snelheid is hij geschikt voor continuous intelligence-toepassingen. Het maakt tijdige datastreamingprocessen mogelijk. 91% van de gebruikers geeft de voorkeur aan Apache vanwege de hoge prestaties, terwijl 77% het gebruikt vanwege het gebruiksgemak.

Apache Spark is perfect geschikt voor taken als het extraheren, transformeren en laden van gegevens, waardoor het een van de beste is tools voor datawetenschap. Het kan ook meerdere SQL-batchtaken uitvoeren. Vaak gebruiken datawetenschappers Apache met Hadoop, maar het kan solo werken tegen andere datastores en bestandssystemen.

Belangrijkste kenmerken: Snelle verwerking, snelle uniforme analyse-engine, enorme ML-bibliotheken

Voordelen:

• Realtime streamen
• Ondersteunt SQL-apps
• Het is flexibel

Nadelen:

• Onbeschikbaarheid van speciaal bestandsbeheer.
• Glitches met kleine bestanden.

Kosten: $399/jaar

2. Talend

Dit data wetenschap tool staat erom bekend softwareoplossingen te bouwen voor applicatie-integratie en datavoorbereiding. De beste eigenschappen van Talend zijn onder meer bijgewerkte statistieken, vroege opschoning, soepele schaalbaarheid, betere samenwerking, efficiënt beheer, sneller ontwerpen en native codetoegang. Talend heeft een enorme gemeenschap van gebruikers die ongelooflijk nuttig voor je kunnen zijn, omdat je constante ondersteuning en begeleiding kunt krijgen. De geavanceerde tool is gebouwd met behoud van de huidige en toekomstige behoeften van de data wetenschap veldin gedachten.

Belangrijkste kenmerken: Cloudopslag, integratie van bedrijfsapplicaties, uniform platform.

Voordelen:

• Het is goed voor de presentatie.
• Het is taalonafhankelijk.

Nadelen:

• Het is niet op zichzelf staand.
• Niet wenselijk voor samenwerking.

Kosten: $ 12.000/jaar

3. D3 . js

Een andere data wetenschap tool die u kunt overwegen is D3.js (Data-Driven Documents). Het werkt als een JavaScript-bibliotheek en helpt gebruikers om aangepaste gegevensvisualisaties in de internetbrowser te maken. Inst Naast het gebruik van zijn eigen grafische woordenschat, maakt de tool gebruik van webstandaarden, waaronder CSS, HTML en schaalbare vectorafbeeldingen. In simpele woorden, dit hulpmiddel voor gegevenswetenschap is flexibel en dynamisch en vereist minimale inspanning om visuele gegevensrepresentaties te creëren.

Belangrijkste kenmerken: Declaratieve programmering, herbruikbaarheid van code,curve genererende functies.

Voordelen:

• D3.js is een zeer datagedreven tool.
• Het is de meest gespecialiseerde en geschikte tool voor datavisualisaties.
• Het biedt een fantastische gemeenschap.

Nadelen:

• Documentatie moet worden verbeterd.
• Het ontbreekt aan creatieve visualisatiekaarten van hoge kwaliteit.

Kosten: $ 108 / jaar.

4. Ga steekproefsgewijs

Het is een van de krachtigste tools voor datawetenschap het meest geschikt voor veldteams, waardoor ze direct gegevens kunnen verzamelen en verspreiden. Het werkt als een BI- en analyseplatform dat gebruikers kunnen gebruiken om tijdige details te verzamelen en een snelle analyse uit te voeren. Het helpt bedrijfsleiders om weloverwogen operationele beslissingen te nemen.

De tool werkt in slechts 3 stappen:

• Creëren
• Verzamelen
• Analyseren

Gebruikers kunnen gegevens in realtime onderzoeken en toegang krijgen tot het dashboard om de voortgang en prestaties van het werk te volgen.

Belangrijkste kenmerken: rapportage, gegevensstructurering, integratie en filtering, mobiel delen.

Voordelen:

• Aanbiedingen geavanceerde analyse.
• Biedt een slimme tool voor het maken van formulieren.
• Vergemakkelijkt realtime gegevensverzameling.

Nadelen:

• Beperkt behoud van geschiedenis.
• Het leren van de functies ervan is een behoorlijke uitdaging..

Kosten: $300/jaar

5. IBM SPSS

De tool kan complexe statistische gegevens effectief beheren en analyseren. Het biedt twee hoofdproducten:

• SPSS-statistieken: het is een hulpmiddel om gegevensrapportage en visualisatie uit te voeren.
• SPSS-modelleur: Een voorspellend analyseplatform. Het omvat machine learning en UI-mogelijkheden voor slepen en neerzetten.

Met SPSS Statistics kunnen gebruikers alle analytische stappen uitvoeren, van planning tot implementatie van het model. Het helpt gebruikers ook de relaties tussen variabelen te verduidelijken, trends te identificeren, datapuntclusters te maken en voorspellingen te doen.

Belangrijkste kenmerken: visuele grafieken en rapportage, geavanceerde gegevensvoorbereiding, lineaire regressieanalyse.

Voordelen:

• Het kan categorische uitkomsten voorspellen.
• Het kan grote hoeveelheden gegevens beheren.
• Vergemakkelijkt een soepele gebruikersinterface.

Nadelen:

• Services zijn bijna hetzelfde als Excel.
• Het heeft een beperkte functionaliteit.

Kosten: $ 1.188 tot $ 8.450 / jaar

6. Mozenda

Het is een zakelijk webschrapend cloudgebaseerd platform. Bedrijfsleiders kunnen webgegevens efficiënt verzamelen en organiseren op de meest betaalbare manier. Het heeft een gebruiksvriendelijke gebruikersinterface en een point-to-click-interface. Het bestaat uit twee delen:

• Met een applicatie voor het bouwen van het data-extractieproject.
• Een webconsole voor het uitvoeren van agenten, het organiseren van resultaten en het exporteren van gegevens.

Het is eenvoudig te integreren en stelt gebruikers in staat resultaten te leveren in XML-, CSV-, JSON- of TSV-indeling.

Belangrijkste kenmerken: API voor gegevensimport/-export, extractie van webgegevens, meerdere gegevensbronnen.

Voordelen:

• Biedt de beste klantenservice-ervaring.
• Onderhoudt een geconsolideerde datafeed voor meerdere bronnen.
• Het kan het volledige gegevensverzamelingsproces beheren en automatiseren.

Nadelen:

• Hoge prijs.
• Niet de voorkeur voor complexe gegevenspunten.

Kosten: $3500/jaar

7. Julia

Julia staat bekend als een open-source programmeertaal die wordt gebruikt voor machine learning, numeriek computergebruik en verschillende soorten data science-toepassingen. De geavanceerde tool voor gegevenswetenschap biedt een hoogwaardige dynamische taal met prestaties die overeenkomen met statisch getypte talen zoals Java en C. Hoewel gebruikers de gegevenstypen niet in programma’s hoeven te definiëren, is er een optie beschikbaar als ze dat willen. De uitvoeringssnelheid is hoger door het gebruik van talrijke verzendingenh nadert tijdens runtime. Per 1 januari 2022 zijn er voor Julia pakketten meer dan 250.000 GitHub-sterren.

Belangrijkste kenmerken: metaprogrammering, just-in-time-compiler, MIT-licentie.

Voordelen:

• Het vergemakkelijkt hoge prestaties.
• De taal is perfect voor interactief gebruik.
• Drukt eenvoudig functionele en objectgeoriënteerde programmeerpatronen uit via meerdere verzendingen.

Nadelen:

• Toont een lage reactiesnelheid.
• Moeite met het delen van programma’s.

Kosten: Gratis

8. Octoparse

De tool is voor Windows, bekend als webscrapingsoftware aan de clientzijde. Zonder codering kan het semi-gestructureerde of ongestructureerde gegevens van sites omzetten in een gestructureerde gegevensset. Het is een van de meest geschikte tools voor datawetenschap voor mensen die geen programmeerachtergrond hebben. De webscraping-sjabloon is eenvoudig te gebruiken en toch een van de krachtigste functies. Het voert de doeltrefwoorden/websites in de parameters in over de vooraf opgemaakte taken.

Belangrijkste kenmerken: automatische paginering, IP-rotatie, configureerbare workflow.

Voordelen:

• Het kan gegevens opslaan in XML, CSV, HTML.
• Versnelt het proces van gegevensextractie door de advertenties te blokkeren.
• Vergemakkelijkt ingebouwde sjablonen.

Nadelen:

• Gebruikersinterface moet worden verbeterd.
• Werkt alleen voor Windows.

Kosten: $ 4.899/jaar

9. Jupyter-notitieboekje

Met de tool kunnen onderzoekers, data-engineers, wiskundigen, datawetenschappers en zelfs algemene gebruikers onderling interactief samenwerken. Deze computationele notebooktoepassing maakt, bewerkt en deelt code. Het genereert ook verklarende afbeeldingen, teksten en andere informatie. Gebruikers kunnen softwarecode, opmerkingen, berekeningen, rekenresultaat-rijke mediarepresentaties en data visualisatiesnaar een enkel document genaamd de notebook.

Belangrijkste kenmerken: 40+ programmeertalen, automatisch aanvullen van codes, live presentatie.

Voordelen:

• Het kan uitvoer van lopende codecellen weergeven.
• Codes zijn gemakkelijk te lezen.
• Bereidt een meer gestructureerd programma voor.

Nadelen:

• Kan niet worden gemodulariseerd.
• Slechte beveiliging.

Kosten: Gratis

10. OnBase

Het werkt als een op zichzelf staand bedrijfsinformatieplatform dat inhoud, taken en cases beheert. Dit data wetenschap tool werkt door de zakelijke inhoud op een veilige locatie te centraliseren. Verder kunnen gebruikers relevante gegevens extraheren wanneer ze maar willen. Door OneBase te implementeren, kunnen organisaties capabeler, wendbaarder en efficiënter worden. Gebruikers kunnen dus hogere productiviteit, betere klantenservice en minder risico’s in hun bedrijfsactiviteiten verwachten.

Belangrijkste kenmerken: Enterprise content management, Business process management, Case management.

Voordelen:

• Het biedt configureerbare oplossingen.
• Beste optie voor beheerders zonder technische achtergrond.
• Het kan oplossingen toevoegen en uitbreiden.

Nadelen:

• Moeilijk te navigeren.
• De workflow voor documentcorrectie verloopt niet soepel.

Kosten: $ 25.000 (eenmalige betaling).

11. Keras

Met deze programmeerinterface kunnen datawetenschappers eenvoudig toegang krijgen tot ML-platforms en deze gebruiken. Dit open-source deep learning-systeem en API is geschreven met behulp van Python. Het systeem bevat een sequentiële interface die stapels eenvoudige lineaire lagen kan creëren, inclusief uitvoer en invoer. Het zal ook een functionele API bevatten om complexere grafieklagen te maken. Gebruikers kunnen vanuit het niets deep learning-modellen/programma’s schrijven.

Belangrijkste kenmerken: ML-algoritmebibliotheek, documentclassificatie, modeltraining.

Voordelen:

• Het heeft een interface op hoog niveau.
• Het kan gemakkelijk worden uitgevoerd op zowel GPU als CPU.
• Het ondersteunt de meeste neurale netwerkmodi.

Nadelen:

• Soms geeft het low-level backend-fouten.
• De tools voor het voorbewerken van gegevens zijn niet bevredigend.

Kosten: n.v.t

12. PyTorch

De tool wordt voornamelijk gebruikt om deep learning-modellen te maken en te trainen, afhankelijk van neurale netwerken. De voorstanders prijzen het om flexibele en snelle experimenten mogelijk te maken, wat resulteert in een soepele implementatie van overgang naar productie. Deze op Python gebaseerde bibliotheek is eenvoudig te gebruiken en werkt als een voorloper van ML-framework op basis van de programmeertaal Lua. Het wordt beschouwd als een betere performer dan Torch.

Belangrijkste kenmerken: gereed voor productie, end-to-end, ML-framework.

Voordelen:

• Het is eenvoudig te coderen.
• Het is sneller en flexibeler.
• Het ondersteunt CPU en GPU.

Nadelen:

• Ontbreekt aan een goed samenhangend model.
• Het biedt geen visualisatie-interfaces.

Kosten: Gratis

13. Domino Datalab

Het kan automatiseren DevOps voor datawetenschap. Het stelt gebruikers in staat om hun tijd en moeite te steken in het onderzoeken en testen van betere ideeën in een veel sneller tempo. Het automatisch volgen van de processen maakt herbruikbaarheid, reproduceerbaarheid en samenwerking mogelijk. Domino is uniek hulpmiddel voor gegevenswetenschapdat inzicht geeft in computergebruik, datawetenschapsproducten, projecten, enz., om te helpen bij teambeheer naarmate het evolueert.

Belangrijkste kenmerken: geïntegreerde workflows, in de cloud gehoste infrastructuur.

Voordelen:

• Het is een open en flexibele ruimte.
• Het stelt teams in staat om probleemloos samen te werken aan projecten.
• Het wordt geleverd met geïntegreerde beveiliging.

Nadelen:

• Het is erg duur.

Kosten: $ 75.000 / jaar

14. Matlab

Dit data wetenschap tool richt zich op het leveren van robuuste datavisualisatie. Afgezien van datavisualisatie, werkt het als een eersteklas analyse- en programmeertaal voorwiskundige modellering en numeriek rekenen. Vooral conventionele wetenschappers en ingenieurs gebruiken deze tool voor het analyseren van gegevens en het ontwerpen van algoritmen. De tool ontwikkelt ook geïntegreerde systemen om draadloze communicatie, signaalverwerking, industriële besturing en andere toepassingen mogelijk te maken.

Belangrijkste kenmerken: bibliotheek met wiskundige functies, interactieve omgeving, tekstanalyse.

Voordelen:

• Het maakt meerdere taalinterfaces mogelijk.
• Aanbiedingen-API.
• Het biedt ingebouwde grafische afbeeldingen.

Nadelen:

• Duurt langer om uit te voeren.
• Het vereist grote geheugengegevens.

Kosten: $ 149 (eeuwigdurend)

15. Matplotlib platform voor datawetenschap

Het is een plotbibliotheek van Python, die open-source is. Het leest, importeert en visualiseert informatie in analysetoepassingen. Datawetenschappers hebben de tool gebruikt om geanimeerde, statische en interactieve datavisualisaties te bouwen. Verder kunnen gebruikers het gebruiken in Python, Python-scripts, Jupyter Notebooks, GUI-toolkits, IPhython-shells, enz.

Belangrijkste kenmerken: meerdere plottypen, diverse grafische weergaven, 2D-plotbibliotheek.

Voordelen:

• Het ondersteunt lijngrafieken, stamplots, histogrammen enz.
• Het kan op verschillende manieren worden gebruikt: ipython-shells, Python-scripts en Python.
• Het biedt afbeeldingen van hoge kwaliteit in verschillende formaten, waaronder pgf, pdf, png etc.

Nadelen:

• Complexe infrastructuur.
• Percelen aanpassen is moeilijk.

Kosten: Gratis.

16. KNIME-analyseplatform

KNIME behoort tot de open en intuïtieve tools voor datawetenschap. Het integreert vaak regelmatig nieuwe ontwikkelingen. Het begrijpt effectief enontwerpt data science-workflows en maakt herbruikbare elementen voor iedereen toegankelijk. Met de tool kunnen gebruikers kiezen uit 2000 verschillende knooppunten om de workflow te creëren, elke analysestap in te stellen, de gegevensstroom te beheren en ervoor te zorgen dat het werk wordt bijgewerkt. Bovendien kan het ook verbinding maken met een databasehostdatawarehousesvoor het integreren van gegevens van Apache Hive, Microsoft, Oracle en meer.

Belangrijkste kenmerken: Intelligente gegevenscaching, Geïntegreerde implementatie, Metadatatoewijzing.

Voordelen:

• Meest geschikt voor visueel gestuurd programmeren.
• Het vergemakkelijkt hybride en elastische uitvoering.
• Biedt begeleide analytische toepassingen.

Nadelen:

• Schaalbaarheid moet worden verbeterd.
• Mist technische expertise in sommige functies.

Kosten: Gratis.

17. NumPy

Het staat voor Numerical Python, een open-sourcebibliotheek voor de programmeertaal Python. Het is zeer in gebruik geweest op het gebied van engineering, ML en toepassingen voor datawetenschap, en wetenschappelijk rekenen. NumPy bevat multidimensionale routines en array-objecten. Het verwerkt die arrays ter ondersteuning van tal van logische en wiskundige functies, het genereren van willekeurige getallen, lineaire algebra, enz.

Belangrijkste kenmerken: mogelijkheden voor willekeurige getallen, uitzendfuncties, N-dimensionaal array-object.

Voordelen:

• Het vereist minder geheugenruimte.
• Het zorgt voor een verbeterde runtime-snelheid.
• Het gaat efficiënt om met lineaire algebraproblemen.

Nadelen:

• Het vereist aaneengesloten geheugentoewijzing.
• Operationele processen zijn kostbaar.

Kosten: Gratis.

18. Scikit-learn

Het is een ML-bibliotheek waartoe datawetenschappers toegang hebben als open source. Het is gebouwd op de NumPy wetenschappelijke computerbibliotheken en SciPy. Het bevat matplotlib om gegevens te plotten. Het maakt een back-up van ML zonder toezicht en onder toezicht. Gebruikers kunnen meerdere modellen en algoritmen vinden die bekend staan als schatters. Daarnaast biedt het selectie en evaluatie, functionaliteit voor modelfit, selectie + evaluatie, verwerking van gegevens en transformatie ervan.

Belangrijkste kenmerken: XG-boost, gegevenssplitsing, logistische regressie.

Voordelen:

• De scikit-learn tool is erg handig en zeer veelzijdig.
• Het heeft de steun van de internationale online gemeenschap.
• Het wordt geleverd met een uitgebreide API-documentatie.

Nadelen:

• Geen geschikte optie voor diepgaand leren.
• Het ondersteunt geen grafische algoritmen.

Kosten: Gratis

19. Snelle Mijnwerker

De tool is het meest geschikt voor onderzoekers die sneller willen gegevens analyse en gebruikers zonder programmeerachtergrond. De gebruikers kunnen procedures maken, er gegevens in invoeren en een voorspellingsmodel uitvoeren en presenteren. Het kan efficiënt web-apps (nodeJS, flask, android, etc.), ML-modellen, etc. importeren.

Belangrijkste kenmerken: gegevensverkenning, gegevensvoorbereiding, codecontrole.

Voordelen:

• Het toont krachtige visuele programmering.
• Evalueert nauwkeurig de prestaties van het model.
• Het is uitbreidbaar via open platform API’s.

Nadelen:

• Het heeft minder ondersteunende fora.
• Het kan uw systeem vertragen door grote geheugenruimte te verwerven.

Kosten: $ 7.500 tot $ 54.000 / jaar

20. Pandas

Het is een Python-bibliotheek die helpt data wetenschappersde geëxtraheerde gegevens analyseren en manipuleren. De bibliotheek is gebouwd bovenop een andere Python-bibliotheek genaamd NumPy. Het bevat voornamelijk deze twee gegevensstructuren:

• Dataframe
• Serie

Beide ontvangen gegevens van meerdere ingangen zoals NumPy-arrays. Een DataFrame kan ook tal van Series-objecten bevatten.

Belangrijkste kenmerken: Invoer- en uitvoertools, uitlijnen en indexeren, groeperen, maskergegevens.

Voordelen:

• Efficiënt en snel DataFrame-object.
• Tools voor het laden van data in in-memory data-objecten vanuit verschillende bestandsformaten.
• Het kan ontbrekende gegevens verwerken en uitlijnen.

Nadelen:

• Documentatie van lage kwaliteit.
• Slechte 3D-matrixcompatibiliteit.

Kosten: n.v.t

21. Qlik

Deze tool werkt als een visuele analyseplatform voor datawetenschap, ondersteuning van een aantal use cases. Enkele van de populaire toepassingen van Qlik zijn onder meer centraal geïmplementeerde dashboards en toepassingen voor begeleide analyse, ingebedde en aangepaste analyses. Het schaalbare en goed georganiseerde raamwerk maakt ook zelfbedieningsvisualisaties mogelijk. De tool is geschikt voor zowel individuele gebruikers als teams. Ongeacht hun grootte kunnen bedrijven complexe gegevens verkennen om associaties in de datasets te ontdekken met behulp van de tool voor gegevensdetectie.

Belangrijkste kenmerken: associatief model, data storytelling, datavoorbereiding en -integratie.

Voordelen:

• Het kan complexe data-analyse uitvoeren.
• Het maakt een vlotte interpretatie en uitwisseling van gegevens mogelijk.
• Het biedt betere gegevensbeveiliging.

Nadelen:

• Beperkte visualisatie
• Stijve mogelijkheden voor gegevensextractie

Kosten: $360/jaar

22. Python

Een van de populaire programmeertalen op het gebied van data wetenschap is Python. Volgens de officiële website kan Python worden gedefinieerd als een objectgeoriënteerde, geïnterpreteerde en eersteklas programmeertaal die bestaat uit dynamische semantiek. Het biedt dynamisch typen, native datastructuren en bindingsmogelijkheden. Python staat erom bekend de eenvoudigste syntaxis te hebben, waardoor het veel gemakkelijker te leren is. Bovendien minimaliseert de hoge leesbaarheid de onderhoudskosten van het programma. Volgens een bevinding, 86,7% van de gebruikers van data science-tools geeft de voorkeur aan Python.

Belangrijkste kenmerken: objectgeoriënteerd programmeren, open source, taal op hoog niveau.

Voordelen:

• Het is zeer veelzijdig.
• Het heeft een eenvoudige syntaxis.
• Het wordt veel gebruikt.

Nadelen:

• Vereist grote hoeveelheden geheugen.
• Relatief heeft minder snelheid dan andere talen.

Kosten: Gratis

23. SAS

SAS kan worden omschreven als geïntegreerde software. Het is het meest geschikt voor gegevensbeheer, statistische analyse, BI en geavanceerde analyses. Met de tool kunnen gebruikers gegevens opschonen, integreren, creëren en manipuleren. Gebruikers kunnen dus eenvoudig gegevens analyseren met behulp van meerdere datawetenschap en statistische technieken. SAS is handig voor het uitvoeren van tal van taken, variërend van eenvoudig data visualisatie En BI tot datamining, risicobeheer, voorspellende analyses, machinaal leren, en operationele analyses.

Belangrijkste kenmerken: Sterke mogelijkheden voor gegevensanalyse, flexibel met 4GL (Generation Programming Language) en ondersteunt verschillende soorten gegevensindelingen.

• Het is gemakkelijk bereikbaar.
• Het is zakelijk gericht.
• Biedt goede gebruikersondersteuning.

Nadelen:

• Duur.
• Grafische weergave van slechte kwaliteit.

Kosten: $ 8.700/jaar

24. SciPy

SciPy ondersteunt wetenschappelijk computergebruik efficiënt als een open-sourcebibliotheek voor Python. Het wordt geleverd met een set wiskundige algoritmen en klassen/commando’s op hoog niveau voor datavisualisatie en -manipulatie. Het bevat ook meer dan een dozijn subpakketten die bestaan uit hulpprogramma’s en algoritmen voor meerdere functies. Deze functies omvattengegevens integratie,optimalisatie en interpolatie. Het is ook nuttig om functies op te lossen die verband houden met beeldstatistieken en -verwerking, algebraïsche vergelijkingen en differentiaalvergelijkingen.

Belangrijkste kenmerken: ODE-oplossers, signaal- en beeldverwerking, commando’s op hoog niveau.

Voordelen:

• Het wordt geleverd met modules voor optimalisatie.
• Het maakt integratie en interpolatie mogelijk.
• Een geschikt hulpmiddel om lineaire algebra-uitdrukkingen op te lossen.

Nadelen:

• Het is niet eenvoudig om te leren.

Kosten: Gratis

25. Weka

Het is een open-source workbench die een verzameling ML-algoritmen biedt om dataminingtaken uit te voeren. De algoritmen die Weka gebruikt, staan bekend als classifiers; deze kunnen direct in datasets worden geïmplementeerd zonder enige programmering. Weka is een geschikte keuze voor processen zoals clustering, classificatie, mining-toepassingen voor associatieregels en regressie. Weka is een geschikte keuze voor processen als clustering, classificatie, associatie rule mining-toepassingen, en achteruitgang. Afgezien hiervan biedt het ook meerdere tools voor datavisualisatie en -verwerking.

Belangrijkste kenmerken: datamining, selectie van gegevensattribuut, gegevensconnectoren.

Voordelen:

• Het vergemakkelijkt een eenvoudige interface die gemakkelijk te gebruiken is.
• Het wordt geleverd met verschillende soorten analyses, waaronder beslissingsbomen.
• Het kan de analyse en clustering van gegevens vereenvoudigen.

Nadelen:

• Het is moeilijk te integreren met Python.
• Werken met Weka is best lastig.

Kosten: n.v.t

Afhaal

Dus wat vinden we van dit nieuwe datawetenschapstijdperk en de tools? We moeten zeggen dat we er naar uitkijken, en alle kansen die het zal bieden bij het ontwikkelen van een betere wereld. De zorgen zijn duidelijk aanwezig, met hoeveel datasurveillance er kan worden gedaan. Maar zolang we ervoor zorgen dat we ook profiteren van het analytische, voorspellende en prescriptievekrachten van datawetenschap voor het welzijn van de mensheid, dan geloven we dat alles kan gebeuren en niets meer onbereikbaar is.

Als u hulp nodig heeft bij uw data science-ambities voor uw bedrijf, praat met Zuci’s data science en analytics engineers voor uitstekende oplossingen.

Lees het volgende:

• 15 tips en beste gegevensmodellering Praktijken
• Beste praktijken voor machinaal leren : Een uitgebreide lijst
• Top 8 Machine Learning Trends voor 2024