I migliori strumenti e tecnologie per dominare l’analisi nel 2016

I migliori strumenti e tecnologie per dominare l’analisi nel 2016

I migliori strumenti e tecnologie per dominare l’analisi nel 2016

L’analisi dei dati fornisce sempre il risultato finale in termini definiti. Tecniche, strumenti e procedure differenti possono aiutare nella dissezione dei dati, trasformandoli in informazioni fruibili. Se guardiamo al futuro dell’analisi dei dati, possiamo prevedere alcune tendenze più recenti nelle tecnologie e negli strumenti utilizzati per dominare lo spazio dell’analisi:

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1. Sistemi di distribuzione del modello
2. Sistemi di visualizzazione
3. Sistemi di analisi dei dati

1. Sistemi di distribuzione del modello:

Diversi fornitori di servizi desiderano replicare il modello SaaS in loco, in particolare i seguenti:

– Apri CPU
– Sì
– Laboratori di dati Domino

Inoltre, la richiesta per la distribuzione di modelli, si vede anche un crescente requisito per la documentazione del codice. Allo stesso tempo, ci si potrebbe aspettare di vedere un sistema di controllo della versione adatto per la scienza dei dati, che fornisce la capacità di tracciare varie versioni dei set di dati.

2. Sistemi di visualizzazione:

Le visualizzazioni sono sul punto di essere dominate dall’utilizzo di tecniche web come i sistemi JavaScript. Fondamentalmente tutti vogliono creare visualizzazioni dinamiche, tuttavia non tutti sono sviluppatori web o non tutti hanno il tempo da dedicare alla scrittura di codice JavaScript. Naturalmente, alcuni sistemi stanno guadagnando rapidamente popolarità:

Bokeh:

Questa libreria può essere limitata solo a Python, tuttavia fornisce anche una solida possibilità per una rapida adozione in futuro.

Trama:

Fornendo API in Matlab, R e Python, questo strumento di visualizzazione dei dati ha creato un nome per esso e sembra sulla buona strada per una rapida e ampia adozione.

Inoltre, questi 2 esempi sono solo l’inizio. Dobbiamo aspettarci di vedere sistemi basati su JavaScript che forniscono API in Python e R costanti per l’evoluzione poiché vedono una rapida adozione.

3. Sistemi di analisi dei dati:

Sistemi open source come R, con il suo ecosistema rapido e maturo e Python, con le sue librerie e panda scikit-learn; appaiono per continuare il loro controllo sullo spazio di analisi. In particolare, alcuni progetti nell’ecosistema Python sembrano maturi per una rapida adozione:

Bcolz:

Dando la capacità di eseguire l’elaborazione su disco anziché in memoria, questo entusiasmante progetto mira a trovare un campo intermedio tra l’utilizzo di dispositivi locali per i calcoli in memoria e l’utilizzo di Hadoop per l’elaborazione in cluster, fornendo così una soluzione preparata mentre le dimensioni dei dati sono molto ridotte per aver bisogno di un cluster Hadoop ma non molto piccolo in quanto gestito in memoria.

Fiammata:

Al giorno d’oggi, i data scientist lavorano con molte origini dati, che vanno dai database SQL e file CSV ai cluster Apache Hadoop. Il motore di espressione di blaze aiuta i data scientist a utilizzare un’API costante per lavorare con una gamma completa di origini dati, aumentando il carico cognitivo necessario per l’utilizzo di diversi sistemi.

Naturalmente, gli ecosistemi Python e R sono solo l’inizio, poiché anche il sistema Apache Spark sta aumentando l’adozione, non ultimo perché fornisce API in R e anche in Python.

Basandosi su una tendenza abituale all’utilizzo di ecosistemi open source, possiamo anche prevedere un passaggio verso gli approcci basati sulla distribuzione. Ad esempio, Anaconda fornisce distribuzioni sia per R che per Python e Canopy fornisce solo una distribuzione Python adatta per la scienza dei dati. E nessuno sarà scioccato se vedrà l’integrazione di software di analisi come Python o R in un database comune.

Oltre ai sistemi open source, un corpo in via di sviluppo di strumenti aiuta anche gli utenti aziendali a comunicare direttamente con i dati mentre li aiuta a formare analisi guidate dei dati. Questi strumenti tentano di astrarre la procedura di data science dall’utente. Sebbene questo approccio sia ancora immaturo, fornisce quello che sembra essere un sistema molto potenziale per l’analisi dei dati.

Andando avanti, prevediamo che gli strumenti di dati e analisi vedranno la rapida applicazione nelle procedure aziendali tradizionali e prevediamo che questo utilizzo guiderà le aziende verso un approccio basato sui dati per prendere decisioni. Per ora, dobbiamo tenere d’occhio gli strumenti precedenti, poiché non vogliamo perdere di vedere come rimodellano il mondo dei dati.

Quindi, incontra la forza di Apache Spark in un ambiente di crescita integrato per la scienza dei dati. Inoltre, sperimenta la scienza dei dati partecipando al corso di formazione sulla certificazione della scienza dei dati per esplorare come sia R che Spark possono essere usati per creare le applicazioni della tua scienza dei dati. Quindi, questa è stata la panoramica completa sui migliori strumenti e tecnologie che dominano lo spazio di analisi nel 2016.