แปลบทความวิจัยTools of a data scien

แปลบทความวิจัยTools of a data scientist
Unlike your typical programmer, who may use a standardised set of tools, data scientists tend to use a wide array of ever changing tools. This is because the data science landscape is evolving rapidly, with many new tools still far from maturity. That being said, below we’ve compiled a series of popular tools for data scientists aligned to specific practices:
Data Analysis:
Here, the tools are really just the programming languages a data scientist uses to extract and analyse data. This is typically Python, R and SQL.
Data Warehousing:
A data scientist may choose to have their own database to which they can extract and analyse data. MySQL is among the most popular to handle reasonable size datasets. Moving in to the realms of big data, they would typically turn to programs like Hive or Redshift. You’d also be surprised how far most data scientists can go utilising the average .CSV file before it falls over.
Data Visualisation:
Among the most commonly mentioned tools for data visualisation are D3.js and Tableau. For D3.js, if you can imagine a data visualisation, a data scientist can achieve it using the software. Tableau is the most popular data visualisation tool out there at the moment allowing the compiling data from hundreds of inputs and then easily transforming the data into visualisations.
Machine Learning:
This is perhaps the area most in flux with new tools emerging daily. Most established and widely used is perhaps Scikit-learn which utilises Python for machine learning. Then of course there is Spark MLlib which is Apache’s own machine learning library for Spark and Hadoop.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

แปลบทความวิจัยTools ของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลซึ่งแตกต่างจากของคุณโปรแกรมเมอร์ทั่วไป ที่อาจใช้ชุดเครื่องมือมาตรฐาน ข้อมูลนักวิทยาศาสตร์มักจะ ใช้การเปลี่ยนแปลงเครื่องมือที่หลากหลาย นี้เป็น เพราะแนววิทยาศาสตร์ข้อมูลกำลังพัฒนาอย่างรวดเร็ว มีเครื่องมือใหม่มากยังห่างไกลจากวันครบกำหนด ที่ถูกกล่าวว่า ด้านล่างเราได้รวบรวมชุดเครื่องมือที่นิยมสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่สอดคล้องกับหลักปฏิบัติบาง:การวิเคราะห์ข้อมูล:เครื่องมือได้จริง ๆ เพียงแค่เขียนโปรแกรมภาษาเป็นข้อมูลที่นักวิทยาศาสตร์ใช้ในการแยก และวิเคราะห์ข้อมูล นี้คืองูเหลือม R และ SQLข้อมูลการจัดการคลังสินค้า:นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลอาจเลือกที่จะมีฐานข้อมูลของตนเองซึ่งพวกเขาสามารถแยก และวิเคราะห์ข้อมูล MySQL เป็นหนึ่งในการจัดการชุดข้อมูลขนาดที่เหมาะสมที่นิยมที่สุด เคลื่อนไปยังอาณาจักรของข้อมูล ต้องมักจะเปิดใช้งานกับโปรแกรมเช่นกลุ่มหรือการเคลื่อนไปทางแดง คุณยังจะประหลาดใจเท่าใดสุดข้อมูลนักวิทยาศาสตร์สามารถใช้ไปเฉลี่ย แฟ้ม CSV ก่อนที่มันจะตกมากกว่าแสดงผลข้อมูล:ระหว่างกันมากที่สุด กล่าวถึงเครื่องมือสำหรับแสดงผลข้อมูลเป็น D3.js และฉาก D3.js ถ้าคุณสามารถจินตนาการการสร้างภาพข้อมูล ข้อมูลนักวิทยาศาสตร์สามารถบรรลุได้โดยใช้ซอฟต์แวร์ ฉากเป็นเครื่องมือสร้างภาพข้อมูลที่นิยมมากที่สุดออกมีเวลารวบรวมข้อมูลจากหลายร้อยของอินพุตและจากนั้น ได้แปลงข้อมูลลงในช่องเรียนรู้ของเครื่อง:This is perhaps the area most in flux with new tools emerging daily. Most established and widely used is perhaps Scikit-learn which utilises Python for machine learning. Then of course there is Spark MLlib which is Apache’s own machine learning library for Spark and Hadoop.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

แปลบทความวิจัยเครื่องมือของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่
แตกต่างจากโปรแกรมเมอร์ของคุณโดยทั่วไปที่อาจใช้ชุดมาตรฐานของเครื่องมือนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่มีแนวโน้มที่จะใช้ความหลากหลายของเครื่องมือที่เคยเปลี่ยน นี้เป็นเพราะภูมิทัศน์วิทยาศาสตร์ข้อมูลที่มีการพัฒนาอย่างรวดเร็วด้วยเครื่องมือใหม่หลายคนยังคงห่างไกลจากการครบกําหนด ที่ถูกกล่าวว่าด้านล่างเราได้รวบรวมชุดของเครื่องมือที่นิยมสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่สอดคล้องกับการปฏิบัติที่เฉพาะเจาะจง:
วิเคราะห์ข้อมูล:
นี่คือเครื่องมือที่มีจริงๆเพียงแค่การเขียนโปรแกรมภาษานักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ใช้ในการสกัดและวิเคราะห์ข้อมูล นี้มักจะ Python, R และ SQL.
คลังข้อมูล:
นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลอาจเลือกที่จะมีฐานข้อมูลของตนเองในการที่พวกเขาสามารถสกัดและวิเคราะห์ข้อมูล MySQL เป็นหนึ่งในความนิยมมากที่สุดในการจัดการชุดข้อมูลขนาดที่เหมาะสม ในการย้ายไปยังอาณาจักรของข้อมูลขนาดใหญ่ที่พวกเขามักจะหันไปโปรแกรมเช่น Hive หรือ Redshift นอกจากนี้คุณยังต้องการจะประหลาดใจว่าไกลนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลส่วนใหญ่สามารถไปใช้ csv แฟ้มเฉลี่ยก่อนที่มันจะตกมากกว่า.
การนำเสนอภาพข้อมูล:
ในบรรดาเครื่องมือที่กล่าวถึงกันมากที่สุดสำหรับการแสดงข้อมูลเป็น D3.js และ Tableau สำหรับ D3.js ถ้าคุณสามารถจินตนาการการแสดงข้อมูลนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถบรรลุได้โดยใช้ซอฟแวร์ Tableau เป็นที่นิยมที่สุดเครื่องมือการแสดงข้อมูลออกมีในขณะนี้ช่วยให้ข้อมูลที่รวบรวมจากหลายร้อยปัจจัยการผลิตและได้อย่างง่ายดายแล้วเปลี่ยนข้อมูลลงใน visualisations.
การเรียนรู้เครื่อง:
นี้อาจจะเป็นพื้นที่ส่วนใหญ่ในของเหลวด้วยเครื่องมือใหม่ที่เกิดขึ้นในชีวิตประจำวัน ส่วนใหญ่ยอมรับและใช้กันอย่างแพร่หลายอาจจะเป็น Scikit การเรียนรู้ที่ใช้สำหรับการเรียนรู้หลามเครื่อง แล้วแน่นอนมี Spark MLlib ซึ่งเป็นเครื่องการเรียนรู้ห้องสมุดของตัวเองของ Apache สำหรับ Spark และ Hadoop

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

แปลบทความวิจัยเครื่องมือของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลซึ่งแตกต่างจากโปรแกรมของคุณโดยทั่วไปที่อาจจะใช้ชุดมาตรฐานของเครื่องมือ , นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมักจะใช้หลากหลาย เคยเปลี่ยน เครื่องมือ นี้เป็นเพราะข้อมูลวิทยาศาสตร์ภูมิทัศน์การพัฒนาอย่างรวดเร็วด้วยเครื่องมือใหม่ ๆที่ยังห่างไกลจากความเป็นผู้ใหญ่ ที่ถูกกล่าวว่าด้านล่างนี้เราได้รวบรวมชุดของเครื่องมือที่นิยมสำหรับข้อมูล นักวิทยาศาสตร์จึงได้เฉพาะการปฏิบัติ :การวิเคราะห์ข้อมูล :นี่ เป็นแค่เครื่องมือการเขียนโปรแกรมภาษา นักวิทยาศาสตร์ใช้เพื่อดึงข้อมูลและวิเคราะห์ข้อมูล นี้โดยปกติจะเป็นงูหลาม , R และ SQLการจัดการข้อมูล :นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลอาจเลือกที่จะมีฐานข้อมูลของตนเอง ที่ พวก เขา สามารถ แยก และวิเคราะห์ข้อมูล MySQL เป็นหนึ่งในความนิยมมากที่สุดที่จะจัดการกับข้อมูลขนาดที่เหมาะสม ย้ายไปยังอาณาจักรใหญ่ข้อมูล พวกเขาโดยทั่วไปจะเปิดโปรแกรมเหมือนรังผึ้ง หรือคุณสมบัติ . คุณจะประหลาดใจวิธีที่ไกลที่สุดข้อมูล นักวิทยาศาสตร์สามารถไปโดยเฉลี่ย . ไฟล์ CSV มันตกลงมาก่อนมากกว่าการแสดงข้อมูลบ่อยที่สุดระหว่างกล่าวถึงเครื่องมือสำหรับการแสดงข้อมูลและ d3.js ฉาก สำหรับ d3.js , ถ้าคุณสามารถลองนึกภาพข้อมูล นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถบรรลุการใช้ซอฟต์แวร์ ฉากเป็นภาพเครื่องมือข้อมูลที่นิยมมากที่สุดออกมีในขณะนี้ช่วยให้รวบรวมข้อมูลจากหลายปัจจัย และสามารถเปลี่ยนข้อมูลใน visualisations .การเรียนรู้เครื่อง :นี้อาจจะเป็นพื้นที่ส่วนใหญ่ในฟลักซ์ที่มีเครื่องมือใหม่ที่เกิดขึ้นใหม่ทุกวัน มากที่สุดและใช้กันอย่างแพร่หลายคือบางทีสร้าง scikit เรียนรู้ซึ่งใช้งูหลามสำหรับการเรียนรู้เครื่อง แน่นอนมีประกาย mllib ซึ่งเป็นห้องสมุดการเรียนรู้ Apache เองเครื่องจักรเพื่อจุดประกายและ Hadoop .