صرف ذخیره کردن داده‌های کسب و کار نمیتونه باعث پیشرفت کسب و
کار شما بشه (البته که ما ارزش زحمتی که برای ذحیره داده‌ها کشیدید رو زیر سوال
نمیبریم 🙃). برای اینکه بتونید از این داده‌ها بهره ببرید، نیاز به علم داده
دارید؛ یا همون واژه‌ای که اخیرا زیاد شنیدید: Data Science
دیتاساینس قراره کمکمون کنه تا بتونیم الگوهایی رو از داده‌های
خام ذخیره شده استخراج کنیم که به راحتی قابل دیدن نیستند. الگوهایی که ممکنه کسب
و کار شما رو از این رو به اون رو بکنه؛ به همین دلیل هم هست که انواع و اقسام
ابزارها برای انجام عملیات دیتاساینس بوجود اومدن و در دسترس هستن! اما کدوم یکی
از این ابزارها بهتره؟
توی این مقاله اومدیم و بهترین ابزار‌های موجود رو براتون لیست کردیم تا بهتر بتونید تصمیم بگیرید.
۱- Apache Spark: بهترین ابزار برای پردازش سریع داده‌های زیاد
Apache Spark یک موتور Open Source چندزبانه هست که برای
انجام کارهایی مثل مهندسی داده و دیتاساینس طراحی شده. این موتور به دلیل تواناییش
در تحلیل حجم زیاد داده‌ها معروف شده؛ در واقع این نرم‌افزار میتونه چند پتابایت
داده (۱۰۲۴ ترابایت) رو
یکجا بگیره و پردازش کنه!
Batching یکی از قابلیت‌های این نرم‌افزار هست که باعث شده این نرم‌افزار
با زبان‌های برنامه‌نویسی زیادی مثل Python، R و SQL سازگار باشه. خیلی از کسب و کارها هستند که برای تحلیل
بلادرنگ داده‌هاشون از Apache Spark استفاده می‌کنند. Apache Spark به تنهایی یک
ابزار فوق‌العاده برای دیتاساینس هست، به علاوه این نرم‌افزار میتونه با نرم‌افزار
Apache Hadoop هم استفاده بشه.
قیمت
همونطور که قبلا هم گفتیم، Apache Spark یک نرم‌افزار Open Source هست؛ بنابراین به صورت رایگان در دسترس همه قرار داره.
ویژگی‌های Apache Spark
این نرم‌افزار قابلیت batching/streaming داده‌ها رو داره
- Apache Spark شامل تحلیل‌های SQL هم میشه
- به کاربران این امکان رو میده که بتونن Exploratory Data Analysis انجام بدن (برای تحلیل و خلاصه‌سازی مجموعه داده‌ها و مشخص کردن ویژگی‌های خاص اون‌ها)
- با استفاده از این نرم‌افزار میتونیم مدل‌های ماشین‌لرنینگ رو روی لپ‌تاپ آموزش بدیم
- میتونیم این نرم‌افزار رو با خیلی از سرویس‌های موجود مثل ِTensorflow، Pandas، Power BI و خیلیای دیگه Integrate کنیم
برتری‌های Apache Spark
- بیش از ۲۰۰۰ مشارکت‌کننده داره (پس جامعه قوی
هم پشتیبان این نرم‌افزار هست)
- توانایی کار کردن با
داده‌های یدون ساختار و ساختاریافته رو داره
- شامل تحلیل‌های
پیشرفته میشه
معایب Apache Spark
- توی تحلیل بلادرنگ
محدودیت داره
- بعضی کاربران مشکلات جزئی با فایل‌ها رو مطرح کردند
۲- Jupyter Notebook: بهترین ابزار برای انجام تحلیل‌های مشترک و ترسیم داده‌ها
Jupyter Notebook یک
اپلیکیشن مرورگر هست که هدف اصلیش اشتراک‌گذاری تحلیل‌ها و نمودار‌ها با دیگران
هست. این ابزار توسط دیتاساینتیست‌ها یا همون دانشمندان داده برای انجام تحلیل
روی داده‌ها، تست تحلیل‌ها و همچنین ترسیم نمودار استفاده میشه. این نرم‌افزار
شامل بلوک‌هایی میشه که کاربران میتونن کدشون رو توش وارد کنن و همون بلوک رو
اجرا کنن؛ این ویژگی Notebook باعث میشه پیدا کردن خطا توی این محیط و همچنین
ویرایش کد‌ها نسبتا راحت‌تر باشه.
Jupyter Notebook بیش از ۴۰ زبان برنامه‌نویسی از جمله Python رو پشتیبانی میکنه و
خروجی اون میتونه هرچیزی باشه؛ از تصویر و نمودار گرفته تا کد HTML !
قیمت
Jupyter Notebook یک ابزار Open Source و رایگان هست.
ویژگی‌های Jupyter Notebook
- بیش از ۴۰ زبان برنامه‌نویسی در این ابزار
پشتیبانی میشن، به عنوان مثال: Python، R، Julia و Scala.
- با استفاده از این
ابزار کاربران میتونن جریان داده‌ها رو در تحلیل داده‌ها، یادگیری ماشین و
همچنین محاسبات علمی کنترل کنن و در صورت نیاز این جریان داده رو اصلاح کنن.
- کاربران به راحتی میتونن Jupyter Notebookشون (هر پروژه در قالب یک Jupyter Notebook ذخیره میشه) رو از
طریق ایمیل، گیت‌هاب یا DropBox با بقیه به اشتراک بذارن.
- جوپیتر نوت‌بوک از
توسعه مرکزی پشتیبانی میکنه (کاربرا میتونن روی Notebookی کار کنند که روی
سرور شرکت قرار داره، این کار میتونه از درون سایت یا از بیرون سایت انجام
بشه).
مزیت‌های Jupyter Notebook
- میتونیم از این نرم‌افزار
برای تحلیل بیگ‌دیتا (Big Data) استفاده کنیم.
- توی Jupyter Notebook میتونیم containerهایی
برای کد‌هایی مثل Docker و Kubernetes داشته باشیم.
- کاربران این نرم‌افزار
رو دوست دارن چون نمایش کد و نمودار توی اون خیلی راحته.
معایب Jupyter Notebook
- بعضی کاربران گزارش
دادن که این نرم‌افزار گاهی اوقات در تحلیل مجموعه داده‌های بزرگ دچار lag میشه
- version controlتوی پروژه‌های بزرگی که با Jupyter Notebook انجام میشن یه خرده مشکله!
۳- RapidMiner: بهترین در انجام تمام فرایند تحلیل داده
RapidMiner یک پلتفرم کامل
برای دیتاساینسه که توی اون سازمانها میتونن کنترل کل فرایند تحلیل داده رو در
دست داشته باشند. RapidMiner کارش رو با پیشنهاد مهندسی داده شروع میکنه و توی این
فاز ابزار‌هایی رو در اختیارتون میذاره تا بتونید داده‌هاتون رو اونطوری که می‌خواید
پیش‌پردازش و آماده کنید. در ادامه هم پیشنهادات و ابزار‌هایی برای ساخت مدل مناسب
و ترسیم داده‌ها بهتون ارائه میده.
با استفاده از هوش مصنوعی‌ای که در RapidMiner وجود داره،
دانشمندان داده میتونن بدون اینکه کد بزنن تحلیل‌هایی که میخوان و نمودار‌های
مورد نظرشون رو بسازن و به صاحبان کسب و کارها ارائه بدن؛ کل فرایند خیلی سریع و
آسون انجام میشه! البته خود RapidMiner توی سایتش اعلام میکنه که برای استفاده از
پلتفرمشون نیازی نیست که حتما دانشمند داده باشید؛ در واقع هرکسی که بخواد میتونه
توی این پلتفرم تحلیل داده انجام بده!
قیمت
توی سایت این نرم‌افزار قیمتی ذکر نشده و برای استفاده از این
پلتفرم باید یک درخواست توی سایتشون ثبت کنید و قیمت‌گذاری و اکانت برای دسترسی به
پلتفرم بهتون ارسال خواهد شد. البته طبق جستجوهایی که انجام دادیم، قیمت پایه ۰.۸۰ دلار بر ساعته که اگه نیاز به امکانات خاصی در تحلیل داده‌هاتون
داشته باشین ممکنه قیمت خیلی بالاتر از این مقدار محاسبه بشه!
ویژگی‌های RapidMiner
- میتونین جریان کاری رو
به صورت گرافیکی مشخص کنید.
- کل فرایند دیتاساینس
به صورت خودکار انجام میشه.
- ترسیم داده‌ها و انجام
مطالعه روی اون‌ها خیلی ساده شده.
- کسانی که بخوان میتونن
کد دلخواه خودشون رو روی داده‌ها اجرا کنند.
- کار کردن با داده‌های
ساختاریافته و بدون ساختار در این پلتفرم در نظر گرفته شده.
مزیت‌های RapidMiner
- بیش از یک میلیون
کاربر در سرتاسر دنیا داره.
- کاربران میتونن با
انواع دادهای مختلف کار کنند؛ مثل داده‌های متنی، تصویری، صوت و غیره.
- کلی محتوای آموزشی در
این پلتفرم در دسترس قرار داره.
معایب RapidMiner
- فرایند یادگیری برای
تازه‌کارها خیلی راحت نیست!
- بعضی کاربران گزارش کردن که وقتی میخوان تحلیل‌های پیچیده روی مجموعه داده‌های بزرگ انجام بدن، سرعت پلتفرم پایین میاد.
۴- Apache Hadoop: بهترین ابزار برای پردازش داده‌های توزیع شده
ما قبلا توی این مقاله
یکی از نرم‌افزار‌های Apache رو معرفی کردیم؛ اما این شرکت یه نرم‌افزار دیگه ارائه
کرده که توی لیست بهترین ابزارها باید ذکر بشه! Apache Hadoop یک پلتفرم Open Source هست که شامل ماژول‌های زیادی مثل Apache Spark میشه و این
امکان رو بهتون میده که داده‌های زیادتون رو توی این پلتفرم مرتب کنید و همونجا هم
ذخیره‌شون کنید تا بتونید پردازش‌هاتون رو روی اون‌ها اجرا کنید.
Apache Hadoop مجموعه داده‌های بزرگ رو به مجموعه‌های کوچیکتر (workload) میشکنه و هر کدوم رو روی یک node مجزا ذخیره میکنه (مجموعه
این nodeها رو به عنوان یک خوشه یا cluster یاد می‌کنیم)؛ ولی در هنگام پردازش، داده‌های همه nodeها رو به صورت همزمان می‌خونه. این کار باعث میشه که سرعت پردازش داده‌ها
بیشتر بشه.
قیمت
این نرم‌افزار هم منبع‌باز و رایگانه؛ ولی اگه این نرم‌افزار
رو از داخل یک نرم‌افزار واسطه بخواید باز کنید> ممکنه اون نرم‌افزار واسطه هزینه‌ای رو درخواست کنه.
ویژگی‌های Apache Hadoop
- میتونین یادگیری ماشین
هم کار کنید.
- میتونین از تکنیک‌های
جایگزینی داده (داده‌های جایگزین) استفاده کنید.
- آپاچی هادوپ میتونه با
بقیه نرم‌افزار‌های شرکت Apache یکپارچه بشه و کار کنه.
مزیت‌های Apache Hadoop
- دسترسی بالا
- سرعت پردازش خیلی بالا
- مقیاس‌پذیری بالا
معایب Apache Hadoop
- بعضی کاربران گفتن این
ابزار موقع گزارش گرفتن کند میشه
- یادگیریش خیلی آسون نیست
۵- Alteryx: بهترین ابزار در ارائه تحلیل به اعضای تیم
هرکسی توی سازمان باید
بتونه تحلیل‌هایی که روی داده‌ها انجام شده و میتونه باعث بهبود کارش بشه رو
ببینه! Alteryx این امکان رو برای اعضای سازمانتون به صورت خودکار فراهم میکنه. Alteryx توی هر سطح از فرایند تحلیل داده، پیشنهاداتی رو برای سازمان ارائه میده که شامل
تبدیل داده‌ها، پردازش‌های متفاوت یا نحوه ترسیم متفاوت میشن. این پلتفرم کامپوننت‌های
آماده زیادی داره که برای اهداف مختلف میتونن مورد استفاده قرار بگیرن و سازمانها
میتونن با استفاده از این کامپوننت‌های در دسترس جریان کاری مخصوص به خودشون رو
ایجاد کنن.
قیمت
قیمت Alteryx با توجه به تحلیلی که مد نظرتون دارین و تعداد
کاربرانی که توی تیمتون هستند، تغییر میکنه. این نرم‌افزار قابلیت استفاده تحت وب
(ابر) و همچنین نرم‌افزار دسکتاپ رو داره.
در سیستم ابری:
- برای حالت پایه: ۸۰ دلار برای هرکاربر در ماه و نرم‌افزار
به صورت سالیانه باید خریده بشه
- حالت تخصصی: ۴۹۵۰ دلار برای هرکاربر به صورت
سالیانه؛ باید حداقل ۳
تا کاربر توی این لایسنس باشن
- حالت شرکتی: حداقل
باید ۷ تا لایسنس بخرین، طرحش رو میتونین
شخصی‌سازی کنین
برای حالت دسکتاپ:
- هزینه حدود ۵۱۹۵ دلار میشه
ویژگی‌های Alteryx
- واسط کاربری به صورت drag و drop کار
میکنه
- از چرخه توسعه نرم‌افزار
پشتیبانی میکنه
- میتونین جریان داده (pipeline) رو
به دلخواه خودتون تغییر بدین
- کنترل دسترسی بر اساس
نقش تعریف میشه
مزیت‌های Alteryx
- نسخه آزمایشی ۳۰ روزه بهتون میده
- پشتیبانی خوبی داره
- نصبش آسونه
معایب Alteryx
- به گفته کاربران
هوشمندی نرم‌افزار جای بهبود داره
- ترسیم داده‌ها هم میتونه بهتر باشه
۶- Python: بهترین ابزار در هر سطح از دیتاساینس
Python یکی از محبوب‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی‌ایه که در تحلیل داده‌ها مورد استفاده قرار گرفته. یاد گرفتنش خیلی آسونه و این زبان توی خیلی از ابزار‌هایی که برای دیتاساینس در دسترس هستند، پشتیبانی میشه. Python رو میتونین برای انجام کارهای متنوعی مثل Data Mining، تحلیل و تصویر‌سازی داده‌ها استفاده کنید.
میشه گفت که Python فقط یه زبان برنامه‌نویسی خشک و خالی نیست! خیلی از ابزارها و زبان‌های برنامه‌نویسی دیگه مثل Julia، Scala، R و SQL رو میتونیم توی Python استفاده کنیم. اکثر دانشمندان داده زبان Python رو برای دیتاساینس انتخاب می‌کنن چون انعطاف‌پذیره و همچنین جامعه پشتیبانی آنلاین گسترده‌ای داره (میشه گفت این مورد رو باید همیشه در نظر گرفت). مزیت دیگه‌ای که Python داره رایگان بودنشه؛ هرکسی میتونه این زبان رو دانلود و نصب کنه.
قیمت
همونطور که گفته شد Python یک زبان رایگان و منبع‌بازه و برای همه در دسترسه.
ویژگی‌های Python
- یک زبان برنامه‌نویسی cross-platform هست
- کتابخونه‌های استاندارد بزرگی داره
- تخصیص حافظه داینامیک داره
- شیءگرا و فرایند‌گراست
- واسط کاربری گرافیکی داره
مزیت‌های Python
- یک زبان سطح بالاست، یاد گرفتنش برای تازه‌کارها خیلی ساده‌س
- کتابخونه‌های زیادی داره
- جامعه پشتیبانی آنلاین گسترده‌ای داره
معایب Python
- برای پردازش‌های سنگین نسبت به زبانهایی مثل C و Java کند‌تره
- مصرف حافظه این زبان بالاست
۷- Microsoft Power BI: بهترین ابزار برای ترسیم داده‌ها و هوش تجاری
مایکروسافت پاور بی‌آی یکی از قوی‌ترین ابزارها در تصویر‌سازی داده‌ها و اشتراک‌گذاری دیدگاه‌ها راجع به داده‌هاست. این ابزار به صورت سلف‌سرویس ارائه شده، یعنی اینکه هر فرد توی سازمان به راحتی میتونه به داده‌ها دسترسی داشته باشه. این نرم‌افزار قوی به سازمانها این امکان رو میده که تمام داده‌هاشون رو به صورت همزمان و یکجا پردازش کنن و تصویر‌های ساده ولی پرباری رو ایجاد کنن.
همچنین کاربران میتونن سوالاتشون رو به زبان ساده مطرح کنن و دیدگاه دریافت کنن. این یک قابلیت فوق‌العاده برای اون دسته از افراد به شمار میره که دانش زیادی در زمینه دیتاساینس ندارن.
یکی از ویژگی‌های عالی این ابزار اینه که قابلیت همکاری (collaboration) رو فراهم کرده، به همین دلیل انتخاب خوبی برای سازمان‌های گسترده‌ای که شعب زیاد و تعداد کارمندان زیادی دارند محسوب میشه. همچنین این ابزار با بقیه ابزار‌های مایکروسافت به راحتی ارتباط برقرار میکنه.
قیمت
- Power BI Pro: ۱۰ دلار ماهیانه
برای هر کاربر
- Power BI premium: ۲۰ دلار ماهیانه
برای هر کاربر
- Autoscale Add On: ۸۵ دلار برای هر
هسته به مدت ۱۲ ساعت
ویژگی‌های Microsoft Power BI
- امکان ذخیره‌سازی بیش از ۱۰۰ ترابایت داده در این ابزار وجود
داره
- استقرار چند مکانی داره
- هوش مصنوعی پیشرفته‌ای در این
ابزار وجود داره
مزیت‌های Microsoft Power BI
- RAMی که این ابزار
در دسترس کاربراش قرار میده میتونه تا ۴۰۰ گیگابایت باشه
- برای اجرا کردن کارهای پیچیده،
ابزار فوق‌العاده‌ایه
معایب Microsoft Power BI
- واسط کاربریش میتونه بهبود پیدا
کنه
- بعضی اوقات دچار lag میشه
هر فرد و
شرکتی بسته به بودجه‌ی در دسترس، میزان دانش و البته ترجیح خودش ممکنه انتخاب
متفاوتی داشته باشه، همچنان داده مهم‌ترین سرمایه دادهای هست که در دسترسه...
دادهای که آینده صنایع رو مشخص میکنه. اگر قصد دارید که یک دانشمند داده بشید و
نمیدونید از کجا باید شروع کنید، نگران نباشین... تیم لرنوفن مهارت‌های تحلیل داده
رو بهتون آموزش میده!
توی مسیر
یادگیری تنهاتون نمیذاریم ❤️
