《2023年最受欢迎的十大开源数据科学工具综述对比》四海第1张

数据科学是一种时尚的概念，每个行业都知晓。作为一名数据科学家，你的主要任务是从数据中提取有意义的见解。但是有一个缺点 – 随着数据呈指数级爆炸增长，这变得比以往任何时候都更具挑战性。你经常会感到像在数字的干草堆中寻找针一样。这就是数据科学工具出现的地方。它们帮助你从数据中挖掘、清洗、组织和可视化有意义的见解。现在，让我们来解决真正的问题。由于数据科学工具丰富，你该如何找到合适的工具？这个问题的答案就在本文中。通过个人经验的细致融合、宝贵的社区反馈和数据驱动世界的脉搏，我为你精心策划了一个有实力的清单。本文只关注开源数据科学工具，因为它们具有成本效益、灵活性和透明度。

不要再拖延了，让我们一起探索今年你需要掌握的前十个开源数据科学工具：

1. KNIME: 架起简单和强大的桥梁

KNIME 是一款免费开源的工具，通过轻松的数据分析、可视化和部署，让数据科学的新手和有经验的专业人士受益。它是一个将你的数据转化为可操作见解的画布，只需较少编程即可。它是简洁和强大的象征。你应该考虑使用 Knime 的原因如下：

基于GUI的数据预处理和流水线使得来自不同技术背景的用户能够完成复杂任务而无需太多麻烦
可以无缝集成到你当前的工作流程和系统中
KNIME 的模块化方法使用户能够根据自己的需要自定义工作流程

2. Weka: 传统与现代相结合

Weka 是一个经典的开源工具，允许数据科学家预处理数据、构建和测试机器学习模型，并使用图形界面可视化数据。尽管它相当古老，但由于其适应模型挑战的能力，它在2023年仍然保持着活力。它支持包括 R、Python、Spark、scikit-learn 等多种语言。它非常便捷可靠。以下是 Weka 突出的一些特点：

它不仅适用于数据科学实践者，也是教授机器学习概念的一个极好平台，从而提供了教育价值。
通过缩短数据管道空闲时间，让你能够< strong>轻松实现可持续发展，从而减少碳排放。
通过支持高I/O、低延迟、小文件和混合工作负载等功能，提供< strong>令人瞩目的性能。

3. Apache Spark: 点燃数据处理之火

Apache Spark 是一个著名的数据科学工具，提供实时数据分析。它是最广泛使用的可扩展计算引擎。我之所以提到它，是因为它具有闪电般快速的数据处理能力。你可以轻松连接到不同的数据源，无需担心数据所在位置。尽管它令人印象深刻，但也不是一帆风顺。由于其速度，它需要足够的内存。选择 Spark 的原因如下：

它< strong>易于使用，提供简单的编程模型，使你能够使用已熟悉的语言创建应用程序。
你可以获得一个适用于各种工作负载的< strong>统一处理引擎。
它是批处理、实时更新和机器学习的一站式解决方案。

4. RapidMiner: 完整的数据科学生命周期

RapidMiner以其全面的特性脱颖而出。它是您在完整的数据科学生命周期中的真正伴侣。从数据建模和分析到数据部署和监控，该工具涵盖了所有内容。它提供了可视化的工作流设计，省去了复杂编码的需要。该工具还可以用于从头开始构建自定义的数据科学工作流程和算法。RapidMiner中的广泛数据准备功能使您能够为建模提供最精炼的数据版本。以下是一些关键特点：

通过提供直观和直观的界面，简化了数据科学流程。
RapidMiner的连接器使数据集成变得轻松，无论大小还是格式。

5. Neo4j图数据科学：揭示隐藏的连接

Neo4j图数据科学是一种分析数据之间复杂关系以发现隐藏连接的解决方案。它超越了行和列，识别数据点如何相互交互。它由预配置的图算法和自动化程序组成，专为数据科学家设计，以快速展示图分析的价值。它特别适用于社交网络分析、推荐系统和其他需要关系的场景。以下是它提供的一些额外好处：

具有超过65个图算法的丰富目录，以提高预测能力。
使用30多个连接器和扩展实现了无缝的数据生态系统集成。
强大的工具使您能够快速部署，并快速将工作流发布到生产环境。

6. ggplot2：打造视觉故事

ggplot2是R语言中的一个令人惊叹的数据可视化包。它将您的数据变成一个视觉杰作。它建立在图形语法的基础上，为定制提供了一个游乐场。即使默认的颜色和美学也更好。ggplot2利用分层的方法来添加细节到您的可视化中。尽管它可以将您的数据变成一个等待讲述的美丽故事，但要注意处理复杂图形可能导致繁琐的语法。以下是您考虑使用它的原因：

将图表保存为对象的能力，使您能够创建不同版本的图表，而无需重复大量的代码。
不需在多个平台之间跳来跳去，ggplot2提供了一个统一的解决方案。
有丰富的有用资源和广泛的文档，帮助您入门。

7. D3.js：互动数据杰作

D3是Data-Driven Documents的缩写。它是一个强大的开源JavaScript库，通过使用DOM操作技术，使您能够创建令人惊叹的可视化效果。它创建响应数据变化的交互式可视化。然而，对于那些对JavaScript新手来说，它有一个陡峭的学习曲线。尽管它的复杂性可能是一个挑战，但它提供的回报是无价的。以下是其中一些好处：

通过提供丰富的模块和API，它提供了可定制性。
它是轻量级的，不会影响您的Web应用程序的性能。
它与当前的Web标准很好地配合，并且可以很容易地与其他库进行集成。

8. Metabase：简化数据探索

Metabase是一个可拖放的数据探索工具，对技术和非技术用户都可访问。它简化了分析和可视化数据的过程。它直观的界面使您能够创建交互式仪表板、报告和可视化效果。它在业务界变得非常受欢迎。以下是它提供的其他优势：

用普通语言查询代替复杂的SQL查询。
通过与他人分享见解和发现，支持协作。
支持超过20个数据源，使用户可以连接到数据库、电子表格和API。

9. Great Expectations：确保数据质量

Great Expectations是一种数据质量工具，能够对数据进行检查并有效地捕捉任何违规情况。顾名思义，您为数据定义一些期望或规则，然后它会监视数据是否符合这些期望。这使得数据科学家对其数据更有信心。它还提供了数据分析工具，加快了数据发现的速度。Great Expectations的主要优势如下：

为数据生成详细文档，对技术和非技术用户都有益处。
与不同的数据管道和工作流的无缝集成。
允许对数据进行自动化测试，以便在流程中早期检测到任何问题或偏差。

10. PostHog：提升产品分析

PostHog是一款开源产品分析工具，使企业能够跟踪用户行为以提升产品体验。它使数据科学家和工程师能够更快地获取数据，无需编写SQL查询。它是一个功能全面的产品分析套件，具有仪表盘、趋势分析、漏斗、会话录制等功能。以下是PostHog的关键特点：

通过A/B测试功能为数据科学家提供实验平台。
允许与数据仓库无缝集成，用于导入和导出数据。
通过捕捉会话重播、控制台日志和网络监控，深入了解用户与产品的互动。

总结

我想提到的一件事是，随着我们在数据科学领域的进步，这些工具已经不再是单纯的选择，它们已经成为引导您做出明智决策的催化剂。因此，请毫不犹豫地深入研究这些工具，并尽可能多地进行实验。当我结束时，我很好奇，您是否遇到或使用过任何您想添加到这个列表的工具？请随时在下方评论中分享您的想法和建议。 Kanwal Mehreen是一个有志成为软件开发人员的人，对数据科学和医学中人工智能的应用非常感兴趣。Kanwal被选为2022年亚太地区谷歌创新奖学金获得者。Kanwal喜欢通过撰写关于热门话题的文章分享技术知识，并热衷于改善科技行业对女性的代表性。