Blog & Event

4 phút đọc

6 Tools Cần Thiết Cho Data Science

Khoa học dữ liệu giúp các tổ chức phân tích các cơ hội hoặc khả năng tăng trưởng của tổ chức có thể được tăng lên trong trường hợp lợi nhuận và phổ biến. Nhà khoa học dữ liệu và nhà phân tích dữ liệu sử dụng nhiều tool khoa học dữ liệu. Tuy nhiên, chỉ một số công cụ được chọn là các công cụ khoa học dữ liệu đang được đánh giá là cần thiết bởi các chuyên gia kinh nghiệm.

1. Statistical Analysis System Tool

Statistical Analysis System có nhiều hướng dẫn và hỗ trợ kỹ thuật tốt để học. Các báo cáo mạnh mẽ được sản xuất bởi Statistical Analysis. Tất cả các phân tích nội dung văn bản được thực hiện. Statistical Analysis System hỗ trợ các quy trình như phân tích thống kê, khai thác dữ liệu, phân tích chuỗi thời gian, phân tích thử nghiệm lâm sàng và ứng dụng thông minh kinh doanh.

2. Apache Hadoop Tool

Apache Hadoop là một công cụ (tool) rất đặc biệt để sử dụng bởi nó tạo ra một lượng lớn dữ liệu trên hàng ngàn cụm Hadoop. Đối với parallel computing (điện toán song song) và lưu trữ dữ liệu, Hadoop Distribfect File (HDFS) rất hiệu quả. Ngay cả trong điều kiện không thuận lợi, nó cung cấp khả năng chịu lỗi và tính sẵn sàng cao.

3. Excel

Excel là công cụ cơ bản được sử dụng trong lĩnh vực khoa học dữ liệu. Nền tảng rất dễ sử dụng và học hỏi cho người mới bắt đầu mà không có ý tưởng. Để phân loại, làm sạch và phân tích dữ liệu excel rất tiện dụng. Các bộ lọc để sắp xếp, và căn chỉnh cũng giúp hiểu rõ về bộ dữ liệu. Các bảng Pivot là tính năng tốt nhất và đặc biệt nhất của Excel để thực hiện các tính toán như tổng, định dạng bảng, đếm và các số liệu khác.

4. PowerBI

Power BI là nền tảng được sử dụng để tạo bảng điều khiển phân tích dữ liệu và chuyển đổi bộ dữ liệu từ không mạch lạc sang mạch lạc. Nền tảng PowerBI tạo ra những hiểu biết phong phú. Các tùy chọn trực quan hóa trong PowerBi rất bắt mắt để tạo một báo cáo trực quan có thể dễ dàng hiểu được trong một tầm nhìn của bất kỳ người đọc hoặc người xem.

5. Python

Python là ngôn ngữ lập trình được sử dụng cho quá trình làm sạch dữ liệu, thao tác dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu và phân tích dữ liệu. Các thư viện của Python như Numpy, Pandas, Matplotlib và nhiều người khác giúp nhập dữ liệu và làm việc để phân tích. Python là ngôn ngữ lập trình ưa thích nhất.

6. Google Analytics

Google Analytics là công cụ được sử dụng để truy cập và trực quan hóa dữ liệu. Nó cung cấp một bức tranh tốt hơn và sự hiểu biết về các trang web và tương tác người dùng với trang web. Google Analytics giúp người dùng đưa ra quyết định tiếp thị tốt hơn. Các chuyên gia phi kỹ thuật cũng có thể sử dụng Google Analytics một cách dễ dàng. Tính năng đặc biệt của Google Analytics là phân tích cao cấp của nó.

Xem thông tin khai giảng Khóa học Business Intelligence mới nhất tại Mastering Data Analytics. Liên hệ 0961 48 48 66 hoặc inbox Fanpage Mastering Data Analytics để đăng ký nhanh nhất nhé!

Chia sẻ bài viết