​墨尔本大学数据科学数据处理工具推荐

数据科学家在获取和理解数据的过程中解决实际问题，而不是建立实验或创建技术算法来解决问题。数据科学家需要能够处理复杂的数据集。他们还需要发现数据中的模式、趋势和关联，然后将这些发现转化为可操作的见解，供业务用户参考。这篇文章为大家带来墨尔本大学数据科学数据处理工具推荐。
Python
Python是一种功能强大的编程语言，由Guido Rossum于1990年创建，它注重代码的可读性，从而使编码人员能够创建易于理解的软件。它于1991年作为开源软件推出。从那时起，它就一直很受欢迎，因为它拥有大量的库，使用户能够在几乎所有可能的领域工作，从网络爬行应用程序到游戏开发。这种强大的功能也使其成为数据科学领域最流行的语言之一。
R
一种用于统计计算和图形的开源编程语言，被多个行业使用，包括金融、保险、媒体、生物技术、制药公司等。Ross Ihaka和Robert Gentleman最初于1993年在奥克兰大学统计系为希望在类Unix系统上使用统计的研究人员设计了R语言。它之所以如此流行，是因为其丰富的库向用户开放了R的全部潜力，而无需他们自己编写大量代码。
Stata
这是一个软件包，主要用于社会科学家和其他希望提高统计分析能力但可能不懂计算机编程的人。它已被CIA和美国运通等机构使用。它最受欢迎的特点之一是可以轻松连接到其他软件工具;这使得用户可以快速了解正在发生的事情，并在需要时进行更改。
SQL
结构化查询语言(Structured Query Language)最初由IBM公司的Donald D. Chamberlin和Raymond F. Boyce于1979年创建，作为一种数据操作语言，用于使用System R构建的商业应用程序;从那时起，它已成为世界上使用最广泛的数据库编程语言之一，包括Microsoft Access、MySql、Oracle、Sybase等。难怪每天都有如此多的数据科学家使用SQL，因为他们要从网络等非结构化数据源中收集见解。
Tableau
Tableau是一款商业智能工具，通过简单易用的拖放功能，用户可在数秒内将大量数据转化为可操作的交互式可视化图表。世界各地的组织机构都在使用它来帮助获得各行各业的洞察力，包括美国国家航空航天局(NASA)、亚马逊(Amazon)、基因泰克(Genentech)等。它之所以如此受欢迎，是因为它具有丰富的可视化功能，既可以开箱即用，也可以从头开始构建。这使其成为数据科学家不可或缺的工具，因为他们可以快速、轻松地从大型数据集中发现新的见解。
Spotfire
Spotfire是TIBCO软件公司开发的一款自助式分析应用程序，企业用户无需编写任何代码，即可通过强大的统计和可视化功能进行数据分析。它已被世界各地的组织机构所使用，包括财富500强企业，它们都在这个强大的工具上建立了自己的仪表盘。它的最大优点是易于使用，因为您只需将对象拖放到画布上，从大量可视化效果中进行选择，应用过滤器进行交互式分析，并轻松地将所有内容保存到一个地方，这样您就可以随时随地了解您的见解。
QlikView
QlikView是一个商业智能软件平台，可帮助企业将数据转化为可操作的实时商业智能应用，并可在任何地方进行深入分析--所有这些都无需脚本。来自100多个国家的35000多名客户使用了该软件，其中包括IBM、微软、瑞士再保险公司等。其最大特点之一是具有交互功能，允许用户构建不同类型的应用程序，以加快决策进程。
Carto
这是一个通过开放数据源将位置智能引入云的平台。全球许多行业都在使用该平台，包括能源、城市规划、媒体、教育等。使用该工具，他们可以轻松地将数据可视化到地图上，而无需任何GIS知识。该工具之所以受到数据科学家的青睐，是因为其地图图层种类繁多、不断更新，而且无需在本地计算机上安装任何软件即可在所有项目中使用;这有助于节省宝贵的时间和资源。
CartoDB
这是一种与CARTO类似的产品，NASA和Autodesk等机构都在使用，因为它们能够利用其易于使用的拖放功能，在几秒钟内通过地图从非结构化数据中收集见解。它使用户能够创建地图并对自己的数据集进行地理参照，然后将其添加到平台中，这样用户就可以对其位置数据进行交互式分析，而无需掌握复杂的编程语言或理解复杂的查询。这也再次说明了为什么它如此受数据科学家的欢迎，因为他们每天都需要进行这种分析，以满足旅游、零售、电信等行业的客户参与目的......
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