Artėjant 2025 m., duomenų mokslas keičia pramonės šakas, skatina inovacijas ir atveria naujus kelius įmonėms ir specialistams. Šiuo metu, kai duomenys turi didžiulę galią, norint išlaikyti konkurencinį pranašumą ir priimti pagrįstus strateginius sprendimus, labai svarbu žinoti tinkamus įrankius ir technologijas. Sparčiai tobulėjant šiai sričiai, čia pateikiami pagrindiniai 2025 m. duomenų mokslo įrankiai ir technologijos, kurios padės duomenų mokslininkams supaprastinti darbo eigą, pagerinti tikslumą ir atskleisti gilesnes įžvalgas.
1. Python
Python išlieka pagrindine priemone duomenų mokslo srityje dėl savo lankstumo ir turtingos bibliotekos. ekosistema ir aktyvi bendruomenė. Bibliotekos, tokios kaip Pandas, NumPy ir Matplotlib, palengvina duomenų analizę ir vizualizavimą, o galingos sistemos, tokios kaip TensorFlow ir PyTorch, įtvirtino Python, kaip pasirinktos kalbos mašininio mokymosi ir AI kūrimo, statusą.
Pagrindinės savybės:
-
Paprasta sintaksė greitam kūrimui ir prototipų kūrimui
-
Didelės bibliotekos duomenų apdorojimui ir vizualizavimui
-
Palaikoma stiprios bendruomenės ir visos pramonės paramos
2. R Programavimas
R tebėra pageidaujamas pasirinkimas statistiniams skaičiavimams ir duomenų vizualizavimui, ypač akademinėse ir mokslinių tyrimų srityse. Su savo galingais statistiniais paketais ir duomenų vizualizavimo bibliotekomis, tokiomis kaip dplyr, ggplot2 ir caret, R yra ypač efektyvus projektams, susijusiems su sudėtinga statistine analize ir modeliavimu.
Pagrindinės savybės:
-
Puikiai tinka statistinei analizei ir vizualizacijai
-
Sudėtingos grafinės galimybės
-
Sklandus integravimas su mašininio mokymosi modeliais
3. SQL
Struktūrinė užklausų kalba arba SQL yra būtina reliacinių duomenų bazių valdymui ir užklausoms teikti, ypač kai duomenų kiekis ir toliau didėja. Jos svarba tvarkant struktūrinius duomenis ir teikiant užklausas užtikrina, kad SQL išliks pagrindine duomenų mokslo įrankių rinkinio dalimi 2025 m., nes ji sklandžiai veikia su skirtingomis duomenų platformomis ir palengvina efektyvų duomenų saugojimą ir gavimą.
Pagrindinės savybės:
-
Reliacinių duomenų bazių valdymo pagrindai
-
Optimizuotos užklausos ir duomenų valdymas
-
Sklandžiai veikia su įvairiais duomenų mokslo įrankiais ir platformomis
4. Apache Spark
Duomenų apimčiai ir toliau didėjant, „Apache Spark“ tapo tinkamiausiu didelių duomenų apdorojimo pasirinkimu. Šis vieningas analizės variklis palengvina didelio masto duomenų apdorojimą ir analizę realiuoju laiku. Be to, su MLlib, Spark siūlo mašininio mokymosi algoritmus, leidžiančius duomenų mokslininkams efektyviai ir efektyviai tvarkyti didelius duomenų kiekius.
Pagrindinės savybės:
-
Duomenų apdorojimas realiu laiku, didelės spartos
-
Suderinamas su įvairiomis programavimo kalbomis (Java, Scala, Python, R)
-
Palaiko paketinius ir srautinius duomenis
5. Lentelė
„Tableau“ ir toliau yra geriausias duomenų vizualizavimo pasirinkimas, leidžiantis duomenų mokslininkams sudėtingus duomenų rinkinius paversti patraukliais, bendrinamais prietaisų skydeliais. Naudodamos lengvai naudojamą „Tableau“ sąsają ir patrauklią vaizdinę medžiagą, įmonės gali nustatyti tendencijas, modelius ir įžvalgas – visa tai nereikalaujant kodavimo žinių.
Pagrindinės savybės:
-
Įtraukianti ir paprasta naudoti duomenų vizualizacija
-
Palaiko kelis duomenų šaltinius
-
Pateikiama išsami mokymosi medžiaga
6. TensorFlow
Augant dirbtiniam intelektui ir mašininiam mokymuisi, „TensorFlow“ 2025 m. išlieka pagrindiniu veikėju kuriant novatoriškas programas. „Google“ sukurta „TensorFlow“ yra universali ir pritaikoma kelių platformų programoms, todėl ji tampa svarbia priemone kuriant neuroninius tinklus ir vaizdo atpažinimo sistemas. ir natūralios kalbos apdorojimo modelius.
Pagrindinės savybės:
-
Puikiai tinka gilaus mokymosi ir AI iniciatyvoms
-
Keičiamas įvairiems įrenginiams, pvz., CPU, GPU ir TPU
-
Visapusiškas didelio masto modelių diegimo palaikymas
7. Power BI
2025 m. „Microsoft Power BI“ įsitvirtino kaip pirmaujantis verslo analizės ir duomenų vizualizavimo pasirinkimas. Dėl sklandaus integravimo su „Microsoft“ produktais ir įvairiais duomenų šaltiniais analitikai gali kurti labai pritaikomus realiojo laiko prietaisų skydelius.
Pagrindinės savybės:
– Sklandi integracija su „Microsoft“ ekosistema
-
Pritaikomos ir patrauklios vizualizacijos
-
Duomenų įžvalgos realiuoju laiku
8. Excel
Nors „Excel“ gali atrodyti paprasta ir paprasta, ji vis tiek būtina norint greitai analizuoti ir tvarkyti mažesnius duomenų rinkinius. Dabartinis jo populiarumas gali būti siejamas su patogia sąsaja ir pažangiomis funkcijomis, tokiomis kaip „Power Query“ ir „Power Pivot“, dėl kurių jis tapo galingu duomenų analizės įrankiu.
Pagrindinės savybės:
-
Plačiai naudojamas, pradedantiesiems patogus įrankis
-
Greita duomenų analizė su sukimosi lentelėmis ir formulėmis
-
Integracija su pažangiais įrankiais, tokiais kaip „Power Query“ ir „Power Pivot“.
9. Hadoop
„Apache Hadoop“ išlieka vertinga technologija, skirta saugoti ir apdoroti didelius duomenų kiekius. Jo sistema leidžia paskirstyti didelių duomenų rinkinių saugojimą, todėl ji yra būtina įmonėms, kurios tvarko duomenų petabaitus ir kuriems reikia keičiamo dydžio sprendimų.
Pagrindinės savybės:
-
Paskirstytas kompiuteris ir saugykla
-
Atvirojo kodo ir labai pritaikoma
-
Galingas didžiuliams duomenų rinkiniams valdyti
10. KNIME
Konstanz Informacija Miner arba
KNIME yra lengvai naudojama atvirojo kodo platforma, skirta palengvinti duomenų mokslo darbų eigą. Dėl intuityvios nuvilkimo sąsajos KNIME tapo populiarus duomenų mokslininkų, kurie mėgsta dirbti be kodo aplinkoje, pasirinkimu.
Pagrindinės savybės:
-
Lengva naudoti, vilkite ir numeskite sąsaja
-
Integruojamas su populiariomis programavimo kalbomis
-
Idealiai tinka nuspėjamiesiems modeliams kurti ir diegti
11. GitHub
Bendradarbiavimas ir versijų valdymas atlieka itin svarbų vaidmenį duomenų mokslo projektuose, o GitHub yra geriausias pasirinkimas kodui tvarkyti ir bendrinti. Tai leidžia komandoms be vargo dirbti kartu, stebėti pokyčius ir prisijungti prie kitų efektyvaus projekto valdymo įrankių.
Pagrindinės savybės:
-
Puikus versijos valdymas komandiniam bendradarbiavimui
-
Prieiga prie didžiulės bendruomenės ir atvirojo kodo išteklių
-
Palaiko nuolatinį integravimą ir diegimą
12. SAS
Statistinės analizės sistema arba SAS išlieka populiarus pasirinkimas tokiose pramonės šakose kaip finansai ir sveikatos priežiūra dėl patikimų pažangios analizės ir nuspėjamojo modeliavimo rezultatų. Platformos stabilumas, tvirtas palaikymas ir plačios analitinės galimybės daro ją patikimu pasirinkimu duomenų mokslininkams, dirbantiems šiose griežtai reguliuojamose srityse.
Pagrindinės savybės:
-
Pažangios analizės ir statistikos galimybės
-
Pasitiki pramonės šakos, kuriose laikomasi griežtų atitikties standartų
-
Puikus palaikymas ir išsami dokumentacija
Gaukite praktinės patirties su Code Labs Academy duomenų mokslu ir AI Bootcamp
Duomenų mokslo įrankiams toliau tobulėjant ir vis sudėtingėjant, struktūrizuotas mokymasis tampa svarbus siekiant išlikti konkurencingiems šioje srityje. Code Labs Academy Data Science and AI Bootcamp aprūpiname jus pramonės standartų įrankiais, pvz., Python, SQL, Tableau ir kt. Mūsų online bootcamp yra lanksčių ne visą darbo dieną parinkčių ir asmeninį patyrusių instruktorių mokymą, kad suprastumėte teoriją ir įgytumėte praktinės patirties. Galite būti pradedantysis arba patyręs profesionalas, norintis tobulinti savo įgūdžius. Code Labs Academy mokymo programa suteikia žinių ir patirties, reikalingos klestėti duomenų mokslo ir AI srityse.
Įvaldę šiuos esminius įrankius galėsite įveikti duomenų iššūkius, priimti duomenimis pagrįstus sprendimus ir tapti vertingu turtu bet kurioje pramonės šakoje.
- Žingsnis į technologijų ateitį naudodamiesi Code Labs Academy Online Data Science & AI Bootcamp, kur įvaldysite mašininį mokymąsi, nuspėjamąją analizę ir dirbtinio intelekto sprendimus. įveikti realaus pasaulio iššūkius.*
