Ienākot 2025. gadam, datu zinātne pārveido nozares, virza inovācijas un paver jaunus ceļus uzņēmumiem un profesionāļiem. Laikmetā, kurā datiem ir milzīgs spēks, zināšanas par pareiziem rīkiem un tehnoloģijām ir atslēga, lai saglabātu konkurētspēju un pieņemtu labi informētus stratēģiskus lēmumus. Strauji attīstoties šai jomai, šeit ir pieejami 2025. gadam nepieciešamie datu zinātnes rīki un tehnoloģijas, kas palīdzēs datu zinātniekiem racionalizēt darbplūsmas, uzlabot precizitāti un atklāt dziļākus ieskatus.
1. Python
Python joprojām ir būtisks rīks datu zinātnes jomā, pateicoties tā elastībai un bagātīgajai bibliotēkai. ekosistēma un aktīva kopiena. Bibliotēkas, piemēram, Pandas, NumPy un Matplotlib, atvieglo datu analīzi un vizualizāciju, savukārt jaudīgi ietvari, piemēram, TensorFlow un PyTorch, ir nostiprinājuši Python kā mašīnmācības un AI izstrādes izvēles valodas statusu.
Galvenās funkcijas:
-
Vienkārša sintakse ātrai izstrādei un prototipu veidošanai
-
Plašas bibliotēkas datu apstrādei un vizualizācijai
-
To atbalsta spēcīga kopiena un visas nozares atbalsts
2. R Programmēšana
R joprojām ir vēlamā izvēle statistikas skaitļošanai un datu vizualizācijai, jo īpaši akadēmiskajā un pētniecības vidē. Ar savām jaudīgajām statistikas pakotnēm un datu vizualizācijas bibliotēkām, piemēram, dplyr, ggplot2 un caret, R ir īpaši efektīvs projektiem, kas ietver sarežģītu statistisko analīzi un modelēšanu.
Galvenās funkcijas:
-
Labāka statistiskā analīze un vizualizācija
-
Sarežģītas grafiskās iespējas
-
Nevainojama integrācija ar mašīnmācīšanās modeļiem
3. SQL
Strukturētā vaicājumu valoda jeb SQL ir neaizstājama relāciju datu bāzu pārvaldībai un vaicājumu veikšanai, jo īpaši tāpēc, ka datu apjoms turpina pieaugt. Tā nozīme strukturētu datu pārvaldībā un vaicāšanā nodrošina, ka SQL joprojām būs galvenā datu zinātnes rīku komplekta sastāvdaļa 2025. gadā, jo tā nemanāmi darbojas ar dažādām datu platformām un veicina efektīvu datu uzglabāšanu un izguvi.
Galvenās funkcijas:
-
Pamati relāciju datu bāzes pārvaldībai
-
Optimizēti vaicājumi un datu pārvaldība
-
Nemanāmi darbojas ar dažādiem datu zinātnes rīkiem un platformām
4. Apache Spark
Tā kā datu apjoms turpina pieaugt, Apache Spark ir kļuvusi par vēlamo izvēli lielo datu apstrādei. Šis vienotais analītikas dzinējs atvieglo liela mēroga datu apstrādi un reāllaika analīzi. Turklāt, izmantojot MLlib, Spark piedāvā mašīnmācīšanās algoritmus, kas ļauj datu zinātniekiem efektīvi un efektīvi apstrādāt lielu datu apjomu.
Galvenās funkcijas:
-
Reāllaika, liela ātruma datu apstrāde
-
Savietojams ar dažādām programmēšanas valodām (Java, Scala, Python, R)
-
Atbalsta pakešu un straumēšanas datus
5. Tabula
Tableau joprojām ir labākā izvēle datu vizualizēšanai, ļaujot datu zinātniekiem sarežģītas datu kopas pārvērst saistošos, koplietojamos informācijas paneļos. Izmantojot Tableau ērti lietojamo interfeisu un saistošos vizuālos materiālus, uzņēmumi var noteikt tendences, modeļus un ieskatus, un tam nav nepieciešamas kodēšanas zināšanas.
Galvenās funkcijas:
-
Iesaistoša un ērti lietojama datu vizualizācija
-
Atbalsta vairākus datu avotus
-
Nodrošina plašus mācību materiālus
6. TensorFlow
Attīstoties mākslīgajam intelektam un mašīnmācībai, TensorFlow joprojām ir galvenais spēlētājs inovatīvu lietojumprogrammu nodrošināšanā 2025. gadā. Google izveidotais TensorFlow ir daudzpusīgs un pielāgojams vairāku platformu lietojumprogrammām, padarot to par būtisku rīku neironu tīklu un attēlu atpazīšanas sistēmu veidošanai. un dabiskās valodas apstrādes modeļi.
Galvenās funkcijas:
-
Lieliski piemērots dziļas mācīšanās un AI iniciatīvām
-
Mērogojams dažādām ierīcēm, piemēram, CPU, GPU un TPU
-
Visaptverošs atbalsts liela mēroga modeļu izvietošanai
7. Power BI
Microsoft Power BI 2025. gadā ir kļuvis par vadošo biznesa analīzes un datu vizualizācijas izvēli. Tā nemanāmā integrācija ar Microsoft produktiem un dažādiem datu avotiem ļauj analītiķiem izveidot ļoti pielāgojamus reāllaika informācijas paneļus.
Galvenās funkcijas:
-
Nevainojama integrācija ar Microsoft ekosistēmu
-
Pielāgojamas un saistošas vizualizācijas
-
Reāllaika datu ieskati
8. Excel
Lai gan programma Excel var šķist vienkārša un vienkārša, tā joprojām ir būtiska, lai ātri analizētu un sakārtotu mazākas datu kopas. Tā pašreizējo popularitāti var saistīt ar tā lietotājam draudzīgo saskarni un uzlabotajām funkcijām, piemēram, Power Query un Power Pivot, kas to ir padarījušas par spēcīgu datu analīzes rīku.
Galvenās funkcijas:
-
Plaši izmantots, iesācējiem draudzīgs rīks
-
Ātra datu analīze ar rakurstabulām un formulām
-
Integrācija ar tādiem uzlabotiem rīkiem kā Power Query un Power Pivot
9. Hadoop
Apache Hadoop joprojām ir vērtīga tehnoloģija lielu datu apjomu glabāšanai un apstrādei. Tā ietvars nodrošina lielu datu kopu izkliedētu glabāšanu, padarot to neaizstājamu uzņēmumiem, kas apstrādā datu petabaitus un kuriem ir nepieciešami mērogojami risinājumi.
Galvenās funkcijas:
-
Sadalīta skaitļošana un uzglabāšana
-
Atvērtā koda un ļoti pielāgojama
-
Jaudīgs lielu datu kopu pārvaldībai
10. KNIME
Konstanz Informācija Miner vai
KNIME ir viegli lietojama atvērtā pirmkoda platforma, kas izstrādāta, lai atvieglotu datu zinātnes darbplūsmas. Tā intuitīvais vilkšanas un nomešanas interfeiss ir padarījis KNIME par populāru datu zinātnieku izvēli, kam patīk strādāt vidē bez koda.
Galvenās funkcijas:
-
Viegli lietojams, vilkšanas un nomešanas interfeiss
-
Integrējas ar populārām programmēšanas valodām
-
Ideāli piemērots paredzamo modeļu veidošanai un izvietošanai
11. GitHub
Sadarbībai un versiju kontrolei ir būtiska nozīme datu zinātnes projektos, un GitHub ir labākā izvēle koda pārvaldībai un kopīgošanai. Tas ļauj komandām bez piepūles strādāt kopā, pārraudzīt izmaiņas un izveidot savienojumu ar citiem rīkiem efektīvai projektu pārvaldībai.
Galvenās funkcijas:
-
Lieliska versiju kontrole komandas sadarbībai
-
Piekļuve plašai kopienai un atvērtā koda resursiem
-
Atbalsta nepārtrauktu integrāciju un izvietošanu
12. SAS
Statistiskās analīzes sistēma jeb SAS joprojām ir populāra izvēle tādās nozarēs kā finanses un veselības aprūpe, pateicoties tās uzticamajai veiktspējai uzlabotajā analīzē un prognozēšanas modelēšanā. Platformas stabilitāte, spēcīgais atbalsts un plašās analītiskās iespējas padara to par uzticamu izvēli datu zinātniekiem, kas strādā šajās stingri regulētajās jomās.
Galvenās funkcijas:
-
Uzlabotas analītikas un statistikas iespējas
-
Uzticas nozares ar stingriem atbilstības standartiem
-
Lielisks atbalsts un visaptveroša dokumentācija
Iegūstiet praktisku pieredzi, izmantojot Code Labs Academy datu zinātni un AI sāknēšanas nometni
Tā kā datu zinātnes rīki turpina attīstīties un kļūst arvien sarežģītāki, strukturēta mācīšanās kļūst svarīga, lai saglabātu konkurētspēju šajā jomā. Vietnē Code Labs Academy Data Science and AI Bootcamp mēs aprīkojam jūs ar nozares standarta rīkiem, piemēram, Python, SQL, Tableau un citiem. Mūsu tiešsaistes sāknēšanas nometne piedāvā elastīgas nepilna laika iespējas un personalizētu apmācību no pieredzējušiem instruktoriem, nodrošinot, ka jūs saprotat teoriju, vienlaikus iegūstot praktisku pieredzi. Varat būt iesācējs vai pieredzējis profesionālis, kas vēlas uzlabot savas prasmes. Code Labs Academy mācību programma sniedz jums zināšanas un pieredzi, kas nepieciešama, lai attīstītos datu zinātnē un AI.
Šo būtisko rīku apgūšana ļaus jums risināt datu problēmas, pieņemt uz datiem balstītus lēmumus un kļūt par vērtīgu vērtību jebkurā nozarē.
* Iekāpieties tehnoloģiju nākotnē, izmantojot Code Labs Academy tiešsaistes datu zinātnes un mākslīgā intelekta sāknēšanas nometni, kur apgūsiet mašīnmācīšanos, prognozējošo analīzi un AI vadītus risinājumus. lai risinātu reālās pasaules problēmas.*
