Data Science: 10 tool fondamentali per l’analisi dei dati

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La Data Science è una recente scienza, che sta letteralmente conquistando il mondo digitale. Sono molte le aziende che si avvalgono di Data Scientist che elaborano report sull’andamento del mercato sui bisogni del cliente, per migliorare i loro prodotti. I Data Scientist gestiscono grandi quantità di dati, più o meno strutturati e si avvalgono di strumenti e linguaggi di programmazione per la Data Science. In questo articolo, condivideremo alcuni degli strumenti di Data Science più utilizzati dai Data Scientist per svolgere le loro operazioni sui dati.

 

Perché usare un tool di Data Science?

I vantaggi dell’utilizzo di tool di Data Science è che si tratta di strumenti che in genere non hanno bisogno di programmazione e forniscono GUI, o Graphical User Interface, molto user-friendly. Quindi chiunque abbia una conoscenza minima degli algoritmi può utilizzare questi strumenti per creare modelli di machine learning di grande qualità.

Molte aziende hanno recentemente lanciato tool di Data Science basati su GUI. Questi strumenti semplificano diversi aspetti della scienza dei dati come l’archiviazione, la manipolazione e la modellazione dei dati. I tool facilitano il lavoro dei data strategist guadagnando in velocità, qualità e gestione di processo.

 

I migliori strumenti di Data Science

 

1. Apache Spark

Apache Spark, o semplicemente Spark,è un potente motore di analisi ed è tra i tool più utilizzati nell’ambito della Data Science. Nato da un progetto universitario di alcuni studenti di Berkley, è di fatto un “Distributed Processing Engine” (DPE), un software che facilita la scrittura di programmi eseguibili su computer, definiti worker. A ogni worker è affidato il compito di recuperare i dati da una sorgente, processarli e metterli in relazione con altri worker, estraendo un set di dati derivanti dall’elaborazione. Spark è specificamente progettato per gestire l’elaborazione di dati presenti su database, o in streaming, elaborando continuativamente i dati al momento che vengono raccolti. Viene fornito con molte API che facilitano ai Data Scientist l’accesso ripetuto ai dati per Machine Learning, Storage in SQL ed è in grado di effettuare analisi predittive.

Il tool è molto valido per la capacità di gestire gli streaming di Big Data in tempo reale rispetto ad altri strumenti analitici che elaborano solo i dati storici. Spark offre anche varie API programmabili in Python, Java e R.

 

2. SAS

 

SAS è uno di quegli strumenti per la data science che sono specificamente progettati per operazioni statistiche. SAS è un software proprietario closed source utilizzato dalle grandi organizzazioni per analizzare i dati. SAS utilizza un linguaggio di programmazione di base che consente di eseguire la modellazione statistica. Inoltre offre numerose librerie statistiche e strumenti da utilizzare per la modellazione dei dati. SAS è affidabile e ha un ottimo supporto clienti, ma non è economico e dispone di librerie e pacchetti in SAS che si devono acquistare a parte. SAS è anche un software di programmazione statistica che permette di semplificare le operazioni di scrittura del codice. Il suo mercato è orientato soprattutto alle imprese più grandi. Esistono comunque strumenti open-source che presentano le stesse caratteristiche.

 

3. BigML

 

BigML, è un altro strumento per la Data Analytics molto diffuso. BigML mette a disposizione un ambiente GUI completamente interconnesso basato su cloud che è possibile utilizzare per l’elaborazione di algoritmi di machine learning. BigML fornisce un software standardizzato che utilizza il cloud computing per la gestione dei dati. Attraverso questo, gli specialisti della Data Science possono analizzare i dati di vari reparti aziendali. Il software può essere utilizzato per effettuare previsioni di vendita, analisi dei rischi e innovazione di prodotto, in quanto programmato per la modellazione predittiva. Esso utilizza ampiamente algoritmi che effettuano clustering, classificazione e previsione delle serie temporali.

BigML fornisce un’interfaccia web facile da usare che utilizza le API Rest ed è concepito per un utilizzo gratuito o attraverso un account premium, in base alle esigenze di elaborazione dei dati. BigML offre visualizzazioni interattive dei dati e la possibilità di esportare grafici visivi in vari formati, leggibili anche a dispositivi mobili. BigML permette di avvalersi delle più note soluzioni cloud esistenti. I dati possono infatti essere importati da piattaforme AWS S3, MS Azure, Google Storage, Google Drive, Dropbox e altri. Può sembrare banale, ma è un punto di forza di questo software. I set di dati BigML sono molto facili da utilizzare, modificare, espandere ed esportare. È possibile rinominare e aggiungere descrizioni a ciascuno dei campi, aggiungerne di nuovi e generare sottoinsiemi basati su campionamenti o filtri personalizzati.

 

4. MATLAB

MATLAB è un ambiente di calcolo numerico e analisi statistica scritto in linguaggio C e consente di elaborare informazioni numeriche. Si tratta di un software closed-source che permette la manipolazione delle matrici, l’implementazione algoritmica e la modellazione statistica dei dati. MATLAB è molto usato in diversi ambiti scientifici.In relazione alla Data Science, MATLAB viene utilizzato per simulare reti neurali e logica fuzzy. Attraverso la libreria grafica proprietaria è possibile creare visualizzazioni molto valide. MATLAB viene infatti utilizzato anche nell’elaborazione di immagini avvalendosi di algoritmi informatici per creare, elaborare, trasmettere e visualizzare immagini digitali. Questa possibilità rende MATLAB uno strumento molto versatile per i Data Scientist, che possono utilizzarlo per affrontare tutti i problemi, dalla pulizia e analisi dei dati alla creazione degli algoritmi di Deep Learning  più avanzati. Inoltre, la facile integrazione di MATLAB con applicazioni aziendali e sistemi embedded lo rende un valido strumento di Data Science. Tra le funzioni di MATLAB, anche l’automatizzazione dell’estrazione dei dati. Il suo utilizzo è condizionato dall’essere un software proprietario, dunque non open source.

 

5. Excel

Tutti usiamo comunemente Excel, lo strumento di analisi dei dati numerici più utilizzato. Microsoft ha sviluppato Excel principalmente per elaborare calcoli ma oggi è ampiamente utilizzato per l’elaborazione dei dati, la visualizzazione e l’effettuazione di calcoli complessi. Excel è un potente strumento analitico per la Data Science.

Excel viene fornito con varie formule, tabelle, filtri e strumenti. È anche possibile creare direttamente funzioni e formule personalizzate. Anche se Excel non è in grado di gestire grandi quantità di dati, rappresenta ancora una scelta ideale per la creazione di visualizzazioni. È inoltre possibile collegare Excel con SQL, il noto linguaggio di gestione di database, e utilizzarlo per manipolare e analizzare i dati. Molti Data Scientist usano Excel per la pulizia dei dati, poiché fornisce un ambiente interfacciabile con interfaccia grafica per pre-elaborare facilmente le informazioni.

Ovviamente Excel non è proprio uno strumento di Data Science, perchè non è performante come tanti altri tool, ma con il rilascio di ToolPak per Microsoft Excel, ora è molto più semplice effettuare analisi complesse. Nel complesso, se l’analisi è limitata a database di piccole dimensioni, Excel è uno strumento ideale per l’analisi dei dati. È infatti comunemente usato nel digital marketing e nella SEO, per elaborare i dati provenienti da tool come Google Analytics.

 

6. Tableau

I dati si trasformano in valore solo se presentati in modo facilmente comprensibile. Tableau è un software di visualizzazione dei dati leader nel settore della Data Science, dotato di una potente grafica per realizzare cruscotti interattivi. È molto utilizzato nell’ambito della rappresentazione di dati statistici e nell’ambito della Business Intelligence. L’aspetto più importante di Tableau è la sua capacità di interfacciarsi con database, fogli di calcolo e cubi OLAP (Online Analytical Processing). Oltre a queste funzionalità, Tableau ha la capacità di visualizzare i dati geografici e di tracciare mappe con longitudini e latitudini.

Oltre alle visualizzazioni, Tableau dispone anche di uno strumento per l’analisi dei dati. Tableau si avvale di una community attiva ed è possibile condividere le proprie creazioni sulla piattaforma online. Tableau è un software a pagamento, ma dispone di una versione gratuita denominata Tableau Public.

 

7. Jupyter

Project Jupyter è uno strumento open-source basato su IPython che permette di programmare software open-source e sperimentare l’elaborazione interattiva. Jupyter supporta più linguaggi, tra i quali Julia, Python e R. È uno strumento di applicazione Web utilizzato per scrivere codice in tempo reale, visualizzazioni e presentazioni ed è molto diffuso in chi si occupa di Data Science. Il tool presenta un ambiente interattivo attraverso il quale i Data Scientist possono svolgere tutte le loro attività. È anche un potente strumento per la narrazione in quanto sono presenti diverse funzioni di presentazione. Jupyter si occupa di eseguire funzioni quali la la pulizia dei dati, il calcolo statistico, la visualizzazione e creazione di modelli predittivi basati sul Machine Learning. È open source e presenta un ambiente Jupyter online chiamato Collaboratory che opera sul cloud e memorizza i dati in Google Drive.

 

8. Matplotlib

Matplotlib è una libreria di plottaggio e visualizzazione sviluppata per Python. È uno strumento ampiamente utilizzato per la generazione di grafici complessi, derivanti dai dati analizzati, utilizzando semplici linee di codice. Matplotlib facilita la generazione di grafici a barre, istogrammi, grafici a dispersione e altre forme di visualizzazione. Matplotlib ha diversi moduli essenziali, uno dei più utilizzati è pyplot, interfacciabile con MATLAB ed è quindi un’alternativa open-source ai moduli grafici di MATLAB.

Il fatto che si tratti di una library di Python rende Maptplotlib facilmente integrabile con il più noto software di programmazione, molto usato nell’ambito della scienza dei dati. È quindi uno strumento ideale per i principianti nell’apprendimento della visualizzazione dei dati in ambiente Python.

 

9. TensorFlow

TensorFlow è un tool per l’apprendimento automatico che mette a disposizione moduli ottimizzati nella programmazione di algoritmi con diverse funzioni, sia percettive che di comprensione del linguaggio. Dispone di API che lo interfacciano a prodotti Google come il riconoscimento vocale, Google Photo, Gmail, e nel motore di ricerca. Il tool è ampiamente utilizzato per elaborare algoritmi avanzati di apprendimento automatico e AI, utilizzati soprattutto nel Deep Learning. È un toolkit open source e in continua evoluzione, noto per le sue prestazioni e le elevate capacità computazionali. TensorFlow può funzionare sia su CPU che su GPU. Questa caratteristica conferisce un grande vantaggio in termini di potenza di elaborazione degli algoritmi di apprendimento automatico avanzati. Per i Data Scientist specializzati in Machine Learning, Tensorflow è uno strumento indispensabile.

 

10. Weka

Weka è un software di apprendimento automatico scritto in Java. Si tratta di una raccolta di vari algoritmi di Machine Learning per il data mining. Weka comprende vari strumenti di machine learning che operano nella classificazione, clustering, regressione, visualizzazione e preparazione dei dati.

Weka è un software GUI open-source che consente una facile implementazione di algoritmi di apprendimento automatico attraverso la piattaforma e consente di attivare l’attività di machine learning senza dover scrivere una riga di codice. È ideale per i Data Scientist meno esperti.

 

Conclusioni

La scienza dei dati richiede una vasta gamma di strumenti, che effettuano l’analisi dei dati, permettono di creare visualizzazioni gradevoli e interattive e potenti modelli predittivi mediante algoritmi di apprendimento automatico. La maggior parte degli strumenti di Data Science offre diverse funzioni di data analysis con un unico strumento. Questo rende più facile per l’utente implementare funzionalità di data science senza dover scrivere il codice da zero. Abbiamo presentato i più diffusi tool di Data Science, consapevoli del fatto che ogni settimana vengono realizzati molti altri strumenti che permettono effettuare funzioni di analisi dei dati.

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