در قلمرو روزافزون کلان داده، داشتن ابزارهای مناسب برای تبدیل داده های خام به بینش های ارزشمند بسیار مهم می باشد. چه یک دانشمند داده، تحلیلگر یا علاقه مند باشید، داشتن یک مجموعه ابزار از ابزارهای کلان داده ضروری می تواند تفاوت را ایجاد کند. در این مقاله از مجله اینترنتی، ده ابزار کلان داده ضروری را که چشم انداز داده ها را در سال 2023 میلادی شکل می دهند، بررسی می کنیم.

1. آپاچی هدوپ

Apache Hadoop سنگ بنای پردازش کلان داده است. این چارچوب منبع باز ذخیره سازی و پردازش مجموعه‌ های داده گسترده را امکان‌ پذیر می‌ کند و آن را برای مدیریت حجم، سرعت و تنوع داده‌ های بزرگ ایده آل می‌ کند.

2. آپاچی اسپارک

Apache Spark یک موتور پردازش داده قدرتمند است که تجزیه و تحلیل داده ها را به سرعت بسیار بالا ارائه می دهد. قابلیت‌ های محاسباتی درون حافظه آن را برای پردازش داده‌ های بلادرنگ و یادگیری ماشینی مورد علاقه قرار می‌ دهد.

3. پایتون

Python همچنان زبان برنامه نویسی مورد استفاده برای تجزیه و تحلیل داده ها است. پایتون با کتابخانه‌ هایی مانند NumPy، پانداها و scikit-learn، یک اکوسیستم قوی برای دستکاری داده‌ ها، تجسم و مدل‌ سازی فراهم می‌ کند.

4. آپاچی کافکا

آپاچی کافکا یک پلتفرم استریم بلادرنگ است که جذب و پردازش داده ها را تسهیل می کند. برای ایجاد خطوط لوله داده و اطمینان از در دسترس بودن داده ها برای تجزیه و تحلیل بسیار مهم است.

5. اس کیو ال

زبان پرس و جو ساختاریافته SQL برای مدیریت پایگاه داده و پرس و جو ضروری است. پایگاه داده های SQL مانند MySQL، PostgreSQL و SQL Server برای ذخیره و بازیابی داده های ساختاریافته محوری باقی می مانند.

6. تابلو

Tableau یک ابزار تجسم داده است که داده های پیچیده را به داشبوردهای تعاملی و قابل درک ساده می کند. این ابزار برای به اشتراک گذاشتن بینش با سهامداران غیر فنی عالی است.

7. دفتر یادداشت ژوپیتر

Jupyter Notebook یک محیط برنامه نویسی تعاملی است که از چندین زبان برنامه نویسی پشتیبانی می کند. این برای ایجاد و به اشتراک گذاری اسناد حاوی کد زنده، معادلات، تجسم ها و متن روایت عالی است.

8. آر

R یکی دیگر از زبان های برنامه نویسی است که برای تجزیه و تحلیل آماری و تجسم داده ها استفاده می شود. این زبان برنامه نویسی مجموعه گسترده ای از بسته ها و کتابخانه ها را ارائه می دهد که به طور خاص برای علم داده طراحی شده اند.

9. تنسورفلو

TensorFlow یک چارچوب یادگیری ماشین منبع باز است که توسط گوگل توسعه یافته است. این برای ساخت و آموزش مدل‌های یادگیری ماشینی عالی است و برای سازمان‌های مبتنی بر داده ضروری است.

10. دیتابریکس

Databricks یک پلت فرم تجزیه و تحلیل یکپارچه برای داده های بزرگ و هوش مصنوعی فراهم می کند. این فرآیند مهندسی داده، یادگیری ماشین و تجزیه و تحلیل داده را ساده می‌کند و آن را برای سازمان هایی که به دنبال افزایش تلاش‌ های داده خود هستند، ضروری می‌ سازد.