डेटा हेरफेर, विश्लेषण और मशीन लर्निंग के लिए व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है। लोकप्रिय पुस्तकालयों में पांडास, न्यूमपी और स्किकिट-लर्न शामिल हैं। आर: सांख्यिकीय विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ेशन के लिए जाना जाता है। आर के पास डेटा विज्ञान के लिए पैकेजों का एक समृद्ध पारिस्थितिकी तंत्र है। डेटा विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ेशन:
2. ज्यूपिटर नोटबुक:
एक ओपन-सोर्स वेब एप्लिकेशन जो आपको लाइव कोड, समीकरण, विज़ुअलाइज़ेशन और कथा पाठ वाले दस्तावेज़ बनाने और साझा करने की अनुमति देता है। मैटप्लोटलिब और सीबॉर्न: स्थिर, एनिमेटेड और इंटरैक्टिव विज़ुअलाइज़ेशन बनाने के लिए पायथन लाइब्रेरी। झांकी: एक शक्तिशाली डेटा विज़ुअलाइज़ेशन टूल जो उपयोगकर्ताओं को इंटरैक्टिव और साझा करने योग्य डैशबोर्ड बनाने की अनुमति देता है
मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क: TensorFlow:
गहन शिक्षण मॉडल के निर्माण और प्रशिक्षण के लिए Google द्वारा विकसित एक ओपन-सोर्स मशीन लर्निंग लाइब्रेरी। PyTorch: फेसबुक द्वारा विकसित एक गहन शिक्षण ढांचा जिसका व्यापक रूप से अनुसंधान और उत्पादन अनुप्रयोगों के लिए उपयोग किया जाता है। स्किकिट-लर्न: विभिन्न मशीन लर्निंग एल्गोरिदम सहित डेटा विश्लेषण और मॉडलिंग के लिए एक सरल और कुशल उपकरण। बिग डेटा टेक्नोलॉजीज:
Apache Hadoop: बड़े डेटासेट के वितरित भंडारण और प्रसंस्करण के लिए एक ओपन-सोर्स ढांचा। अपाचे स्पार्क: बड़े डेटा प्रोसेसिंग के लिए एक तेज़ और सामान्य-उद्देश्य वाला क्लस्टर-कंप्यूटिंग ढांचा। हाइव और पिग: Hadoop डिस्ट्रिब्यूटेड फ़ाइल सिस्टम (HDFS) में संग्रहीत बड़े डेटासेट की क्वेरी और विश्लेषण के लिए उपकरण। डेटाबेस प्रबंधन:
SQL और NoSQL डेटाबेस: MySQL और PostgreSQL जैसे SQL डेटाबेस, साथ ही MongoDB जैसे NoSQL डेटाबेस, आमतौर पर संरचित और असंरचित डेटा को संग्रहीत और पुनर्प्राप्त करने के लिए उपयोग किए जाते हैं। अपाचे कैसेंड्रा: एक उच्च स्केलेबल NoSQL डेटाबेस जिसे कई कमोडिटी सर्वरों में बड़ी मात्रा में डेटा को संभालने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
Comments
Post a Comment