数据已经成为很有价值的资源数据科学使企业能够更好地了解他们的客户和满足业务目标数据是巨大的，复杂的，并且呈指数增长因此，工具和软件处理数据以便能够做出有见地的决定的需求总是突出的在这里，列出了2023年及以后需要关注的10大数据科学软件，现在小编就来说说关于2023年及最近几年十大数据软件展望：2023年及最近几年十大数据软件展望?下面内容希望能帮助到你，我们来一起看看吧!
2023年及最近几年十大数据软件展望：2023年及最近几年十大数据软件展望
数据已经成为很有价值的资源。数据科学使企业能够更好地了解他们的客户和满足业务目标。数据是巨大的，复杂的，并且呈指数增长。因此，工具和软件处理数据以便能够做出有见地的决定的需求总是突出的。在这里，列出了2023年及以后需要关注的10大数据科学软件。
Keras
Keras是一个由Python编写的开源人工神经网络库，可以作为Tensorflow、Microsoft-CNTK和Theano的高阶应用程序接口，进行深度学习模型的设计、调试、评估、应用和可视化。Keras在代码结构上由面向对象方法编写，完全模块化并具有可扩展性，其运行机制和说明文档有将用户体验和使用难度纳入考虑，并试图简化复杂算法的实现难度。Keras支持现代人工智能领域的主流算法，包括前馈结构和递归结构的神经网络，也可以通过封装参与构建统计学习模型 。在硬件和开发环境方面，Keras支持多操作系统下的多GPU并行计算，可以根据后台设置转化为Tensorflow、Microsoft-CNTK等系统下的组件。
Integrate.io
这是一个需要特别提及的软件，因为它把所有的数据源放在一起。它是一个数据集成、 ETL 和 ELT 平台，可以将所有数据源集成在一起。这正是构建数据管道所需的正确软件。
Tensorflow
谁不知道 Tensorflow？这个数据科学软件强调深度学习，由 Google 发布，用 C 和 Python 编写。Tensorflow 有什么特别之处吗？它的功能包括机器学习模型的建立，无论是本地的、云端的、浏览器中的还是模型上的。
Alteryx
由麻省理工学院数据科学研究人员于2015年发布的，从那时起，它已经发展成为一个专有软件平台。企业依赖它的一个主要原因是，它最流行的开源工具“特性工具”允许创建自动化的特性工程。
Data Robot
如果你正在寻找一个旨在自动化机器学习的平台，那么数据机器人就是你所需要的。除了提供简单的部署过程之外，它还允许并行处理和模型优化。正是因为这个原因，数据科学家、管理人员、软件工程师和It专业人员都使用这种数据科学软件。
Trifacta Wrangler
是另一款旨在帮助数据分析员清理和准备来自诸多数据源的凌乱数据的软件。一旦数据集导入到trifacta wrangler，该软件就会自动整理数据，并自动确定结构。机器学习算法可建议常见的转换和聚合，有助于准备数据用于更详细的分析。它可从微软excel、json文件和原始的csv文件导入数据。该工具还可分析数据，表明多少百分比的行存在值缺失、不匹配或不一致的情况，并按类型对数据进行直观地分类，比如日期或时间、字符串或与每个数据点有关的ip地址。trifacta wrangler仅限于100mb数据，可以下载到windows和macos设备上。
KNIME
KNIME是基于Eclipse环境的开源商业智能工具。KNIME开发环境如图一. 从图中可以看出KNIME是通过工作流来控制数据的集成、清洗、转换、过滤，再到统计、数据挖掘，最后是数据的可视化。整个开发都在可视化的环境下进行，通过简单的拖曳和设置就可以完成一个流程的开发。通过KNIME的白皮书得知KNIME的全称是The Konstanz Information Miner。它的设计目的是用于教学、研究以及协同工作的平台。这个数据科学软件不亚于一个祝福，因为它使数据科学家能够混合工具和数据类型。这个开源平台允许用户使用他们选择的工具。不仅如此，他们还可以通过额外的能力来扩展它们。
Apache Spark
Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架，Spark，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。
Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境，但是两者之间还存在一些不同之处，这些有用的不同之处使 Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越，换句话说，Spark 启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。
Python
Python 就不用过多介绍了，它已经得到了广泛的认可，因为它提供了一个大型的标准库。该高级语言具有面向对象、功能性、过程性、动态类型和自动内存管理等特性。Python 是可扩展的这一事实使它更容易被接受。
RapidMiner
RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，在一个非常大的程度上有着先进技术，特点是图形用户界面的互动原型。
你了解的有几个呢？欢迎在评论区留言讨论。
,
