Рубрики

Что кроме Python и R?

Большие данные прокатились по сектору аналитической науки в МНК и других корпорациях. Огромная ответственность за математиков и аналитиков с большими данными, кажется, имеет смысл из четырех миллиардов полученных дампов данных, к счастью, есть много программ, которые помогают им в этой задаче. Python и R являются передовым программным обеспечением, которое обеспечивает поддержку анализа данных и статистической работы. Эта статья познакомит с альтернативами, которые доступны для того же самого.

  • SAS- SAS (статистическая система анализа) представляет собой программный пакет , в основном функционирует для расширенной аналитики, управления данными, бизнес — аналитики, многомерного анализа и прогнозного анализа. SAS Suite может извлекать данные из различных источников и проводить их статистический анализ. Он также может добывать и преобразовывать данные из разных источников. Программный пакет SAS включает более 200 компонентов, а также контроль качества и эконометрику. В 2002 году SAS представила текстовый майнер для повышения своей бизнес-аналитики и была хорошо принята.
  • GNU Octave — как часть проекта GNU, Octave — это язык программирования высокого уровня, предназначенный в основном для больших численных расчетов. Octave очень хорошо подходит для MATLAB. Он обеспечивает интерфейс командной строки для численного решения линейных и нелинейных уравнений, а также предоставляет пространство для других численных экспериментов. Он также расширяется с помощью динамически загружаемых модулей.
  • Torch- Факел недавно был в глазах общественности , как он был использован Facebook и Google для глубокого машинного обучения. Это библиотека с открытым исходным кодом с научной структурой и языком сценариев на основе LUA, которая предоставляет широкий спектр алгоритмов, а также обеспечивает чрезвычайно быстрый темп работы с помощью языка сценариев LuaJIT. Что отличает Torch от других программ для интеллектуального анализа данных, так это то, что основной пакет содержит гибкий N-мерный массив, также известный как Tensor, который может поддерживать базовые процедуры для множества функций.
  • Rapid Miner — Rapid Miner, ранее известный как YALE, — еще одно программное обеспечение для анализа данных, которое можно использовать в качестве альтернативы Python и R. Отличительным фактором Rapid Miner является то, что он имеет очень визуальный интерфейс с предопределенным процессом. В Rapid Miner полностью исключено кодирование, поэтому его очень рекомендуют любителям. В основном используется в сфере здравоохранения. Основным недостатком Rapid Miner является то, что он позволяет очень мало настройки по сравнению с R.
  • Julia- Julia — это относительно новое аналитическое программное обеспечение с незрелой экосистемой, но обещание, продемонстрированное бета-моделями, велико. У Джулии есть отличительная система типов проектирования с полностью динамическим языком программирования с множественной диспетчеризацией в качестве основной парадигмы программирования, она также допускает параметрические типы в языке программирования. Если вы разработчик, более привыкший к Python, есть пакет PYCall, который позволяет вам вызывать функции Python. Он специально разработан для параллелизма и распределенных вычислений. Другие отличительные особенности Julia — встроенный менеджер пакетов, позволяющий вам легко управлять несколькими пакетами.

Все эти программы машинного обучения являются вызовами для R и Python, и приобретенный уровень владения R и Python поможет только в использовании этих программ. Удачи.

Об авторе: Вайшнави Агравал любит стремиться к совершенству посредством письма и страстно увлекается технологиями. Она успешно управляла и управляла персональными журналами и веб-сайтами. В настоящее время она пишет для intellipaat.com, глобальной компании по обучению, которая обеспечивает электронное обучение и профессиональную сертификацию.

Если вы также хотите продемонстрировать свой блог здесь, пожалуйста, смотрите GBlog для записи гостевого блога на GeeksforGeeks

Рекомендуемые посты:

Что кроме Python и R?

0.00 (0%) 0 votes