Stack Data Scientist.

Для специалиста по данным, или Data Scientist, существует широкий спектр технологий и инструментов, используемых для анализа данных, машинного обучения, визуализации и манипуляции данными. Вот основной стек технологий, который может быть у Data Scientist:

Языки программирования:

  • Python: Является основным языком для большинства data scientists благодаря мощному набору библиотек для анализа и визуализации данных.
  • R: Это другой популярный язык для статистического анализа и графического представления данных.

Точные науки:

  • Статистика.
  • Теория вероятностей.
  • A/B тесты.

Библиотеки и фреймворки Python:

  • Pandas: Для обработки и анализа данных.
  • NumPy: Для числовых вычислений.
  • Scipy: Для научных вычислений.
  • Scikit-learn: Для машинного обучения.
  • TensorFlow: Для машинного обучения и нейронных сетей.
  • Keras: Высокоуровневое API для нейронных сетей, работает поверх TensorFlow.
  • PyTorch: Популярен в исследовательских кругах для машинного обучения и искусственного интеллекта.
  • Matplotlib, Seaborn: Для визуализации данных.
  • Plotly, Bokeh: Для интерактивной визуализации данных.
  • Beautiful Soup, Scrapy: Для веб-скрапинга.

Инструменты для работы с большими данными:

  • Apache Hadoop: Экосистема для обработки больших данных.
  • Apache Spark: Обработка больших наборов данных в распределенной среде.

Базы данных:

  • SQL: Язык запросов для работы с реляционными базами данных (например, PostgreSQL, MySQL, MS SQL Server, Oracle).
  • NoSQL: Нереляционные базы данных, такие как MongoDB, Cassandra, CouchDB.

Платформы для облачных вычислений:

  • Amazon Web Services (AWS): Широкий спектр облачных услуг для вычислений, хранения и машинного обучения.
  • Microsoft Azure: Облачные сервисы и инструменты машинного обучения.
  • Google Cloud Platform (GCP): Сервисы для анализа больших данных и машинного обучения.

Инструменты автоматизации и среды разработки:

  • Jupyter Notebook: Интерактивная вычислительная среда для разработки и обучения моделей.
  • Docker: Для контейнеризации и упрощения развертывания проектов.
  • Git: Система управления версиями.
  • GitHub, GitLab: Хостинг для Git-репозиториев.
  • Anaconda: Популярный дистрибутив Python, включающий множество библиотек для науки о данных.

Инструменты визуализации и отчетности:

  • Tableau: Интерактивная платформа визуализации данных для бизнес-пользователей.
  • Power BI: Инструмент от Microsoft для бизнес-анализа и визуализации.
  • Qlik: Платформа для интерактивного анализа данных и визуализации.