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: