Przewodnik po scalable data science: narzędzia, platformy i najlepsze praktyki

Wyobraźmy sobie firmę technologiczną, nazwiemy ją NexTech Solutions, która w przeszłości zmagała się z trudnościami w realizacji projektów. Zespoły nieraz nie wyrabiały się z terminami, a klienci powoli tracili cierpliwość. Używając data science firma zaczęła znajdować wąskie gardła. Dzięki analizie wzorców współpracy, feedbacku pracowników i terminów projektów, NexTech wprowadziła ulepszenia procesu. Okazało się, że winne były braki w komunikacji między zespołami designu i developerami. Używając narzędzia do zarządzania projektami opartego na AI, firma była w stanie przewidzieć potencjalne opóźnienia i aktywnie przeciwdziałać problemom. W ciągu paru miesięcy terminowość realizacji projektów poprawiła się o 35%, satysfakcja klientów wzrosła, a nawet udało się wykluczyć niepotrzebne koszty.

To nie jest pojedynczy sukces pewnej korporacji, ale dowód na to jak scalable data science może przekształcić krajobraz biznesowy.

W 2022 roku, badanie NewVantage Partners przeprowadzone przez Wavestone dało nam pewne bardzo pouczające statystyki. Spośród respondentów, 87,8% powiedziało, że na dane i analizę wydaje więcej niż w poprzednich latach, a imponujące 83,9% zamierza nadal zwiększać inwestycje wchodząc w rok 2024. Dlaczego? Ponieważ to działa. Około 91,9% powiedziało, że w zeszłym roku dostrzegło namacalne korzyści z tych inwestycji.

Ale jest haczyk: choć większość zdaje sobie sprawę z wartości danych, nie wszyscy wyciągają z nich pełne korzyści. Jedynie 40,8% wierzy, że w pełni wykorzystuje dane i analizę, a mniej niż jedna czwarta, 23,9%, twierdzi, że zmieniło się w organizacje kompletnie oparte na danych.

Dla developerów jest to wielka zmiana. Przedsiębiorstwa biorą udział w cyfrowej transformacji, a zatem coraz bardziej opierają się na data science. Chcą podejmować inteligentniejsze decyzje, działać sprawniej i wybić się na tle konkurencji. Oznacza to, że potrzeba na rozwiązania skalowalnych danych ciągle wzrasta. A developerzy znajdują się w samym środku tej zmiany.

Najlepsze narzędzia i platformy dla Data Science

Narzędzia i platformy dla data science dają developerom możliwość opanowania ogromnych zbiorów danych, dostrzeżenia kluczowych czynników i osiągnięcia przełomowych wyników dla ich firm. Te narzędzia nie tylko ułatwiają zarządzanie danymi — stanowią one klucz do przekształcania surowych informacji w praktyczne strategie. Zapamiętajmy to dobrze i spójrzmy teraz na narzędzia dla data science, których developerzy obecnie używają.  

‍

Apache Spark

Apache Spark, silnik analiz i przetwarzania danych typu open-source, jest znany z możliwości zarządzania ogromnymi ilościami danych — aż do kilku petabajtów. Odkąd został stworzony w roku 2009, stał się liderem technologii danych dzięki możliwości błyskawicznego przetwarzania danych. Szybkość nie jest jedynym atutem Sparka; jest wielozadaniowy i może przetwarzać dane strumieniowe prawie w czasie rzeczywistym, wykonywać operacje ETL i zadania SQL. Choć został wprowadzony jako szybsza alternatywa dla silnika MapReduce Hadoop, Spark może współpracować z Hadoop lub działać niezależnie (więcej informacji o Hadoop poniżej). Jest wyposażony w kompleksowy zbiór bibliotek developerskich, w tym bibliotekę dla machine learning oraz interfejsy wspierające wiele języków programowania.

‍

IBM SPSS

IBM SPSS, mający swój początek jako Statistical Package for the Social Sciences w 1968 roku, kompleksowy pakiet oprogramowania dla statystycznej analizy danych. Pakiet zawiera SPSS Statistics dla statystycznej analizy i wizualizacji oraz SPSS Modeler dla analizy predykcyjnej. SPSS Statistics zapewnia funkcje od planowania do wdrażania danych i integruje rozszerzenia w R i Pythonie, a SPSS Modeler oferuje interfejs użytkownika drag-and-drop do modelowania predykcyjnego.

‍

Apache Hadoop

Apache Hadoop to platforma open-source napisana w Java, zaprojektowana do skalowalnego przetwarzania danych. Rozbija ogromne zbiory danych na łatwiejsze do opanowania fragmenty i dystrybuuje je między wieloma węzłami klastra komputerowego. To podejście oparte na równoległym przetwarzaniu pozwala na wydajne zarządzanie danymi zarówno ustrukturyzowanych, jak i nieustrukturyzowanych, i jest idealne dla ciągle rosnących objętości danych.

‍

Matlab

Matlab to potężne narzędzie do zadań matematycznych i opartych na danych, które łączy wizualizację, obliczenia matematyczne, analizę statystyczną i programowanie w pojedyncze środowisko. Matlab jest szeroko stosowany do zadań takich jak przetwarzanie sygnałów, symulacje sieci neuronowych i testowanie modeli analizy danych. Program ten stanowi podstawowe narzędzie do wykonywania złożonych zadań matematycznych.

‍

SAS

Utworzony przez SAS Institute, SAS to fantastyczne narzędzie do skomplikowanej analizy statystycznej, analizy biznesowej, zarządzania danymi i analizy predykcyjnej. SAS jest wykorzystywany przez liczne korporacje międzynarodowe i firmy z listy Fortune 500, oferując dostęp do wielu źródeł danych i potężnych bibliotek statystycznych, co zapewnia firmom głęboki wgląd w dane.    

TensorFlow

TensorFlow, biblioteka open-source utworzona przez Google Brain, jest znana z możliwości w Machine Learning i Deep Learning. Pozwala ekspertom od danych tworzyć, wizualizować i wdrażać modele analizy danych. TensorFlow jest szczególnie dobry do zadań takich jak rozpoznawanie obrazów i przetwarzanie języków naturalnych dzięki użyciu tensorów — macierzy N-wymiarowych — do obliczeń. Jego wielozadaniowość pomaga w generowaniu zautomatyzowanych, znaczących rezultatów z obszernych zbiorów danych, a częste użycie razem z Pythonem daje jeszcze lepszy wgląd w dane.

‍

KNIME

Platforma open-source dla data science, KNIME, jest doskonale dopasowana do raportowania, analizy i eksploracji danych. Dzięki użyciu koncepcji modułowego przetwarzania danych ułatwia on ekstrakcję i transformację danych, przyjazną nawet dla użytkowników bez znacznego doświadczenia w programowaniu.

‍

Jupyter Notebook

Jupyter Notebook, aplikacja open-source dla przeglądarki, napędza interaktywną współpracę, łącząc kod, obrazy i tekst w możliwe do udostępnienia „arkusze”. Narzędzie to jest niezastąpione dla zespołów, które chcą prowadzić kompleksowe rejestry działań. Choć zaczął od Pythona, Jupyter wspiera liczne języki programowania poprzez jądra modułowe.

‍

D3.js

D3.js, czyli Data-Driven Documents, to dynamiczna biblioteka JavaScript, która buduje spersonalizowane wizualizacje danych w przeglądarce. Dzięki wykorzystaniu internetowych standardów takich jak HTML, SVG czy CSS, D3.js pozwala designerom wizualizacji na dynamiczne wiązanie danych. Pomimo posiadania szerokich możliwości, wśród nich 1000 metod wizualizacji, D3.js potrafi być złożone ze względu na szeroki wybór modułów, co sprawia, że jest bardziej dopasowany do developerów znających się na wizualizacji danych, niż do analityków danych.

‍

Narzędzia dla data science ogólnego użytku

Podczas gdy dedykowane narzędzia dla data science umożliwiają analitykom danych pracę na szerokich, złożonych zbiorach danych i wykonywanie konkretnych zadań, inne narzędzia ogólnego użytku i oparte na chmurze oferują wartościowe funkcje bez konieczności nauki skomplikowanych systemów.

‍

MS Excel

Jedno z podstawowych narzędzi w zestawie MS Office, które umożliwia prostą analizę danych, ich wizualizację i zrozumienie — niezbędne zarówno dla początkujących, jak i doświadczonych profesjonalistów.

‍

BigML

Platforma w chmurze działająca na GUI, upraszcza działanie w data science i machine learning. Funkcje drag-and-drop dają użytkownikom możliwość łatwego tworzenia modeli, sprawiając, że BigML to idealny wybór dla początkujących oraz przedsiębiorstw.

‍

Google Analytics:

Zaprojektowane głównie dla marketingu cyfrowego, Google Analytics daje głęboki wgląd w wydajność witryn internetowych, pomagając firmom zrozumieć ich interakcje z klientami. Jest kompatybilne z innymi produktami Google, umożliwia podejmowanie świadomych decyzji marketingowych oraz zaspokaja potrzeby użytkowników technicznych i nie tylko.

Główne języki programowania w data science

W Data science często wykorzystuje się różne języki programowania, aby zapewnić wydajną analizę i satysfakcjonujące wyniki. Choć wiele języków programowania jest dostępnych na rynku, oto kilka, które mają największe zastosowanie w data science.

‍

Python

Python jest popularny w data science głównie dzięki swojej prostocie i czytelności, połączonym z szerokim wyborem bibliotek do analizy danych jak Pandas, NumPy i Matplotlib. Dzięki swojej wielozadaniowości, Python oferuje wszystko pod jednym dachem: przekształcanie danych, wizualizację i machine learning ułatwione przez frameworki takie jak TensorFlow czy Scikit-learn.

‍

R

Dostosowany w szczególności do ekspertów od statystyki i data miners, R to potężne narzędzie do obliczeń statystycznych i grafiki. Posiada kompleksowy zbiór pakietów i bibliotek, sprawiając, że analiza i wizualizacja danych to bułka z masłem.

‍

SQL

Structured Query Language (SQL) jest kluczowy w ekstrakcji i przekształcaniu danych w relacyjnych bazach danych. Często doskonałe opanowanie SQL jest dla analityków danych niezbędne, ponieważ SQL pomaga im w efektywnej komunikacji z dużymi zbiorami danych.

‍

Java

Choć dla wielu nie jest to oczywisty wybór, Java może być użyteczna zwłaszcza, gdy wydajność jest jednym z czynników lub aplikacja dla data science musi być zintegrowana z infrastrukturą aplikacji Java.

‍

Scala

Często używana wspólnie z Apache Spark, Scala oferuje poprawę wydajności w porównaniu z Pythonem i R przy dużych zbiorach danych.

‍

Julia

Wysokowydajny język open-source optymalny dla obliczeń numerycznych, machine learning i data science, który łączy łatwość języków dynamicznych z wydajnością języków statycznych; najnowsze wersje dają możliwości na równi z językami takimi jak C.

Biegłość w tych językach może dać znaczną przewagę developerom pragnącym zagłębić się w data science. Są to narzędzia niezbędne do przekształcania, analizy i wizualizacji danych, dające dostęp do bibliotek i frameworków dostosowanych do zadań opartych na danych. 

‍

Kliknij tutaj, aby dowiedzieć się, jak testują programiści.

Najlepsze praktyki dla scalable data science

W miarę jak wzrasta objętość i złożoność danych, potrzeba rozwiązań scalable data science staje się ogromna. Developerzy projektujący i wdrażający solidne aplikacje data science muszą trzymać się pewnych praktyk, aby zapewnić wydajność, naprawialność i skalowalność. Zajmijmy się nimi.

1. Modułowy design kodu: Rozłożenie przepływu przetwarzania danych na moduły zwiększa czytelność i ułatwia testowanie i optymalizację. Każdy moduł powinien mieć jeden, dokładnie zdefiniowany cel.
2. Użycie wydajnych struktur danych: Wybieraj struktury danych, które zmniejszają nadmiarowość i optymalizują zużycie pamięci. Struktury danych, takie jak macierze rzadkie w bibliotece Scipy Pythona, są szczególnie użyteczne dla zbiorów danych zawierających wiele wartości zerowych.
3. Wybieraj systemy rozproszone: Narzędzia takie jak Apache Spark i Hadoop umożliwiają przetwarzanie rozproszone, co ułatwia radzenie sobie z dużymi zbiorami danych dzięki dystrybucji zadań między wiele węzłów. Te frameworki są stworzone do skalowalności i potrafią wydajnie przetwarzać petabajty danych.
4. Przetwarzanie partiami: Zamiast przetwarzania danych kawałek po kawałku, techniki przetwarzania partiami ułatwiają developerom zarządzanie danymi w większych fragmentach, co optymalizuje czas przetwarzania.
5. Usprawnij wstępne przetwarzanie danych: Regularnie porządkuj i wstępnie przetwarzaj dane. Wydajne przetwarzanie wstępne przyspiesza trenowanie modeli i redukuje przestrzeń potrzebną do przechowywania.

‍

Na zakończenie

W miarę jak wzrastają inwestycje w analizę danych, developerzy stoją na czele tej rewolucji, wykorzystując innowacyjne narzędzia i platformy, aby osiągać znaczące rezultaty. Jednak pełny potencjał danych dla wielu pozostaje niedostępny. Dzięki właściwej wiedzy, dobrym praktykom i biegłości w programowaniu, przedsiębiorstwa mają szansę poprowadzić biznes w przyszłość oparty na danych, optymalizując procesy i napędzając rozwój. 

‍