PythonとR以外のデータサイエンスをサポートするツールは何ですか？
この記事では、PythonとR以外のデータサイエンスをサポートするツールについて学習しますか？
ここでは、データサイエンスの概念を実装するのに役立つ5つのツールを見ていきます。
Apache Hadoop
- Javaベースのフリーソフトウェア
- 大容量ストレージ機能
- データの分割能力
Nosql
- より構造化されたオリエンテーション
- パフォーマンス効率の向上
- オープンソースソフトウェアの効率
ハイブ
- 分散データ管理システム
- データマイニングに非常に役立ちます
トーチ
- 科学計算フレームワーク
- Luaプログラミング言語を使用しています
- ディープラーニングアルゴリズムを簡単に実装できます
ドミノデータラボ
- 統合データサイエンスツール
- 反復速度を上げる
- 展開の摩擦を取り除きます
結論
この記事では、Python＆R以外のデータサイエンスの分野で利用できる強力なツールのいくつかについて学びました。
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Python 3.0は2008年12月にリリースされました。これは、以前のバージョンの特定の欠陥を修正するために設計されました。 Python 3の基本原則は、「古いやり方を削除することで機能の重複を減らす」ことでした。 Python3.0は下位互換性を提供しません。つまり、バージョン2.x構文を使用して記述されたPythonプログラムは、python3.xインタープリターでは実行されません。 Ver 2.7は、Python2.xシリーズの最後のメジャーリリースです。 これら2つのバージョンの使用法にはかなりの違いがありますが、最も明白なものを以下に示します- 印刷 はPython2.7の