ในบทความนี้ เราจะเรียนรู้เกี่ยวกับเครื่องมือสนับสนุน Data Science นอกเหนือจาก Python และ R
ที่นี่เราจะมาดู 5 เครื่องมือที่ช่วยในการนำแนวคิด Data Science ไปใช้งาน
Apache Hadoop
- ซอฟต์แวร์ฟรีที่พัฒนาด้วย Java
- ความสามารถในการจัดเก็บข้อมูลขนาดใหญ่
- ความสามารถในการแบ่งข้อมูล
NoSQL
- เน้นโครงสร้างมากกว่า (More structured orientation)
- ประสิทธิภาพทำงานดีกว่า
- ซอฟต์แวร์โอเพนซอร์สที่มีประสิทธิภาพ
Hive
- ระบบจัดการข้อมูลแบบกระจาย (Distributed data management system)
- มีประโยชน์มากในการขุดข้อมูล (data mining)
Torch
- เฟรมเวิร์กคำนวณทางวิทยาศาสตร์ (Scientific computing framework)
- ใช้ภาษาโปรแกรม Lua
- สามารถนำอัลกอริทึม Deep Learning ไปใช้งานได้ง่าย
Domino Data Lab
- เครื่องมือ Data Science แบบรวมศูนย์ (Unified data science tool)
- เพิ่มความเร็วในการทำซ้ำ (iteration speed)
- ลดความติดขัดในการปรับใช้ (deployment friction)
สรุป
ในบทความนี้ เราได้เรียนรู้เกี่ยวกับเครื่องมืออันทรงพลังบางส่วนที่มีอยู่ในสาขา Data Science นอกเหนือจาก Python และ R
