В начале карьеры специалиста по обработке данных ваши проекты будут простыми и небольшими, и вы скорее всего будете работать в одиночку. Вам придется изучать программирование, математику, статистику и визуализацию. Вы самостоятельно будете собирать данные, очищать их, анализировать, разрабатывать и обучать модель машинного обучения, измерять ее производительность. Короче говоря, всеми аспектами проекта от начала до конца будете заниматься вы.
А потом вы попадете в компанию и станете частью команды. С этого момента вероятнее всего вы начнете отвечать только за один этап проекта. Вы будете учиться командной работе и осваивать эффективную коммуникацию с коллегами, чтобы создать успешный проект.
И все мы знаем, когда нам дают новый проект, искать инструменты, облегчающие рабочий процесс — последнее, что приходит в голову. Да и сам поиск похож на бесконечную спираль: как только туда попадаешь, то зависаешь часами, если не днями.
Поэтому я решила рассказать вам о пяти инструментах, которые помогут вам повысить эффективность работы и выполнить проект быстрее и приятнее.
№1: Apache Kafka
Apache Kafka — это распределенный потоковый брокер сообщений с открытым исходным кодом. Он предлагает высокопроизводительный конвейер данных, интеграцию данных и потоковую аналитику. Этот инструмент был создан для обработки данных в реальном времени, что позволяет сохранять огромные потоки записей с высокой точностью и скоростью.
Apache Kafka позволяет вам и вашей команде запускать несколько кластеров на одном или нескольких серверах. Вы можете использовать эти кластеры для потоковой передачи и категоризации входящих данных по темам с меткой времени. Apache Kafka также предлагает несколько API под любой запрос вашей команды, включая Consumer API, Stream API и Producer API.
№2: DataRobot
DataRobot — это платформа для машинного обучения, которая подойдет как новичкам, так и опытным специалистам. Она позволяет быстро создавать, обучать и развертывать точные модели. DataRobot использует большие параллельные процессоры. Это значит, что вы можете легко разрабатывать модели с помощью Python, R, Spark ML и других библиотек с открытым исходным кодом.
DataRobot предлагает различные продукты, которые упрощают рабочий процесс. Например, DataRobot Cloud позволяет создавать современные модели прогнозирования и расширять их с помощью AWS. Или DataRobot Enterprise — платформа для компаний, которая дает возможность гибко развертывать собственные модели и мощные, безопасные клиентские платформы по требованию.
№3: Trifacta
Trifacta — не просто инструмент. Точнее сказать, это набор инструментов, который экономит компаниям и специалистам по обработке данных много времени, денег и ресурсов при создании проектов. Trifacta фокусируется на основном трудоемком этапе — на обработке данных, что позволяет работать с ними более эффективно. Trifacta отлично справляется с очисткой и обработкой данных за счет специально разработанного высокопроизводительного механизма.
№4: Apache Spark
Apache Spark — это мощный инструмент анализа и обработки больших реальных данных. Он предлагает высокоуровневые API для разных языков программирования, включая Python, R и Java. Apache Spark также обеспечивает поддержку высокоуровневых инструментов анализа данных: на сайте есть руководства по SQL, разработке и развертывании моделей машинного обучения, визуализации и обработке графиков и по обработке потоков.
С помощью Apache Spark вы можете получить доступ к различным источникам управления данными, таким как Cassandra и S3. Наконец, Apache Spark предлагает более 80 операторов, позволяющих создавать различные параллельные приложения.
№5: Cascading
Последнее на сегодня — Cascading. Это платформа, позволяющая создавать приложения для работы с большими данными на Apache Hadoop. Cascading предназначена не только для разработки решений для больших и сложных задач. Она подойдет и для простых задач благодаря системной интеграции, обработке данных и механизмам планирования.
Приложения, разработанные на Apache Spark, можно запускать и расширять на MapReduce, Apache Flink и Apache Tea. Также есть поддержка для удаленных команд на Hadoop.
Заключение
Работать в команде не всегда легко — необходимо уметь договариваться и синхронизироваться друг с другом. Если все вы находитесь в разных точках планеты, это становится делать сложнее: другие часовые пояса, языки и т. д. В таких условиях приветствуется любой инструмент, который может ускорить работу и сделать ее более эффективной.
Я никогда не встречала специалиста по обработке данных или кого-либо из IT-сферы, который сказал бы: «Нет, мне не нужен инструмент, чтобы ускорить и упростить мою работу». Мы все ценим небольшую помощь в рутинных процессах. Это позволяет нам уделять больше времени и возможностей задачам, требующим творчества и смекалки.
Читайте также:
- Значение Data Science в современном мире
- Почему за способностью объяснения модели стоит будущее Data Science
- Как составить Data Science портфолио? Часть 1
Читайте нас в Telegram, VK и Яндекс.Дзен
Перевод статьи Sara A. Metwalli: 5 Tools to Speed Up Your Data Science Project Progress
