强大的数据项目开源工具将使您的业务更加无缝和实用。无论您是数据科学专业人员还是希望帮助您的企业成功完成数据科学项目的IT部门，您都需要使用一些基本的数据科学工具。以下是一些值得考虑的开源工具：1.LudwigLudwig是一个可以根据数据构建深度学习模型进行预测的工具。没有编码知识的专业人员也可以使用它。除了能够为机器学习目的训练数据集外，它还有一个可视化组件，可以使数据更加直观，对于需要了解信息的非专业人士来说也更容易理解。Ludwig是一个基于TensorFlow的工具箱，旨在允许用户在数据工作期间使用机器学习，而无需广泛的先验知识。用户可以在Ludwig的帮助下进行的项目示例包括文本或图像分类、基于机器的语言翻译和情感分析。2.Google差分隐私库差分隐私是一种通过将用户数据与人工“白噪声”混合来加密数据的方法。这样做可以确保恶意行为者无法将数据来源追溯到个人或以其他方式泄露其身份，从而保护相关人员的隐私。2019年9月，谷歌决定将其差分隐私库作为开源工具提供。通过这一决定，该公司希望它能帮助用户保护他们的数据安全，即使他们没有像大公司那样保护隐私的资源。谷歌发布该工具时，在其博客中指出，如果企业不保护用户数据，就有可能失去用户的信任。3.KubernetesKubernetes是一个应用程序管理和部署平台，可以让应用程序在容器环境中使用。它可以帮助用户平衡负载并在波动的条件下保持应用程序按预期运行。使Kubernetes如此稳定的原因之一是它使用了API契约。它们是使Kubernetes兼容的可插入组件。只要两个模块符合同一套标准，它们就可以被换出，而Kubernetes的这一方面由于模块的共享特性可以缩短集成测试过程。Kubernetes可能不是那种立马适合用户的数据科学项目，但它不应该被忽视。Kubernetes简化了应用程序管理的许多方面，可以简化您的数据科学项目。它可以协助的事情之一是可重复的批处理作业。例如，如果一家企业试图以可重复的方式使用数据，那么坚持使用相同的流程至关重要。此外，用户无需成为Kubernetes专家即可将其用于数据科学。无论用户是想创建用于数据处理的机器学习算法，还是使用分析来解决业务问题，都可以应用这个强大的框架。4.ApacheDrill如果用户准备开始查询数据而不需要处理太多开销，则可以采用ApacheDrill。它消除了在执行查询之前加载数据、维护模式或转换数据的需要。用户只需在SQL查询中包含相应的路径即可开始工作。除了支持标准SQL之外，ApacheDrill还使用户能够依赖他们可能已经使用的商业智能工具，例如Qlik和Tableau。此外，ApacheDrill努力消除用户经常面临的一些障碍，无论他们目前在大数据分析方面的技能水平如何。它还支持PB级安全性和交互式SQL分析。另外，如果用户刚刚开始使用数据，但不能在数据分析上投入大量资金，也不要担心。ApacheDrill提供供个人或小组使用的资源。简而言之，它使大数据分析更易于使用。5.ParaViewParaView的开发是为了分析巨大的数据集，甚至可以在超级计算机上运行。但这并不意味着用户不能在普通的工作场所笔记本电脑上使用它。Paraview帮助用户使用定性或定量技术分析数据，然后通过可视化获得另一个视角。如果用户需要准备数据然后以易于理解的方式显示它，这将特别有用。而且，如果用户需要一些指导才能开始使用，可以使用免费的在线教程来指导他们。6.PlotlyPython开源图形库有时，如果用户可以与数据进行交互，则数据项目是最有效的。如果用户想将数据转换为交互式图形，这个图形库是理想的选择。它提供了多种样式可供考虑，从条形图到热图。该网站将图表类型分为几类。例如，一些财务图表很适合年终报告。此外，Plotly还提供地图。用户可能会发现其中一个与数据科学项目一致，该项目显示企业在过去一年中在哪些社区获得了最多的新客户，或者发现该地图对于显示经常出差的销售团队成员的路线特别有用。7.JamoviJamovi网站指出该工具可以弥合研究人员和统计学家之间的差距。它的工作方式类似于功能齐全的电子表格，这意味着用户可以轻松上手。另外，如果用户还不擅长统计，别担心，Jamovi可以用作入门工具。还有一套分析工具可以帮助用户在完成下载和安装产品后立即开始探索。拥有必要的工具对于帮助用户成功完成数据科学项目至关重要。以上7款开源工具可以让用户更快上手，为企业使用信息提供实用途径。
