Список бесплатных инструментов и библиотек для аналитиков данных. Заслуживающие внимания пакеты, программы и ресурсы, о которых не так часто упоминают, как о NumPy, Pandas или Jupyter.
Ниже представлен сжатый обзор 25 инструментов для самых разнообразных приложений науки о данных. Быстрый скрапинг веб-страниц и визуализация, анализ поведения клиентов и безопасное хранение ключей, работа в команде и развертывание моделей на облачных GPU.
В комментариях к публикации предлагаем поделиться своими любимыми библиотеками и инструментами.
Обзор DS инструментов:
Airtable: электронная таблица с мощью базы данных, альтернатива Google Sheets или Microsoft Excel. Отлично работает с Pandas, благодаря Python API. То что нужно для демонстрации результатов.
Orange: open source платформа, заточенная под машинное обучение и визуализацию данных, для которой не нужно уметь кодить. Качественная альтернатива Tableau или Power BI.
MarkDown: приложение для заметок на Node.js, полноценно работающее в офлайне с возможностью размещения на своём сервере.
Deepnote: приложение на базе Jupyter Notebook, созданное для совместной работы в реальном времени.
Dash by Plotly: JavaScript инструмент визуализации данных с открытым исходным кодом. Запустите готовую модель на Python или R, а Dash позаботится об остальном. Идеально подходит для создания мелких веб-приложений для показа клиенту.
KeeWeb: средство для безопасного хранения API-ключей и паролей.
MLxtend (сокр. от Machine Learning Extensions) – библиотека Python инструментов для повседневных задач обработки данных. Создатель – автор книги «Машинное обучение на Python» Себастьян Рашка.
Lifetimes: библиотека для анализа поведения клиентов, прогнозирования прибыли и оттока
GitLab: альтернативное GitHub хранилище репозиториев с возможностью скрывать групповые репозитории. Удобно для закрытой командной работы и группового участия в ML-соревнованиях.
Draw.io: создания диаграмм для планирования проекта.
Spider: простой скраппер для веб-страниц в виде расширения Chrome. Можно скачивать страницы в CSV/JSON формате.
Airbnb Knowledge repo: ресурс для обмена знаниями между специалистами в области обработки данных и других технических профессий. Был создан для решения проблемы распространения знаний в рамках растущей команды.
Kyso: сервис помогает создать привлекательное и структурированное портфолио аналитика данных. Вы сможете просматривать чужие портфолио, увидите, как другие представляют себя и свои данные. Бесплатный период 14 дней.
LabelImg: графический инструмент для разметки объектов на картинках, добавление подписей и тегов изображений.
Reveal.js: фреймворк для создания HTML-презентаций. Многие аналитики используют его на своих выступлениях.
PythonAnywhere: простой способ развернуть онлайн лёгкий ML-проект на Python и сопутствующих библиотеках, если пока требуется лишь проверить гипотезу. В случае успеха легко перенести на AWS (руководство).
Sheety: превратите Google Sheet в API и моделируйте данные в реальном времени.
Jupyterthemes: устали от текущей темы Jupyter Notebook? Есть много других.
Light GBM: одна из популярных библиотек для односторонней выборки на основе градиента. В последние годы приобрела большую популярность, особенно на Kaggle.
Gradient by Paperspace: запускайте блокноты Jupyter бесплатно на облачной машине, оснащённой графическими процессорами.
Glueviz: визуализируйте многомерные наборы данных. Бесплатный инструмент на основе Python (поставляется с Anaconda). Отлично подходит для поиска связей между наборами данных.
Hot dog or not hot dog?: мануал, не требующий знаний AI, машинного обучения и даже программирования. Руководство о том, как с IBM Watson написать программу для проверки, является ли объект хот-догом ? или нет. Самый важный ресурс в подборке ;-)
FloydHub Workspaces: облачная среда разработки для глубокого обучения. Можно запускать блокноты Jupyter, скрипты Python, использовать терминал и многое другое.
О чём-то не упомянули? Напишите, мы дополним статью вашими ссылками