What are some common technologies used by knowledge scientists to process large datasets?

Некоторые технологии, которые учёные используют для обработки больших наборов данных:

• Распределённые файловые системы. blog.dataiku.com www.upgrad.com Например, Hadoop Distributed File System (HDFS). blog.dataiku.com www.upgrad.com Такие системы позволяют эффективно хранить и управлять большими наборами данных, распределяя их по нескольким узлам. blog.dataiku.com
• Инструменты визуализации данных. sopriza.com Они помогают понимать большие наборы данных и передавать результаты анализа. sopriza.com К таким инструментам относятся Tableau, Power BI и D3.js. sopriza.com
• Фреймворки для обработки данных в реальном времени. sopriza.com Они позволяют управлять и анализировать потоковые данные, которые постоянно генерируются из разных источников. sopriza.com Примеры: Apache Kafka и Apache Flink. sopriza.com
• Распределённые базы данных. sopriza.com Они эффективно обрабатывают запросы к большим объёмам данных. sopriza.com Примеры: Google BigQuery или Amazon Redshift. sopriza.com
• Алгоритмы машинного обучения. sopriza.com Они позволяют выявлять закономерности и делать прогнозы на основе исторических данных. sopriza.com К таким алгоритмам относятся деревья решений, нейронные сети и машины поддержки векторов (SVM). sopriza.com
• Библиотеки для работы с большими наборами данных. noobtomaster.com Например, Pandas, NumPy и Dask. noobtomaster.com