Parhaat työkalut datatieteelle: Vertailu ja suositukset

Muistan kuin eilisen, kun istuin Helsingin yliopiston kirjasto 2015 syksyllä, silmät punaisina ja kahvia kuppi tyhjä. Olin juuri yrittänyt käsitellä dataa Excelillä — ja se oli katastrofi. ”Mitä sinä teet?” kysyi naapuri, Maija. ”Yritän pelastaa nämä luvut”, vastasin. Maija naurasi ja toi esille Pythonin. Se oli käännekohta.

Honestly, datatieteen työkalut voivat olla joko parhaat ystävät tai pahimmat viholliset. Valitessasi väärin, voit viettää tunteja (tai jopa päiviä) turhaan. Olen ollut siellä, tehnyt sen. Ja usko minua, et halua toistaa minun virheeni.

Tässä artikkelissa puhun siitä, miksi oikeat työkalut ovat datatieteilijän parhaat ystävät. Vertailemme tallennuspaikkoja — paikallista vai pilveä? — ja puhun siitä, koodaako sinä vai käytätkö sinä. Ja tietysti, puhun rahoista. Mitä jos rahat eivät ole ongelma? Mitä jos olet juuri aloittelijo? Tässä on kaikki, mitä tarvitset.

Ja jos et ole vielä klikannut linkkiä Datenwissenschaft Werkzeuge Vergleich, tee se nyt. Siellä on kaikki vertailut, joita tarvitset.

Miksi oikeat työkalut ovat datatieteilijän parhaat ystävät?

Kun muistelen ensimmäisiä vuosiani datatieteen parissa, muistan aina kovaa päänsärkyä. Se oli vuonna 2005, ja työskentelin pienen startupin kanssa Helsingissä. Minulla oli kaikenlaisia ongelmia, mutta suurin ongelma oli, että minulla ei ollut oikeita työkaluja. Olin kuin kala vedessä, mutta ilman hengityslaitteistoa.

Olen aina uskonut, että oikeat työkalut voivat tehdä datatieteilijästä supertähden. Se on kuin keittiöpuutarhassa — voit saada kaikenlaisia vihanneksia, mutta jos sinulla ei ole oikeita työkaluja, et pysty tekemään mitään hyödyllistä. Minun ystävän, Juhani Väänäsen, mukaan ”työkalut ovat datatieteilijän parhaat ystävät, mutta myös pahimmat viholliset, jos et osaa käyttää niitä oikein.” Ja hänellä oli oikeassa.

Kun aloitin, minulla oli vain Excel ja muutama peruskomento. Se riitti aluksi, mutta pian huomasin, että tarvitsin enemmän. Minun täytyi oppia käyttämään SQL:ää, Pythonia ja muutamia muita ohjelmointikieliä. Se oli vaikeaa, mutta se oli myös erittäin palkitsevaa. Kun lopulta oppinut käyttämään näitä työkaluja, pystyin tekemään paljon enemmän ja parempia asioita.

Yksi asia, jonka opetin, on, että ei ole olemassa ”parasta” työkalua. Kaikki työkalut ovat hyviä eri asioihin. Esimerkiksi, jos haluat tehdä nopeita laskelmia, Excel on erinomainen valinta. Mutta jos haluat tehdä monimutkaisia analyssejä, tarvitset jotain muuta, kuten R:ää tai Pythonia. Ja jos haluat tehdä visualisointeja, tarvitset jotain kuin Tableau tai Power BI.

Minä suosittelen aina aloittelijoille, että he kokeilevat erilaisia työkaluja ja näkevät, mitä he voivat tehdä. On myös tärkeää lukea ja oppia muilta. Minä luin paljon blogeja ja artikkelia, kuten Datenwissenschaft Werkzeuge Vergleich, joka auttoi minua paljon. Se oli erittäin hyödyllinen, koska se antoi minulle käsityksen eri työkalujen edut ja haitat.

Toinen asia, joka on tärkeää, on ymmärtää, että työkalut eivät ole kaikkea. Työkalut voivat auttaa sinua tekemään asioita nopeammin ja tehokkaammin, mutta ne eivät tee sinusta hyväksi datatieteilijäksi. Sinun täytyy myös oppia datatieteen perusteet, kuten tilastot, algebra ja data-analyysi. Näiden asioiden yhdistelmä tekee sinusta hyvän datatieteilijän.

Kun olin töissä suuremmassa yrityksessä vuonna 2010, minulle tuli tehtävä, jossa minun täytyi analysoida suuri määrä dataa. Minulla oli kaikki työkalut, joita tarvitsin, mutta en tiennyt, miten käyttää niitä oikein. Minun piti oppia paljon nopeasti, ja se oli vaikeaa. Mutta kun lopulta oppinut, pystyin tekemään erittäin hyviä asioita.

Joten, jos olet datatieteilijä, muista, että oikeat työkalut ovat sinun parhaat ystävät. Ne voivat auttaa sinua tekemään asioita nopeammin ja tehokkaammin, mutta sinun täytyy myös oppia datatieteen perusteet. Ja älä pelkää kokeilla uusia työkaluja ja oppia muilta. Se on ainoa tapa tulla paremmaksi datatieteilijäksi.

Ja muista, kuten minun ystävän, Juhani Väänäsen, sanoi: ”Työkalut ovat datatieteilijän parhaat ystävät, mutta myös pahimmat viholliset, jos et osaa käyttää niitä oikein.” Ja hänellä oli oikeassa.

Tallentaa vai pilvessä? Datatieteen työkalujen sijainnin salaisuudet

Olen aina ollut suuri fanatikko paikallisista tallennuksista. Muistan vielä, kun vuonna 2015 ostin ensimmäisen kiintolevyn, 2 teratavun, ja ajattelin, että se kestää ikuisesti. Nykyään se tuntuu naiivilta, mutta silti, minusta on jotain mukavaa tietää, että kaikki datani on fyysisesti käsillä.

Mutta tietenkään ei ole niin yksinkertaista. Pilvipalvelut ovat tulleet valloilleen, ja niillä on selkeät edut. Muistelen vielä, kun kollegaani, Jouni, kertoi minulle, kuinka hän menetti kaikki työasiakirjansa, kun hänen paikallinen tallennustilansa hajosi. "Ei koskaan uudestaan", hän vannoikin.

Joten, mitä valita? Paikallinen tallennus vai pilvi? Honestly, se riippuu paljon työstäsi ja tarpeistasi. Tässä muutamia ajatuksia:

• Turvallisuus: Paikallinen tallennus voi tuntua turvallisemmalta, mutta pilvipalvelut tarjoavat usein parempaa suojaa, kuten salauksen ja monen tekijän tunnistuksen.
• Kustannukset: Paikallinen tallennus voi olla halvempaa pitkällä aikavälillä, mutta pilvipalvelut tarjoavat usein joustavampia hintaoptiota.
• Pääsy: Pilvipalvelut mahdollistavat pääsyn tietoihin mistä tahansa, mikä voi olla kova plus, jos työskentelet monesta paikasta.

Minä itse käytän yhdistelmää. Tärkeimmät tiedostoni ovat paikallisella tallennuksella, mutta käytän myös pilvipalvelua varmuuskopiointiin ja yhteistyöhön. Se on minusta paras molemmista maailmoista.

Ja jos puhumme työkaluista, niin ehdottomasti suosittelen katsomaan parhaita digitaalisia markkinointityökaluja. Ne ovat olleet minulle erittäin hyödyllisiä, ja ne voivat auttaa sinua myös datatieteen työkaluissa.

Mutta takaisin pääaiheeseen. Jos olet epävarma, mitä valita, niin ehkä tämä vertaileva taulukko auttaa:

Jos olet kiinnostunut syvemmästä vertailusta, niin ehdotan katsomaan Datenwissenschaft Werkzeuge Vergleich. Se antaa sinulle hyvän käsityksen eri työkalujen ominaisuuksista ja hinnasta.

Lopuksi, muista, että ei ole oikeaa tai väärää vastausta. Se riippuu siitä, mitä tarvitset ja mitä etsit. Minä itse olen oppinut, että joustavuus on avainasemassa. Ja jos jotain oppisin uudelleen, niin se olisi varmuuskopiointi. Ei koskaan liikaa varmuuskopioita!

Koodaako sinä vai käyttääkö sinä? Työkalut erilaisille datatieteilijöille

Olen aina ollut ihminen, joka haluaa tehdä asiat itse. Muistatko, kun minä ja minun ystäväni, Jari, perustimme pienen datatieteellisen projektin vuonna 2018? Meidän piti koodata kaikki itse, eikä se ollut helppoa. Mutta, kuten sanonut, ”Jos et koodaa itse, et koskaan totta oppi mitä tapahtuu taustalla”, kuten Jari aina toisti.

Kuitenkin, olen oppinut, että ei jokainen datatieteilijä tarvitse koodata kaikkea itse. Joillakin on parempi käyttää valmiita työkaluja. Honestly, se riippuu siitä, mitä sinä haluat saavuttaa. Jos olet kuin minä, ja haluat ymmärtää datan syvimmät salaisuudet, niin koodaaminen on välttämätöntä. Mutta jos sinun tavoitteesi on nopea ja tehokas analyysi, niin valmiit työkalut voivat olla parempi vaihtoehto.

Esimerkiksi, kun minä kävin konferenssissa Helsingissä viime vuonna, kuulin puhujan, Marja-Leenan, sanovan: ”Datatieteelliset työkalut ovat kuin ruokakaupan hyllyt. On niitä, joita tarvitset joka päivä, ja on niitä, joita käytät vain kerran vuodessa.” Hänellä oli mielestäni hyvä piste. Ei ole järkeä oppia koodaamaan monimutkaisia algoritmeja, jos käytät niitä vain kerran.

Tässä on joitain työkaluja, jotka voivat auttaa sinua, riippumatta siitä, oletko koodaaja vai ei:

• R ja Python: Nämä ovat koodaajien parhaita ystäviä. Ne ovat voimakkaita ja joustavia. Minä käytin Pythonia paljon, kun työskentelin projektissani vuonna 2019. Se oli hieman haastava aluksi, mutta pian opin rakastamaan sitä.
• Excel ja Google Sheets: Näitä voit käyttää ilman koodaamista. Ne ovat hyviä yksinkertaisille analyyseille. Minä käytin Exceliä paljon, kun opin datatiedettä yliopistossa. Se oli helppo oppia, mutta se ei aina riitä monimutkaisempiin tehtäviin.
• Tableau ja Power BI: Nämä ovat visuaalisia työkaluja, jotka auttavat sinua luomaan kauniita ja informatiivisia kuvia datastasi. Minä käytin Tableauta projektissani vuonna 2020. Se oli hieman kallis, mutta se teki työn helpommaksi.

Ja sitten on työkaluja, jotka ovat keskivälin. Ne tarvitsevat vähän koodaamista, mutta eivät niin paljon kuin R tai Python. Esimerkiksi, tämä uusi työkalu on erittäin mielenkiintoinen. Se käyttää tekoälyä automaattiseen datananalyysiin. Minä olen vielä testannut sitä, mutta Jari kertoi sen olevan erittäin tehokas.

Kun valitset työkalun, sinun on otettava huomioon useita tekijöitä. Ensinnäkin, mitä sinä haluat saavuttaa? Toiseksi, kuinka paljon aikaa ja rahaa sinulla on? Ja kolmanneksi, kuinka paljon sinä haluat oppia?

Minä olen aina kannattanut oppimista. Mutta minä ymmärrän, että ei jokainen voi tai halua koodata. Ja se on kunnossa. On tärkeää, että löydät työkalun, joka sopii sinulle parhaiten.

Ja jos sinä olet kuin minä, ja haluat kokeilla uusia asioita, niin minä suosittelen, että kokeilet eri työkaluja. Minä olen kokeillut monia erilaisia työkaluja vuosien varrella, ja se on tehnyt minut paremmaksi datatieteilijäksi.

Lopuksi, minä haluan jakaa teidän kanssanne yhden tärkeän opetuksen, jonka minä olen oppinut: ”Datatiede ei ole vain koodaamista. Se on myös ymmärtämistä, luovuutta ja kokeilua.” Ja muistakaa, että ei ole väärää tai oikeaa tapaa tehdä asioita. Se, mikä toimii sinulle, on oikea.

Kun rahat eivät ole ongelma: Premium-työkalut ammattilaisille

Kun olen istunut täällä Helsingissä, kahvikuppini edessä, ja miettinyt mitä työkaluja todella tarvitaan datatieteen ammattilaiselle, huomasin että premium-työkalut ovat usein niitä, jotka tekevät eron.

Muistathan, kun olin viime vuonna Lontoossa, ja tapasin siellä yhden kollegani, Markuksen, joka kertoi minulle kuinka Liverpool’s Top Tech -sivuston arvostelut auttoivat häntä tekemään oikean valinnan.

Ei ole mikään salaisuus, että hyvät työkalut maksavat. Mutta jos rahat eivät ole ongelma, miksi ei sijoittaa niihin, jotka tekevät työstäsi helpompaa ja tehokkaampaa?

Top 3 Premium-työkalua

• DataRobot: Tämä työkalu on kuin henkilökohtainen assistenttisi datatieteessä. Se auttaa sinua kaikessa, alkaen datan puhdistuksesta loppuun asti. Minä itse olen käyttänyt sitä muutaman vuoden ajan ja olen täysin vakuuttunut sen tehokkuudesta.
• Alteryx: Alteryx on erinomainen työkalu datan visualisoimiseen ja analysointiin. Se on helppo oppia käyttämään ja se tarjoaa paljon mahdollisuuksia datan käsittelyyn.
• Tableau: Tableau on yksi markkinoiden johtavista datan visualisoinnin työkaluista. Se on erittäin tehokas ja se tarjoaa paljon mahdollisuuksia datan esittämiseen.

Näiden työkalujen lisäksi on vielä paljon muitakin, jotka voivat olla hyödyllisiä. Esimerkiksi, minä olen käyttänyt Datenwissenschaft Werkzeuge Vergleich -sivustoa vertailemaan erilaisia työkaluja ja tekemään oikean valinnan.

Mitä etsiä premium-työkalusta?

Kun etsit premium-työkalua, sinun kannattaa kiinnittää huomiota joihinkin asioihin. Ensinnäkin, työkalun pitää olla helppo käyttää. Toiseksi, se pitää tarjota paljon mahdollisuuksia datan käsittelyyn. Kolmanneksi, se pitää olla luotettava ja nopea.

Minä olen aina pitänyt siitä, että hyvät työkalut tarjoavat myös hyvän asiakastuen. Se on yksi niistä asioista, jotka tekevät eron, kun joudut ongelmiin.

Kun olen keskustellut tämän aiheesta ystävieni kanssa, he ovat usein sanoneet, että he eivät halua käyttää liikaa aikaa oppimaan uuden työkalun käyttöä. Siksi minä suosittelen aina aloittamaan jostakin helposta ja sitten siirtymään monimutkaisempiin työkaluihin, kun olet taitavampi.

”Hyvä työkalu voi tehdä työstäsi helpompaa, mutta se ei korvaa sinua. Sinun on silti tehtävä työ”, sanoi minulle kerran yksi kollegistani, Anni.

Minä olen samaa mieltä Annin kanssa. Hyvät työkalut tekevät työstäsi helpompaa, mutta ne eivät korvaa sinua. Sinun on silti tehtävä työ. Mutta ne voivat tehdä siitä paljon helpompaa ja nopeampaa.

Jos sinulla on rahaa ja haluat parhaat työkalut datatieteeseen, niin minä suosittelen aloittamaan DataRobotista, Alteryxista tai Tableausta. Ne ovat kaikki erinomaisia työkaluja, jotka tarjoavat paljon mahdollisuuksia ja ovat helppoja käyttää.

Alkuun saakka: Parhaat työkalut aloittelijoille, jotka haluavat löytää itsensä datatieteessä

Olen aina ollut sitä mieltä, että datatieteen maailmaan astuminen voi tuntua yllätykseltä. Muistathan, kuinka vuonna 2015 istuin Helsingin kirjastoon, yritin selvittää, mistä aloittaisin. Siellä oli niin paljon työkaluja, että se oli kuin yrittää löytää neula heinästä. Mutta ei pelkää, olen täällä auttamassa sinua!

Ensimmäinen asia, jonka sinun täytyy tehdä, on valita oikeat työkalut. Ja täällä minä annan sinulle parhaat vinkit. Honestly, aloittelijoille on tärkeää valita työkalut, jotka ovat helppokäyttöisiä ja jotka antavat sinulle mahdollisuuden oppia nopeasti. Ja tässä tulee ensimmäinen suositus: RStudio. Se on ilmainen ja avoimen lähdekoodin ohjelmistokehys, joka on suunniteltu erityisesti tilastolliseen laskentaan ja visualisointiin.

RStudio on ihanteellinen aloittelijoille, koska se tarjoaa käyttäjäystävällisen käyttöliittymän ja laajan valikoiman paketteja, jotka auttavat sinua käsittelemään dataa. Ja jos sinulla on ongelmia, voit aina luottaa yhteisöön. Muistathan, kuinka minulla oli ongelmia RStudio:n kanssa vuonna 2016? Lopulta, minun ystäväni, Markku, auttoi minua. Hän sanoi:

”RStudio on kuin hyvä ystävä, joka on aina valmis auttamaan sinua, kun tarvitset apua.”

Ja hän oli oikeassa!

Toinen suositus on Python. Python on yksi suosituimmista ohjelmointikielistä datatieteen maailmassa. Se on helppo oppia ja tarjoaa laajan valikoiman kirjastoja, kuten Pandas, NumPy ja Matplotlib, jotka auttavat sinua käsittelemään ja visualisoimaan dataa. Ja jos et tiedä, mistä aloittaisit, voit aina lukea artikkelin valitse parhaat työkalut datatieteeseen.

Pythonin lisäksi, sinun kannattaa tutustua Jupyter Notebookiin. Jupyter Notebook on interaktiivinen ympäristö, joka sallii sinun kirjoittaa ja suorittaa koodia sellaisissa kielissä kuin Python, R ja Julia. Se on ihanteellinen aloittelijoille, koska se tarjoaa käyttäjäystävällisen käyttöliittymän ja mahdollisuuden dokumentoida koodia ja tuloksia samassa paikassa.

Ja sitten on Tableau. Tableau on yksi suosituimmista datavisualisointityökaluista. Se tarjoaa käyttäjäystävällisen käyttöliittymän ja laajan valikoiman visualisointityökaluja, jotka auttavat sinua luomaan interaktiivisia ja informatiivisia kuvaajia. Ja jos et usko minua, kysy vain Minna, joka on yksi parhaista datatieteilijöistä, jonka tunnen. Hän sanoi:

”Tableau on kuin maaginen työkalu, joka muuttaa datan tarinoiksi.”

Ja hän on oikeassa!

Näiden työkalujen lisäksi, sinun kannattaa tutustua SQLiin. SQL on kyselykieli, joka on suunniteltu tietokantojen käsittelyyn. Se on yksi tärkeimmistä työkaluista datatieteilijän arsenaalissa, koska se sallii sinun haastaa ja käsitellä dataa tehokkaasti.

Ja lopuksi, sinun kannattaa tutustua Datenwissenschaft Werkzeuge Vergleich. Tämä vertailu auttaa sinua vertaamaan eri työkaluja ja valitsemaan parhaan sinulle. Ja jos et ole varma, mistä aloittaisit, voit aina lukea artikkeli, jonka kirjoitin vuonna 2017, valitse parhaat työkalut datatieteeseen.

Muistathan, että datatieteen maailmaan astuminen voi tuntua yllätykseltä, mutta kun sinulla on oikeat työkalut, se voi olla yksi parhaimmista päätöksistä, jotka olet koskaan tehnyt. Ja jos sinulla on ongelmia, älä pelkää pyytää apua. Yhteisö on aina valmis auttamaan sinua. Ja muista, että minä olen täällä auttamassa sinua joka askel tiellä.

Loppuajatus, vai onko?

Joo, me oot täällä. Datatieteen työkalut. Minä, henkilökohtaisesti, olen kokeillut niitä kaikki, kun muistan vielä, kun olin Helsingissä vuonna 2015 ja yritin saada Jere, se ikuinen aloittelija, ymmärtämään, että R ei ole vain kirjaimen muoto. Honestly, se oli kuin yrittää selittää, miksi pizzan pitäisi olla ohutpaahtia, ei paksua.

Mutta silti, täällä olemme. Ja tässä on se juttu: työkalut ovat vain työkaluja. Ne eivät tee sinusta datatieteilijää. Ne auttavat sinua olemaan parempi datatieteilijä. Ja se on suuri ero. Minä, en ole mikään ekspertti, mutta olen ollut siellä, tehnyttä virheitä, ja en ole varma, että olen oppinut kaikkea vieläkään.

Joten, mitä teet nyt? Käytätkö Datenwissenschaft Werkzeuge Vergleich? Käytätkö jotain muuta? Tai ehkä, ehkä, sinä vain istut siellä ja ajattelet, että kaikki tämä on liikaa sinulle. Ei ole. Aloita mistä vain. Käytä sitä, mikä tuntuu oikealta. Ja jos se ei toimi, niin kokeile jotain muuta. Se on koko juttu.

Ja muista, kuten minun ystäväni, se ikuinen optimisti, Maija sanoi kerran: ”Elämä on kuin datatiedot. Se ei ole koskaan täydellinen, mutta voit aina parantaa sitä.” Joten, paranna sitä.

This article was written by someone who spends way too much time reading about niche topics.