Top 9 des outils d'exploration de données que vous devriez mettre en pratique [2022]

Si vous souhaitez devenir un professionnel des données, vous devez être familiarisé avec plusieurs outils d'exploration de données, même si vous n'en utiliserez que quelques-uns. De cette façon, vous seriez prêt à relever n'importe quel défi car chaque outil a ses avantages spécifiques.

Vous pourriez demander, « par où commencer ? »

Pour vous y aider, nous avons dressé une liste des outils d'exploration de données les plus importants. Poursuivez votre lecture et découvrez les différents outils que vous devez connaître pour devenir un professionnel des données :

Si vous êtes débutant et que vous souhaitez en savoir plus sur la science des données, consultez nos cours de science des données dispensés par les meilleures universités.

Principaux outils d'exploration de données

1. Sisens

Sinsense avait remporté le prix du meilleur logiciel de business intelligence en 2016 en raison de ses nombreuses fonctionnalités. Beaucoup de gens affirment qu'il fait toujours partie des meilleurs outils d'exploration de données pour les professionnels. Si vous cherchez une solution pour générer des rapports au sein d'une organisation, c'est le bon choix pour vous.

Sisense vous permet de combiner des données provenant de plusieurs sources et de créer un référentiel partagé. Il vous permet également d'affiner les données pour créer des rapports visuellement riches afin de rendre vos résultats plus confortables à lire pour un public non technique.

Il dispose également de différents widgets pour faciliter la génération de rapports. Vous pouvez produire des graphiques linéaires, des graphiques, des camemberts et des rapports similaires pour visualiser vos données.

En savoir plus sur Sisense .

2. KNIME

KNIME est une plate-forme d'intégration open source pour le reporting et l'analyse de données. Il est basé sur le concept de pipeline de données modulaire et fonctionne en conséquence. Il comporte plusieurs composants d'exploration de données et d'apprentissage automatique intégrés les uns aux autres.

Son principal atout est sa capacité à se déployer rapidement et à évoluer efficacement. Les personnes qui ne sont pas très familiarisées avec les détails techniques de l'analyse de données peuvent également utiliser KNIME pour l'analyse prédictive (bien qu'elles rencontrent certaines difficultés). KNIME est parfait pour l'analyse des données financières, l'informatique décisionnelle et l'analyse des données. De la fusion de vos données à leur déploiement, cette plate-forme peut vous aider avec presque toutes vos exigences en matière d'exploration de données.

En savoir plus sur KNIME .

3. Modeleur IBM SPSS

IBM SPSS Modeler vous permet d'effectuer des analyses de texte et d'exploration de données. IBM l'avait acquis auprès de SPSS.

Le SPSS Modeler élimine de nombreux aspects techniques des transformations de données, de sorte que l'utilisation de modèles prédictifs devient beaucoup plus confortable. Son interface a simplifié le travail avec les algorithmes d'exploration de données. Il a deux versions disponibles, Professional et Premium. La version Premium a des fonctionnalités supplémentaires, telles que l'analyse d'entité et l'analyse de texte.

En savoir plus sur IBM SPSS Modeler .

4. Mineur rapide

L'un des outils d'exploration de données les plus populaires parmi les professionnels est Rapid Miner. Il est écrit en Java et vous fournit un environnement intégré pour l'analyse prédictive, l'exploration de texte, l'apprentissage automatique et les tâches pertinentes.

Rapid Miner trouve des applications dans de nombreux secteurs tels que la recherche, la formation, l'apprentissage automatique, les applications commerciales, etc. Vous pouvez utiliser cet outil sur site ainsi que sur une infrastructure cloud. Il contient des modèles de frameworks pour réduire l'occurrence d'erreurs et augmenter la vitesse de votre projet.

En savoir plus sur Rapid Miner .

Lire : Projets d'exploration de données en Inde

5. Orange

Orange est une solution open source pour l'exploration de données et l'apprentissage automatique. Ses composants (appelés widgets) vous aident dans diverses tâches, y compris, mais sans s'y limiter, la lecture des données, la formation des prédicteurs, la visualisation des données et l'affichage du tableau de données.

Il peut formater les données qui lui parviennent dans le modèle requis, et vous pouvez les déplacer vers n'importe quel emplacement souhaité à l'aide des widgets. Grâce à ses widgets multifonctionnels, Orange permet aux utilisateurs d'effectuer des tâches d'exploration de données en peu de temps avec une grande efficacité. Apprendre à utiliser Orange est également très amusant, donc si vous êtes débutant, vous pouvez commencer votre parcours d'exploration de données avec cet outil sans hésitation.

En savoir plus sur Orange .

Découvrez : Outils de migration de données

6.Python

Python est l'un des langages de programmation les plus populaires de la planète. Pour utiliser la plupart des outils d'exploration de données dont nous avons parlé dans cet article, vous devez apprendre ce langage. Python a une syntaxe facile à apprendre et une applicabilité assez flexible.

Une raison importante de sa grande popularité est la grande quantité de bibliothèques pour ce langage. Après avoir appris Python, vous pouvez utiliser ses bibliothèques pour l'analyse de données ainsi que le développement d'applications. Telle est la versatilité de ce langage de programmation.

En savoir plus sur Python .

7. Hochet

Rattle est un outil d'exploration de données qui utilise R comme langage de programmation principal. Il est basé sur une interface graphique et fournit de multiples fonctionnalités d'exploration de données. Son onglet de code de journal crée un code en double pour toutes les activités qui se produisent sur l'interface graphique. Ainsi, vous pouvez soit utiliser l'interface utilisateur pour effectuer plusieurs tâches, soit utiliser le code et le modifier en conséquence. Vous avez également la possibilité de revoir le code.

En savoir plus sur Hochet .

8. Teradata

Teradata Database est un nom important pour Teradata. Il fournit des informations sur les données cruciales de votre entreprise, telles que le placement de produits, les ventes, etc. Vous différenciez également les données froides et chaudes, qui sont séparées en fonction de la fréquence de leur utilisation.

Tous les nœuds de serveur de Teradata ont leurs capacités de traitement et leur mémoire, il fonctionne donc sur une architecture « non partagée ».

En savoir plus sur Teradata .

9. Weka

Produit de l'Université de Waikato, en Nouvelle-Zélande, Weka est une solution fantastique pour la visualisation des données, l'analyse des données et la modélisation prédictive. Il possède une interface utilisateur facilement accessible qui rend l'apprentissage du logiciel assez simple. Vous pouvez utiliser Weka pour accéder aux bases de données SQL car il permet la connectivité de la base de données pour un traitement amélioré.

Parce que Weka est un logiciel gratuit, il fait également partie des outils d'exploration de données les plus populaires parmi les débutants et les professionnels.

En savoir plus sur Weka .

Lisez aussi : Outils de science des données

En savoir plus sur l'exploration de données

Alors voilà, la liste de tous les principaux outils d'exploration de données. Si vous avez des questions concernant cette liste ou le sujet, n'hésitez pas à nous les poser.

Si vous êtes curieux d'en savoir plus sur la science des données, consultez le programme Executive PG en science des données de IIIT-B & upGrad qui est créé pour les professionnels en activité et propose plus de 10 études de cas et projets, des ateliers pratiques, un mentorat avec des experts de l'industrie, 1 -on-1 avec des mentors de l'industrie, plus de 400 heures d'apprentissage et d'aide à l'emploi avec les meilleures entreprises.