功能強大的數據項目開源工具將使企業的業務更加無縫和功能化。

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無論是數據科學專業人士還是想要幫助企業成功地完成數據科學項目的IT部門，需要使用一些必不可少的數據科學工具。

以下是值得考慮的一些開源工具：

1. Ludwig

Ludwig是一個能夠建立基于數據的深度學習模型進行預測的工具。不具備編碼知識的專業人員都可以使用它。除了能夠為機器學習目的訓練數據集之外，它還具有可視化組件，可以使數據更加直觀，并使需要了解信息的非專業人員可以更好地理解數據。

Ludwig是一個基于TensorFlow的工具箱，旨在讓用戶在沒有大量先驗知識的情況下就可以在數據工作期間使用機器學習。用戶可以在Ludwig的幫助下開展一些項目，其例子包括文本或圖像分類、基于機器的語言翻譯和情感分析。

2. 谷歌差異性隱私庫

差異性隱私通過將用戶數據與人為的“白噪聲”混合來對數據進行加密的方法。這樣做可以通過確保惡意人員無法將數據源追溯到個人或以其他方式泄露其身份來保護所涉及人員的隱私。2019年9月，谷歌公司決定將其差異性隱私庫作為開源工具提供。

通過這一決定，該公司希望這將有助于用戶保持數據安全，即使他們沒有像大型企業可能擁有大量隱私性的資源。當谷歌公司發布這個工具時在其博客中指出，如果企業不保護用戶數據，就有可能失去用戶的信任。

3. Kubernetes

Kubernetes是一個應用程序管理和部署平臺，允許在容器環境中使用應用程序。它可以幫助用戶平衡負載，并在波動的情況下按預期保持應用程序的正常運行。使Kubernetes如此穩定的一件事是它使用了API Contracts。它們是使Kubernetes符合標準的可插拔組件。

只要兩個模塊都符合同一套標準，就可以將它們交換出來，并且由于模塊的共享特性，Kubernetes的這一方面可以縮短集成測試過程。

Kubernetes可能不是那種可以立即適合用戶的數據科學項目，但不應忽視它。Kubernetes簡化了應用程序管理的許多方面，并且可以簡化用戶的數據科學項目。

它可以協助的事情之一是可重復的批處理作業。例如，如果企業嘗試以可重復的方式使用數據，則堅持相同的流程至關重要。此外，用戶也不必成為Kubernetes專家即可將其用于數據科學。無論是要創建用于數據處理的機器學習算法，還是想使用分析來解決業務問題，用戶都可以應用這一強大的框架。

4. Apache Drill

如果用戶準備開始查詢數據而無需處理太多開銷，則可以采用Apache Drill。它消除了在執行查詢之前加載數據、維護架構或轉換數據的需求。用戶只需要在SQL查詢中包括相應的路徑即可開始工作。除了支持標準SQL以外，Apache Drill還使用戶可以依賴于可能已經使用的商業智能工具，例如Qlik和Tableau。

此外，無論用戶當前的大數據分析技能水平如何，Apache Drill都會努力消除他們經常面臨的一些障礙。它還支持PB級的安全和交互式SQL分析。

另外，如果用戶只是開始使用數據，但不能在數據分析上進行大量投資，那也不必擔心。 Apache Drill提供了個人或小組使用的資源。簡而言之，它使大數據分析更易于使用。

5. ParaView

ParaView的開發目的是分析龐大的數據集，甚至可以在超級計算機上運行。但這并不意味著用戶不能在普通的工作場所筆記本電腦上使用它。Paraview可幫助用戶使用定性或定量技術分析數據，然后通過可視化獲得另一種視角。如果用戶需要準備數據然后以容易理解的方式顯示數據，這一點特別有用。

而且，如果用戶需要一些指導開始使用，則可以獲得免費的在線教程的指導。

6. Plotly Python開源圖形庫

如果用戶可以與數據進行交互，則有時數據項目是最有效的。如果用戶想將數據轉換為交互式圖形，則此圖形庫是理想的選擇。

它提供了多種樣式可供考慮，從條形圖到熱圖。該網站將圖表的類型分為幾類。例如，有些財務圖表可以很好地顯示年終報告。

另外，Plotly提供地圖。用戶可能會發現其中之一與數據科學項目保持一致，該項目顯示了企業在過去一年中在哪個社區獲得了最多的新客戶，或者發現該地圖特別適合顯示經常出差的銷售團隊成員的路線。

7. Jamovi

Jamovi網站表示，該工具可以縮小研究人員和統計學家之間的差距。它像功能齊全的電子表格一樣工作，這意味著用戶在開始使用時很容易上手。

另外，如果用戶還不擅長統計信息，不用擔心，可以將Jamovi作為入門工具。還有一套分析工具可幫助用戶在完成下載和安裝產品后立即開始探索。

擁有必要的工具對于幫助用戶成功完成數據科學項目至關重要。以上7個開源工具可以讓用戶更快地入門，提供企業利用信息的實用方法。