2024年最好的49个Data Science工具

月光屋交易所, Open Data Science, DataCamp, 数据科学工具包, Athena, Metaflow, QueryCraft, Mito, Roe AI, Streamlit 是最好的付费/免费 Data Science tools.

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1
创新生态系统的数据科学平台。
76.5K
73.79%
3
数据科学家和人工智能爱好者的社区网站。
6.5M
27.59%
8
以您自己的节奏在线学习数据科学和人工智能。
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0
按需数据科学服务,固定月费。
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93.86%
0
具备AI助理的数据科学平台。
17.2K
33.93%
0
用于现实生活中的机器学习、人工智能和数据科学的框架
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100.00%
1
概述:QueryCraft 使用人工智能生成数据科学查询。
24.7K
29.35%
5
Mito是一个编辑电子表格数据并生成Python代码的工具。
12.8K
94.32%
0
利用人工智能驱动的数据仓库查询非结构化数据
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2
Streamlit可实现创建和部署数据科学和机器学习的Web应用程序。
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0
大易学是一个为数据科学准备的平台,提供全面的资源和课程。
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4
供应AI提供机器学习订阅服务,使企业能够在不雇佣数据科学团队的情况下访问人工智能技术。
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100.00%
1
轻松创建高质量的嵌入。
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1
GoAIAdapt平台能够实现数据集的创建,机器学习算法的应用和人工智能模型的部署。
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59.12%
1
Xero.AI是一个用于人工智能的无代码平台,可以轻松构建和部署机器学习模型。
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3
Nextminds将学生与专业导师连接起来,为他们提供个性化学习体验。
18.8K
67.10%
1
开发人员的实时电子表格
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0
一个由人工智能驱动的助手,为数据科学家和机器学习工程师提供支持,从数据分析到机器学习。
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91.90%
0
为个人洞察解码梦境。
9.0K
53.03%
0
对CSV文件的个人数据分析师。
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86.53%
2
积极主动的人工智能数据分析师。
1.4M
20.68%
1
人工智能训练数据和数据管理服务
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1
一个AI和机器学习API的市场,使用户可以轻松预测结果。
27.4K
60.61%
2
专为机器学习专业人才量身定制的工作搜索引擎。
34.1K
26.97%
4
无代码AI工具,用于构建和部署数据科学模型,无需编程。
10.6K
31.61%
0
Plandek应用数据科学来改善软件交付和赋能工程团队。
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2
Streamlit是用于创建和共享ML和数据科学的Web应用程序的一个Python库。
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60.58%
2
Hailabs通过个性化的自主学习和游戏化学习,为儿童提供了AI和数据科学教育的机会。
406.7K
28.79%
4
fast.ai是一个提供深度学习和人工智能课程的网站。
6.9K
32.16%
2
AI工作及职业机会
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79.28%
4
AI教育中心
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100.00%
0
AiStudio将人工智能和机器学习融合起来,通过数据和实时洞察力协助企业进行数字转型。
475.4K
48.82%
0
为教育和培训提供虚拟实验室。
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75.12%
3
智能连接解决方案是一个用于数据整合和自动化的人工智能平台。
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6
领先的AI职位网站,拥有2000多个工程师和开发者等AI角色的列表。
64.3K
69.05%
1
构建洞察交付和价值实现之间的桥梁
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1
Byterat是一个使用机器学习来转变电池研究实验室的云平台。
42.9K
21.58%
3
一个用户友好的人工智能平台,将英语指令转化为SQL查询。
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0
访问并比较领先的人工智能模型。
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0
通过游戏化的赞誉释放团队的力量。由 AI 驱动,经科学验证。
27.1K
61.87%
1
Synthace可以让研发团队在不需要编码的情况下进行实验和数据收集。
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47.09%
3
Spatial.ai利用社交媒体数据来预测和影响客户行为。
7.9K
34.56%
3
将代码库转变为维基百科文章。
33.0K
50.80%
1
Lyzr是一个提供基于人工智能的推荐以实现增长的洞察平台。
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1
将AI初创公司与顶级AI人才联系起来。
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2
Gless.ai专注于自然语言处理技术,为聊天机器人和虚拟代理开发人工智能解决方案。
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100.00%
3
通过定制GPT探索多样化的人工智能解决方案。
139.3K
39.00%
6
CodePal是一个平台,提供编码助手和工具,帮助开发人员提高开发流程。
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100.00%
3
AI插件评价中心。
End

什么是Data Science?

数据科学是一门跨学科领域,结合了科学方法、流程、算法和系统,从结构化和非结构化数据中提取知识和见解。它涵盖了来自数学、统计学、计算机科学和信息科学的各种技术,用于分析大量数据并发现模式、相关性和趋势。由于企业、社交媒体和物联网设备产生的数据呈指数增长,数据科学在近年来已经获得了重要意义。

最好的前10个AI Data Science工具有哪些?

核心功能
价格
如何使用

DataCamp

视频教程
编码挑战
有关R、Python、统计学、SQL、Power BI、Tableau等方面的课程

通过创建一个帐户开始免费学习。您可以选择在Python、R、SQL、Power BI、Tableau等方面的各种课程。完成互动课程,每日进行编码挑战,并将您的技能应用于实际问题。

clickworker

人工智能训练数据
SEO文本
网络研究
标记
调查

利用超过600万点击工人的众包原理

Vocareum

为高等教育提供虚拟实验室
技术培训和演示
安装简便,轻松访问
与学习管理系统无缝集成
支持人工智能、云计算、数据科学等

1. 在Vocareum网站上创建账户。 2. 选择所需的实验室或课程。 3. 进入虚拟实验室环境。 4. 按照指示完成实验活动。 5. 提交作业进行评分和评估。

fast.ai

面向编码人员的实用深度学习课程
机器学习和人工智能教程
博客文章涵盖AI伦理、技术进展和实际应用
为数据科学家提供库和工具
关于深度学习、机器学习和人工智能的教育资料

要使用fast.ai,您可以从探索他们的课程和教育资料开始。他们提供面向编码人员的实用深度学习课程,您可以学习如何使用流行的框架如PyTorch构建和训练神经网络。此外,您还可以访问他们的博客,其中介绍了有关AI伦理、技术进展和实际应用的文章。该网站还提供了数据科学家的资源,包括可以提高您工作效率的库和工具。

CodePal

基于纯文本的AI代码生成
代码分析和错误检测
代码审查和文档
代码简化和可视化
单元测试生成
与常用开发环境集成
支持30多种编程语言和技术

使用CodePal,只需在文本输入框中输入纯文本或代码描述。选择要生成代码的编程语言或技术。基于您的输入,AI工具将生成可用代码。您还可以利用平台上提供的其他工具和助手来分析、审查、重构和简化代码等任务。

Open Data Science

社区论坛
数据科学竞赛
机器学习培训

要使用开放数据科学,只需在网站上注册一个账户,然后加入各种论坛、竞赛和项目。

Tredence

AI咨询
生成式AI
供应链
客户体验管理
MLOps
数据工程
数据迁移
客户分析

通过我们的加速器将想法从实验转化为现实

Text2SQL.AI

基于AI的SQL查询、Excel公式和正则表达式生成
支持SELECT、UPDATE、DELETE查询以及CREATE和ALTER TABLE请求
自定义数据库模式集成
以简单的英语解释SQL查询
SQL查询优化和错误修复
支持多种SQL方言和语言
生成和解释Microsoft Excel和Google Sheets公式
基于AI的正则表达式生成和解释

要使用Text2SQL.AI,只需用简单的英语输入您的提示或指令,然后点击“使用AI生成SQL”按钮。AI模型将分析您的输入并生成相应的SQL查询。您还可以为自定义数据库模式指定自己的模式,以获得更合适的结果。该平台支持多种SQL方言,并为生成的查询提供解释和优化。此外,它还提供基于AI的Microsoft Excel和Google Sheets公式生成,以及正则表达式的生成和解释。

Obviously AI

在几分钟内构建AI模型
一键部署到生产环境
通过if-this-then-that自动化进行自动模型监控
实时REST API,用于将AI集成到应用程序或可视化预测数据
全天候访问专门的数据科学家,提供数据合并、数据丰富、数据清洗等支持。

要使用Obviously AI,请按照以下步骤操作: 1. 在Obviously AI网站上注册。 2. 上传您的表格数据并选择目标变量。 3. 选择要创建的预测模型类型(分类、回归或时间序列)。 4. 单击“构建模型”按钮,根据您的数据生成AI模型。 5. 探索模型的结果和预测。 6. 如有需要,单击一下部署模型,创建Web应用程序或使用实时REST API将其集成到现有工具中。

Lyzr

基于人工智能的推荐和成交洞察
精细计划和策略的销售预测
揭示关键财务洞察的收入分析
发现潜在增长机会的增长策略识别
定制优惠和提高客户保留率的客户行为分析
更好的会议准备的客户服务指标360度视图
识别团队优势和改进领域的团队绩效分析
评估失败交易和客户流失的成交丢失分析
成本削减和战略投资的利润率分析
灵活和有竞争力的定价策略制定
了解市场对增长和绩效的影响
更多成交的综合分析
轻松跟踪和分析相关增长指标

要使用Lyzr,只需连接您的数据,可以是本地数据或来自中央数据湖。该平台提供易于使用的界面,具有强大的数据科学和生成AI功能,无需编码。一旦连接成功,您可以立即访问数百个预先构建的洞察。我们的专家团队可以指导您使用该产品,并帮助您快速入门。

最新上架的 Data Science AI 网站

AI教育中心
AI工作及职业机会
为个人洞察解码梦境。

Data Science 的核心功能

数据收集和预处理

探索性数据分析

统计建模和机器学习

数据可视化和沟通

Data Science 可以做什么?

市场营销:客户细分、情绪分析和流失预测。

金融:诈骗检测、风险评估和算法交易。

医疗保健:疾病诊断、药物发现和患者预测结果。

制造业:预测性维护、质量控制和供应链优化。

Data Science Review

数据科学收到了来自各行各业专业人士和组织的积极评价。用户赞扬其从复杂数据中提取有价值见解的能力,并推动知情决策。然而,一些用户指出数据科学存在陡峭的学习曲线,需要持续的技能发展才能跟上迅速发展的领域。总体而言,数据科学被视为一门革命性的学科,为企业和整个社会提供了巨大潜力。

谁比较适合使用 Data Science?

一家零售公司分析客户购买历史以推荐个性化产品。

一家医疗保健提供者根据病历和人口统计数据预测患者再入院风险。

一家金融机构使用异常检测算法检测欺诈交易。

Data Science 是如何工作的?

要实施数据科学,需按以下步骤进行: 1. 定义问题和目标。 2. 收集和预处理相关数据。 3. 进行探索性数据分析以获得见解。 4. 选择并应用适当的统计模型或机器学习算法。 5. 评估和验证模型。 6. 可视化和传达研究结果。 7. 部署和维护数据科学解决方案。 先决条件包括编程语言知识(例如Python、R)、统计概念和机器学习技术。

Data Science 的优势

数据驱动决策

揭示隐藏的模式和见解

提高运营效率和降低成本

增强客户体验和个性化

识别欺诈和风险管理

关于 Data Science 的常见问题

成为数据科学家需要哪些技能?
数据科学和机器学习之间有什么区别?
一些常见的数据科学工具和技术有哪些?
数据科学如何帮助企业获得竞争优势?
数据科学中的道德考量是什么?
数据科学的未来展望如何?