Les scientifiques de données travaillent avec de grandes quantités de données et doivent être en mesure d’analyser, de visualiser et de communiquer les résultats de manière claire et efficace.
Les logiciels d’analyse de données sont des outils indispensables pour les scientifiques de données, leur permettant de traiter les données et de les transformer en informations exploitables.
Dans cet article, nous allons passer en revue les 7 meilleurs logiciels d’analyse de données pour les scientifiques de données en 2023.
R
R est un langage de programmation open source utilisé pour l’analyse de données et la visualisation. Il est utilisé par les scientifiques de données pour créer des modèles statistiques, des graphiques et des analyses de données. Avec ses nombreuses bibliothèques de packages et ses fonctionnalités de visualisation avancées, R est un choix solide pour les scientifiques de données.
SAS
SAS (Statistical Analysis System) est un logiciel d’analyse de données utilisé dans de nombreux domaines tels que la finance, la santé, la recherche marketing, l’industrie pharmaceutique et la gouvernance. SAS propose une large gamme d’outils d’analyse de données et de fonctions statistiques pour effectuer des tâches telles que l’analyse de variance, la régression linéaire et logistique, la modélisation de données, la gestion de bases de données, la visualisation de données et bien plus encore.
SAS est également doté d’un langage de programmation propriétaire, le langage SAS, qui permet aux utilisateurs de personnaliser leur analyse en écrivant leur propre code. SAS propose également des interfaces graphiques conviviales pour les utilisateurs qui ne sont pas familiers avec la programmation. SAS est souvent considéré comme un outil de choix pour les entreprises et les organisations qui ont besoin d’analyser de grands volumes de données de manière fiable et rapide.
Python
Python est un langage de programmation populaire utilisé pour l’analyse de données et la visualisation. Il est utilisé par les scientifiques de données pour créer des modèles statistiques, des analyses prédictives et des visualisations de données.
Avec ses nombreuses bibliothèques de packages et ses fonctionnalités de visualisation avancées, Python est un choix solide pour les scientifiques de données.
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SPSS
SPSS est un logiciel d’analyse de données professionnel utilisé par les scientifiques de données pour analyser de grandes quantités de données. Il est utilisé pour créer des modèles statistiques, des analyses prédictives et pour gérer les données en temps réel. Avec sa facilité d’utilisation et ses fonctionnalités de visualisation avancées, SPSS est un choix solide pour les scientifiques de données.
Microsoft Excel
Excel n’est plus à présenter. C’est un logiciel de feuille de calcul utilisé par les scientifiques de données pour analyser des données et créer des graphiques. Il est utilisé pour créer des modèles statistiques et pour visualiser les données.
Avec sa facilité d’utilisation et sa disponibilité largement répandue, Excel est un choix solide pour les scientifiques de données.
Tableau
Tableau est un logiciel de visualisation de données utilisé par les scientifiques de données pour créer des visualisations de données interactives. Il est utilisé pour visualiser les données et pour communiquer les résultats de manière claire et efficace.
Avec ses nombreuses fonctionnalités de visualisation avancées et son interface utilisateur conviviale, Tableau est un choix solide pour les scientifiques de données.
IBM SPSS Modeler
IBM SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) est un logiciel qui fournit des outils d’analyse statistique. Il est largement utilisé dans la recherche en sciences sociales, l’analyse commerciale et les études de marché.
SPSS permet aux utilisateurs d’effectuer une variété d’analyses statistiques, telles que les statistiques descriptives, les statistiques inférentielles (par exemple, les tests t, l’ANOVA, la régression), l’analyse des facteurs, l’analyse des grappes, et bien plus encore. Il est également capable de traiter de grands ensembles de données et d’automatiser des tâches grâce à son langage de script.
IBM SPSS possède une interface conviviale et offre à la fois une interface utilisateur graphique (GUI) et une interface en ligne de commande pour les utilisateurs plus avancés. Il offre également une gamme d’options de sortie, notamment des tableaux, des diagrammes et des graphiques.
Donc, choisir le bon logiciel d’analyse de données est essentiel pour les scientifiques de données pour travailler efficacement avec de grandes quantités de données. Les logiciels d’analyse de données énumérés dans cet article sont parmi les meilleurs du marché et sont utilisés par des scientifiques de données pour créer des modèles statistiques, des analyses prédictives et des visualisations de données.
Il est important de choisir un logiciel qui convient à vos besoins spécifiques et à votre budget, et de prendre le temps d’essayer différentes options pour trouver celle qui convient le mieux à votre travail.
