Ниже представлен сжатый обзор 25 инструментов для самых разнообразных приложений науки о данных. Быстрый скрапинг веб-страниц и визуализация, анализ поведения клиентов и безопасное хранение ключей, работа в команде и развертывание моделей на облачных GPU.

В комментариях к публикации предлагаем поделиться своими любимыми библиотеками и инструментами.

Обзор DS инструментов:

• Airtable: электронная таблица с мощью базы данных, альтернатива Google Sheets или Microsoft Excel. Отлично работает с Pandas, благодаря Python API. То что нужно для демонстрации результатов.
• Orange: open source платформа, заточенная под машинное обучение и визуализацию данных, для которой не нужно уметь кодить. Качественная альтернатива Tableau или Power BI.
• MarkDown: приложение для заметок на Node.js, полноценно работающее в офлайне с возможностью размещения на своём сервере.
  
• Deepnote: приложение на базе Jupyter Notebook, созданное для совместной работы в реальном времени.
  

• Dash by Plotly: JavaScript инструмент визуализации данных с открытым исходным кодом. Запустите готовую модель на Python или R, а Dash позаботится об остальном. Идеально подходит для создания мелких веб-приложений для показа клиенту.
• KeeWeb: средство для безопасного хранения API-ключей и паролей.
• MLxtend (сокр. от Machine Learning Extensions) – библиотека Python инструментов для повседневных задач обработки данных. Создатель – автор книги «Машинное обучение на Python» Себастьян Рашка.
  

        import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.gridspec as gridspec
import itertools
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from mlxtend.classifier import EnsembleVoteClassifier
from mlxtend.data import iris_data
from mlxtend.plotting import plot_decision_regions

# Initializing Classifiers
clf1 = LogisticRegression(random_state=0)
clf2 = RandomForestClassifier(random_state=0)
clf3 = SVC(random_state=0, probability=True)
eclf = EnsembleVoteClassifier(clfs=[clf1, clf2, clf3],
                              weights=[2, 1, 1], voting='soft')

# Loading some example data
X, y = iris_data()
X = X[:,[0, 2]]

# Plotting Decision Regions

gs = gridspec.GridSpec(2, 2)
fig = plt.figure(figsize=(10, 8))

labels = ['Logistic Regression', 'Random Forest', 
          'RBF kernel SVM', 'Ensemble']

for clf, lab, grd in zip([clf1, clf2, clf3, eclf],
                         labels,
                         itertools.product([0, 1],
                         repeat=2)):
    clf.fit(X, y)
    ax = plt.subplot(gs[grd[0], grd[1]])
    fig = plot_decision_regions(X=X, y=y,
                                clf=clf, legend=2)
    plt.title(lab)

plt.show()
    

• Lifetimes: библиотека для анализа поведения клиентов, прогнозирования прибыли и оттока
• GitLab: альтернативное GitHub хранилище репозиториев с возможностью скрывать групповые репозитории. Удобно для закрытой командной работы и группового участия в ML-соревнованиях.
• Draw.io: создания диаграмм для планирования проекта.
• Spider: простой скраппер для веб-страниц в виде расширения Chrome. Можно скачивать страницы в CSV/JSON формате.
  
• Simple Scraper: превратите любой сайт в API.
  
• Airbnb Knowledge repo: ресурс для обмена знаниями между специалистами в области обработки данных и других технических профессий. Был создан для решения проблемы распространения знаний в рамках растущей команды.
  

• Kyso: сервис помогает создать привлекательное и структурированное портфолио аналитика данных. Вы сможете просматривать чужие портфолио, увидите, как другие представляют себя и свои данные. Бесплатный период 14 дней.
• LabelImg: графический инструмент для разметки объектов на картинках, добавление подписей и тегов изображений.
  

• Reveal.js: фреймворк для создания HTML-презентаций. Многие аналитики используют его на своих выступлениях.
• PythonAnywhere: простой способ развернуть онлайн лёгкий ML-проект на Python и сопутствующих библиотеках, если пока требуется лишь проверить гипотезу. В случае успеха легко перенести на AWS (руководство).
• Sheety: превратите Google Sheet в API и моделируйте данные в реальном времени.
• Jupyterthemes: устали от текущей темы Jupyter Notebook? Есть много других.
• Light GBM: одна из популярных библиотек для односторонней выборки на основе градиента. В последние годы приобрела большую популярность, особенно на Kaggle.

• Machine Learning A-Z: Practice Datasets and Codes: большое собрание данных и кода на Python и R, охватывающее популярные алгоритмы машинного обучения.
• Gradient by Paperspace: запускайте блокноты Jupyter бесплатно на облачной машине, оснащённой графическими процессорами.
• Glueviz: визуализируйте многомерные наборы данных. Бесплатный инструмент на основе Python (поставляется с Anaconda). Отлично подходит для поиска связей между наборами данных.
  

• Hot dog or not hot dog?: мануал, не требующий знаний AI, машинного обучения и даже программирования. Руководство о том, как с IBM Watson написать программу для проверки, является ли объект хот-догом 🌭 или нет. Самый важный ресурс в подборке ;-)
• FloydHub Workspaces: облачная среда разработки для глубокого обучения. Можно запускать блокноты Jupyter, скрипты Python, использовать терминал и многое другое.
  

О чём-то не упомянули? Напишите, мы дополним статью вашими ссылками