Инструменты для работы с открытыми данными

инструменты для работы с открытыми данными

В каждом разделе представлены два формата текста. Один состоит из лексики официального стиля, другой представлен версией для начинающих.

Версия для начинающих

Работа с большими данными требует специализированных инструментов, которые можно разделить на несколько категорий:

1)Программное обеспечение

Это сердце любой работы с ОД, обеспечивающее обработку, анализ и управление данными. Выбор зависит от специфики задачи, размера данных и требуемых аналитических методов.

Языки программирования:
*Python: Широко используется благодаря обширным библиотекам для работы с данными (Pandas, NumPy, Scikit-learn), визуализации (Matplotlib, Seaborn) и обработки распределенных данных (Dask, Spark). [Ссылка на официальный сайт Python](https://www.python.org/)
*R: Специализированный язык для статистической обработки данных, мощный в анализе и визуализации. [Ссылка на CRAN (Comprehensive R Archive Network)](https://cran.r-project.org/)
*Java: Подходит для обработки больших объемов данных в распределенных системах, часто используется с Hadoop и Spark. [Ссылка на Oracle Java](https://www.oracle.com/java/)
*Scala: Часто используется с Apache Spark благодаря своей функциональности и интеграции с JVM. [Ссылка на официальный сайт Scala](https://www.scala-lang.org/)

Фреймворки и платформы для обработки данных:
*Apache Hadoop: Распределённая система хранения и обработки больших данных. [Ссылка на Apache Hadoop](https://hadoop.apache.org/)
*Apache Spark: Быстрая и универсальная платформа для аналитики больших данных. Работает быстрее Hadoop, поддерживает различные языки программирования. [Ссылка на Apache Spark](https://spark.apache.org/)
*Apache Flink: Платформа для потоковой обработки данных в реальном времени. [Ссылка на Apache Flink](https://flink.apache.org/)
*Presto: Система запросов SQL для больших данных, работает с различными источниками данных. [Ссылка на Presto](https://prestodb.io/)
*ClickHouse: Высокопроизводительная база данных для аналитики OLAP. [Ссылка на ClickHouse](https://clickhouse.com/)

Визуализация – критически важна для понимания и интерпретации результатов анализа ОД.

2) Платформы визуализации данных
*Tableau: Интерактивная платформа для визуализации и анализа данных. [Ссылка на Tableau](https://www.tableau.com/)
*Power BI: Инструмент от Microsoft для визуализации и анализа данных, тесно интегрированный с другими продуктами Microsoft. [Ссылка на Power BI](https://powerbi.microsoft.com/en-us/)
*Qlik Sense: Инструмент для самообслуживания бизнес-аналитики. [Ссылка на Qlik Sense](https://www.qlik.com/us/products/qlik-sense)
*Grafana: Открытая платформа для мониторинга и визуализации метрик. [Ссылка на Grafana](https://grafana.com/)
*Matplotlib & Seaborn (Python): Библиотеки Python для создания статических, интерактивных и анимационных графиков.

3)Ресурсы для поиска информации и данных

* Google Dataset Search: Поиск наборов данных в интернете. [Ссылка на Google Dataset Search](https://datasetsearch.research.google.com/)

* Kaggle: Платформа для соревнований по машинному обучению и обмена наборами данных. [Ссылка на Kaggle](https://www.kaggle.com/)

* UCI Machine Learning Repository: Репозиторий наборов данных для машинного обучения. [Ссылка на UCI Machine Learning Repository](https://archive.ics.uci.edu/ml/index.php)

* Data.gov: Американский сайт с открытыми данными правительства. [Ссылка на Data.gov](https://www.data.gov/)

* OpenDataSoft: Платформа для публикации и использования открытых данных. [Ссылка на OpenDataSoft](https://opendatasoft.com/)

Важно: Этот список не является исчерпывающим. Выбор конкретных инструментов зависит от специфики проекта, бюджета и опыта команды. Многие инструменты интегрируются друг с другом, позволяя создавать мощные решения для работы с большими данными. Некоторые инструменты являются коммерческими, а другие – открытым программным обеспечением.

Гайд по Python

1

Скачивание Python

Перейдите на сайт Python: откройте браузер и введите www.python.org. Это официальный сайт, где вы можете загрузить Python.
Найдите раздел загрузок: на сайте найдите вкладку «Downloads» в верхней части страницы. Нажмите на нее.
Выберите вашу операционную систему: вы увидите варианты для различных операционных систем, таких как Windows, macOS и Linux. Нажмите на ту, которая соответствует вашей операционной системе.
Скачайте установочный файл: нажмите на большую желтую кнопку с надписью «Download Python 3.x.x» (где x.x — это последняя версия). Загрузка начнется автоматически.

2

Установка Python

Запустите установочный файл: найдите файл в папке загрузок и дважды щелкните по нему, чтобы открыть установочный файл.
Установите Python: в установочном файле поставьте галочку «Add Python to PATH». Это важно. Затем нажмите «Install Now».
Проверьте установку: после завершения установки откройте командную строку (Windows) или терминал (macOS/Linux) и введите python –version. Вы должны увидеть отображение номера версии Python.
Вот и все! Вы успешно установили Python на свой компьютер. Теперь вы готовы начать программировать. Для полноценного программирования вам нужна специальная программа (редактор кода). Но вы можете начать с предустановленной программы Python, чтобы написать первый код.

3

Пользование Python

Откройте IDLE: когда вы устанавливали Python, вместе с ним установилась и программа под названием IDLE — редактор для написания и выполнения кода на Python. Чтобы открыть IDLE, найдите «IDLE» в строке поиска вашего компьютера и нажмите на него.
Откройте новый файл: в IDLE перейдите в меню «File» и выберите «New File». Это откроет новое окно, в котором вы можете писать свой код./li>
Напишите свой код: Введите следующую строку кода в новом файле:
Print(«Hello, world!»)
Это ваша первая программа! Что она делает? Она выводит на экран текст: Hello, world!

4

Написание кода

Это довольно очевидно, но на всякий случай объясним: чтобы вывести какой-то текст на экран, вам нужно: a) обрамить его в двойные кавычки; b) использовать команду print() command — как в примере выше.
Сохраните свой файл: перейдите в меню «File» и выберите «Save As». Сохраните свой файл под именем, которое вы запомните, например, first_code.py.
Запустите свой код: в новом окне файла перейдите в меню «Run» и выберите «Run Module». Либо же вы можете просто нажать F5 на клавиатуре.
Посмотрите результат: откроется окно Python Shell, в котором показывается результат вашего кода. Вы должны увидеть текст «Hello, world!».

Как работает Hadoop

Hadoop использует модель обработки данных MapReduce, которая позволяет эффективно обрабатывать большие объемы информации на распределенных кластерах компьютеров. Процесс работы можно разбить на следующие этапы:

Map: На этом этапе данные разбиваются на блоки и распределяются по рабочим узлам кластера. Каждый узел применяет функцию Map к своим данным, выполняя предварительную обработку, такую как фильтрация, сортировка и анализ. Функция Map генерирует промежуточные пары ключ-значение, которые сохраняются во временном хранилище.
Shuffle and Sort (Перераспределение и сортировка): На этом этапе промежуточные данные собираются и перераспределяются таким образом, чтобы все данные с одинаковым ключом оказались на одном узле. Затем данные сортируются по ключам.
Reduce: На этом этапе данные передаются функции Reduce, которая обрабатывает данные с одинаковыми ключами, объединяя и агрегируя их. Результаты обработки сохраняются в окончательный набор данных.

Суть работы Hadoop заключается в параллельной обработке данных на множестве рабочих узлов в кластере. Каждый узел выполняет функции Map и Reduce над своей порцией данных, после чего результаты собираются и объединяются для получения итоговых результатов. Это позволяет обрабатывать большие объемы данных эффективно, так как задача разделяется на более мелкие подзадачи, которые выполняются параллельно.

Важно: В данном разделе представлены примеры гайдов только нескольких ресурсов, чтобы ввести пользователя в изучение открытых данных.

Видео с дополнительной информацией

К разделам