Топ-5 инструментов Linux для Data Science в 2024 году

1.6K

IВ 2024 году пересечение науки о данных и Linux будет как никогда интересным. Как человек, много лет работающий с Linux, я могу с уверенностью сказать, что экосистема с открытым исходным кодом расцвела инструментами, предназначенными для обработки, анализа и визуализации данных. В этом блоге я описываю 5 лучших инструментов для работы с данными на базе Linux в этом году, рассказываю, почему они мне нравятся (или не нравятся) и как они могут сделать ваш опыт работы с данными более плавным. Большинство инструментов, которые я выбрал, имеют открытый исходный код.

1. Python: Армейский нож исследователя данных

Если бы мне пришлось назвать один язык, который доминирует в науке о данных, то это Python. Конечно, Python не является эксклюзивом для Linux, но Linux увеличивает его потенциал благодаря отличной производительности и поддержке разработчиков. Я не являюсь поклонником чувствительности Python к пробелам, но его универсальность удерживает меня на крючке.

Почему я люблю Python в Linux

Предустановленное очарование: Большинство дистрибутивов Linux поставляются с предустановленным Python. Это на один шаг меньше в настройке среды.
Управление пакетами: С помощью таких инструментов, как pip, conda, и venv, управление зависимостями в Linux не составит труда.
Интеграция с инструментами Linux: Скрипты Python могут легко взаимодействовать с инструментами командной строки Linux, такими как grep, awk, или sed.

Лучшие библиотеки Python для науки о данных

Pandas: Для манипулирования данными.
Matplotlib и Seaborn: Для создания глубоких визуализаций.
Scikit-learn: Для задач машинного обучения.

Этапы установки

Python часто предустановлен в большинстве дистрибутивов Linux. Однако, чтобы убедиться, что у вас последняя версия:

Ubuntu/Debian:

sudo apt update && sudo apt install python3 python3-pip

Fedora:
```
sudo dnf install python3 python3-pip
```
Arch Linux:
```
sudo pacman -S python python-pip
```

Проверка установки

Выполнить:

python3 --version
pip3 --version

2. Jupyter Notebook: Интерактивная игровая площадка

Когда речь идет об экспериментах с данными, Jupyter Notebook чувствует себя как дома. Это инструмент с открытым исходным кодом, который объединяет живой код, уравнения, визуализации и повествовательный текст в одном документе.

Почему он выделяется

Бесшовная установка: Менеджеры пакетов Linux (например, apt, dnf, или yum) делают установку Jupyter простой задачей.
Интеграция с Python: Выполняйте код Python прямо в браузере.
Интерактивная визуализация: Объедините такие библиотеки, как Plotly или Bokeh, для создания динамических графиков.

Шаги установки

Jupyter устанавливается через Python’s pip менеджер пакетов.

Установить глобально:
```
pip3 install notebook
```

Чтобы создать изолированные среды для проектов:

pip3 install virtualenv
virtualenv myenv
source myenv/bin/activate
pip install notebook

Советы по конкретным дистрибутивам

Ubuntu/Debian: Убедитесь, что у вас есть build-essential , установленный для компиляции зависимостей.
```
sudo apt install build-essential
```
Fedora/Arch: Если вы используете Python через системные менеджеры пакетов, убедитесь, что зависимости соблюдены, используя:
```
sudo dnf groupinstall "Development Tools" # Fedora
sudo pacman -S base-devel                # Arch
```

Запустите Jupyter

Запустите сервер блокнотов:

jupyter notebook

Как я его использую

Я использую Jupyter для быстрого создания прототипов моделей машинного обучения и тестирования алгоритмов. Формат блокнота также позволяет легко делиться работой с коллегами.

Недостатки

Одна из главных проблем: блокноты иногда делают управление версиями беспорядочным, особенно при больших объемах выпуска.

3. RStudio: Друг для статистиков

RStudio – это мощная интегрированная среда разработки (IDE) для R. Хотя сам R является кроссплатформенным, Linux добавляет стабильности и производительности.

Ключевые особенности

Надежная обработка данных: Используйте такие библиотеки, как dplyr или tidyverse.
Интерактивные графики: Кредитное плечо ggplot2 для создания графики издательского качества.
Воспроизводимые исследования: Создание документов R Markdown для отчетов.

Почему я рекомендую это

RStudio имеет интуитивно понятный интерфейс, который прекрасно работает в Linux. Кроме того, в Linux она работает быстрее, чем в Windows.

Что мне не нравится

Иногда мне приходится сталкиваться с крутой кривой обучения R и нишевым сообществом по сравнению с Python.

4. Apache Spark: элегантная обработка больших данных

Большие данные не заставят себя ждать, и Apache Spark остается ведущим инструментом для распределенной обработки данных. Хотя он может работать под Windows, эффективность использования ресурсов Linux делает его лучшим выбором.

Почему Spark – это мощно

Масштабируемость: Обработка петабайтов данных на кластерах.
Интеграция: Работает с Hadoop, еще одним дружественным Linux фреймворком.
Универсальные API: Используйте Python, Scala или Java для взаимодействия со Spark.

Примеры использования

Пакетная обработка больших наборов данных.
Потоковая обработка в реальном времени с помощью Spark Streaming.
Машинное обучение с помощью MLlib.

Совет профессионала

Локальное развертывание Spark на Linux с помощью контейнеров Docker – это революционное решение. Docker избавляет от головной боли, связанной с конфликтами зависимостей.

Шаги установки

Установите Java:
Для работы Spark требуется Java.
- Ubuntu/Debian:
```
sudo apt install openjdk-11-jdk
```
- Fedora:
```
sudo dnf install java-11-openjdk
```
- Arch Linux:
```
sudo pacman -S jdk-openjdk
```
Скачать Spark:
Посетите Страница загрузки Apache Spark и получите предварительно собранный пакет.

Извлеките и настройте:

tar -xvf spark-*.tgz
sudo mv spark-* /opt/spark

Установка переменных окружения: Добавьте следующие строки в ваш .bashrc или .zshrc:
```
export SPARK_HOME=/opt/spark
export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin
```
Проверка установки:
```
spark-shell
```

5. Tableau Public: Отношения любви и ненависти

Хорошо, я признаю это – Tableau не дружественна к Linux. Но послушайте меня. С такими инструментами, как Вино или программное обеспечение для виртуализации, например VirtualBox, вы можете запустить Tableau Public на Linux. Мне нравится простота Tableau для создания информационных панелей, но отсутствие поддержки Linux сводит меня с ума. Тем не менее, те знания, которые вы можете получить, стоят дополнительных усилий.

Почему Tableau стоит хлопот

Интуитивно понятный интерфейс с перетаскиванием: Не нужно писать код для создания потрясающих приборных панелей.
Богатые возможности визуализации: В Tableau есть все: от тепловых карт до диаграмм рассеяния.
Ресурсы сообщества: Доступ к сокровищнице шаблонов и форумов.

Шаги установки

Поскольку Tableau не поддерживается в Linux, используйте Wine или средства виртуализации.

Установите Wine:

Ubuntu/Debian:
```
sudo apt install wine
```
Fedora:
```
sudo dnf install wine
```
Arch Linux:
```
sudo pacman -S wine
```

Скачать Tableau Public:
Посетите Веб-сайт Tableau Public и загрузите программу установки для Windows.
Запуск с помощью Wine:
```
wine TableauPublicInstaller.exe
```
Альтернатива:
Если Wine не работает, попробуйте использовать VirtualBox для запуска легкой виртуальной машины Windows.

Почетные упоминания

VS Code

Не совсем инструмент для работы с данными, но его Расширение Jupyter Notebook и Отладчик Python делают его бесценным.

Октав

Octave – альтернатива MATLAB с открытым исходным кодом – отлично подходит для численных вычислений в Linux.

KNIME

Платформа для анализа данных без кода, работающая под управлением Linux.

Установка VS Code

Ubuntu/Debian:
```
sudo apt install code
```
Fedora:
```
sudo dnf install code
```
Arch Linux:
```
sudo pacman -S code
```

Установка Octave

Ubuntu/Debian:
```
sudo apt install octave
```
Fedora:
```
sudo dnf install octave
```
Arch Linux:
```
sudo pacman -S octave
```

Заключительные мысли

Каждый из этих инструментов занимает уникальное место в экосистеме науки о данных Linux. Если вы работаете с данными с помощью Python, визуализируете их с помощью Tableau или обрабатываете большие данные с помощью Spark, Linux обеспечивает идеальную основу.

UNIXS.RU