在数据科学的广阔领域中，选择合适的工具和技术对于业务领导者来说至关重要。本文将探讨不同工具的特点，以及它们如何帮助在数据科学项目中取得成功。
报告和商业智能工具使组织能够理解趋势和模式，从而做出关键的战略决策。首先，可能会想到的是Excel，它提供了包括数据透视表和图表在内的多种选项，让能够快速进行分析。
接下来是Quick View，它允许整合搜索、可视化和分析所有数据源。只需几次点击，它就易于学习和使用，这一直是其受欢迎的主要因素。
Tableau是当今市场上最受欢迎的数据可视化工具之一。它能够处理大量数据，甚至提供Excel计算函数和参数。Tableau因其整洁的仪表板和故事界面而受到喜爱，它允许在单个屏幕上整合多个报告，这是董事会层面非常受欢迎的功能。
MicroStrategy是另一个支持仪表板、记分卡、警报和自动报告分发的BI工具。
PowerBI是微软在BI领域的产品。它是为了与微软的技术集成而构建的，因此如果组织是SharePoint或SQL数据库用户，和团队会喜欢PowerBI。当然，它也连接到非微软软件。
现在转向预测分析和机器学习工具。这是大多数数据科学专业人士的主要工作领域。可能会看到这两个领域中工具的重叠，但这是因为它们的任务性质相似，通常由同一批人执行。从当今行业中最占主导地位的语言Python开始。
Python因其灵活性、易用性和开源特性而迅速流行和被接受。如果组织刚开始AI和ML之旅，强烈推荐使用Python作为主要语言。
接下来是R。这是另一种受到尊重和流行的语言。直到最近，它还领先于Python，但后者迅速赶上。R有一个活跃且非常有用的支持社区，并且它带有大量支持大多数机器学习任务的包和库。
Apache的Spark是另一个工具。它由加州大学伯克利分校在2010年开源，并且自那以后已成为大数据中最大的开源社区之一。它通常被称为大数据分析的瑞士军刀，因为它具有灵活性、速度、计算能力等多种优势。
Julia是一种新兴语言，被一些人认为是Python的继任者。个人认为现在下结论还为时过早，但Julia是一个值得考虑的有用选项。
深度学习是业务领导者应该了解的另一个领域，因为它的使用和应用正在扩大。但正如之前提到的，深度学习需要大量的计算资源。为了利用这些资源，它需要特殊的框架。想在这里强调为团队配备GPU和TPU的优势。
GPU或图形处理单元是对CPU或中央处理单元的巨大升级。GPU有助于更快地训练和执行模型。另一方面，TPU比GPU更强大，由谷歌在2018年推出。它们仍在进入深度学习领域，但不久之后，它们将迅速被采用。
为了利用深度学习，需要某些框架。让看看其中的一些：
谷歌的TensorFlow是机器学习社区中使用最普遍的。
如果还没有听说过自动机器学习或AutoML，那么现在是最好的时机来了解它。它本身就是一个完整的行业。感谢像AutoKeras这样的工具，顺便说一下，它是开源的：
谷歌的Cloud AutoML
IBM的Watson
数据机器人