Sponsored by test.

Các công cụ 40 khoa học dữ liệu tốt nhất - 2025

Xero.AI ,WisBot ,wesupplyAI ,Tredence ,Text2SQL.AI ,Synthace ,One Connect Solution ,Spatial.ai ,Roe AI ,QueryCraft , là các công cụ trả phí/tự do khoa học dữ liệu tốt nhất.

Nổi bật*

Đây là khoa học dữ liệu?

Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực đa ngành kết hợp các phương pháp khoa học, quy trình, thuật toán và hệ thống để trích xuất kiến thức và hiểu biết từ dữ liệu có cấu trúc và không cấu trúc. Nó bao gồm các kỹ thuật từ toán học, thống kê, khoa học máy tính và khoa học thông tin để phân tích các lượng lớn dữ liệu và khám phá mẫu, mối tương quan và xu hướng. Khoa học dữ liệu đã trở nên quan trọng đáng kể trong những năm gần đây do sự tăng trưởng mũi nhọn của dữ liệu được tạo ra bởi doanh nghiệp, mạng xã hội và các thiết bị IoT.

khoa học dữ liệu Thông tin sâu

  • India Lưu lượng truy cập 1.1M
  • United States Lưu lượng truy cập 2.2M
  • United Kingdom Lưu lượng truy cập 432.9K
  • Korea Lưu lượng truy cập 161
  • Egypt Lưu lượng truy cập 72.4K
  • Kenya Lưu lượng truy cập 75.9K
  • Brazil Lưu lượng truy cập 75.5K
  • Germany Lưu lượng truy cập 11.6K
  • Australia Lưu lượng truy cập 6.1K
  • Canada Lưu lượng truy cập 316.3K
  • Pakistan Lưu lượng truy cập 185.3K
  • Italy Lưu lượng truy cập 48
  • Taiwan Lưu lượng truy cập 14
  • Turkey Lưu lượng truy cập 980
  • France Lưu lượng truy cập 21.3K
  • Vietnam Lưu lượng truy cập 7.3K
  • Switzerland Lưu lượng truy cập 2K
  • Sweden Lưu lượng truy cập 2K
  • Netherlands Lưu lượng truy cập 5.2K
  • Russia Lưu lượng truy cập 55.8K
  • Kazakstan Lưu lượng truy cập 1.5K
  • Japan Lưu lượng truy cập 122
  • Mexico Lưu lượng truy cập 1.4K
  • United Arab Emirates Lưu lượng truy cập 41
  • Saudi Arabia Lưu lượng truy cập 120
  • Trung bình Lưu lượng truy cập 228.9K
40 công cụ

khoa học dữ liệu đã có hơn 40 công cụ AI.

9.2M Tổng số lượt truy cập hàng tháng

khoa học dữ liệu đã tự hào có hơn 9.2M lần truy cập người dùng mỗi tháng.

2 công cụ có lưu lượng truy cập vượt quá 1 triệu

khoa học dữ liệu hiện đã có ít nhất 2 công cụ AI có hơn một triệu lần truy cập hàng tháng.

Top 10 công cụ AI cho khoa học dữ liệu là gì?

Tính năng chính Giá Cách sử dụng
Mito

Mito là công cụ chỉnh sửa dữ liệu bảng tính và tạo mã Python tự động.

Lyzr

Lyzr là một nền tảng cái nhìn cung cấp các gợi ý dựa trên trí tuệ nhân tạo để thúc đẩy sự tăng trưởng.

Để sử dụng Lyzr, chỉ cần kết nối dữ liệu của bạn, dù là dữ liệu địa phương hoặc từ hồ chứa dữ liệu trung tâm. Nền tảng cung cấp một giao diện sử dụng dễ dàng với khả năng khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo sinh học mạnh mẽ. Không cần lập trình. Khi đã kết nối, bạn có thể truy cập hàng trăm các cái nhìn được xây dựng trước ngay lập tức. Đội ngũ chuyên gia của chúng tôi có thể hướng dẫn bạn qua sản phẩm và giúp bạn bắt đầu nhanh chóng.

Athena

Nền tảng khoa học dữ liệu với trợ lý AI.

Kết nối Athena với cơ sở dữ liệu của bạn, hợp tác với đội ngũ của bạn để xây dựng công việc tùy chỉnh và sử dụng chế độ trợ lý và tự lái để thực hiện tự động.

Best AI Jobs

Bảng việc làm Trí tuệ Nhân tạo hàng đầu với hơn 2000+ danh sách cho các vai trò Trí tuệ Nhân tạo như các kỹ sư và nhà phát triển.

Để sử dụng Công việc Công nghệ Trí tuệ Nhân tạo hàng đầu, chỉ cần truy cập trang web và duyệt qua danh sách việc làm có sẵn. Bạn có thể tìm kiếm các vị trí việc làm cụ thể hoặc địa điểm. Khi bạn tìm thấy một việc làm có ý thú, hãy nhấp vào để xem chi tiết và quy trình nộp đơn.

Byterat - Battery Data Platform

Byterat là một nền tảng đám mây sử dụng học máy để chuyển đổi các phòng lab nghiên cứu về pin.

Để sử dụng Byterat, chỉ cần đặt lịch trình trình diễn với nhóm Công nghệ Sản phẩm. Nền tảng này tự động làm sạch dữ liệu, đồng bộ hóa dữ liệu phòng lab theo thời gian thực và giảm thời gian từ dữ liệu đến thông tin. Nó khám phá ra các mẫu ẩn giữa thiết kế và hiệu suất pin, cho phép người dùng dự đoán kết quả thí nghiệm sớm. Byterat cũng cung cấp một dấu vết kiểm toán đầy đủ của mỗi thí nghiệm pin.

clickworker

Đào tạo dữ liệu Trí tuệ nhân tạo và Dịch vụ Quản lý Dữ liệu

Sử dụng nguyên tắc thu thập ý kiến đông đảo với sức mạnh của hơn 6 triệu Clickworker

CodePal

CodePal là một nền tảng cung cấp các công cụ và hỗ trợ viết mã để các nhà phát triển nâng cao quy trình phát triển của họ.

Để sử dụng CodePal, chỉ cần nhập từ thông thường hoặc mô tả về mã bạn muốn tạo trong hộp văn bản. Chọn ngôn ngữ lập trình hoặc công nghệ bạn muốn tạo mã trong. Công cụ được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo sẽ tạo mã làm việc dựa trên dữ liệu đầu vào của bạn. Bạn cũng có thể sử dụng các công cụ và trợ giúp khác có sẵn trên nền tảng để phân tích, xem xét, tái cấu trúc và đơn giản hóa mã, và thực hiện các tác vụ khác.

Streamlit

Streamlit cho phép tạo và triển khai các ứng dụng web cho khoa học dữ liệu và học máy.

Để sử dụng Streamlit, bạn cần cài đặt nó bằng pip và sau đó tạo một script Python với chức năng mong muốn. Sau đó, bạn có thể chạy script bằng lệnh 'streamlit run', mở trình duyệt web hiển thị ứng dụng của bạn.

Daetama

Daetama là một nền tảng chuẩn bị khoa học dữ liệu cung cấp tài nguyên và khóa học toàn diện.

Để sử dụng Daetama, đơn giản là đăng ký tài khoản trên trang web. Sau khi đăng ký, người dùng có thể duyệt qua các khóa học và tài nguyên có sẵn, đăng ký vào các khóa học mong muốn và bắt đầu học theo tốc độ riêng của mình. Daetama cung cấp giao diện thân thiện với người dùng và tài liệu học tập tương tác để tạo điều kiện thuận lợi cho quá trình học tập.

Data Science Kit

Khoa học dữ liệu theo yêu cầu với mức giá cố định hàng tháng.

Để sử dụng Bộ Kit Khoa học Dữ liệu, đăng ký một trong các gói thành viên của chúng tôi. Sau khi đăng ký, bạn có thể gửi yêu cầu khoa học dữ liệu không giới hạn thông qua nền tảng của chúng tối. Mạng lưới các nhà khoa học dữ liệu chuyên gia của chúng tôi sẽ làm việc trên yêu cầu của bạn và cung cấp các giải pháp chất lượng cao trong vài ngày làm việc. Bạn có thể giao tiếp với nhóm của chúng tôi thông qua kênh giao tiếp không gặp gỡ. Chúng tôi ưu tiên quản lý nhiệm vụ, cho phép bạn xếp hạng yêu cầu của mình và theo dõi tiến trình của chúng. Ngoài ra, bạn có quyền truy cập đầy đủ nhóm, vì vậy toàn bộ nhóm của bạn có thể khởi tạo yêu cầu dữ liệu và cập nhật.

Các trang web AI mới nhất khoa học dữ liệu

  • Xero.AI

    Xero.AI là một nền tảng không cần code cho trí tuệ nhân tạo, cho phép xây dựng và triển khai mô hình ML một cách dễ dàng.

    Trình tạo mô tả sản phẩm AI Nhận diện hình ảnh bằng trí tuệ nhân tạo Bộ xây dựng trang web AI Khai thác dữ liệu trí tuệ nhân tạo
  • WisBot

    Một trợ lý được trang bị trí tuệ nhân tạo (AI) dành cho các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư ML, cung cấp hỗ trợ từ phân tích dữ liệu đến học máy.

    Trợ lý mã AI
  • wesupplyAI

    wesupplyAI cung cấp các gói dịch vụ học máy, cho phép doanh nghiệp tiếp cận công nghệ trí tuệ nhân tạo mà không cần thuê một đội ngũ khoa học dữ liệu.

    Thiết kế API trí tuệ nhân tạo

khoa học dữ liệu Tính năng chính

Thu thập dữ liệu và tiền xử lý

Phân tích dữ liệu thám hiểm

Mô hình hóa thống kê và Học máy

Trực quan hóa dữ liệu và giao tiếp

  • Ai thích hợp sử dụng khoa học dữ liệu?

    Một công ty bán lẻ phân tích lịch sử mua hàng của khách hàng để đề xuất sản phẩm cá nhân hóa.

    Một nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe dự đoán rủi ro tái nhập viện của bệnh nhân dựa trên hồ sơ y tế và dữ liệu dân số.

    Một tổ chức tài chính phát hiện các giao dịch gian lận bằng cách sử dụng các thuật toán phát hiện dấu vết.

  • khoa học dữ liệu hoạt động như thế nào?

    {if isset($specialContent.how)}

    Một công ty bán lẻ phân tích lịch sử mua hàng của khách hàng để đề xuất sản phẩm cá nhân hóa.. Một nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe dự đoán rủi ro tái nhập viện của bệnh nhân dựa trên hồ sơ y tế và dữ liệu dân số.. Một tổ chức tài chính phát hiện các giao dịch gian lận bằng cách sử dụng các thuật toán phát hiện dấu vết.

    {/if]
  • Ưu điểm của khoa học dữ liệu

    Ra quyết định dựa trên dữ liệu

    Khám phá các mẫu ẩn và hiểu biết

    Nâng cao hiệu quả vận hành và giảm chi phí

    Nâng cao trải nghiệm khách hàng và cá nhân hóa

    Phát hiện gian lận và quản lý rủi ro

Câu hỏi thường gặp về khoa học dữ liệu

Cần những kỹ năng gì để trở thành một nhà khoa học dữ liệu?
Các nhà khoa học dữ liệu cần một sự kết hợp giữa lập trình, thống kê, học máy và chuyên môn trong lĩnh vực đó. Sự thành thạo trong các ngôn ngữ như Python hoặc R, kiến thức về các khái niệm thống kê và sự quen thuộc với các thuật toán học máy là cần thiết.
Sự khác biệt giữa khoa học dữ liệu và học máy là gì?
Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực rộng lớn bao gồm toàn bộ vòng đời xử lý dữ liệu, bao gồm thu thập dữ liệu, tiền xử lý, phân tích và trực quan hóa dữ liệu. Học Máy là một phần của Khoa học dữ liệu tập trung vào xây dựng mô hình để đưa ra dự đoán hoặc quyết định dựa trên dữ liệu.
Một số công cụ và công nghệ Khoa học dữ liệu thông dụng là gì?
Các công cụ cho Khoa học dữ liệu phổ biến bao gồm các thư viện Python (NumPy, Pandas, Scikit-learn), ngôn ngữ lập trình R, cơ sở dữ liệu SQL, Apache Hadoop, Apache Spark và các công cụ trực quan hóa dữ liệu như Tableau và Power BI.
Làm thế nào Khoa học dữ liệu có thể giúp doanh nghiệp có lợi thế cạnh tranh?
Khoa học dữ liệu giúp doanh nghiệp ra quyết định dựa trên dữ liệu, tối ưu hóa quy trình, giảm chi phí và nâng cao sự hài lòng của khách hàng. Bằng cách tận dụng thông tin từ dữ liệu, các công ty có thể xác định cơ hội mới, tạo ra các chiến dịch tiếp thị mục tiêu và phát triển sản phẩm và dịch vụ sáng tạo.
Những yếu tố đạo đức nào cần xem xét trong Khoa học dữ liệu?
Quyền riêng tư, bảo mật và việc sử dụng dữ liệu một cách có trách nhiệm là những vấn đề đạo đức quan trọng. Các nhà khoa học dữ liệu phải đảm bảo tuân thủ các quy định như GDPR, có được sự đồng ý cần thiết và bảo vệ thông tin nhạy cảm. Độ thiên vị và công bằng trong các thuật toán và mô hình cũng cần được đề cập để tránh các kết quả phân biệt đối xử.
Triển vọng tương lai của Khoa học dữ liệu là gì?
Nhu cầu về các chuyên gia khoa học dữ liệu dự kiến sẽ tăng mạnh trong những năm tới. Khi các tổ chức ngày càng phụ thuộc vào những hiểu biết dựa trên dữ liệu, việc ứng dụng Khoa học dữ liệu sẽ mở rộng sang nhiều ngành công nghiệp. Các công nghệ mới nổi như học sâu, tính toán cạnh và tính toán lượng tử sẽ tiếp tục thúc đẩy lĩnh vực Khoa học dữ liệu.

Thêm chủ đề