数据科学家应该购买什么商业软件？

Question

我正在设置一台工作电脑，在这里可以自由支配。我典型的访问软件包都是免费的，比如Rstudio和Anaconda。

我曾考虑过投资于商业BI软件，如Tableau或Spotfire，但小组中没有其他人(或我自己)是一个熟练的用户。我还有其他明显的选择吗？

从一开始，这个小组的大部分工作将是探索性的。他们需要一些理由来进一步投资于“数据科学”。

Answer 1

如果你是一名数据科学家，那么对预先打包的、通常是不灵活的商业工具几乎没有什么用处。

开放源码软件在数据科学中如此流行和有用的部分原因在于，你经常需要组合和/或修改一个程序来满足手头的需求--然后在没有一群律师和销售代表参与的情况下部署它。

由于数据科学家应该是熟练的程序员，所以您应该能够轻松地挖掘源代码并添加功能或使其更加友好。

我曾几次建议购买非免费产品(如GPL)，结果发现一些勤劳的人在Git中建立了一个项目，该项目提供了商业软件(如果不是全部的话)的大部分功能。在没有的情况下，它至少解决了核心问题，我可以修改和扩展它。修改原型要比从头开始容易得多。

底线:小心数据科学的商业软件，除非你已经在开放源码软件领域做了你的尽职调查，并且可以诚实地说，你找不到任何可以修改以适应你的需要的项目。商业软件不仅不那么灵活，而且有效地与这些人建立了业务伙伴关系，这意味着您的命运在某种程度上是相互交织的(至少对于依赖于该软件的项目是如此)。

Answer 2

如果你正在寻找一个技术包，我肯定会与数学。它有一个非常广泛的学科范围的功能，这是标准的(没有额外的软件包购买)。这允许您在成长过程中扩展到技术，而不必改变平台或购买额外的包。它也有一个很好的民防交互格式与一个免费和专业的读者。文档也是交互式的，这确实很有帮助。

但是，您必须对一些结构开放，在一起键入和链接函数，诸如此类。一旦你开始，它很快就来了。

Answer 3

我会回音“大卫。问题是你期望这个工具能起什么作用。可能是SAS或SPSS的方法，甚至MATLAB。每个工具都会给桌子带来一些东西。取决于您需要什么，一个或多个可能符合要求。还请看一下您的组织的技术路线图。如果开源是一个很大的推动，你的列表可能会有所不同。

对于业务用户或技术水平较低的人来说，Tableau是一个很好的工具(而且易于学习)。尽管成本很高(单用户年度许可证的费用为2000美元)，但它有一个很好的阅读器(免费)，一旦生成报告，用户就可以利用阅读器进行更新，而无需依赖许可证持有人。只要报告的性质是稳定和规范的，就会有好处。

R具有强大的图形功能，因此参与分析的用户可能会发现它更适合。类似地，python可能是一个很好的工具，特别是当您需要一个基于web的解决方案时。

所以想想你的需求和策略。