Kriz yönetimi. Açık Kaynak Nasıl Yardımcı Olabilir

Eğer geldiysen Linux Adictos Coronavirüs ile ilgili medya bombardımanından kaçmaya çalışırken yanlış gönderiye girdiniz. Fırsat mevcut harika araçları tanımlamak için ücretsiz ve açık kaynak yazılım lisansları altında, bu gözden kaçamayacak kadar iyidir.

Gerçek şu ki İklim değişikliği, insan hatası ve mutant virüslerin sonuçları arasında bu liste her zaman elinizin altında olmalıdır.

Bu ilk makalede kendimizi Tehlike anında işe yarayabilecek genel amaçlı veya özel amaçlı programlama dilleri. Devam edenlerde özgüllükte yükseleceğiz.

Kriz yönetimi. Özgür ve açık kaynaklı yazılım kullanmak neden önemlidir?

Yıllar önce bir genel tıp hizmeti için istatistik derlemekten sorumlu kişiyle tanışma fırsatım oldu. Arjantin'deki en önemli üniversite hastanelerinden birinden bahsediyoruz. Bu kişi gururla bana Excel veritabanı işlevlerini nasıl kullandığını gösterdi. Neden Access'i kullanmadığını sorduğumda, bana özellikle yozlaşmış cinsel bir teklifte bulunmuşum gibi baktı.

Söylemeye gerek yok alınan hizmetin eksik, geç ve kolay paylaşılması imkansız olduğu bilgisi.

Gerçek şu ki, kriz zamanlarında bilgi edinme, işleme ve dağıtmadaki hız Bu çok önemli. Bu içerir

• Formları doldurması kolay
• Veritabanı birlikte çalışabilirliği
• Bilgi işlemede esneklik
• Sonuçları okunaklı bir şekilde sunma yeteneği

Microsoft Office'i LibreOffice ile değiştirmeyi teklif etmenin barizliğine düşmeyeceğim, bunu çözmeme ihtiyacınız yok. Bahsettiğim şey bundan sorumlu olanlarınİstatistiklerin derlenmesi, istatistiksel işlevlere sahip bazı programlama dilleri hakkında temel bir anlayışa sahip olmalıdır.. Örneğin:

R

R dil ve bir çevre pİstatistiksel hesaplama ve grafiklemede kullanılmak üzere.

R sağlar çok çeşitli istatistiksel tekniklers (doğrusal ve doğrusal olmayan modelleme, klasik istatistiksel testler, zaman serileri analizi, sınıflandırma, gruplama ve grafikleme.

Python

Python programlama dillerinin Aloe Vera'sıdır. VEÖğrenmesi çok kolay, tüm platformlar tarafından destekleniyor ve çok sayıda kütüphanesi var verilerle çalışmak. Onlardan bazıları:

Pandalar

Pandalar Python için bir kitaplıktır. veri yapıları ve yüksek performanslı veri analiz araçları sağlar ve kullanımı kolaydır. İsmin ayılarla hiçbir ilgisi yok. Pandas, Python'daki Veri Analizi Kitaplığı'nın kısaltmasıdır.

Kitap dükkanı Hızlı ve kolay veri işleme, okuma, toplama ve görselleştirme için tasarlanmıştır. Pandalar'ı kullanarak bir CSV veya TSV dosyasından veya bir SQL veritabanından veri toplamak ve veri çerçevesi adı verilen satırlar ve sütunlar içeren bir Python nesnesi oluşturmak mümkündür. Veri çerçevesi, istatistiksel yazılımdaki bir tabloya çok benzer.

deniz doğumu

Burada biz var bir üst düzey bir arabirim sağlayan veri görselleştirme kitaplığı çekici ve bilgilendirici istatistiksel grafikler çizmek.

Seaborn'u şu amaçlarla kullanabiliriz:

• Birden çok değişken arasındaki ilişkileri belirleyin (korelasyon)
• Toplu istatistikler için kategorik değişkenlere bakın
• Tek değişkenli veya iki değişkenli dağılımları analiz edin ve bunları farklı veri alt kümeleri arasında karşılaştırın
• Bağımlı değişkenler için doğrusal regresyon modelleri çizin.

Julia

Julia genel amaçlı bir programlama dilidir, ancak eVeri yönetimi yetenekleri ve kullanıcı dostu, özellik açısından zengin ortamı nedeniyle bilim adamları ve mühendisler tarafından giderek daha fazla kullanılmaktadır Bunlar şunları içerir: veri görselleştirme ve çizim için birçok seçenek, gerçek zamanlı etkileşimli seçeneklerle veri kümelerinin kolay kullanımı, makine öğrenimi için çok yönlü kitaplıklar ve paralel hesaplama özellikleri.

Veri işleme, matematiksel işlemler ve Julia programlama dili BigData'ya özel olarak yerel olarak oluşturulan kitaplıklara ek olarak,  ayrıca Python, R, C / Fortran, C ++ ve Java paketlerinin kullanımını destekler.