Linux est un logiciel open source populaire et son utilisation est totalement gratuite. Cela signifie que Linux peut être téléchargé depuis Internet et redistribué sous la licence GNU. De plus, il présente des avantages en matière de sécurité, d'évolutivité et de flexibilité par rapport aux autres systèmes d'exploitation. Linux a beaucoup plus de puissance informatique que Windows, et il est également livré avec un support super périphérique. D'énormes quantités de données sont traitées par des spécialistes des données, ce qui est difficile à gérer facilement dans les distributions Linux. Une distribution Linux, également appelée "Linux Distro", est un système d'exploitation Linux gratuit fourni avec différents composants tels que l'installation de logiciels, des outils de gestion et d'autres logiciels.
Les distributions basées sur le noyau Linux sont plus conviviales et généralement plus faciles à installer que les distributions traditionnelles basées sur le noyau. Des centaines de distributions Linux sont actuellement disponibles, chacune destinée à un certain utilisateur ou système. Certains sont prêts à l'emploi, tandis que d'autres sont regroupés sous forme de code source qui doit être compilé au cours du processus d'installation. Trois des meilleures distributions Linux pour la science des données sont mentionnées ci-dessous.
- Ubuntu,
- Fédora
- OuvrirSUSE
Ils seront discutés en détail plus loin dans cet article. Pour en savoir plus sur ces distributions Linux, lisez la suite.
Meilleure distribution Linux en science des données
Il existe de nombreuses distributions de Linux qui peuvent être utilisées en science des données, mais seules quelques-unes d'entre elles sont considérées comme les meilleures pour diverses fonctionnalités décrites ci-dessous.
Ubuntu
Ubuntu est le meilleur système d'exploitation Linux pour les data scientists du monde entier. C'est également la distribution Linux la plus utilisée sur les clouds publics avec des capacités d'apprentissage automatique. Canonical a créé le système d'exploitation Linux open source Ubuntu, initialement publié en 2004. Ubuntu, qui est basé sur la conception et l'infrastructure de Debian, est idéal pour les novices. Il est conçu pour les serveurs d'entreprise, les ordinateurs de bureau, le cloud et l'Internet des objets.
Pour les initiatives scientifiques communautaires, Ubuntu for Data Science est une solution fantastique. Pour les initiatives qui exigent un volume important de données et la capacité d'évaluer et de transmettre rapidement ces données.
Fédora
Fedora est un autre système d'exploitation Linux célèbre pour les scientifiques des données du monde entier. Le projet Fedora a été fondé comme un moyen pour les utilisateurs d'ordinateurs de partager leur enthousiasme pour les logiciels libres avec le reste du monde. Le projet Fedora, quant à lui, est devenu une communauté dédiée à l'avancement du logiciel libre et à l'amélioration de ce monde grâce à l'ouverture logicielle. En science des données, Fedora peut aider votre entreprise à aller de l'avant avec ses objectifs de recherche. Envisagez de commencer par un réseau Fedora Hub, qui relie les utilisateurs de Fedora qui souhaitent approfondir la recherche scientifique. Cette catégorie peut inclure des réseauteurs ayant une formation en analyse de données, en sciences physiques ou en statistiques.
Réseau central Fedora
Les utilisateurs de Fedora peuvent se connecter avec des centaines et des milliers de personnes impliquées dans le projet Fedora en utilisant le Fedora Hub Network. Vous aurez accès aux informations, aux outils et aux discussions dont vous aurez besoin pour suivre les progrès de la production et du partage des données scientifiques.
Communauté Fedora
La formation de groupes au sein de la communauté Fedora peut vous aider à obtenir un soutien formel et à continuer à participer à vos projets de science des données. En devenant un supporter officiel d'un projet Fedora, vous pourrez fournir des informations et une assistance aux autres utilisateurs de Fedora, ainsi qu'acquérir une reconnaissance et une influence dans la communauté scientifique.
OuvrirSUSE
Open Source, souvent connu sous le nom d'OpenSUSE, est un système d'exploitation basé sur Linux qui possède toutes les fonctionnalités nécessaires pour faire fonctionner un grand centre de données. Avec OpenSUSE, les utilisateurs peuvent disposer de la meilleure technologie pour gérer leurs centres de données. Le calcul haute performance, la gestion de bases de données et la création de sites Web sont également fournis. Les scientifiques des données peuvent travailler avec des données de n'importe quelle source pour les créer, les enregistrer, y accéder et les examiner à l'aide d'un système de gestion de base de données (DMS) robuste.
Il dispose d'une interface facile à utiliser pour gérer les tâches et l'accès des utilisateurs. Il permet aux utilisateurs de gérer efficacement le stockage et la bande passante. OpenSUSE est disponible dans une variété de distributions, y compris Linux, Fedora, Mandriva, OpenSUSE et Solaris, qui permettent toutes des degrés de liberté variables.
Fonctionnalité d'OpenSUSE
La plupart de ses fonctionnalités sont les mêmes que celles des serveurs SQL, mais l'Open Source offre plusieurs avantages qui en font le meilleur choix pour les données scientifiques. Les utilisateurs peuvent accéder et utiliser des données scientifiques directement depuis leurs systèmes grâce à des logiciels open source. Cela vous permet de le faire sans avoir à vous soucier de l'assistance informatique ou des problèmes de licence.
Conclusion :
Linux Distro est le meilleur choix pour la science des données car il est open source, ce qui signifie que vous n'aurez pas besoin d'investir dans des logiciels pour mener vos recherches. Si vous n'êtes pas à l'aise avec l'installation et l'utilisation de logiciels propriétaires, cela peut être d'une aide précieuse. Il existe un grand nombre de distributions Linux disponibles; vous pouvez utiliser celui qui répond à vos besoins, mais les trois meilleures distributions Linux, Ubuntu, Fedora et OpenSUSE, sont décrites en détail dans cet article, qui sera parfait pour les scientifiques des données.