علم البيانات: إيجاد النظام الأساسي المناسب لاستكشاف الموارد
نشرت: 2022-12-29في حين أن Data Science ممتازة للتعمق في البيانات التي تعتبر حيوية لأي مجال ، بما في ذلك الأعمال أو البحث أو التعليم ، فمن الضروري اختيار النظام الأساسي المناسب لدراسة البيانات الدقيقة. يحتاج أي تحليلي مؤسسي أو فردي إلى اختيار نظام أساسي قابل للتطبيق للحفاظ على عمل يمكن أن يوفر حلولًا طويلة الأجل ويكون اقتصاديًا.
جدول المحتويات
ما هي منصة علوم البيانات
منصة علوم البيانات ليست سوى مركز لدمج أنشطة علوم البيانات. يجب أن تدعم أفضل منصة تعمل بالكامل على علوم البيانات أنشطة مثل استكشاف البيانات ، ودمج الموارد التي تستخدم البيانات ، يجب أن تدعم الترميز وبناء النماذج لتلبية البيانات الجديدة ، وإدارة الموارد في بيئات مختلفة ، وإعداد تقارير دقيقة عن النتائج.
مع المتطلبات الحالية وحجم البيانات في الأعمال التجارية ، فإن تعريف أفضل منصة تعمل بالكامل على Data Science يتطلب أن تكون الأنظمة الأساسية قابلة للتطوير ومرنة مع المتطلبات المتغيرة. تعمل Analytics مع الشركات لبناء منصات ذكية وفعالة لاتخاذ القرار الأفضل.
بصرف النظر عن ما هو مذكور حتى الآن ، فإن أفضل نظام أساسي يعمل بالكامل على علوم البيانات يقدم دعمًا هائلاً لعلماء البيانات في الاستكشاف التفاعلي والتصور والنشر وإعداد بيانات هندسة الأداء والوصول إلى البيانات. هذه المنصات هي نعمة للأعمال لأنها تعمل بمثابة لبنة لإنشاء حل وتوفير البيئة لإدماج الحلول الخالية من المتاعب في العمليات التجارية والمنتجات.
تحقق من دورات علوم البيانات لدينا لتحسين مهاراتك.
منصات علوم البيانات في السوق
بعض الأنظمة الأساسية الأكثر شيوعًا التي تعمل على علم البيانات والتي يتم تبنيها على نطاق واسع في جميع أنحاء العالم هي:
1. Microsoft Azure Machine-Learning Studio
2. التحليلات Alteryx
3. H2O.ai
4. منصة تحليلات KNIME
5. RapidMiner
6. SAS
7. MathWorks 'MATLAB و Simulink
8. برمجيات تيبكو
9. منصة التحليلات الموحدة Databricks
10. منصة دومينو لعلوم البيانات
استكشف دوراتنا الشهيرة في علوم البيانات
| برنامج الدراسات العليا التنفيذية في علوم البيانات من IIITB | برنامج الشهادة المهنية في علوم البيانات لاتخاذ قرارات الأعمال | ماجستير العلوم في علوم البيانات من جامعة أريزونا |
| برنامج الشهادة المتقدمة في علوم البيانات من IIITB | برنامج الشهادة الاحترافية في علوم البيانات وتحليلات الأعمال من جامعة ماريلاند | دورات علوم البيانات |
لماذا MATLAB لتحليل البيانات؟
يوفر MATLAB الدعم لأنشطة علوم البيانات بأدوات حصرية لغرض الوصول إلى البيانات ومعالجتها مسبقًا ، وبناء نماذج التعلم الآلي والنماذج التنبؤية ، فضلاً عن إنشاء نماذج نشر لأنظمة تكنولوجيا المعلومات.
الميزات المتطورة لـ MATLAB التي تميزه عن المنصات الأخرى:
- يدعم MATLAB إمكانية الوصول إلى البيانات من الملفات ومؤرخي البيانات. قواعد البيانات المعاصرة وأيضًا من التخزين السحابي. ويمكنه أيضًا الاتصال بالمصادر الحية مثل أي جهاز أو موجزات في الوقت الفعلي قد تحمل بيانات الأعمال الخاصة بأي مؤسسة.
- تم تصميم MATLAB مع إمكانية إدارة البيانات وتنظيفها. تساعد أنواع البيانات وإمكانيات المعالجة المسبقة فيما يتعلق بـ MATLAB في إعداد البيانات التفاعلية ، وتوفر تطبيقاتها خدمة وضع العلامات لإنشاء مجموعات بيانات تدريبية عالية الدقة.
- يمكن توثيق تحليل البيانات الذي يتم إجراؤه بسهولة باستخدام MATLAB باستخدام ميزات دفتر الرسومات ومحرر Live Editor.
- يدعم MATLAB تقنيات محددة للتحليل بميزات مثل المستشعرات والنصوص والصور والفيديو وأنواع أخرى من البيانات.
- يوفر MATLAB دعمًا لأساليب مختلفة لاستكشاف نماذج بيانات مختلفة من خلال تطبيقات التعلم الآلي والتعلم العميق
- تقوم MATLAB بضبط نماذج التعلم الآلي والتعلم العميق مع وحدات مدمجة مثل اختيار الميزات واختيار النموذج وخوارزميات ضبط المعلمة الفائقة.
- يمكن نشر نماذج MATLAB للتعلم الآلي لتعيش أنظمة تكنولوجيا المعلومات دون إعادة كتابة التعليمات البرمجية بأي لغة أخرى.
مهارات علوم البيانات الأعلى للتعلم في عام 2022
| SL. لا | مهارات علوم البيانات الأعلى للتعلم في عام 2022 | |
| 1 | دورة تحليل البيانات | دورات الإحصاء الاستنتاجي |
| 2 | برامج اختبار الفرضيات | دورات الانحدار اللوجستي |
| 3 | دورات الانحدار الخطي | الجبر الخطي للتحليل |
التحليل الاستكشافي مع MATLAB
تقدم MATLAB أنواع بيانات تقلل من وقت المعالجة المسبقة للبيانات إلى حد كبير. على سبيل المثال ، هناك انخفاض كبير في وقت المعالجة المسبقة لبيانات مستشعر السلاسل الزمنية وتحويل الصورة إلى نص عند العمل مع MATLAB.
تعمل وظائف MATLAB عالية المستوى على مزامنة السلاسل الزمنية غير المرتبطة بشكل فعال ، وهي قادرة على استبدال القيم المتطرفة بقيم الاستيفاء وتصفية إشارات الضوضاء وغير ذلك الكثير.
تساعد MATLAB المستخدم على تصور البيانات المطلوبة بسرعة لتحليل الاتجاهات وتسليط الضوء أيضًا على مشكلات جودة البيانات في المؤامرات وأداة Live Editor
MATLAB لتعلم الآلة
تقدم MATLAB أفضل النماذج للتعلم الآلي لجميع الاحتياجات. تقدم MATLAB الدعم للمستخدمين الجدد الذين يبحثون عن مساعدة لبدء التعلم الآلي أو الخبراء الراغبين في إجراء تقييم سريع لعدة أنواع متنوعة من النماذج وتطبيقات التصنيف ، بالإضافة إلى الانحدار من أجل تقديم نتائج سريعة.
يتم تزويد المستخدمين بمجموعة واسعة من خوارزميات الانحدار والتصنيف الشائعة ، ويمكن إجراء مقارنة بين النماذج بناءً على المقاييس القياسية وتصدير النماذج الواعدة لمزيد من التحليل والتكامل.
يمكن للمستخدمين الذين يفضلون الترميز استخدام تحسين المعلمة الفائقة المضمنة في وظائف التدريب النموذجية للعثور على أفضل المعلمات لضبط النموذج بسرعة.
نشر متعدد المنصات
يمكن نشر نماذج التعلم الآلي المدعومة من MATLAB في أي بيئة ، مثل كود C / C ++ ، أو كود CUDA ، أو شبكة تكنولوجيا المعلومات الخاصة بالشركات ، أو الشبكة السحابية. تقدم MATLAB توليد رمز C مستقل من كود MATLAB الذي يدعم متطلبات الأداء العالي. يُنشئ الكود المستقل نماذج جاهزة للنشر تتميز بسرعة تنبؤ عالية وبصمة ذاكرة صغيرة.
يمكن أيضًا استخدام نماذج التعلم الآلي التي أنشأتها MATLAB في Simulink ويمكن نشرها على خادم الإنتاج المباشر MATLAB للتكامل مع الويب وقواعد بيانات العميل والتطبيقات الأساسية.
تكامل MATLAB مع أنظمة تكنولوجيا المعلومات للمؤسسات
البرامج المكتوبة في MATLAB جاهزة للنشر ويمكن القيام بذلك بأمان جنبًا إلى جنب مع أنظمة تكنولوجيا المعلومات الخاصة بالمؤسسة ومصادر البيانات والتقنيات التشغيلية.
حلول تكنولوجيا المعلومات للمؤسسات مبرمجة بالتنسيق بين فرق الهندسة والبرمجيات للأنشطة المذكورة أدناه:
- لتشغيل التطبيقات على بيئات Windows أو Linux التي تضمن الموثوقية والأمان ، وتوفر أيضًا قابلية التوسع لكل من السحابة الداخلية أو العامة
- تنفيذ آلية أمنية عالية الجودة للمصادقة والتي تشمل توفير الوصول وتشفير البيانات.
- الخطوات التي تم تنفيذها على الشبكات والبيانات الحالية ، والتي تتضمن أنظمة منصة التحليل الحالية مثل Tableau و Power BI.
- تتم محاذاة سير عمل DevOps جنبًا إلى جنب مع الأدوات المطبقة حاليًا وذلك لإعداد نماذج النشر التلقائي والخوارزميات الأساسية والتطبيقات للأنظمة الحالية ذات التعليمات البرمجية الحالية.
- مساعدة المستخدمين في الحصول على بداية سريعة من خلال تنفيذ الأدوات التي تم إنشاؤها مسبقًا أو الخاصة بالصناعة أو أدوات Simulink المتوفرة.
تكامل التطبيقات والبيانات
يمكن دمج التطبيقات مع الخوارزميات والنماذج من خلال تنفيذ مكتبات لغة معينة أو عن طريق نشر نقاط نهاية الخدمة باستخدام خادم MATLAB. يدعم MATLAB واجهات واجهات C / C ++ و Java و .NET و Python و RESTful.
يمكن توصيل أنظمة تكنولوجيا المعلومات بواسطة MATLAB للسماح للفرق الهندسية بإعداد اتصالات بقواعد البيانات المعاصرة والبيانات الضخمة والتقنيات التشغيلية ومصادر البيانات المتدفقة باستخدام موصلات مسبقة الصنع.
اقرأ مقالاتنا الشهيرة في علوم البيانات
| المسار الوظيفي لعلوم البيانات: دليل مهني شامل | النمو الوظيفي لعلوم البيانات: مستقبل العمل هنا | لماذا علم البيانات مهم؟ 8 طرق تضيف علوم البيانات قيمة إلى الأعمال |
| أهمية علم البيانات للمديرين | ورقة الغش النهائية لعلم البيانات التي يجب أن يمتلكها علماء البيانات | أهم 6 أسباب لماذا يجب أن تصبح عالم بيانات |
| يوم في حياة عالم البيانات: ماذا يفعلون؟ | ضبطت الأسطورة: علم البيانات لا يحتاج إلى تشفير | ذكاء الأعمال مقابل علوم البيانات: ما هي الاختلافات؟ |
استنتاج
نظرًا لأن البيانات تفيض في كل مكان ، فإن منصات Data Science هي حاجة الساعة. أدت الزيادة في اعتماد أدوات تحليل البيانات إلى زيادة سوق منصة علوم البيانات بشكل لم يسبق له مثيل ، وهذه المنافسة تقود الابتكارات والتحسينات المستمرة على الأنظمة الأساسية الحالية.
اختارت العديد من الصناعات MATLAB للحفاظ على بياناتها وإدارتها والحفاظ عليها في السنوات الأخيرة. نظرًا لأن MATLAB يقدم حلاً لمتطلبات اليوم الحالية لتحليل البيانات لنمو الأعمال ، فهو الأكثر شيوعًا بين الشركات. يتم استخدامه على نطاق واسع في صناعات مثل تكنولوجيا المعلومات ، والرعاية الصحية وعلوم الحياة ، والخدمات المصرفية ، والخدمات المالية ، والتأمين (BFSI) ، والبحوث ، والتصنيع ، والطاقة والمرافق.
إذا كنت ترغب في التعمق أكثر في العمل مع Python ، خاصة لعلوم البيانات ، فإن upGrad تقدم لك PGP التنفيذي في علوم البيانات. تم تصميم هذا البرنامج لمتخصصي تكنولوجيا المعلومات من المستوى المتوسط ، ومهندسي البرمجيات الذين يتطلعون إلى استكشاف علوم البيانات ، والمحللين غير التقنيين ، والمهنيين في بداية حياتهم المهنية ، وما إلى ذلك. يضمن منهجنا المنظم ودعمنا المكثف أن يصل طلابنا إلى إمكاناتهم الكاملة دون صعوبات.
