Data Science: Die richtige Plattform finden, um Ressourcen zu erkunden

Während Data Science hervorragend geeignet ist, um tief in Daten einzutauchen, die für alle Bereiche, einschließlich Wirtschaft, Forschung oder Bildung, von entscheidender Bedeutung sind, ist es unerlässlich, die richtige Plattform für die genaue Datenstudie zu wählen. Jede institutionelle oder individuelle Analyse muss sich für eine Plattform entscheiden, die ein Geschäft aufrechterhalten kann, die langfristige Lösungen bieten kann und wirtschaftlich ist.

Was ist eine Data-Science-Plattform?

Eine Data-Science-Plattform ist nichts anderes als die Drehscheibe zur Integration von Data-Science-Aktivitäten. Die beste Plattform, die vollständig auf Data Science arbeitet, sollte Aktivitäten wie die Datenexploration unterstützen, die Integration von Ressourcen, die die Daten verwenden, sollte die Codierung und Erstellung von Modellen für die Versorgung mit neuen Daten, die Verwaltung von Ressourcen in verschiedenen Umgebungen und die genaue Berichterstattung über Ergebnisse unterstützen.

Angesichts der aktuellen Anforderungen und des Umfangs von Daten in Unternehmen erfordert die Definition der besten Plattform, die vollständig auf Data Science funktioniert, dass die Plattformen skalierbar und flexibel mit sich ändernden Anforderungen sind. Analytics arbeitet mit Unternehmen zusammen, um intelligente und effiziente Plattformen für die beste Entscheidungsfindung zu entwickeln.

Abgesehen von den bisher erwähnten, bietet die beste Plattform, die vollständig auf Data Science läuft, Datenwissenschaftlern eine enorme Unterstützung bei der interaktiven Exploration, Visualisierung, Bereitstellung, Performance-Engineering-Datenvorbereitung und dem Datenzugriff. Solche Plattformen sind ein Segen für Unternehmen, da sie als Baustein für die Erstellung einer Lösung fungieren und die Umgebung für die problemlose Integration von Lösungen in Geschäftsprozesse und Produkte bieten.

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Data-Science-Plattformen auf dem Markt

Einige der beliebtesten Plattformen, die auf Data Science laufen und auf der ganzen Welt weit verbreitet sind, sind:

1. Azure Machine Learning Studio von Microsoft

2. Alteryx-Analytics

3. H2O.ai

4. KNIME Analytics-Plattform

5. RapidMiner

6. SAS

7. MATLAB und Simulink von MathWorks

8. TIBCO-Software

9. Databricks Unified Analytics-Plattform

10. Domino Data Science-Plattform

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Warum MATLAB für die Datenanalyse?

MATLAB unterstützt Data-Science-Aktivitäten mit exklusiven Tools für den Zugriff auf und die Vorverarbeitung der Daten, den Aufbau von maschinellem Lernen und Vorhersagemodellen sowie die Erstellung von Bereitstellungsmodellen für IT-Systeme.

Die High-End-Funktionen von MATLAB, die es von anderen Plattformen unterscheiden:

• MATLAB unterstützt die Zugänglichkeit von Daten aus Dateien, Datenhistorikern. zeitgenössischen Datenbanken und auch aus Cloud-Speichern. Es kann auch eine Verbindung zu Quellen herstellen, die live sind, wie Hardware oder Echtzeit-Feeds, die Geschäftsdaten einer beliebigen Organisation enthalten können.
• MATLAB wurde mit der Fähigkeit zur Datenverwaltung und Datenbereinigung entwickelt. Die Datentypen und Möglichkeiten der Vorverarbeitung in Bezug auf MATLAB helfen bei der Vorbereitung interaktiver Daten, und seine Apps bieten einen Kennzeichnungsdienst zum Erstellen hochpräziser Trainingsdatensätze.
• Durchgeführte Datenanalysen können einfach mit MATLAB unter Verwendung von Grafiken und Live-Editor-Notizbuchfunktionen dokumentiert werden.
• MATLAB unterstützt spezifische Analysetechniken mit Funktionen wie Sensoren, Text, Bild, Video und anderen Datentypen.
• MATLAB unterstützt mit seinen Apps für maschinelles Lernen und Deep Learning verschiedene Ansätze zur Untersuchung verschiedener Datenmodelle
• MATLAB nimmt mit integrierten Modulen wie Funktionsauswahl, Modellauswahl und Hyperparameter-Tuning-Algorithmen eine Feinabstimmung auf maschinelles Lernen und Deep-Learning-Modelle vor.
• MATLAB-Modelle des maschinellen Lernens können in Live-IT-Systemen bereitgestellt werden, ohne dass Code in einer anderen Sprache neu geschrieben werden muss.

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Explorative Analyse mit MATLAB

MATLAB bietet Datentypen an, die die Vorverarbeitungszeit für die Daten stark reduzieren. So verkürzt sich beispielsweise die Vorverarbeitungszeit für Zeitreihen-Sensordaten und die Bild-zu-Text-Konvertierung bei der Arbeit mit MATLAB erheblich.

High-Level-Funktionen von MATLAB synchronisieren effektiv unzusammenhängende Zeitreihen, sind in der Lage, die Ausreißer durch interpolierende Werte zu ersetzen und die Rauschsignale herauszufiltern und vieles mehr.

MATLAB unterstützt den Benutzer bei der schnellen Visualisierung der Daten, die zur Analyse von Trends erforderlich sind, und hebt auch Datenqualitätsprobleme in Diagrammen und dem Live-Editor-Tool hervor

MATLAB für maschinelles Lernen

MATLAB bietet die besten Modelle für maschinelles Lernen für alle Anforderungen. MATLAB bietet Unterstützung für neue Benutzer, die Hilfe für den Einstieg in maschinelles Lernen suchen, oder Experten, die schnell verschiedene Arten von Modellen und die Anwendungen für die Klassifizierung sowie Regression evaluieren möchten, um schnelle Ergebnisse zu liefern.

Den Benutzern wird eine breite Palette beliebter Regressions- und Klassifizierungsalgorithmen zur Verfügung gestellt, und Modelle können auf der Grundlage von Standardmetriken verglichen und vielversprechende Modelle zur weiteren Analyse und Integration exportiert werden.

Die Benutzer, die Codierung bevorzugen, können die in Modelltrainingsfunktionen integrierte Hyperparameteroptimierung nutzen, um die besten Parameter zur schnellen Abstimmung des Modells zu finden.

Bereitstellung auf mehreren Plattformen

MATLAB-unterstützte Modelle für maschinelles Lernen können in jeder Umgebung bereitgestellt werden, wie C/C++-Code, CUDA-Code, Unternehmens-IT-Netzwerk oder Cloud-Netzwerk. MATLAB bietet die Generierung von eigenständigem C-Code aus MATLAB-Code, der Hochleistungsanforderungen unterstützt. Der eigenständige Code erstellt einsatzbereite Modelle mit hoher Vorhersagegeschwindigkeit und geringem Speicherbedarf.

Von MATLAB erstellte Machine-Learning-Modelle können auch in Simulink verwendet und auf MATLAB-Live-Produktionsservern bereitgestellt werden, um sie in das Web, Client-Datenbanken und zugrunde liegende Anwendungen zu integrieren.

Integration von MATLAB in Unternehmens-IT-Systeme

Die in MATLAB geschriebenen Softwareprogramme können bereitgestellt werden, und dies kann sicher zusammen mit der Integration in die IT-Systeme, Datenquellen und Betriebstechnologien der Organisation erfolgen.

IT-Lösungen von Unternehmen werden mit Koordination zwischen Engineering- und Softwareteams für die unten genannten Aktivitäten programmiert:

• Ausführen der Anwendungen in Windows- oder Linux-Umgebungen, die Zuverlässigkeit und Sicherheit gewährleisten und auch Skalierbarkeit sowohl für interne als auch für öffentliche Clouds bieten
• Implementierung eines hochwertigen Sicherheitsmechanismus für die Authentifizierung, der die Bereitstellung von Zugriff und Datenverschlüsselung umfasst.
• Implementierte Schritte für aktuelle Netzwerke und Daten, einschließlich aktueller Analyseplattformsysteme wie Tableau und Power BI.
• DevOps-Workflows werden an derzeit implementierten Tools ausgerichtet, um automatische Bereitstellungsmodelle, zugrunde liegende Algorithmen und Anwendungen für aktuelle Systeme mit vorhandenem Code einzurichten.
• Unterstützung von Benutzern beim schnellen Einstieg durch Implementierung der vorgefertigten oder branchenspezifischen oder von Simulink bereitgestellten Tools .

Integration von Anwendungen und Daten

Anwendungen können mit Algorithmen und Modellen integriert werden, indem Bibliotheken einer bestimmten Sprache implementiert oder Dienstendpunkte mit MATLAB Server veröffentlicht werden. MATLAB unterstützt die Sprachen C/C++, Java, .NET, Python und RESTful-Schnittstellen.

IT-Systeme können mit MATLAB verbunden werden, damit Ingenieurteams mithilfe vorgefertigter Konnektoren Verbindungen zu modernen Datenbanken, Big Data, Betriebstechnologien und Streaming-Datenquellen herstellen können.

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Fazit

Da die Daten überall überquellen, sind die Data-Science-Plattformen das Gebot der Stunde. Die zunehmende Einführung von Datenanalysetools hat den Markt für Data-Science-Plattformen wie nie zuvor in die Höhe getrieben, und dieser Wettbewerb treibt kontinuierliche Innovationen und Verbesserungen bestehender Plattformen voran.

Viele Branchen haben sich in den letzten Jahren für MATLAB entschieden, um ihre Daten zu pflegen, zu verwalten und aufzubewahren. Da MATLAB eine Lösung für die heutigen Anforderungen der Datenanalyse für das Unternehmenswachstum bietet, ist es am meisten unter Unternehmen. Es wird häufig von Branchen wie Informationstechnologie, Gesundheitswesen und Biowissenschaften, Banken, Finanzdienstleistungen und Versicherungen (BFSI), Forschung, Fertigung sowie Energie und Versorgungsunternehmen eingesetzt.

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