Top 10 Data Science-Plattformen im Jahr 2023

Was ist Data-Science-Technologie?

Die Data-Science-Technologie ist eine der schnell wachsenden Technologien dieser Ära. Data Science ist das Technologiefeld, das Fachkenntnisse und Programmierkenntnisse mit Kenntnissen in Mathematik und Statistik umfasst. Sie alle kombinieren, um aussagekräftige Werte aus Daten zu extrahieren.

Diese Technologie wendet maschinelle Lernalgorithmen auf die gesammelten Informationen in Form von Zahlen oder Text oder Bildern oder etwas wie Video oder Audio und vielem mehr an. Sie werden zur Herstellung von Systemen der künstlichen Intelligenz verwendet, die weitere Aufgaben ausführen, die der menschlichen Intelligenz ähneln. Als Ergebnis liefern diese Systeme wertvolle Erkenntnisse, die Analysten auswerten, um sie in Geschäftswert umzuwandeln.

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Warum wird Data Science für Unternehmen immer wichtiger?

Mit Innovationen in Technologien realisieren Unternehmen die Anforderungen von Data Science, maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz. Unabhängig von der Größe des Unternehmens spielt Data Science immer eine wichtige Rolle, um aussagekräftige Erkenntnisse für viele Geschäftsvorgänge und -strategien zu entwickeln und umzusetzen.

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Was sind Data-Science-Plattformen?

Data-Science-Plattformen werden zum Mining großer Datenmengen, ob strukturiert oder unstrukturiert, verwendet und verwandeln sie in eine wertvolle Ressource zur Identifizierung von Mustern für die Verwaltung von Vorgängen. Mit der wachsenden Nachfrage nach Data Science und maschinellem Lernen entstehen Software und Tools, die mit neuen Technologien entwickelt werden. Hier sind einige der besten Data-Science-Plattformen, die 2021 als Top-Data-Science-Plattformen dienen, um den Anforderungen des Unternehmens gerecht zu werden.

1. Dataiku DSS von Dataiku

Die Dataiku DSS-Lösung unterstützt das Data-Science-Team bei der Durchführung von Projekten mit Advanced Analytics. Diese Data-Science-Plattform ermutigt dazu, mehr Einblicke in das Geschäft zu gewähren, und hat schließlich einen erheblichen Einfluss.

Dataiku ist die zentrale Datenplattform. Es hilft Unternehmen, ihre Datenzusammenarbeit von der Analyse in großem Maßstab zur Unternehmens-KI zu bewegen.

Dataiku bietet einen gemeinsamen Ort für Datenexperten und -forscher und kombiniert sie so mit einem Repository von Best Practices, das maschinelles Lernen und KI-Bereitstellung/-Verwaltung umfasst.

Das Beste an Dataiku ist, dass es ein Anbieter einer zentralisierten und kontrollierten Umgebung ist und somit zum Katalysator für datengestützte Unternehmen wird.

Es erweitert seinen Nutzen für Kunden aus den Bereichen Einzelhandel, Finanzen, E-Commerce, öffentlicher Sektor, Fertigung, Transport, Gesundheitswesen, Pharmazie und mehr. Dataiku ist auf dem Weg, Self-Service-Analysen zu beschleunigen, indem es die Operationalisierung von Modellen für maschinelles Lernen in der Produktion sicherstellt. Es betont die Beseitigung von Hindernissen und bietet so mehr Möglichkeiten für die Erstellung eines geschäftswirksamen Modells. Seine kreativen Lösungen ermöglichen Data-Science-Teams, mit einem innovativeren Ansatz zu arbeiten.

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2. Alteryx-Designer von Alteryx

Alteryx Designer ist eine der Top-Data-Science-Plattformen im Jahr 2021.

Es ist so brillant gestaltet, dass es die Datenwissenschaftler und Analysten in die Lage versetzt, Zeuge einer Datenanalyseerfahrung zu werden. Es leitet Antworten aus nahezu jeder verfügbaren Datenquelle mit vielen codefreien Tools ab, die auch codefreundlich zu verwenden sind.

Es vereinfacht die Datenvorbereitung durch Datenverschmelzung und Berichterstellung unter Verwendung von prädiktiven und erweiterten Analysen. Es ist für die Benutzerfreundlichkeit des Data Scientist-Teams konzipiert. Alteryx Designer bietet das Mischen von Daten in einfacher Drag-and-Drop-Form, die zum Erstellen von Tabellenkalkulationen, Datenbanken, Data Lakes, Cloud-Quellen, Unternehmensanwendungen, RPA-Bots und vielem mehr verwendet werden können.

Das Wichtigste an Alteryx ist, dass es jeden Schritt der Analyse automatisiert, einschließlich Datenvorbereitung, Zusammenführung, Berichterstellung, Vorhersageanalyse und Datenwissenschaft. Es beschleunigt schließlich visuelle Einblicke und bereichert weitere Operationen. Da es Analysen automatisiert und sich wiederholende Prozesse anwendet, trägt dies dazu bei, schnellere Aktionen voranzutreiben, da es verwendet wird, um Ergebnisse in interaktiven Dashboards zu veröffentlichen oder Ergebnisse direkt an Unternehmensanwendungen zu senden.

Alteryx Designer hilft beim Zugriff auf beliebige Datenquellen oder Dateien, Anwendungen oder Datentypen. Mit über 260 Drag-and-Drop-Bausteinen betreibt Alteryx eine Self-Service-Plattform, die es ihren Benutzern ermöglicht, Einfachheit zu erleben, und hilft, mit der Erstellung eines interaktiven Moduls zu beginnen.

Wenn ein Datenwissenschaftler eine „Code-First“- oder „Low-Code“-Option bevorzugt, kann er Alteryx Designer wählen und die integrierten Tools wie R- und Python-Tools nutzen. Alteryx Designer bietet integrierte Datenvorbereitung und Datenqualität bei der Modellerstellung, die dazu beitragen, ML-Modelle in einem schnelleren Zeitrahmen mit einer geführten und unterstützten Modellierungserfahrung zu erstellen.

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3. RapidMiner Studio von RapidMiner

RapidMiner ist eine intuitive Plattform mit visuellem Workflow-Design und vollständiger Automatisierung. Es ist eine umfassende Plattform, die nur minimale Codierung erfordert. Es ist in der Lage, die gesamte Python-Bibliothek zu nutzen. RapidMiner erfüllt alle Anforderungen vom Einsteiger in die Datenwissenschaft bis zum erfahrenen Datenwissenschaftler. Es verwendet eine visuelle Drag-and-Drop-Oberfläche, die hilft, die Erstellung von Vorhersagemodellen zu beschleunigen und zu automatisieren. RapidMiner verfügt über eine umfangreiche Bibliothek mit mehr als 1.500 Algorithmen, die das beste Modell für ein umfassendes Modell gewährleisten.

RapidMiner Studio verfügt über eine Sammlung von Vorlagen, die in der Software vorgefertigt sind. Sie bieten einige allgemeine Zwecke wie Kundenabwanderung, Betrugserkennung, vorausschauende Wartung und einige andere wichtige Aufgaben.

RapidMiner Studio verfügt über eine einzigartige Funktion namens „Wisdom of Crowds“, die proaktive Empfehlungen zur Unterstützung von Anfängern bietet. Eines der wesentlichen Merkmale von RapidMiner ist, dass es sofortige Verbindungen zu Datenbanken, Enterprise Data Warehouses, Cloud-Speichern, Data Lakes, Geschäftsanwendungen und vielem mehr herstellt. Sie bieten sogar Wiederverwendungsverbindungen, wann immer der Benutzer es benötigt, und es kann leicht mit jedem geteilt werden, der Zugriff benötigt. Das Beste daran ist, dass RapidMiner dem Benutzer ermöglicht, Daten abzufragen und abzurufen, ohne komplexes SQL schreiben zu müssen, und es ermöglicht, hochgradig skalierbare Datenbankcluster zu ermöglichen.

RapidMiner Studio unterstützt MySQL, Google BigQuery und PostgreSQL.

4. IBM SPSS Statistics von IBM

IBM SPSS wird zum Sortieren, Ordnen und Analysieren bedeutender Datenmengen wie des Umfragedatensatzes für die Vorhersagemodellierung und andere Analyseaufgaben verwendet. Der Hauptvorteil dieser Plattform besteht darin, dass sie Datensätze schnell anordnen und analysieren kann.

Die IBM SPSS-Softwareplattform bietet ein breites Spektrum an Effizienz und Zuverlässigkeit für erweiterte statistische Analysen. Es besteht aus einer großen Bibliothek von Algorithmen für maschinelles Lernen. IBM SPSS bietet auch Open-Source-Erweiterbarkeit, Textanalyse und Integration mit Big Data. Es bietet eine nahtlose Bereitstellung in Anwendungen.

IBM SPSS hat sich im Jahr 2021 zu einer der führenden Data-Science-Plattformen und aufgrund seiner Benutzerfreundlichkeit zu den beliebtesten Plattformen unter den Data-Science-Teams entwickelt.Es bietet auch Flexibilität und Skalierbarkeit, die SPSS für Benutzer aller Kenntnisstufen zugänglich machen, vom Anfänger bis zum Experten. Darüber hinaus ist es für Projekte jeder Größe und Komplexität geeignet. SPSS hilft den Teams und der Organisation, neue Möglichkeiten zu finden, die Effizienz zu verbessern und Risiken zu minimieren.

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5. H2O Driverless AI von H2O.ai

H2O ist eines der besten Tools für maschinelles Lernen, wenn es um den Umgang mit großen Datenmengen geht. H2O trägt mit seinen schnelleren Modelliterationen und -entwicklungen dazu bei, die Ausführungszeit zu verbessern.

Das wichtigste Merkmal von H2O ist die Bereitstellung von fahrerloser KI, die es Datenwissenschaftlern ermöglicht, intelligenter und schneller an Projekten zu arbeiten. Es funktioniert effizient, indem es Automatisierungstechnologie verwendet, um wichtige Aufgaben des maschinellen Lernens in einem kurzen Zeitrahmen zu erledigen.

H2O bietet automatisches Feature-Engineering, Modelltuning, Modellauswahl und -bereitstellung, Modellvalidierung, maschinelle Lerninterpretierbarkeit und automatische Pipeline-Generierung für die Modellbewertung.

H2O Driverless AI bietet Data-Science-Organisationen eine erweiterbare und anpassbare Data-Science-Plattform. Es hilft bei der Bewältigung der Anforderungen einer Vielzahl von Anwendungen, die jedes Unternehmen in jedem Bereich benötigt. H2O Driverless AI verfügt über eine umfangreiche Bibliothek von Algorithmen. Es bietet Transformationen, um die hochwertigen Funktionen für einen bestimmten Datensatz zu automatisieren. Data-Science-Teams können die H2O Driverless AI-Plattform jederzeit erweitern, wenn sie ihre eigenen Modelle, Transformer und Scorer hochladen möchten. Es hilft außerdem beim automatischen Machine-Learning-Workflow.

6. Google AI-Plattform von Google

Google Cloud AI ist eine vollständig verwaltete End-to-End-Plattform. Es bietet brillante Governance mit interpretierbaren Modellen auf schnellere Weise.

Diese Plattform ist für jeden Benutzer mit Erfahrungsniveau effizient. Zu den Hauptfunktionen dieser Plattform gehören AutoML oder erweiterte Modelloptimierung sowie ein integrierter Data Labeling Service. Es bietet auch Modellvalidierung und KI-Erklärungen. Es gibt eine einzigartige Funktion namens What-If-Tool, die dabei hilft, die Modellausgaben zu verstehen und das Modellverhalten zu überprüfen. Es gibt einen Black-Box-Optimierungsdienst namens Vizier, mit dem die Hyperparameter angepasst werden können. Es hilft auch, die Modellleistung zu optimieren. Diese Plattform verwaltet Modelle, Experimente und End-to-End-Workflows mit Pipelines, die MLOps anwenden.

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7. RStudio

Rstudio ist eine integrierte Entwicklungsumgebung (IDE) für R, eine Programmiersprache. Dies wird speziell für statistische Berechnungen und Grafiken verwendet. Es ist eine Plattform, die sich der nachhaltigen Investition in freie und Open-Source-Software für die Datenwissenschaft verschrieben hat.

Rstudio ist in zwei Formaten verfügbar: RStudio Desktop, das eine normale Desktop-Anwendung ist, während ein anderes RStudio Server ist, das auf einem Remote-Server läuft. Rstudio Server ermöglicht den Zugriff auf RStudio über einen Webbrowser.

RStudio enthält einen Editor zur Syntaxhervorhebung, der die direkte Codeausführung unterstützt. Es bietet auch Werkzeuge für das Plotten, den Verlauf, das Debuggen und die Arbeitsbereichsverwaltung. Es gibt RStudio Server Pro, eine integrierte Entwicklungsumgebung für R und Python. Es verwendet einen Konsolen-Editor zur Syntaxhervorhebung, um die Ausführung von direktem Code zu unterstützen. RStudio Server Pro verwendet Tools zum Zeichnen, Verlauf und Debuggen mit Arbeitsbereichsverwaltung.

8. KNIME Analytics-Plattform von KNIME

KNIME-Standard für den Konstanz Information Miner. Es ist eine kostenlose Open-Source-Plattform für die Datenanalyse auf einem GUI-basierten Workflow.

Es ist auch eine Berichts- und Integrationsplattform. KNIME integriert verschiedene Komponenten für maschinelles Lernen und Datenverarbeitung durch sein modulares Daten-Pipelining, das das „Lego of Analytics“-Konzept unterstützt.

Es verwendet GUI (Graphical User Interface) und JDBC, die das Zusammenstellen der Knoten ermöglichen, das Mischen ermöglicht das Zusammenstellen von Knoten, die verschiedene Datenquellen mischen, und umfasst auch die Vorverarbeitung, dh ETL: Extraktion, Transformation, Laden zum Zweck der Modellierung, Datenanalyse und Visualisierung . Es könnte mit Hilfe von minimaler Programmierung passieren.

Man kann verschiedene Funktionen ausführen, angefangen von grundlegenden E/A bis hin zu Datenmanipulationen, Transformationen und Datenverarbeitung. Es konsolidiert alle Teile des gesamten Prozesses in einem Workflow.

9. Matlab von MathWorks

MATLAB ist eine numerische Rechenplattform, die zur Verarbeitung mathematischer Informationen verwendet wird. Es handelt sich um eine Closed-Source-Software. MATLAB bietet Matrixfunktionen und algorithmische Implementierung. Es bietet auch eine statistische Modellierung von Daten. MATLAB ist die am weitesten verbreitete Software in einer Vielzahl von wissenschaftlichen Anwendungen.

MATLAB wird zur Simulation neuronaler Netze und Fuzzy-Logik verwendet.

Mit der MATLAB-Grafikbibliothek lassen sich leistungsstarke Visualisierungen erstellen. MATLAB wird außerdem in der Bild- und Signalverarbeitung eingesetzt, was ein entscheidendes und vielseitiges Werkzeug für Data Scientists darstellt. Es hilft ihnen, alle Aufgaben wie Datenbereinigung, Datenanalyse und fortschrittliche Deep-Learning-Algorithmen zu bewältigen.

MATLAB macht Data Science mit leicht zugänglichen Tools effizienter und hilft bei der Vorverarbeitung von Daten. Es bietet auch eine Lösung zum Erstellen von maschinellem Lernen und Vorhersagemodellen. MATLAB hilft bei der Bereitstellung von Modellen für Unternehmens-IT-Systeme.

10. Kraken von Big Squid

Kraken ist eine AutoML-Plattform, die entwickelt wurde, um Datenanalysen mit Advanced Analytics Solutions zu ermöglichen.

Kraken enthält ein leistungsstarkes Datenanalysetool, das in die Plattform integriert ist. Mit nur einem Klick kann man machen, was man will: plotten, kolorieren, sortieren und vieles mehr. Auf diese Weise hilft es, die Daten besser zu verstehen, während der Data Scientist die Vorhersagemodelle erstellt und iteriert.

Zu den Hauptfunktionen von Kraken gehören KRAKEN PIPELINE und KRAKEN AUTOML.

Die No-Code-Plattform für automatisiertes maschinelles Lernen (AutoML) von Kraken hilft bei der Vereinfachung und Automatisierung von Data-Science-Jobs wie Datenvorbereitung und -bereinigung, Algorithmenauswahl, Modelltraining sowie Tuning. Es hilft auch

Modellbereitstellung, die weiter hilft, sich auf die Aufgabe mit höherer Priorität zu konzentrieren.

Die Zukunft der Datenwissenschaft

Data Science entwickelt sich mit dem Ziel, Organisationen Lösungen bereitzustellen, um einen bestimmten Datensatz in eine wertvolle Ressource umzuwandeln, die schließlich dazu beitragen wird, einen Einfluss auf den Geschäftswert zu erzielen. Mit der rasanten Zunahme von Unternehmen und Organisationen gewinnt Data Science in jeder Hinsicht an Bedeutung. Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz läuten das neue Zeitalter der Informationstechnologie ein, die aufkommende Data-Science-Software und -Tools spielen eine zentrale Rolle in jedem Geschäftsmodell.

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