データ サイエンス: リソースを探索するための適切なプラットフォームを見つける

データサイエンスは、ビジネス、研究、教育など、あらゆる分野に不可欠なデータを深く掘り下げるのに優れていますが、正確なデータ研究には適切なプラットフォームを選択することが不可欠です. 機関または個人の分析ニーズは、長期的なソリューションを提供でき、経済的なビジネスを維持するために実行可能なプラットフォームを選択する必要があります。

データサイエンスプラットフォームとは

データ サイエンス プラットフォームは、データ サイエンス活動を統合するためのハブに他な​​りません。 完全にデータ サイエンスで動作する最適なプラットフォームは、データ探索などのアクティビティをサポートし、データを使用するリソースを統合して、新しいデータに対応するためのコーディングとモデルの構築をサポートし、さまざまな環境でリソースを管理し、結果を正確にレポートする必要があります。

ビジネスにおけるデータの現在の需要と規模を考えると、完全にデータ サイエンスで機能する最適なプラットフォームを定義するには、プラットフォームがスケーラブルで、変化する要件に柔軟に対応できる必要があります。 Analytics は企業と協力して、最善の意思決定を行うためのスマートで効率的なプラットフォームを構築しています。

これまでに述べたこととは別に、データ サイエンス上で完全に実行される最高のプラットフォームは、インタラクティブな探索、視覚化、展開、パフォーマンス エンジニアリング データの準備、およびデータ アクセスにおいて、データ サイエンティストを大いにサポートします。 このようなプラットフォームは、ソリューションを作成するためのビルディング ブロックとして機能し、ソリューションをビジネス プロセスや製品に簡単に組み込むための環境を提供するため、ビジネスに恩恵をもたらします。

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市場のデータ サイエンス プラットフォーム

世界中で広く採用されている、データ サイエンスで実行される最も人気のあるプラットフォームには次のものがあります。

1. Microsoft の Azure 機械学習スタジオ

2.Alteryx アナリティクス

3.H2O.ai

4. KNIME 分析プラットフォーム

5.ラピッドマイナー

6.SAS

7. MathWorks の MATLAB と Simulink

8.TIBCO ソフトウェア

9. Databricks 統合分析プラットフォーム

10. ドミノ データ サイエンス プラットフォーム

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データ解析に MATLAB を使用する理由

MATLAB は、データへのアクセスと前処理、機械学習と予測モデルの構築、および IT システムの展開モデルの作成を目的とした専用ツールを使用して、データ サイエンス活動をサポートします。

MATLAB を他のプラットフォームと差別化するハイエンド機能:

• MATLAB は、ファイル、データ ヒストリアンからのデータのアクセシビリティをサポートしています。 最新のデータベース、およびクラウド ストレージからも。 また、任意の組織のビジネス データを運ぶ可能性のある任意のハードウェアまたはリアルタイム フィードとしてライブのソースに接続することもできます。
• MATLAB は、データ管理とデータ クリーンアップの機能を備えて設計されています。 MATLAB に関する前処理のデータ型と機能は、対話型データの準備に役立ち、そのアプリは、非常に正確なトレーニング データセットを構築するためのラベル付けサービスを提供します。
• 実行されたデータ解析は、グラフィックスとライブ エディター ノートブック機能を使用して、MATLAB で簡単に文書化できます。
• MATLAB は、センサー、テキスト、イメージ、ビデオ、およびその他のタイプのデータなどの機能を使用して分析するための特定の手法をサポートしています。
• MATLAB は、機械学習アプリと深層学習アプリを使用してさまざまなデータ モデルを探索するためのさまざまなアプローチをサポートします
• MATLAB は、特徴選択、モデル選択、ハイパーパラメーター調整アルゴリズムなどの組み込みモジュールを使用して、機械学習および深層学習モデルを微調整します。
• 機械学習の MATLAB モデルは、他の言語でコードを書き直すことなく、稼働中の IT システムに展開できます。

2022 年に学ぶべきトップ データ サイエンス スキル

MATLAB による探索的解析

MATLAB は、データの前処理時間を大幅に短縮するデータ型を提供しています。 たとえば、MATLAB を使用すると、時系列のセンサー データと画像からテキストへの変換の前処理時間が大幅に短縮されます。

MATLAB の高レベル関数は、無関係な時系列を効果的に同期し、外れ値を補間値に置き換え、ノイズ信号をフィルターで除去することができます。

MATLAB は、ユーザーが傾向を分析するために必要なデータをすばやく視覚化し、プロットとライブ エディター ツールでデータ品質の問題を強調するのに役立ちます

機械学習用の MATLAB

MATLAB は、あらゆるニーズに対応する機械学習に最適なモデルを提供します。 MATLAB は、機械学習を開始するためのヘルプを探している新規ユーザーや、迅速な結果を提供するための回帰だけでなく、さまざまな種類のモデルや分類のアプリケーションを迅速に評価したい専門家にサポートを提供します。

ユーザーには、一般的な幅広い回帰アルゴリズムと分類アルゴリズムが提供され、標準的なメトリックに基づいてモデルを比較し、有望なモデルをエクスポートして、さらなる分析と統合を行うことができます。

コーディングを好むユーザーは、モデル トレーニング関数に組み込まれているハイパーパラメーターの最適化を利用して、モデルをすばやく調整するための最適なパラメーターを見つけることができます。

マルチプラットフォーム展開

MATLAB がサポートする機械学習モデルは、C/C++ コード、CUDA コード、企業の IT ネットワーク、クラウド ネットワークなど、あらゆる環境に展開できます。 MATLAB は、高性能要件をサポートする MATLAB コードからのスタンドアロン C コードの生成を提供します。 スタンドアロン コードは、予測速度が高く、メモリ フットプリントが小さい、すぐにデプロイできるモデルを作成します。

MATLAB で作成された機械学習モデルは、Simulink でも使用でき、MATLAB ライブ プロダクション サーバーに展開して、Web、クライアント データベース、および基礎となるアプリケーションと統合できます。

エンタープライズ IT システムへの MATLAB の統合

MATLAB で記述されたソフトウェア プログラムは、展開する準備ができており、組織の IT システム、データ ソース、および運用テクノロジへの統合と共に安全に展開できます。

企業の IT ソリューションは、エンジニアリング チームとソフトウェア チームが連携してプログラムされ、以下のアクティビティが実行されます。

• Windows または Linux 環境でアプリケーションを実行して、信頼性、セキュリティを確保し、社内またはパブリック クラウドの両方にスケーラビリティを提供する
• アクセスとデータ暗号化の提供を含む、認証のための高度なセキュリティメカニズムの実装。
• Tableau や Power BI などの現在の分析プラットフォーム システムを含む、現在のネットワークとデータに実装された手順。
• DevOps ワークフローは、現在実装されているツールと連携しており、既存のコードを使用して自動展開モデル、基盤となるアルゴリズム、およびアプリケーションを現在のシステムにセットアップできます。
• 事前に構築されたツール、業界固有のツール、または Simulink が提供するツールを実装することにより、ユーザーがすぐに開始できるようにします。

アプリケーションとデータの統合

アプリケーションは、特定の言語のライブラリを実装するか、MATLAB Server を使用して発行されたサービス エンドポイントを取得することにより、アルゴリズムおよびモデルと統合できます。 MATLAB は、言語 C/C++、Java、.NET、Python、および RESTful インターフェイスをサポートしています。

IT システムは MATLAB で接続できるため、エンジニアリング チームは、事前に構築されたコネクタを使用して、最新のデータベース、ビッグ データ、運用テクノロジ、およびストリーミング データ ソースへの接続を設定できます。

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結論

データはどこにでもあふれているため、データ サイエンス プラットフォームは時代のニーズです。 データ分析ツールの採用の増加により、データ サイエンス プラットフォーム市場はかつてないほど急増しており、この競争により、既存のプラットフォームに対する継続的なイノベーションと機能強化が推進されています。

近年、多くの業界が MATLAB を使用してデータを維持、管理、保存することを選択しています。 MATLAB は、ビジネスの成長のためのデータ分析の現在の要件に対するソリューションを提供するため、ビジネスの中で最も優れています。 情報技術、ヘルスケアとライフ サイエンス、銀行、金融サービス、保険 (BFSI)、研究、製造、エネルギーと公益事業などの業界で広く使用されています。

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