2023 年のデータ サイエンス プラットフォーム トップ 10

データ科学技術とは？

データ科学技術は、この時代の急速に成長している技術の 1 つです。 データ サイエンスは、数学と統計学の知識を備えたドメインの専門知識とプログラミング スキルを含む技術分野です。 それらはすべて組み合わされて、データから意味のある値を抽出します。

このテクノロジーは、機械学習アルゴリズムを、数値、テキスト、画像、またはビデオやオーディオなどの形で収集された情報に適用します。 それらは、人間の知性に似た仕事をさらに実行する人工知能システムを作成するために使用されます。 結果として、これらのシステムは、アナリストが評価してビジネス価値に変換する貴重な洞察を生み出します。

無料のコースをチェックして、競争に勝ちましょう。

企業にとってデータサイエンスがより重要になっているのはなぜですか?

テクノロジーの革新により、企業はデータ サイエンス、機械学習、人工知能の要件を認識しています。 組織の規模に関係なく、データ サイエンスは常に、多くの事業運営と戦略にとって意味のある洞察を開発して実装するために重要な役割を果たします。

人気のデータ サイエンス コースを探す

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、構造化されているかどうかに関係なく、大量のデータをマイニングし、運用を管理するためのパターンを特定するための貴重なリソースに変換するために使用されます。 データ サイエンスと機械学習の需要が高まる中、新しいテクノロジで開発された新しいソフトウェアとツールがあります。 ビジネスの要件に適合する、 2021 年のトップ データ サイエンス プラットフォームとして機能する、最高のデータ サイエンス プラットフォームをいくつか紹介します。

1. DataikuによるDataiku DSS

Dataiku DSS ソリューションは、データ サイエンス チームが Advanced Analytics を使用してプロジェクトを実行するのに役立ちます。 このデータ サイエンス プラットフォームは、ビジネスに対するより多くの洞察を提供することを促進し、最終的には大きな影響を与えます。

Dataiku はデータの一元化されたプラットフォームです。 大規模な分析からエンタープライズ AI まで、データ コラボレーションに沿ってビジネスを移行するのに役立ちます。

Dataiku は、データの専門家と探索者の両方に共通の場所を提供し、機械学習と AI の展開/管理を含むベスト プラクティスのリポジトリと組み合わせます。

Dataiku の最も優れた点は、集中管理された環境のプロバイダーであるため、データを活用した企業の触媒となることです。

小売、金融、電子商取引、公共部門、製造、運輸、ヘルスケア、医薬品など、さまざまな範囲の顧客でその有用性を拡大しています。 Dataiku は、本番環境での機械学習モデルの運用化を確実にすることで、セルフサービス分析を加速しようとしています。 障害を取り除くことを重視しているため、ビジネスに影響を与えるモデルを作成する機会が増えます。 その創造的なソリューションにより、データ サイエンス チームはより革新的なアプローチで作業できます。

データ サイエンス コースをチェックして、スキルアップしましょう。

2. Alteryx によるAlteryx デザイナー

Alteryx Designer は、 2021 年のトップ データ サイエンス プラットフォームの 1 つです。

データサイエンティストやアナリストがデータ分析体験を目の当たりにすることができるように、非常に優れた設計になっています。 コードを使いやすく、多くのコードフリー ツールを使用して、利用可能なほぼすべてのデータ ソースから回答を導き出します。

予測分析と高度な分析を使用して、データのブレンディングとレポート作成でデータの準備を簡素化します。 これは、データ サイエンティスト チームが使いやすいように設計されています。 Alteryx Designer は、スプレッドシート、データベース、データ レイク、クラウド ソース、エンタープライズ アプリケーション、RPA ボットなどの作成に適用できるシンプルなドラッグ アンド ドロップ形式でデータのブレンドを提供します。

Alteryx の主な点は、データの準備、ブレンディング、レポート、予測分析、データ サイエンスを含む分析のすべてのステップを自動化することです。 最終的には、視覚的な洞察を加速し、さらなる操作を充実させます。 分析を自動化し、反復的なプロセスを適用するため、結果をインタラクティブなダッシュボードに公開したり、結果をエンタープライズ アプリケーションに直接送信したりするために使用されるため、より迅速なアクションを推進するのに役立ちます。

Alteryx Designer は、あらゆるデータ ソース、ファイル、アプリケーション、またはデータ型にアクセスするのに役立ちます。 260 以上のドラッグ アンド ドロップ ビルディング ブロックを備えた Alteryx は、ユーザーがシンプルさを体験できるセルフサービス プラットフォームを強化し、インタラクティブなモジュールの作成を開始するのに役立ちます。

データ サイエンティストが「コード ファースト」または「ローコード」オプションを使用することを好む場合、Alteryx Designer を選択して、R や Python ツールなどの統合ツールを活用できます。 Alteryx Designer は、モデル作成で統合されたデータ準備とデータ品質を提供し、ガイド付きおよび支援されたモデリング エクスペリエンスを使用して、より短い時間枠で ML モデルをさらに作成するのに役立ちます。

2022 年に学ぶべきトップ データ サイエンス スキル

3. RapidMinerによるRapidMinerスタジオ

RapidMiner は、視覚的なワークフロー設計と完全自動化を備えた直感的なプラットフォームです。 これは、最小限のコーディングしか必要としない包括的なプラットフォームです。 Python ライブラリ全体を活用できます。 RapidMiner は、データ サイエンスの初心者から熟練したデータ サイエンティストまで、あらゆるニーズを満たします。 ドラッグ アンド ドロップのビジュアル インターフェイスを使用して、予測モデルの作成を高速化し、自動化します。 RapidMiner には 1,500 を超えるアルゴリズムの豊富なライブラリがあり、包括的なモデルに最適なモデルを保証します。

RapidMiner Studio には、ソフトウェア内で事前に作成された一連のテンプレートがあります。 これらは、顧客離れ、不正行為の検出、予知保全、その他の重要な仕事など、いくつかの一般的な目的を提供します。

RapidMiner スタジオには、初心者レベルのユーザーを支援するためのプロアクティブな推奨事項を提供する「Wisdom of Crowds」と呼ばれる独自の機能があります。 RapidMiner の重要な機能の 1 つは、データベース、エンタープライズ データ ウェアハウス、クラウド ストレージ、データ レイク、ビジネス アプリケーションなどへの即時接続を作成することです。 ユーザーが必要なときにいつでも再利用接続を提供し、アクセスが必要な人と簡単に共有できます。 最も良い点は、RapidMiner を使用すると、複雑な SQL を記述する必要なく、ユーザーがデータのクエリと取得を行うことができ、高度にスケーラブルなデータベース クラスターを促進できることです。

RapidMiner Studio は、MySQL、Google BigQuery、および PostgreSQL をサポートしています。

4. IBM によるIBM SPSS 統計

IBM SPSS は、予測モデリングやその他の分析タスク用の調査データセットなどの大量のデータをソート、整理、および分析するために使用されます。 このプラットフォームの主な利点は、データセットの配置と分析が迅速に行えることです。

IBM SPSS ソフトウェア プラットフォームは、高度な統計分析のための広範な効率性と信頼性を提供します。 これは、機械学習アルゴリズムの大規模なライブラリで構成されています。 IBM SPSS は、オープンソースの拡張性、テキスト分析、およびビッグ データとの統合も提供します。 アプリケーションへのシームレスな展開を提供します。

IBM SPSS は、2021 年にトップのデータ サイエンス プラットフォームの 1 つになり、その使いやすさからデータ サイエンス チームの間で最も人気のあるプラットフォームになりました。また、初心者から専門家まで、あらゆるレベルのスキルを持つユーザーが SPSS にアクセスできるようにする柔軟性とスケーラビリティも提供します。 さらに、あらゆる規模と複雑さのレベルのプロジェクトに適しています。 SPSS は、チームと組織が新しい機会を見つけ、効率を改善し、リスクを最小限に抑えるのに役立ちます。

人気のデータ サイエンス記事を読む

5. H2O.aiによるH2O Driverless AI

H2O は、大量のデータを処理する場合の機械学習に最適なツールの 1 つです。 H2O は、モデルの反復と開発を高速化することで、実行時間を改善するのに役立ちます。

H2O の主な重要な機能は、データ サイエンティストがよりインテリジェントで高速な方法でプロジェクトに取り組むことができるようにする Driverless AI を提供することです。 自動化テクノロジーを使用して主要な機械学習ジョブを短時間で完了することにより、効率的に機能します。

H2O は、自動機能エンジニアリング、モデル チューニング、モデルの選択と展開、モデルの検証、機械学習の解釈可能性、およびモデル スコアリング用の自動パイプライン生成を提供します。

H2O Driverless AI は、データ サイエンス組織に拡張可能でカスタマイズ可能なデータ サイエンス プラットフォームを提供します。 すべての企業があらゆる分野で必要とするさまざまな範囲のアプリケーションの要件に対応するのに役立ちます。 H2O Driverless AI には、アルゴリズムの広範なライブラリがあります。 特定のデータ セットの価値の高い機能を自動化するための変換を提供します。 データ サイエンス チームは、独自のモデル、トランスフォーマー、スコアラーをアップロードしたい場合、いつでも H2O Driverless AI プラットフォームを拡張できます。 これは、自動機械学習ワークフローにも役立ちます。

6. Google によるGoogle AI プラットフォーム

Google Cloud AI は、完全に管理されたエンドツーエンドのプラットフォームです。 解釈可能なモデルを使用して、優れたガバナンスをより迅速に提供します。

このプラットフォームは、あらゆるスキル レベルのユーザーにとって効率的です。 このプラットフォームの主な機能には、AutoML または高度なモデルの最適化と、組み込みのデータ ラベル付けサービスが含まれます。 また、モデルの検証と AI の説明も提供します。 モデルの出力を理解し、モデルの動作を検証するのに役立つ What-If ツールと呼ばれる独自の機能があります。 ハイパーパラメーターの調整を可能にする Vizier と呼ばれるブラックボックス最適化サービスがあります。 また、モデルのパフォーマンスを最適化するのにも役立ちます。 このプラットフォームは、MLOps を適用するパイプラインを使用して、モデル、実験、およびエンドツーエンドのワークフローを管理します。

IIM Kozhikode による BDM のデータ サイエンス プロフェッショナル証明書をご覧ください。

7.Rスタジオ

Rstudio は、プログラミング言語である R の統合開発環境 (IDE) です。 これは、統計計算とグラフィックスに特に使用されます。 これは、データ サイエンス用の無料およびオープンソース ソフトウェアへの持続可能な投資に特化したプラットフォームです。

Rstudio は、通常のデスクトップ アプリケーションである RStudio Desktop と、リモート サーバー上で実行される RStudio Server の 2 つの形式で利用できます。 Rstudio サーバーでは、Web ブラウザー経由で RStudio にアクセスできます。

RStudio には、コードの直接実行をサポートする構文強調表示エディターが含まれています。 また、プロット、履歴、デバッグ、およびワークスペース管理のためのツールも提供します。 RとPythonの統合開発環境であるRStudio Server Proがあります。 直接コードの実行をサポートするために、コンソールの構文強調表示エディターを使用します。 RStudio Server Pro は、ワークスペース管理でプロット、履歴、およびデバッグ用のツールを使用します。

8. KNIMEによるKNIME分析プラットフォーム

Konstanz Information Miner の KNIME 標準。 これは、GUI ベースのワークフローでデータ分析を行うための無料のオープンソース プラットフォームです。

また、レポートおよび統合プラットフォームでもあります。 KNIME は、「分析のレゴ」コンセプトをサポートするモジュラー データ パイプラインを通じて、機械学習とデータ処理のためのさまざまなコンポーネントを統合します。

ノードの組み立てを可能にする GUI (Graphical User Interface) と JDBC を使用し、ブレンディングは異なるデータ ソースをブレンドするノードの組み立てを可能にし、ETL である前処理も含みます。 . 最小限のプログラミングの助けを借りて発生する可能性があります。

基本的な I/O からデータ操作、変換、データ処理まで、さまざまな機能を実行できます。 プロセス全体のすべての部分を 1 つのワークフローに統合します。

9.MathWorksによるMatlab

MATLAB は、数学的情報の処理に使用される数値計算プラットフォームです。 クローズドソースのソフトウェアです。 MATLAB は、行列関数とアルゴリズムの実装を提供します。 また、データの統計モデリングも提供します。 MATLAB は、幅広い科学アプリケーションで最も広く使用されているソフトウェアです。

MATLAB は、ニューラル ネットワークとファジー ロジックのシミュレーションに使用されます。

MATLAB グラフィックス ライブラリを使用して、強力な視覚化を作成できます。 さらに、MATLAB は、データ サイエンティストにとって重要で用途の広いツールを作成する画像および信号処理にも利用されます。 データ クリーニング、データ分析、高度なディープ ラーニング アルゴリズムなどのすべてのタスクを処理するのに役立ちます。

MATLAB は、簡単にアクセスできるツールを使用してデータ サイエンスをより効率化し、データの前処理を支援します。 また、機械学習および予測モデルを構築するためのソリューションも提供します。 MATLAB は、エンタープライズ IT システムへのモデルの展開に役立ちます。

10. Big Squidのクラーケン

Kraken は、高度な分析ソリューションによるデータ分析を可能にするために構築された AutoML プラットフォームです。

Kraken には、プラットフォームに組み込まれた強力なデータ分析ツールが含まれています。 ワンクリックで、プロット、色付け、並べ替えなど、やりたいことが何でもできます。 このようにして、データ サイエンティストが予測モデルを構築して反復するときに、データをより適切に理解するのに役立ちます。

Kraken の主な機能には、KRAKEN PIPELINE と KRAKEN AUTOML が含まれます。

Kraken のノーコード自動機械学習 (AutoML) プラットフォームは、データの準備とクリーニング、アルゴリズムの選択、モデルのトレーニング、チューニングなどのデータ サイエンス ジョブを簡素化および自動化するのに役立ちます。 また、

より優先度の高いタスクに集中するのにさらに役立つモデル展開。

データサイエンスの未来

データ サイエンスは、特定のデータ セットを最終的にビジネス価値に影響を与えるのに役立つ貴重なリソースに変換するためのソリューションを組織に提供する目的で出現しています。 ビジネス企業や組織の急速な増加に伴い、データサイエンスはあらゆる面でより普及しています。 機械学習と人工知能は、情報技術の新しい時代を迎えており、新しいデータ サイエンス ソフトウェアとツールは、あらゆるビジネス モデルで極めて重要な役割を果たしています。

Python の使用、特にデータ サイエンスについて深く掘り下げたい場合は、upGrad がデータ サイエンスのエグゼクティブ PGP を提供します。 このプログラムは、中級レベルの IT 専門家、データ サイエンスを探求しようとしているソフトウェア エンジニア、非技術アナリスト、初期のキャリア専門家などを対象としています。構造化されたカリキュラムと広範なサポートにより、学生は問題なく潜在能力を最大限に発揮できます。

将来のキャリアに備える

データ サイエンスの理学修士号を申請する - LJMU & IIT バンガロール