Ciencia de datos: encontrar la plataforma adecuada para explorar recursos

Si bien la ciencia de datos es excelente para profundizar en los datos que son vitales para cualquier campo, incluidos los negocios, la investigación o la educación, es imperativo elegir la plataforma adecuada para el estudio de datos preciso. Cualquier analista institucional o individual necesita optar por una plataforma viable para sostener un negocio que pueda brindar soluciones a largo plazo y que sea económica.

¿Qué es una plataforma de ciencia de datos?

Una plataforma de ciencia de datos no es más que el centro para integrar las actividades de ciencia de datos. La mejor plataforma que funcione completamente en ciencia de datos debe respaldar actividades como la exploración de datos, la integración de recursos que usan los datos debe respaldar la codificación y la creación de modelos para atender nuevos datos, administrar recursos en diferentes entornos e informes precisos de resultados.

Con las demandas actuales y la escala de datos en las empresas, la definición de la mejor plataforma que funcione completamente en ciencia de datos requiere que las plataformas sean escalables y flexibles con los requisitos cambiantes. Analytics está trabajando con las empresas para construir plataformas que sean inteligentes y eficientes para la mejor toma de decisiones.

Además de lo mencionado hasta ahora, la mejor plataforma que se ejecuta completamente en ciencia de datos brinda un gran apoyo a los científicos de datos en exploración interactiva, visualización, implementación, preparación de datos de ingeniería de rendimiento y acceso a datos. Estas plataformas son de gran ayuda para los negocios, ya que actúan como la base para crear una solución y proporcionan el entorno para la incorporación sin problemas de soluciones en los procesos y productos comerciales.

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Plataformas de ciencia de datos en el mercado

Algunas de las plataformas más populares que se ejecutan en ciencia de datos y que son ampliamente adoptadas en todo el mundo son:

1. Azure Machine-learning Studio de Microsoft

2. Análisis de Alteryx

3. H2O.ai

4. Plataforma de análisis KNIME

5. RapidMiner

6. S.A.S.

7. MATLAB y Simulink de MathWorks

8. Software TIBCO

9. Plataforma de análisis unificado de ladrillos de datos

10. Plataforma de ciencia de datos de Domino

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¿Por qué elegir MATLAB para el análisis de datos?

MATLAB brinda soporte a las actividades de Data Science con herramientas exclusivas con el fin de acceder y preprocesar los datos, construir modelos predictivos y de aprendizaje automático, así como crear modelos de implementación para sistemas de TI.

Las características de gama alta de MATLAB que lo diferencian de otras plataformas:

• MATLAB admite la accesibilidad de datos de archivos, historiadores de datos. bases de datos contemporáneas, y también desde el almacenamiento en la nube. También puede conectarse a fuentes que están en vivo como cualquier hardware o fuentes en tiempo real que pueden transportar datos comerciales de cualquier organización.
• MATLAB ha sido diseñado con la capacidad de gestión de datos y limpieza de datos. Los tipos de datos y las capacidades de preprocesamiento con respecto a MATLAB ayudan a preparar datos interactivos, y sus aplicaciones brindan un servicio de etiquetado para crear conjuntos de datos de entrenamiento de alta precisión.
• El análisis de datos realizado se puede documentar fácilmente con MATLAB utilizando gráficos y funciones de cuaderno Live Editor.
• MATLAB admite técnicas específicas de análisis con características como sensores, texto, imagen, video y otros tipos de datos.
• MATLAB brinda soporte a diferentes enfoques para explorar diferentes modelos de datos con sus aplicaciones de aprendizaje automático y aprendizaje profundo
• MATLAB ajusta los modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo con módulos integrados como selección de características, selección de modelos y algoritmos de ajuste de hiperparámetros.
• Los modelos de aprendizaje automático de MATLAB se pueden implementar en sistemas de TI en vivo sin tener que volver a escribir el código en ningún otro idioma.

Principales habilidades de ciencia de datos para aprender en 2022

Análisis exploratorio con MATLAB

MATLAB ofrece tipos de datos que reducen en gran medida el tiempo de preprocesamiento de los datos. Por ejemplo, hay una caída significativa en el tiempo de preprocesamiento para los datos del sensor de series temporales y la conversión de imagen a texto cuando se trabaja con MATLAB.

Las funciones de alto nivel de MATLAB sincronizan de manera efectiva series temporales no relacionadas, son capaces de reemplazar los valores atípicos con valores de interpolación y filtrar las señales de ruido y mucho más.

MATLAB ayuda al usuario a visualizar rápidamente los datos que se requieren para analizar tendencias y también resaltar problemas de calidad de datos en gráficos y la herramienta Live Editor.

MATLAB para aprendizaje automático

MATLAB ofrece los mejores modelos de aprendizaje automático para todas las necesidades. MATLAB ofrece soporte a nuevos usuarios que buscan ayuda para comenzar con el aprendizaje automático o expertos que desean evaluar rápidamente varios tipos diversos de modelos y las aplicaciones para la clasificación, así como la regresión para brindar resultados rápidos.

Los usuarios cuentan con una amplia gama de algoritmos de regresión y clasificación que son populares, y la comparación de modelos se puede realizar en función de métricas estándar y la exportación de modelos prometedores para un mayor análisis e integración.

Los usuarios que prefieren la codificación pueden utilizar la optimización de hiperparámetros integrada en las funciones de entrenamiento del modelo para encontrar los mejores parámetros para ajustar el modelo rápidamente.

Implementación multiplataforma

Los modelos de aprendizaje automático compatibles con MATLAB se pueden implementar en cualquier entorno, como el código C/C++, el código CUDA, la red de TI corporativa o la red en la nube. MATLAB ofrece la generación de código C independiente a partir del código MATLAB que admite requisitos de alto rendimiento. El código independiente crea modelos listos para implementar que tienen una alta velocidad de predicción y una pequeña huella de memoria.

Los modelos de aprendizaje automático creados por MATLAB también se pueden usar en Simulink y se pueden implementar en el servidor de producción en vivo de MATLAB para integrarse con la web, las bases de datos de clientes y las aplicaciones subyacentes.

Integración de MATLAB a los sistemas de TI empresariales

Los programas de software escritos en MATLAB están listos para implementarse y esto se puede hacer de manera segura junto con la integración a los sistemas de TI, las fuentes de datos y las tecnologías operativas de la organización.

Las soluciones de TI de las Empresas se programan con coordinación entre los equipos de Ingeniería y Software para las actividades que se mencionan a continuación:

• Para ejecutar las aplicaciones en entornos Windows o Linux, lo que garantiza la confiabilidad, la seguridad y también brinda escalabilidad tanto interna como en nubes públicas.
• Implementación de un mecanismo de seguridad de alto grado para la autenticación que incluye proporcionar acceso y encriptación de datos.
• Pasos implementados a las redes y datos actuales, que incluye sistemas de plataforma de análisis actuales como Tableau y Power BI.
• Los flujos de trabajo de DevOps están alineados con las herramientas implementadas actualmente para configurar modelos de implementación automática, algoritmos subyacentes y aplicaciones para sistemas actuales con código existente.
• Ayudar a los usuarios a comenzar rápidamente implementando las herramientas preconstruidas o específicas de la industria o proporcionadas por Simulink.

Integración de aplicaciones y datos

Las aplicaciones se pueden integrar con algoritmos y modelos mediante la implementación de bibliotecas de lenguaje específico o mediante la publicación de puntos finales de servicio mediante MATLAB Server. MATLAB es compatible con los lenguajes C/C++, Java, .NET, Python y las interfaces RESTful.

MATLAB puede conectar los sistemas de TI para permitir que los equipos de ingeniería establezcan conexiones con bases de datos contemporáneas, Big Data, tecnologías operativas y fuentes de transmisión de datos mediante conectores preconstruidos.

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Conclusión

Como los datos se desbordan por todas partes, las plataformas de ciencia de datos son la necesidad del momento. El aumento en la adopción de herramientas de análisis de datos ha aumentado el mercado de plataformas de ciencia de datos como nunca antes, y esta competencia está impulsando innovaciones y mejoras continuas en las plataformas existentes.

Muchos sectores han optado por MATLAB para mantener, gestionar y conservar sus datos en los últimos años. Dado que MATLAB ofrece una solución a los requisitos actuales de análisis de datos para el crecimiento empresarial, es la mayoría de las empresas. Es ampliamente utilizado por industrias como la tecnología de la información, la salud y las ciencias de la vida, la banca, los servicios financieros y los seguros (BFSI), la investigación, la fabricación y la energía y los servicios públicos.

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