Science des données : trouver la bonne plateforme pour explorer les ressources

Bien que la science des données soit excellente pour approfondir les données qui sont vitales pour n'importe quel domaine, y compris les affaires, la recherche ou l'éducation, il est impératif de choisir la bonne plateforme pour l'étude précise des données. Tout analytique institutionnel ou individuel doit opter pour une plate-forme viable pour soutenir une entreprise qui peut fournir des solutions à long terme et qui est économique.

Qu'est-ce qu'une plateforme de science des données

Une plateforme Data Science n'est rien d'autre que la plaque tournante pour intégrer les activités Data Science. La meilleure plate-forme qui fonctionne entièrement sur la science des données devrait prendre en charge des activités telles que l'exploration de données, l'intégration des ressources qui utilisent les données devrait prendre en charge le codage et la construction de modèles pour répondre aux nouvelles données, gérer les ressources dans différents environnements et rendre compte avec précision des résultats.

Avec les demandes et l'échelle actuelles des données dans les entreprises, la définition de la meilleure plate-forme qui fonctionne entièrement sur la science des données nécessite que les plates-formes soient évolutives et flexibles avec des exigences changeantes. Analytics travaille avec les entreprises pour créer des plates-formes intelligentes et efficaces pour une meilleure prise de décision.

En dehors de ce qui a été mentionné jusqu'à présent, la meilleure plate-forme qui fonctionne entièrement sur la science des données apporte un soutien considérable aux scientifiques des données dans l'exploration interactive, la visualisation, le déploiement, la préparation des données d'ingénierie de performance et l'accès aux données. Ces plates-formes sont une aubaine pour les entreprises car elles agissent comme élément de base pour créer une solution et fournir l'environnement pour une intégration sans tracas des solutions dans les processus et produits commerciaux.

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Plates-formes de science des données sur le marché

Certaines des plates-formes les plus populaires qui fonctionnent sur la science des données et qui sont largement adoptées dans le monde entier sont :

1. Azure Machine Learning Studio de Microsoft

2. Analyse Alteryx

3. H2O.ai

4. Plateforme d'analyse KNIME

5. RapidMiner

6.SAS

7. MATLAB et Simulink de MathWorks

8. Logiciel TIBCO

9. Plate-forme d'analyse unifiée Databricks

10. Plateforme de science des données Domino

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Pourquoi MATLAB pour l'analyse de données ?

MATLAB fournit un support aux activités de Data Science avec des outils exclusifs dans le but d' accéder et de prétraiter les données, de construire des modèles d'apprentissage automatique et prédictifs, ainsi que de créer des modèles de déploiement pour les systèmes informatiques.

Les fonctionnalités haut de gamme de MATLAB qui le différencient des autres plates-formes :

• MATLAB prend en charge l'accessibilité des données à partir de fichiers, les historiques de données. bases de données contemporaines, ainsi que du stockage en nuage. Il peut également se connecter à des sources en direct comme n'importe quel matériel ou à des flux en temps réel pouvant contenir des données commerciales de n'importe quelle organisation.
• MATLAB a été conçu avec la capacité de gestion des données et de nettoyage des données. Les types de données et les capacités de prétraitement en ce qui concerne MATLAB aident à préparer des données interactives, et ses applications fournissent un service d'étiquetage pour créer des ensembles de données de formation très précis.
• L'analyse des données effectuée peut être facilement documentée avec MATLAB à l'aide de graphiques et de fonctionnalités de bloc-notes Live Editor.
• MATLAB prend en charge des techniques d'analyse spécifiques avec des fonctionnalités telles que des capteurs, du texte, des images, des vidéos et d'autres types de données.
• MATLAB prend en charge différentes approches pour explorer différents modèles de données avec ses applications d'apprentissage automatique et d'apprentissage en profondeur
• MATLAB affine les modèles d'apprentissage automatique et d'apprentissage en profondeur avec des modules intégrés tels que la sélection de fonctionnalités, la sélection de modèles et les algorithmes de réglage d'hyperparamètres.
• Les modèles MATLAB d'apprentissage automatique peuvent être déployés sur des systèmes informatiques en direct sans réécrire le code dans un autre langage.

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Analyse exploratoire avec MATLAB

MATLAB propose des types de données qui réduisent considérablement le temps de prétraitement des données. Par exemple, il y a une baisse significative du temps de prétraitement pour les données de capteur de séries chronologiques et la conversion d'image en texte lorsque vous travaillez avec MATLAB.

Les fonctions de haut niveau de MATLAB synchronisent efficacement des séries chronologiques non liées, sont capables de remplacer les valeurs aberrantes par des valeurs d'interpolation et de filtrer les signaux de bruit et bien plus encore.

MATLAB aide l'utilisateur à visualiser rapidement les données nécessaires pour analyser les tendances et également à mettre en évidence les problèmes de qualité des données dans les tracés et l'outil Live Editor

MATLAB pour l'apprentissage automatique

MATLAB propose les meilleurs modèles d'apprentissage automatique pour tous les besoins. MATLAB offre une assistance aux nouveaux utilisateurs à la recherche d'aide pour démarrer avec l'apprentissage automatique ou aux experts souhaitant évaluer rapidement plusieurs types de modèles et les applications de classification, ainsi que la régression afin de fournir des résultats rapides.

Les utilisateurs disposent d'un large éventail d'algorithmes de régression et de classification populaires, et la comparaison des modèles peut être effectuée sur la base de mesures standard et l'exportation de modèles prometteurs pour une analyse et une intégration plus poussées.

Les utilisateurs qui préfèrent le codage peuvent utiliser l'optimisation des hyperparamètres intégrée aux fonctions de formation du modèle pour trouver les meilleurs paramètres pour ajuster rapidement le modèle.

Déploiement multiplateforme

Les modèles d'apprentissage automatique pris en charge par MATLAB peuvent être déployés dans n'importe quel environnement, comme le code C/C++, le code CUDA, le réseau informatique d'entreprise ou le réseau cloud. MATLAB propose la génération de code C autonome à partir du code MATLAB qui prend en charge les exigences de haute performance. Le code autonome crée des modèles prêts à être déployés qui ont une vitesse de prédiction élevée et une faible empreinte mémoire.

Les modèles d'apprentissage automatique créés par MATLAB peuvent également être utilisés dans Simulink et peuvent être déployés sur le serveur de production en direct MATLAB pour être intégrés au Web, aux bases de données client et aux applications sous-jacentes.

Intégration de MATLAB aux systèmes informatiques d'entreprise

Les programmes logiciels écrits dans MATLAB sont prêts à être déployés et cela peut être fait en toute sécurité avec l'intégration aux systèmes informatiques, aux sources de données et aux technologies opérationnelles de l'organisation.

Les solutions informatiques des entreprises sont programmées avec une coordination entre les équipes d'ingénierie et de logiciel pour les activités mentionnées ci-dessous :

• Pour exécuter les applications sur des environnements Windows ou Linux, ce qui garantit la fiabilité, la sécurité et offre également une évolutivité à la fois en interne ou sur des clouds publics
• Mise en œuvre d'un mécanisme de sécurité de haut niveau pour l'authentification qui comprend la fourniture d'accès et le cryptage des données.
• Étapes mises en œuvre sur les réseaux et les données actuels, y compris les systèmes de plate-forme d'analyse actuels tels que Tableau et Power BI.
• Les flux de travail DevOps sont alignés avec les outils actuellement mis en œuvre afin de configurer des modèles de déploiement automatique, des algorithmes sous-jacents et des applications sur les systèmes actuels avec du code existant.
• Aider les utilisateurs à démarrer rapidement en mettant en œuvre les outils prédéfinis ou spécifiques à l'industrie ou fournis par Simulink .

Intégration des applications et des données

Les applications peuvent être intégrées à des algorithmes et à des modèles en implémentant des bibliothèques de langage spécifique ou en obtenant des points de terminaison de service publiés à l'aide de MATLAB Server. MATLAB prend en charge les langages C/C++, Java, .NET, Python et RESTful.

Les systèmes informatiques peuvent être connectés par MATLAB pour permettre aux équipes d'ingénierie de configurer des connexions aux bases de données contemporaines, au Big Data, aux technologies opérationnelles et aux sources de données de streaming à l'aide de connecteurs prédéfinis.

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Conclusion

Alors que les données débordent de partout, les plateformes Data Science sont le besoin de l'heure. L'augmentation de l'adoption d'outils d'analyse de données a fait exploser le marché des plates-formes de science des données comme jamais auparavant, et cette concurrence entraîne des innovations et des améliorations continues des plates-formes existantes.

De nombreuses industries ont opté pour MATLAB pour maintenir, gérer et préserver leurs données ces dernières années. Étant donné que MATLAB offre une solution aux exigences actuelles de l'analyse de données pour la croissance des entreprises, c'est le plus parmi les entreprises. Il est largement utilisé par des secteurs tels que les technologies de l'information, la santé et les sciences de la vie, la banque, les services financiers et l'assurance (BFSI), la recherche, la fabrication, l'énergie et les services publics.

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