Top 10 des plateformes de science des données en 2023

Qu'est-ce que la technologie de la science des données ?

La technologie de la science des données est l'une des technologies à croissance rapide de cette ère. La science des données est le domaine de la technologie qui comprend une expertise dans le domaine et des compétences en programmation avec une connaissance des mathématiques et des statistiques. Ils se combinent tous pour extraire des valeurs significatives des données.

Cette technologie applique des algorithmes d'apprentissage automatique aux informations collectées sous forme de nombres, de texte ou d'images ou quelque chose comme la vidéo ou l'audio et bien d'autres. Ils sont utilisés pour produire des systèmes d'intelligence artificielle qui effectuent en outre des tâches similaires à l'intelligence humaine. En conséquence, ces systèmes créent des informations précieuses que les analystes évaluent pour les transformer en valeur commerciale.

Consultez nos cours gratuits pour vous démarquer de la concurrence.

Pourquoi la Data Science devient-elle plus importante pour une entreprise ?

Grâce aux innovations technologiques, les entreprises réalisent les exigences de la science des données, de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle. Quelle que soit la taille de l'organisation, la science des données joue toujours un rôle important dans le développement et la mise en œuvre d'informations significatives pour de nombreuses opérations et stratégies commerciales.

Explorez nos cours populaires en science des données

Que sont les plateformes de science des données ?

Les plates-formes de science des données sont utilisées pour extraire de gros volumes de données, qu'elles soient structurées ou non, et les transformer en une ressource précieuse pour identifier des modèles de gestion des opérations. Avec la demande croissante de science des données et d'apprentissage automatique, il existe des logiciels et des outils émergents qui sont développés avec de nouvelles technologies. Voici quelques-unes des meilleures plates-formes de science des données qui servent de meilleures plates-formes de science des données en 2021 pour répondre aux exigences de l'entreprise.

1. Dataiku DSS par Dataiku

La solution Dataiku DSS aide l'équipe de science des données à exécuter des projets avec Advanced Analytics. Cette plate-forme de science des données encourage à fournir plus d'informations sur l'entreprise et, finalement, elle a un impact significatif.

Dataiku est la plateforme centralisée de données. Il aide à faire évoluer les entreprises tout au long de leur collaboration sur les données, de l'analyse à grande échelle à l'IA d'entreprise.

Dataiku fournit un lieu commun aux experts et aux explorateurs de données, les combinant ainsi avec un référentiel de meilleures pratiques impliquant l'apprentissage automatique et le déploiement/la gestion de l'IA.

La meilleure chose à propos de Dataiku est qu'il est un fournisseur d'un environnement centralisé et contrôlé, devenant ainsi le catalyseur des entreprises alimentées par les données.

Il étend son utilité aux clients d'une gamme variée de commerces de détail, de la finance, du commerce électronique, du secteur public, de la fabrication, du transport, des soins de santé, des produits pharmaceutiques, etc. Dataiku est en passe d'accélérer l'analyse en libre-service en assurant l'opérationnalisation des modèles d'apprentissage automatique en production. Il met l'accent sur la suppression des obstacles, offrant ainsi plus d'opportunités pour créer un modèle ayant un impact sur l'entreprise. Ses solutions créatives permettent aux équipes de data science de travailler avec une approche plus innovante.

Consultez nos cours de science des données pour vous perfectionner.

2. Alteryx Designer par Alteryx

Alteryx Designer est l'une des meilleures plateformes de science des données en 2021.

Il est conçu avec une telle brillance qu'il permet aux scientifiques et aux analystes de données d'assister à une expérience d'analyse de données. Il tire des réponses de presque toutes les sources de données disponibles avec de nombreux outils sans code qui sont également conviviaux à utiliser.

Il simplifie la préparation des données grâce à la fusion des données et à la création de rapports, à l'aide d'analyses prédictives et avancées. Il est conçu pour la facilité d'utilisation de l'équipe de data scientists. Alteryx Designer fournit un mélange de données sous une forme simple de glisser-déposer qui peut être appliquée à la création de feuilles de calcul, de bases de données, de lacs de données, de sources cloud, d'applications d'entreprise, de robots RPA et bien d'autres.

La principale chose à propos d'Alteryx est qu'il automatise chaque étape de l'analyse, y compris la préparation des données, le mélange, le reporting, l'analyse prédictive et la science des données. Il accélère finalement les aperçus visuels et enrichit les opérations ultérieures. Comme il automatise les analyses et applique des processus répétitifs, cela permet d'accélérer les actions car il est utilisé pour publier les résultats sur des tableaux de bord interactifs ou envoyer les résultats directement aux applications d'entreprise.

Alteryx Designer permet d'accéder à n'importe quelle source de données, fichier, application ou type de données. Avec plus de 260 blocs de construction par glisser-déposer, Alteryx alimente une plate-forme en libre-service qui permet à ses utilisateurs de faire l'expérience de la simplicité et aide à commencer à créer un module interactif.

Lorsqu'un data scientist préfère utiliser une option "code-first" ou "low-code", il peut choisir Alteryx Designer et tirer parti des outils intégrés tels que les outils R et Python. Alteryx Designer offre une préparation et une qualité des données intégrées dans la création de modèles, ce qui permet de créer des modèles ML plus rapidement grâce à une expérience de modélisation guidée et assistée.

Les meilleures compétences en science des données à apprendre en 2022

3. RapidMiner Studio par RapidMiner

RapidMiner est une plate-forme intuitive avec une conception visuelle du flux de travail et une automatisation complète. Il s'agit d'une plate-forme complète qui nécessite un minimum de codage. Il est capable de tirer parti de toute la bibliothèque Python. RapidMiner répond à tous les besoins du débutant en science des données au spécialiste des données qualifié. Il utilise une interface visuelle par glisser-déposer qui permet d'accélérer et d'automatiser la création de modèles prédictifs. RapidMiner possède une riche bibliothèque de plus de 1 500 algorithmes, garantissant le meilleur modèle pour un modèle complet.

RapidMiner Studio dispose d'une collection de modèles prédéfinis dans le logiciel. Ils offrent des objectifs communs tels que le taux de désabonnement des clients, la détection des fraudes, la maintenance prédictive et d'autres tâches importantes.

Le studio RapidMiner a une fonctionnalité unique appelée "Wisdom of Crowds" qui fournit des recommandations proactives pour aider les utilisateurs de niveau débutant. L'une des fonctionnalités essentielles de RapidMiner est qu'il crée des connexions instantanées aux bases de données, aux entrepôts de données d'entreprise, aux stockages en nuage, aux lacs de données, aux applications commerciales et bien d'autres. Ils fournissent même des connexions de réutilisation chaque fois que l'utilisateur en a besoin, et il est facilement partageable avec toute personne qui a besoin d'un accès. La meilleure chose est que RapidMiner permet à l'utilisateur d'interroger et de récupérer des données sans avoir besoin d'écrire du SQL complexe, et il permet de faciliter des clusters de bases de données hautement évolutifs.

RapidMiner Studio prend en charge MySQL, Google BigQuery et PostgreSQL.

4. Statistiques IBM SPSS par IBM

IBM SPSS est utilisé pour trier, organiser et analyser des volumes importants de données comme l'ensemble de données d'enquête pour la modélisation prédictive et d'autres tâches analytiques. Le principal avantage de cette plate-forme est qu'elle est rapide dans l'organisation des ensembles de données et l'analyse.

La plate-forme logicielle IBM SPSS offre une vaste gamme d'efficacité et de fiabilité pour l'analyse statistique avancée. Il se compose d'une grande bibliothèque d'algorithmes d'apprentissage automatique. IBM SPSS offre également une extensibilité open source, une analyse de texte et une intégration avec le Big Data. Il fournit un déploiement transparent dans les applications.

IBM SPSS est devenu l'une des meilleures plateformes de science des données en 2021 et les plateformes les plus populaires parmi les équipes de science des données pour sa facilité d'utilisation.Il offre également une flexibilité et une évolutivité qui rendent SPSS accessible aux utilisateurs de tous niveaux de compétences, des débutants aux experts. De plus, il convient aux projets de toutes tailles et de tous niveaux de complexité. SPSS aide les équipes et l'organisation à trouver de nouvelles opportunités, à améliorer l'efficacité et à minimiser les risques.

Lisez nos articles populaires sur la science des données

5. H2O Driverless AI par H2O.ai

H2O est l'un des meilleurs outils d'apprentissage automatique lorsqu'il s'agit de traiter de gros volumes de données. H2O aide à améliorer le temps d'exécution grâce à ses itérations et à son développement de modèles plus rapides.

La principale caractéristique importante de H2O est qu'il fournit une IA sans conducteur qui permet aux scientifiques des données de travailler sur des projets de manière plus intelligente et plus rapide. Il fonctionne efficacement en utilisant la technologie d'automatisation pour accomplir des tâches clés d'apprentissage automatique dans un délai rapide.

H2O fournit l'ingénierie automatique des fonctionnalités, le réglage des modèles, la sélection et le déploiement des modèles, la validation des modèles, l'interprétabilité de l'apprentissage automatique et la génération automatique de pipelines pour la notation des modèles.

H2O Driverless AI fournit aux organisations de science des données une plateforme de science des données extensible et personnalisable. Il aide à répondre aux exigences d'une gamme variée d'applications dont chaque entreprise a besoin dans tous les domaines. H2O Driverless AI dispose d'une vaste bibliothèque d'algorithmes. Il fournit des transformations pour automatiser les fonctionnalités de grande valeur pour un ensemble de données spécifique. Les équipes de science des données peuvent toujours étendre la plateforme H2O Driverless AI si elles souhaitent télécharger leurs propres modèles, transformateurs et marqueurs. Cela aide en outre dans le flux de travail d'apprentissage automatique de la machine.

6. Plate-forme Google AI par Google

Google Cloud AI est une plate-forme de bout en bout entièrement gérée. Il offre une gouvernance brillante avec des modèles interprétables de manière plus rapide.

Cette plate-forme est efficace pour tous les utilisateurs de niveau de compétence. Les principales fonctionnalités de cette plate-forme incluent AutoML ou l'optimisation avancée des modèles, ainsi qu'un service d'étiquetage de données intégré. Il fournit également une validation de modèle et des explications sur l'IA. Il existe une fonctionnalité unique appelée What-If Tool qui aide à comprendre les sorties du modèle et à vérifier le comportement du modèle. Il existe un service d'optimisation de boîte noire appelé Vizier qui permet de régler les hyper-paramètres. Cela permet également d'optimiser les performances du modèle. Cette plate-forme gère les modèles, les expériences et les flux de travail de bout en bout avec des pipelines qui appliquent des MLOps.

Découvrez notre certificat professionnel en science des données en BDM de l'IIM Kozhikode

7. RStudio

Rstudio est un environnement de développement intégré (IDE) pour R qui est un langage de programmation. Ceci est spécialement utilisé pour le calcul statistique et les graphiques. Il s'agit d'une plateforme dédiée à l'investissement durable dans les logiciels libres et open source pour la science des données.

Rstudio est disponible en deux formats : RStudio Desktop, qui est une application de bureau standard, tandis qu'un autre est RStudio Server qui s'exécute sur un serveur distant. Rstudio Server permet d'accéder à RStudio via un navigateur Web.

RStudio inclut un éditeur de mise en évidence de la syntaxe qui prend en charge l'exécution directe de code. Il propose également des outils de traçage, d'historique, de débogage et de gestion de l'espace de travail. Il existe RStudio Server Pro qui est un environnement de développement intégré pour R et Python. Il utilise une console, un éditeur de coloration syntaxique pour prendre en charge l'exécution de code direct. RStudio Server Pro utilise des outils de traçage, d'historique et de débogage avec la gestion de l'espace de travail.

8. Plateforme d'analyse KNIME par KNIME

Norme KNIME pour le Konstanz Information Miner. Il s'agit d'une plate-forme gratuite et open source pour l'analyse de données sur un flux de travail basé sur une interface graphique.

C'est aussi une plateforme de reporting et d'intégration. KNIME intègre différents composants pour l'apprentissage automatique et le traitement des données grâce à son pipeline de données modulaire qui prend en charge le concept "Lego of Analytics".

Il utilise l'interface graphique (interface utilisateur graphique) et JDBC qui permet d'assembler les nœuds, le mélange permet l'assemblage de nœuds mélangeant différentes sources de données et inclut également un pré-traitement qui est ETL : extraction, transformation, chargement à des fins de modélisation, d'analyse de données et de visualisation. . Cela peut arriver avec l'aide d'une programmation minimale.

On peut exécuter diverses fonctions allant des E / S de base aux manipulations de données, aux transformations et au traitement des données. Il consolide toutes les parties de l'ensemble du processus en un seul flux de travail.

9. Matlab par MathWorks

MATLAB est une plate-forme de calcul numérique utilisée pour le traitement d'informations mathématiques. C'est un logiciel à source fermée. MATLAB propose des fonctions matricielles et une implémentation algorithmique. Il fournit également une modélisation statistique des données. MATLAB est le logiciel le plus largement utilisé dans un large éventail d'applications scientifiques.

MATLAB est utilisé pour simuler les réseaux de neurones et la logique floue.

On peut créer des visualisations puissantes à l'aide de la bibliothèque graphique MATLAB. MATLAB est également utilisé dans le traitement des images et du signal, ce qui crée un outil crucial et polyvalent pour les scientifiques des données. Il les aide à gérer toutes les tâches telles que le nettoyage des données, l'analyse des données et les algorithmes avancés d'apprentissage en profondeur.

MATLAB rend la science des données plus efficace avec des outils facilement accessibles et aide à prétraiter les données. Il fournit également une solution pour créer des modèles d'apprentissage automatique et prédictifs. MATLAB aide au déploiement de modèles sur les systèmes informatiques d'entreprise.

10. Kraken de Big Squid

Kraken est une plate-forme AutoML conçue pour permettre l'analyse de données avec des solutions d'analyse avancées.

Kraken inclut un puissant outil d'analyse de données intégré à la plateforme. En un clic, chacun peut faire ce qu'il veut : tracer, colorier, trier et bien d'autres. De cette façon, cela aide à mieux comprendre les données lorsque le data scientist construit et itère les modèles prédictifs.

Les fonctionnalités clés de Kraken incluent KRAKEN PIPELINE et KRAKEN AUTOML.

La plate-forme d'apprentissage automatique automatisé (AutoML) sans code de Kraken permet de simplifier et d'automatiser les tâches de science des données telles que la préparation et le nettoyage des données, la sélection d'algorithmes, la formation de modèles ainsi que le réglage. Il aide également à

déploiement de modèle qui aide davantage à se concentrer sur la tâche avec une priorité plus élevée.

L'avenir de la science des données

La science des données émerge dans le but de fournir des solutions aux organisations pour transformer un certain ensemble de données en une ressource précieuse qui contribuera éventuellement à créer un impact sur la valeur commerciale. Avec l'augmentation rapide des entreprises et des organisations commerciales, la science des données devient de plus en plus répandue dans tous les aspects. L'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle faisant surface dans la nouvelle ère des technologies de l'information, les logiciels et outils émergents de science des données jouent un rôle central dans chaque modèle commercial.

Si vous souhaitez approfondir votre travail avec Python, en particulier pour la science des données, upGrad vous propose le PGP exécutif en science des données. Ce programme est conçu pour les professionnels de l'informatique de niveau intermédiaire, les ingénieurs en logiciel qui souhaitent explorer la science des données, les analystes non techniques, les professionnels en début de carrière, etc. Notre programme structuré et notre soutien étendu garantissent que nos étudiants atteignent leur plein potentiel sans difficultés.

Préparez-vous à une carrière d'avenir

Postuler pour un Master of Science en Data Science - LJMU & IIIT Bangalore