Data Science: trovare la piattaforma giusta per esplorare le risorse

Mentre la scienza dei dati è eccellente per approfondire i dati che sono vitali per qualsiasi campo, inclusi affari, ricerca o istruzione, è fondamentale scegliere la piattaforma giusta per lo studio preciso dei dati. Qualsiasi analista istituzionale o individuale deve optare per una piattaforma praticabile per sostenere un'azienda in grado di fornire soluzioni a lungo termine ed è economica.

Cos'è una piattaforma di data science

Una piattaforma di Data Science non è altro che l'hub per integrare le attività di Data Science. La migliore piattaforma che funzioni interamente sulla scienza dei dati dovrebbe supportare attività come l'esplorazione dei dati, l'integrazione di risorse che utilizzano i dati dovrebbe supportare la codifica e la costruzione di modelli per soddisfare i nuovi dati, gestire le risorse in ambienti diversi e riportare in modo accurato i risultati.

Con le attuali esigenze e la portata dei dati nelle aziende, la definizione della migliore piattaforma che funzioni interamente sulla scienza dei dati richiede che le piattaforme siano scalabili e flessibili con requisiti in continua evoluzione. Analytics collabora con le aziende per creare piattaforme intelligenti ed efficienti per il miglior processo decisionale.

Oltre a quanto menzionato finora, la migliore piattaforma che funziona completamente su data science offre un enorme supporto ai data scientist nell'esplorazione interattiva, visualizzazione, implementazione, preparazione dei dati di ingegneria delle prestazioni e accesso ai dati. Tali piattaforme sono un vantaggio per le aziende poiché fungono da elementi costitutivi per creare una soluzione e fornire l'ambiente per l'incorporazione senza problemi di soluzioni nei processi e nei prodotti aziendali.

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Piattaforme di data science nel mercato

Alcune delle piattaforme più popolari che funzionano sulla scienza dei dati e che sono ampiamente adottate in tutto il mondo sono:

1. Azure Machine Learning Studio di Microsoft

2. Analisi Alteryx

3. H2O.ai

4. Piattaforma di analisi KNIME

5. Minatore rapido

6. SAS

7. MATLAB e Simulink di MathWorks

8. Software TIBCO

9. Piattaforma di analisi unificata Databricks

10. Piattaforma di scienza dei dati Domino

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Perché MATLAB per l'analisi dei dati?

MATLAB fornisce supporto alle attività di Data Science con strumenti esclusivi allo scopo di accedere e preelaborare i dati, costruire modelli di machine learning e predittivi, nonché creare modelli di implementazione per i sistemi IT.

Le caratteristiche di fascia alta di MATLAB che lo differenziano dalle altre piattaforme:

• MATLAB supporta l'accessibilità dei dati da file, storici dei dati. database contemporanei e anche dal cloud storage. Può anche connettersi a fonti live come qualsiasi hardware o feed in tempo reale che possono contenere dati aziendali di qualsiasi organizzazione.
• MATLAB è stato progettato con la capacità di gestione dei dati e pulizia dei dati. I tipi di dati e le capacità di preelaborazione relative a MATLAB aiutano a preparare dati interattivi e le sue app forniscono un servizio di etichettatura per creare set di dati di addestramento altamente accurati.
• L'analisi dei dati eseguita può essere facilmente documentata con MATLAB utilizzando la grafica e le funzionalità del notebook Live Editor.
• MATLAB supporta tecniche specifiche per l'analisi con funzionalità come sensori, testo, immagini, video e altri tipi di dati.
• MATLAB fornisce supporto a diversi approcci per esplorare diversi modelli di dati con le sue app di machine learning e deep learning
• MATLAB ottimizza i modelli di machine learning e deep learning con moduli integrati come la selezione delle funzionalità, la selezione del modello e gli algoritmi di ottimizzazione degli iperparametri.
• I modelli MATLAB di machine learning possono essere implementati su sistemi IT live senza riscrivere il codice in nessun altro linguaggio.

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Analisi esplorativa con MATLAB

MATLAB offre tipi di dati che riducono notevolmente il tempo di pre-elaborazione dei dati. Ad esempio, quando si lavora con MATLAB si verifica un calo significativo del tempo di pre-elaborazione per i dati dei sensori delle serie temporali e la conversione da immagine a testo.

Le funzioni di alto livello di MATLAB sincronizzano efficacemente serie temporali non correlate, sono in grado di sostituire i valori anomali con valori di interpolazione e filtrare i segnali di rumore e molto altro.

MATLAB aiuta l'utente a visualizzare rapidamente i dati necessari per analizzare le tendenze e anche a evidenziare problemi di qualità dei dati nei grafici e nello strumento Live Editor

MATLAB per l'apprendimento automatico

MATLAB fornisce i migliori modelli per l'apprendimento automatico per tutte le esigenze. MATLAB offre supporto ai nuovi utenti che cercano aiuto per iniziare con l'apprendimento automatico o agli esperti che desiderano valutare rapidamente diversi tipi diversi di modelli e le applicazioni per la classificazione, nonché la regressione per fornire risultati rapidi.

Agli utenti viene fornita un'ampia gamma di algoritmi di regressione e classificazione che sono popolari e il confronto dei modelli può essere effettuato sulla base di metriche standard ed esportazione di modelli promettenti per ulteriori analisi e integrazione.

Gli utenti che preferiscono la codifica possono utilizzare l'ottimizzazione dell'iperparametro integrata nelle funzioni di addestramento del modello per trovare i parametri migliori per ottimizzare rapidamente il modello.

Distribuzione multipiattaforma

I modelli di machine learning supportati da MATLAB possono essere implementati in qualsiasi ambiente, come codice C/C++, codice CUDA, rete IT aziendale o rete cloud. MATLAB offre la generazione di codice C autonomo dal codice MATLAB che supporta requisiti ad alte prestazioni. Il codice autonomo crea modelli pronti per la distribuzione che hanno un'elevata velocità di previsione e un footprint di memoria ridotto.

I modelli di Machine Learning creati da MATLAB possono essere utilizzati anche in Simulink e possono essere distribuiti sul server di produzione live MATLAB per essere integrati con il Web, i database dei clienti e le applicazioni sottostanti.

Integrazione di MATLAB nei sistemi IT aziendali

I programmi software scritti in MATLAB sono pronti per essere implementati e questo può essere fatto in sicurezza insieme all'integrazione con i sistemi IT, le fonti di dati e le tecnologie operative dell'organizzazione.

Le soluzioni IT delle Imprese sono programmate con il coordinamento tra i team di Ingegneria e Software per le attività di seguito indicate:

• Per eseguire le applicazioni su ambienti Windows o Linux che garantiscono affidabilità, sicurezza e fornisce anche scalabilità sia internamente che su cloud pubblici
• Implementazione di un meccanismo di sicurezza di alto livello per l'autenticazione che include la fornitura di accesso e crittografia dei dati.
• Passaggi implementati per le reti e i dati correnti, che include gli attuali sistemi di piattaforma di analisi come Tableau e Power BI.
• I flussi di lavoro DevOps sono allineati con gli strumenti attualmente implementati in modo da impostare modelli di distribuzione automatica, algoritmi sottostanti e applicazioni ai sistemi attuali con codice esistente.
• Aiutare gli utenti a iniziare rapidamente implementando gli strumenti predefiniti o specifici del settore o forniti da Simulink .

Integrazione di applicazioni e dati

Le applicazioni possono essere integrate con algoritmi e modelli implementando librerie di linguaggi specifici o facendo pubblicare endpoint di servizio utilizzando MATLAB Server. MATLAB supporta i linguaggi C/C++, Java, .NET, Python e le interfacce RESTful.

I sistemi IT possono essere connessi da MATLAB per consentire ai team di ingegneri di impostare connessioni a database contemporanei, Big Data, tecnologie operative e fonti di dati in streaming utilizzando connettori predefiniti.

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Conclusione

Poiché i dati traboccano ovunque, le piattaforme di Data Science sono la necessità del momento. L'aumento dell'adozione di strumenti di analisi dei dati ha aumentato il mercato delle piattaforme di data science come mai prima d'ora e questa concorrenza sta guidando continue innovazioni e miglioramenti alle piattaforme esistenti.

Molte industrie hanno optato per MATLAB per mantenere, gestire e preservare i propri dati negli ultimi anni. Poiché MATLAB offre una soluzione ai requisiti attuali dell'analisi dei dati per la crescita aziendale, è la maggior parte delle aziende. È ampiamente utilizzato da industrie come la tecnologia dell'informazione, la sanità e le scienze della vita, le banche, i servizi finanziari e le assicurazioni (BFSI), la ricerca, la produzione, l'energia e i servizi pubblici.

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