데이터 과학: 리소스 탐색에 적합한 플랫폼 찾기
게시 됨: 2022-12-29데이터 과학은 비즈니스, 연구 또는 교육을 포함한 모든 분야에서 필수적인 데이터를 심층적으로 분석하는 데 탁월하지만 정확한 데이터 연구를 위해 올바른 플랫폼을 선택하는 것이 필수적입니다. 모든 기관 또는 개인 분석은 장기적인 솔루션을 제공할 수 있고 경제적인 비즈니스를 유지하기 위해 실행 가능한 플랫폼을 선택해야 합니다.
목차
데이터 사이언스 플랫폼이란?
데이터 사이언스 플랫폼은 데이터 사이언스 활동을 통합하는 허브에 불과합니다. 전적으로 데이터 과학에서 작동 하는 최고의 플랫폼은 데이터 탐색, 데이터를 사용하는 리소스 통합, 새로운 데이터 수용을 위한 코딩 및 모델 구축, 다양한 환경에서 리소스 관리 및 정확한 결과 보고와 같은 활동을 지원해야 합니다.
비즈니스에서 데이터의 현재 수요와 규모로 인해 전적으로 데이터 과학에서 작동하는 최고의 플랫폼을 정의하려면 플랫폼이 변화하는 요구 사항에 따라 확장 가능하고 유연해야 합니다. Analytics는 기업과 협력하여 최상의 의사 결정을 위한 스마트하고 효율적인 플랫폼을 구축합니다.
지금까지 언급한 것 외에도 데이터 과학에서 완전히 실행되는 최고의 플랫폼은 대화형 탐색, 시각화, 배포, 성능 엔지니어링 데이터 준비 및 데이터 액세스에서 데이터 과학자에게 막대한 지원을 제공합니다. 이러한 플랫폼은 솔루션을 생성하고 솔루션을 비즈니스 프로세스 및 제품에 번거롭지 않게 통합할 수 있는 환경을 제공하는 빌딩 블록 역할을 하므로 비즈니스에 도움이 됩니다.
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시장의 데이터 사이언스 플랫폼
전 세계적으로 널리 채택된 데이터 과학에서 실행되는 가장 인기 있는 플랫폼은 다음과 같습니다.
1. 마이크로소프트의 애저 머신러닝 스튜디오
2. Alteryx 애널리틱스
3. H2O.ai
4. KNIME 분석 플랫폼
5. 래피드마이너
6. SAS
7. MathWorks의 MATLAB 및 Simulink
8. TIBCO 소프트웨어
9. Databricks 통합 분석 플랫폼
10. 도미노 데이터 사이언스 플랫폼
인기 있는 데이터 과학 과정 살펴보기
| IIITB의 데이터 사이언스 총괄 포스트 대학원 프로그램 | 비즈니스 의사 결정을 위한 데이터 과학 전문 인증 프로그램 | 애리조나 대학교 데이터 과학 석사 |
| IIITB의 데이터 과학 고급 인증 프로그램 | 메릴랜드 대학교의 데이터 과학 및 비즈니스 분석 전문 인증 프로그램 | 데이터 과학 과정 |
데이터 분석에 MATLAB이 필요한 이유는 무엇입니까?
MATLAB은 데이터 액세스 및 사전 처리, 머신 러닝 및 예측 모델 구축, IT 시스템용 배포 모델 생성을 위한 전용 도구로 데이터 과학 활동을 지원 합니다.
다른 플랫폼과 차별화되는 MATLAB의 고급 기능:
- MATLAB은 파일, 데이터 히스토리언의 데이터 접근성을 지원합니다. 최신 데이터베이스 및 클라우드 스토리지에서도 사용할 수 있습니다. 또한 모든 조직의 비즈니스 데이터를 전달할 수 있는 하드웨어 또는 실시간 피드로 라이브 소스에 연결할 수 있습니다.
- MATLAB은 데이터 관리 및 데이터 정리 기능으로 설계되었습니다. MATLAB과 관련된 전처리의 데이터 유형 및 기능은 대화형 데이터를 준비하는 데 도움이 되며, 해당 앱은 고도로 정확한 학습 데이터 세트를 구축하기 위한 라벨링 서비스를 제공합니다.
- 수행된 데이터 분석은 그래픽 및 라이브 편집기 노트북 기능을 사용하여 MATLAB으로 쉽게 문서화할 수 있습니다.
- MATLAB은 센서, 텍스트, 이미지, 비디오 및 기타 유형의 데이터와 같은 기능을 사용하여 분석을 위한 특정 기술을 지원합니다.
- MATLAB은 머신 러닝 및 딥 러닝 앱으로 다양한 데이터 모델을 탐색하는 다양한 접근 방식을 지원합니다.
- MATLAB은 기능 선택, 모델 선택 및 하이퍼파라미터 조정 알고리즘과 같은 내장 모듈을 사용하여 머신 러닝 및 딥 러닝 모델을 미세 조정합니다.
- 기계 학습의 MATLAB 모델은 다른 언어로 코드를 재작성하지 않고도 라이브 IT 시스템에 배포할 수 있습니다.
2022년에 배워야 할 최고의 데이터 과학 기술
| SL. 아니 | 2022년에 배워야 할 최고의 데이터 과학 기술 | |
| 1 | 데이터 분석 코스 | 추론 통계 강좌 |
| 2 | 가설 테스트 프로그램 | 로지스틱 회귀 강좌 |
| 삼 | 선형 회귀 과정 | 분석을 위한 선형 대수학 |
MATLAB을 사용한 탐색적 분석
MATLAB은 데이터의 사전 처리 시간을 크게 줄이는 데이터 유형을 제공합니다. 예를 들어, MATLAB으로 작업할 때 시계열 센서 데이터 및 이미지에서 텍스트로의 변환을 위한 사전 처리 시간이 크게 단축됩니다.
MATLAB의 높은 수준의 기능은 관련 없는 시계열을 효과적으로 동기화하고 이상값을 보간 값으로 대체하고 노이즈 신호 등을 필터링할 수 있습니다.
MATLAB은 사용자가 추세를 분석하는 데 필요한 데이터를 신속하게 시각화하고 플롯 및 라이브 편집기 도구에서 데이터 품질 문제를 강조 표시하도록 도와줍니다.
기계 학습을 위한 MATLAB
MATLAB은 모든 요구에 맞는 최고의 기계 학습 모델을 제공합니다. MATLAB은 기계 학습을 시작하는 데 도움이 필요한 새로운 사용자 또는 여러 가지 다양한 유형의 모델과 분류를 위한 응용 프로그램을 신속하게 평가하고자 하는 전문가와 신속한 결과를 제공하기 위해 회귀를 지원합니다.
사용자에게는 널리 사용되는 광범위한 회귀 및 분류 알고리즘이 제공되며 표준 메트릭을 기반으로 모델을 비교하고 추가 분석 및 통합을 위해 유망한 모델을 내보낼 수 있습니다.
코딩을 선호하는 사용자는 모델 훈련 기능에 내장된 하이퍼파라미터 최적화를 활용하여 모델을 빠르게 튜닝할 수 있는 최상의 파라미터를 찾을 수 있습니다.
다중 플랫폼 배포
MATLAB 지원 기계 학습 모델은 C/C++ 코드, CUDA 코드, 기업 IT 네트워크 또는 클라우드 네트워크와 같은 모든 환경에 배포할 수 있습니다. MATLAB은 고성능 요구 사항을 지원하는 MATLAB 코드에서 독립 실행형 C 코드 생성을 제공합니다. 독립 실행형 코드는 예측 속도가 빠르고 메모리 사용량이 적은 배포 준비가 완료된 모델을 생성합니다.
MATLAB에서 생성한 기계 학습 모델은 Simulink에서도 사용할 수 있으며 MATLAB 라이브 프로덕션 서버에 배포하여 웹, 클라이언트 데이터베이스 및 기본 응용 프로그램과 통합할 수 있습니다.
엔터프라이즈 IT 시스템에 MATLAB 통합
MATLAB으로 작성된 소프트웨어 프로그램은 배포할 준비가 되어 있으며 이는 조직의 IT 시스템, 데이터 소스 및 운영 기술과의 통합과 함께 안전하게 수행할 수 있습니다.
기업의 IT 솔루션은 아래 언급된 활동을 위해 엔지니어링 팀과 소프트웨어 팀 간의 조정을 통해 프로그래밍됩니다.
- 안정성, 보안을 보장하고 사내 또는 퍼블릭 클라우드 모두에 확장성을 제공하는 Windows 또는 Linux 환경에서 애플리케이션 실행
- 액세스 및 데이터 암호화 제공을 포함하는 인증을 위한 고급 보안 메커니즘 구현.
- Tableau 및 Power BI와 같은 현재 분석 플랫폼 시스템을 포함하여 현재 네트워크 및 데이터에 구현된 단계입니다.
- DevOps 워크플로는 현재 구현된 도구와 함께 정렬되어 기존 코드가 있는 현재 시스템에 대한 자동 배포 모델, 기본 알고리즘 및 애플리케이션을 설정합니다.
- 사전 구축 또는 산업별 또는 Simulink 제공 도구를 구현하여 사용자가 빠르게 시작할 수 있도록 지원합니다.
애플리케이션과 데이터 통합
응용 프로그램은 특정 언어의 라이브러리를 구현하거나 MATLAB Server를 사용하여 게시된 서비스 끝점을 가져와 알고리즘 및 모델과 통합할 수 있습니다. MATLAB은 언어 C/C++, Java, .NET, Python 및 RESTful 인터페이스를 지원합니다.
IT 시스템은 MATLAB으로 연결되어 엔지니어링 팀이 사전 구축된 커넥터를 사용하여 최신 데이터베이스, 빅 데이터, 운영 기술 및 스트리밍 데이터 소스에 대한 연결을 설정할 수 있습니다.
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결론
데이터가 넘쳐흐르는 시대에 데이터 사이언스 플랫폼이 시급합니다. 데이터 분석 도구의 채택 증가로 데이터 사이언스 플랫폼 시장 은 전례 없이 급증했으며, 이러한 경쟁은 기존 플랫폼에 대한 지속적인 혁신과 개선을 주도하고 있습니다.
많은 업계에서 최근 몇 년 동안 데이터를 유지, 관리 및 보존하기 위해 MATLAB을 선택했습니다. MATLAB은 비즈니스 성장을 위한 데이터 분석의 현재 요구 사항에 대한 솔루션을 제공하므로 비즈니스 중에서 가장 많이 사용됩니다. 정보 기술, 의료 및 생명 과학, 은행, 금융 서비스 및 보험(BFSI), 연구, 제조, 에너지 및 유틸리티와 같은 산업에서 널리 사용됩니다.
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