2023년 상위 10개 데이터 과학 플랫폼

데이터 과학 기술이란 무엇입니까?

데이터 과학 기술은 이 시대에 빠르게 성장하는 기술 중 하나입니다. 데이터 사이언스는 수학 및 통계 지식과 함께 도메인 전문성 및 프로그래밍 기술을 포함하는 기술 분야입니다. 그것들은 모두 결합하여 데이터에서 의미 있는 값을 추출합니다.

이 기술은 기계 학습 알고리즘을 숫자, 텍스트, 이미지 또는 비디오나 오디오 등의 형태로 수집된 정보에 적용합니다. 인간 지능과 유사한 작업을 수행하는 인공 지능 시스템을 생산하는 데 사용됩니다. 결과적으로 이러한 시스템은 분석가가 비즈니스 가치로 전환하기 위해 평가하는 귀중한 통찰력을 생성합니다.

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기업에서 데이터 과학이 더욱 중요해지는 이유는 무엇입니까?

기술 혁신을 통해 기업은 데이터 과학, 기계 학습 및 인공 지능의 요구 사항을 실현합니다. 조직의 규모에 관계없이 데이터 과학은 항상 많은 비즈니스 운영 및 전략에 대한 의미 있는 통찰력을 개발하고 구현하는 데 중요한 역할을 합니다.

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데이터 과학 플랫폼이란 무엇입니까?

데이터 사이언스 플랫폼은 정형이든 비정형이든 대량의 데이터를 마이닝하고 이를 패턴을 식별하여 운영 관리를 위한 귀중한 리소스로 전환하는 데 사용됩니다. 데이터 과학 및 기계 학습에 대한 수요가 증가함에 따라 새로운 기술로 개발된 새로운 소프트웨어 및 도구가 있습니다. 다음은 비즈니스 요구 사항에 맞게 2021년 최고의 데이터 과학 플랫폼 역할을 하는 최고의 데이터 과학 플랫폼 중 일부입니다 .

1. Dataiku 의 Dataiku DSS

Dataiku DSS 솔루션은 데이터 과학 팀이 고급 분석으로 프로젝트를 실행하는 데 도움이 됩니다. 이 데이터 과학 플랫폼은 비즈니스에 대한 더 많은 통찰력을 제공하도록 장려하고 결국에는 상당한 영향을 미칩니다.

Dataiku는 데이터의 중앙 집중식 플랫폼입니다. 대규모 분석에서 엔터프라이즈 AI로 데이터 협업을 따라 비즈니스를 이동하는 데 도움이 됩니다.

Dataiku는 데이터 전문가와 탐색자 모두에게 공통된 장소를 제공하여 기계 학습 및 AI 배포/관리와 관련된 모범 사례 저장소와 결합합니다.

Dataiku의 가장 좋은 점은 중앙 집중식 및 제어 환경을 제공하여 데이터 기반 회사의 촉매제가 된다는 것입니다.

소매, 금융, 전자 상거래, 공공 부문, 제조, 운송, 의료, 제약 등 다양한 범위에서 고객의 유용성을 확장합니다. Dataiku는 프로덕션에서 기계 학습 모델의 운영화를 보장하여 셀프 서비스 분석을 가속화하고 있습니다. 장애물 제거를 강조하여 비즈니스에 영향을 미치는 모델을 만들 수 있는 더 많은 기회를 제공합니다. 창의적인 솔루션을 통해 데이터 과학 팀은 보다 혁신적인 접근 방식으로 작업할 수 있습니다.

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2. Alteryx의 Alteryx 디자이너

Alteryx Designer는 2021년 최고의 데이터 사이언스 플랫폼 중 하나입니다 .

데이터 과학자와 분석가가 데이터 분석 경험을 목격할 수 있도록 훌륭하게 설계되었습니다. 사용하기에도 코드 친화적인 많은 코드 프리 도구로 사용할 수 있는 거의 모든 데이터 소스에서 답변을 도출합니다.

예측 및 고급 분석을 사용하여 데이터 혼합 및 보고로 데이터 준비를 단순화합니다. 데이터 과학자 팀의 사용 편의성을 위해 설계되었습니다. Alteryx Designer는 스프레드시트, 데이터베이스, 데이터 레이크, 클라우드 소스, 엔터프라이즈 애플리케이션, RPA 봇 등을 생성하는 데 적용할 수 있는 간단한 드래그 앤 드롭 형식의 데이터 혼합을 제공합니다.

Alteryx의 가장 중요한 점은 데이터 준비, 혼합, 보고, 예측 분석 및 데이터 과학을 포함하는 분석의 모든 단계를 자동화한다는 것입니다. 궁극적으로 시각적 통찰력을 가속화하고 추가 작업을 강화합니다. 분석을 자동화하고 반복적인 프로세스를 적용하므로 결과를 대화형 대시보드에 게시하거나 결과를 엔터프라이즈 애플리케이션으로 바로 보내는 데 사용되므로 더 빠른 조치를 취하는 데 도움이 됩니다.

Alteryx Designer는 모든 데이터 소스, 파일, 응용 프로그램 또는 데이터 유형에 액세스하는 데 도움이 됩니다. 260개 이상의 드래그 앤 드롭 빌딩 블록을 통해 Alteryx는 사용자가 단순성을 경험하고 대화형 모듈 생성을 시작할 수 있도록 지원하는 셀프 서비스 플랫폼을 제공합니다.

데이터 과학자가 "코드 우선" 또는 "로우 코드" 옵션을 선호하는 경우 Alteryx Designer를 선택하고 R 및 Python 도구와 같은 통합 도구를 활용할 수 있습니다. Alteryx Designer는 안내 및 지원되는 모델링 경험을 통해 더 빠른 시간 내에 ML 모델을 생성하는 데 도움이 되는 모델 생성 시 통합 데이터 준비 및 데이터 품질을 제공합니다.

2022년에 배워야 할 최고의 데이터 과학 기술

3. RapidMiner 의 RapidMiner 스튜디오

RapidMiner는 시각적 워크플로 디자인과 완전 자동화 기능을 갖춘 직관적인 플랫폼입니다. 최소한의 코딩이 필요한 종합 플랫폼입니다. 전체 Python 라이브러리를 활용할 수 있습니다. RapidMiner는 데이터 과학 초보자부터 숙련된 데이터 과학자까지 모든 요구 사항을 충족합니다. 예측 모델 생성 속도를 높이고 자동화하는 데 도움이 되는 끌어서 놓기 시각적 인터페이스를 사용합니다. RapidMiner는 1,500개 이상의 풍부한 알고리즘 라이브러리를 보유하고 있어 포괄적인 모델을 위한 최상의 모델을 보장합니다.

RapidMiner Studio에는 소프트웨어 내부에 사전 구축된 템플릿 모음이 있습니다. 고객 이탈, 사기 탐지, 예측 유지 관리 및 기타 중요한 작업과 같은 몇 가지 일반적인 목적을 제공합니다.

RapidMiner 스튜디오에는 초보자 수준의 사용자를 돕기 위한 사전 권장 사항을 제공하는 "군중의 지혜"라는 고유한 기능이 있습니다. RapidMiner의 필수 기능 중 하나는 데이터베이스, 엔터프라이즈 데이터 웨어하우스, 클라우드 스토리지, 데이터 레이크, 비즈니스 애플리케이션 등에 대한 즉각적인 연결을 생성한다는 것입니다. 사용자가 필요할 때마다 재사용 연결을 제공하고 액세스가 필요한 사람과 쉽게 공유할 수 있습니다. 가장 좋은 점은 RapidMiner를 사용하면 사용자가 복잡한 SQL을 작성할 필요 없이 데이터를 쿼리하고 검색할 수 있으며 확장성이 뛰어난 데이터베이스 클러스터를 용이하게 할 수 있다는 것입니다.

RapidMiner Studio는 MySQL, Google BigQuery 및 PostgreSQL을 지원합니다.

4. IBM의 IBM SPSS 통계

IBM SPSS는 예측 모델링 및 기타 분석 작업을 위한 설문 조사 데이터 세트와 같은 상당한 양의 데이터를 정렬, 배열 및 분석하는 데 사용됩니다. 이 플랫폼의 주요 장점은 데이터 세트 정리 및 분석이 신속하다는 것입니다.

IBM SPSS 소프트웨어 플랫폼은 고급 통계 분석을 위한 광범위한 효율성과 안정성을 제공합니다. 그것은 기계 학습 알고리즘의 큰 라이브러리로 구성됩니다. IBM SPSS는 또한 오픈 소스 확장성, 텍스트 분석 및 빅 데이터와의 통합을 제공합니다. 애플리케이션에 원활한 배포를 제공합니다.

IBM SPSS는 2021년 최고의 데이터 사이언스 플랫폼 중 하나가 되었으며 사용 편의성으로 인해 데이터 사이언스 팀 사이에서 가장 인기 있는 플랫폼이 되었습니다.또한 초보자부터 전문가까지 모든 기술 수준의 사용자가 SPSS에 액세스할 수 있는 유연성과 확장성을 제공합니다. 또한 모든 규모와 복잡성 수준의 프로젝트에 적합합니다. SPSS는 팀과 조직이 새로운 기회를 찾고 효율성을 개선하며 위험을 최소화하도록 돕습니다.

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5. H2O.ai의 H2O 무인 AI

H2O는 대량의 데이터를 처리할 때 기계 학습을 위한 최고의 도구 중 하나입니다. H2O는 더 빠른 모델 반복 및 개발로 실행 시간을 개선하는 데 도움이 됩니다.

H2O의 가장 중요한 기능은 데이터 과학자가 보다 지능적이고 빠른 방식으로 프로젝트를 수행할 수 있도록 지원하는 Driverless AI를 제공한다는 것입니다. 자동화 기술을 사용하여 효율적으로 작동하여 빠른 시간 내에 핵심 기계 학습 작업을 수행합니다.

H2O는 자동 기능 엔지니어링, 모델 튜닝, 모델 선택 및 배포, 모델 검증, 기계 학습 해석 가능성 및 모델 스코어링을 위한 자동 파이프라인 생성을 제공합니다.

H2O Driverless AI는 데이터 과학 조직에 확장 가능하고 사용자 정의 가능한 데이터 과학 플랫폼을 제공합니다. 모든 기업이 모든 분야에서 필요로 하는 다양한 애플리케이션의 요구 사항을 해결하는 데 도움이 됩니다. H2O Driverless AI에는 광범위한 알고리즘 라이브러리가 있습니다. 특정 데이터 세트에 대한 고가치 기능을 자동화하는 변환을 제공합니다. 데이터 과학 팀은 자체 모델, 변환기 및 스코어러를 업로드하려는 경우 항상 H2O Driverless AI 플랫폼을 확장할 수 있습니다. 이는 자동 머신 러닝 워크플로에 더욱 도움이 됩니다.

6. Google의 Google AI 플랫폼

Google Cloud AI는 완전 관리형 엔드 투 엔드 플랫폼입니다. 해석 가능한 모델을 통해 더 빠른 방식으로 뛰어난 거버넌스를 제공합니다.

이 플랫폼은 모든 기술 수준의 사용자에게 효율적입니다. 이 플랫폼의 주요 기능에는 내장된 데이터 라벨링 서비스와 함께 AutoML 또는 고급 모델 최적화가 포함됩니다. 또한 모델 유효성 검사 및 AI 설명을 제공합니다. 모델 출력을 이해하고 모델 동작을 확인하는 데 도움이 되는 What-If 도구라는 고유한 기능이 있습니다. 하이퍼 매개변수를 조정할 수 있는 Vizier라는 블랙박스 최적화 서비스가 있습니다. 또한 모델 성능을 최적화하는 데 도움이 됩니다. 이 플랫폼은 MLOps를 적용하는 파이프라인으로 모델, 실험 및 종단 간 워크플로를 관리합니다.

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7. 알스튜디오

Rstudio는 프로그래밍 언어인 R을 위한 통합 개발 환경(IDE)입니다. 통계 계산 및 그래픽에 특별히 사용됩니다. 데이터 과학을 위한 무료 및 오픈 소스 소프트웨어에 대한 지속 가능한 투자에 전념하는 플랫폼입니다.

Rstudio는 일반 데스크톱 애플리케이션인 RStudio Desktop과 원격 서버에서 실행되는 RStudio Server의 두 가지 형식으로 제공됩니다. Rstudio Server를 사용하면 웹 브라우저를 통해 RStudio에 액세스할 수 있습니다.

RStudio에는 직접 코드 실행을 지원하는 구문 강조 편집기가 포함되어 있습니다. 또한 플로팅, 기록, 디버깅 및 작업 공간 관리를 위한 도구를 제공합니다. R과 Python을 위한 통합 개발 환경인 RStudio Server Pro가 있습니다. 콘솔, 구문 강조 편집기를 사용하여 직접 코드 실행을 지원합니다. RStudio Server Pro는 작업 공간 관리와 함께 플로팅, 히스토리 및 디버깅을 위한 도구를 사용합니다.

8. KNIME의 KNIME 분석 플랫폼

Konstanz Information Miner의 KNIME 표준입니다. GUI 기반 워크플로에서 데이터 분석을 위한 무료 오픈 소스 플랫폼입니다.

보고 및 통합 플랫폼이기도 합니다. KNIME은 "Lego of Analytics" 개념을 지원하는 모듈식 데이터 파이프라인을 통해 기계 학습 및 데이터 처리를 위한 다양한 구성 요소를 통합합니다.

GUI(Graphical User Interface) 및 JDBC를 사용하여 노드를 조립할 수 있으며 블렌딩은 서로 다른 데이터 소스를 혼합하는 노드의 조립을 허용하며 ETL인 전처리(모델링 목적을 위한 추출, 변환, 로드, 데이터 분석 및 시각화)도 포함합니다. . 최소한의 프로그래밍의 도움으로 일어날 수 있습니다.

기본적인 I/O부터 데이터 조작, 변환, 데이터 처리까지 다양한 기능을 수행할 수 있습니다. 전체 프로세스의 모든 부분을 하나의 워크플로우로 통합합니다.

9. MathWorks의 Matlab

MATLAB은 수학적 정보를 처리하는 데 사용되는 수치 컴퓨팅 플랫폼입니다. 폐쇄 소스 소프트웨어입니다. MATLAB은 행렬 함수와 알고리즘 구현을 제공합니다. 또한 데이터의 통계적 모델링을 제공합니다. MATLAB은 광범위한 과학 응용 프로그램에서 가장 널리 사용되는 소프트웨어입니다.

MATLAB은 신경망 및 퍼지 논리를 시뮬레이션하는 데 사용됩니다.

MATLAB 그래픽 라이브러리를 사용하여 강력한 시각화를 생성할 수 있습니다. MATLAB은 데이터 과학자를 위한 중요하고 다양한 도구를 생성하는 이미지 및 신호 처리에 추가로 활용됩니다. 데이터 정리, 데이터 분석 및 고급 딥 러닝 알고리즘과 같은 모든 작업을 처리하는 데 도움이 됩니다.

MATLAB은 쉽게 액세스할 수 있는 도구를 사용하여 데이터 과학을 보다 효율적으로 만들고 데이터 전처리를 돕습니다. 또한 기계 학습 및 예측 모델 구축을 위한 솔루션을 제공합니다. MATLAB은 엔터프라이즈 IT 시스템에 모델을 배포하는 데 도움이 됩니다.

10. Big Squid의 Kraken

Kraken은 고급 분석 솔루션으로 데이터 분석이 가능하도록 구축된 AutoML 플랫폼입니다.

Kraken에는 플랫폼에 내장된 강력한 데이터 분석 도구가 포함되어 있습니다. 한 번의 클릭으로 구성, 색상 지정, 정렬 등 원하는 모든 작업을 수행할 수 있습니다. 이렇게 하면 데이터 과학자가 예측 모델을 구축하고 반복할 때 더 나은 방식으로 데이터를 이해하는 데 도움이 됩니다.

Kraken의 주요 기능에는 KRAKEN PIPELINE 및 KRAKEN AUTOML이 포함됩니다.

Kraken의 노코드 자동 머신 러닝(AutoML) 플랫폼은 데이터 준비 및 정리, 알고리즘 선택, 모델 교육 및 튜닝과 같은 데이터 과학 작업을 단순화하고 자동화하는 데 도움이 됩니다. 또한 다음을 수행하는 데 도움이 됩니다.

우선 순위가 높은 작업에 집중하는 데 도움이 되는 모델 배포.

데이터 사이언스의 미래

데이터 과학은 조직에 솔루션을 제공하여 특정 데이터 집합을 궁극적으로 비즈니스 가치에 영향을 미치는 데 도움이 되는 귀중한 리소스로 변환할 목적으로 등장하고 있습니다. 비즈니스 기업 및 조직의 급속한 증가와 함께 데이터 과학은 모든 측면에서 더욱 널리 보급되고 있습니다. 기계 학습 및 인공 지능은 정보 기술의 새로운 시대를 떠오르게 하며, 새로운 데이터 과학 소프트웨어 및 도구는 모든 비즈니스 모델에서 중추적인 역할을 하고 있습니다.

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