Nauka o danych: Znalezienie odpowiedniej platformy do eksploracji zasobów

Chociaż Data Science doskonale nadaje się do głębokiego zagłębiania się w dane, które są niezbędne w każdej dziedzinie, w tym w biznesie, badaniach lub edukacji, konieczne jest wybranie odpowiedniej platformy do precyzyjnego badania danych. Każdy analityk instytucjonalny lub indywidualny musi wybrać platformę opłacalną do utrzymania działalności, która może zapewnić długoterminowe rozwiązania i jest ekonomiczna.

Co to jest platforma nauki o danych

Platforma Data Science to nic innego jak centrum integracji działań Data Science. Najlepsza platforma, która działa w całości na Data Science , powinna wspierać działania takie jak eksploracja danych, integrowanie zasobów korzystających z danych, powinna wspierać kodowanie i budowanie modeli do obsługi nowych danych, zarządzanie zasobami w różnych środowiskach i dokładne raportowanie wyników.

Przy obecnych wymaganiach i skali danych w firmach definicja najlepszej platformy, która działa w całości na Data Science, wymaga, aby platformy były skalowalne i elastyczne przy zmieniających się wymaganiach. Analytics współpracuje z firmami nad tworzeniem inteligentnych i wydajnych platform umożliwiających podejmowanie najlepszych decyzji.

Oprócz wspomnianych do tej pory, najlepsza platforma, która działa całkowicie na Data Science, zapewnia ogromne wsparcie dla analityków danych w interaktywnej eksploracji, wizualizacji, wdrażaniu, przygotowywaniu danych inżynierii wydajności i dostępie do danych. Takie platformy są dobrodziejstwem dla biznesu, ponieważ działają jako element składowy do tworzenia rozwiązania i zapewniają środowisko do bezproblemowego włączania rozwiązań do procesów biznesowych i produktów.

Sprawdź nasze kursy nauki o danych, aby podnieść swoje kwalifikacje.

Platformy Data Science na rynku

Niektóre z najpopularniejszych platform opartych na analizie danych, które są szeroko stosowane na całym świecie, to:

1. Studio uczenia maszynowego Azure firmy Microsoft

2. Analityka Alteryx

3. H2O.ai

4. Platforma analityczna KNIME

5. RapidMiner

6. SAS

7. MATLAB i Simulink firmy MathWorks

8. Oprogramowanie TIBCO

9. Ujednolicona platforma analityczna datakostek

10. Platforma nauki o danych Domino

Zapoznaj się z naszymi popularnymi kursami Data Science

Dlaczego MATLAB do analizy danych?

MATLAB zapewnia wsparcie działań Data Science za pomocą ekskluzywnych narzędzi do uzyskiwania dostępu i wstępnego przetwarzania danych, budowania modeli uczenia maszynowego i predykcyjnych, a także tworzenia modeli wdrożeniowych dla systemów IT.

Zaawansowane funkcje MATLAB, które odróżniają go od innych platform:

• MATLAB obsługuje Dostępność danych z plików, historyków danych. współczesnych baz danych, a także z pamięci masowej w chmurze. Może również łączyć się ze źródłami, które są aktywne jak dowolny sprzęt lub kanały w czasie rzeczywistym, które mogą przenosić dane biznesowe dowolnej organizacji.
• MATLAB został zaprojektowany z możliwością zarządzania danymi i czyszczenia danych. Typy danych i możliwości wstępnego przetwarzania w odniesieniu do MATLAB pomagają w przygotowaniu interaktywnych danych, a jego aplikacje zapewniają usługę etykietowania w celu tworzenia bardzo dokładnych zestawów danych szkoleniowych.
• Przeprowadzona analiza danych może być łatwo udokumentowana w programie MATLAB przy użyciu grafiki i funkcji notatnika Live Editor.
• MATLAB obsługuje określone techniki analizy z takimi funkcjami, jak czujniki, tekst, obraz, wideo i inne typy danych.
• MATLAB zapewnia wsparcie dla różnych podejść do eksploracji różnych modeli danych dzięki aplikacjom do uczenia maszynowego i uczenia głębokiego
• MATLAB dostraja się do modeli uczenia maszynowego i uczenia głębokiego za pomocą wbudowanych modułów, takich jak wybór funkcji, wybór modelu i algorytmy dostrajania hiperparametrów.
• Modele uczenia maszynowego MATLAB można wdrażać w działających systemach IT bez konieczności przepisywania kodu w jakimkolwiek innym języku.

Najważniejsze umiejętności Data Science do nauczenia się w 2022 roku

Analiza eksploracyjna z MATLABem

MATLAB oferuje typy danych, które znacznie skracają czas wstępnego przetwarzania danych. Na przykład podczas pracy z MATLABem następuje znaczne skrócenie czasu wstępnego przetwarzania danych z czujnika szeregów czasowych i konwersji obrazu na tekst.

Funkcje wysokiego poziomu MATLAB-a skutecznie synchronizują niepowiązane szeregi czasowe, są w stanie zastąpić wartości odstające wartościami interpolującymi, odfiltrować sygnały szumu i wiele więcej.

MATLAB pomaga użytkownikowi szybko wizualizować dane wymagane do analizy trendów, a także podkreślać problemy z jakością danych na wykresach i narzędziu Live Editor

MATLAB do uczenia maszynowego

MATLAB zapewnia najlepsze modele uczenia maszynowego dla wszystkich potrzeb. MATLAB oferuje wsparcie dla nowych użytkowników szukających pomocy w rozpoczęciu pracy z uczeniem maszynowym lub ekspertów chcących szybko ocenić kilka różnych typów modeli i aplikacji do klasyfikacji, a także regresji w celu uzyskania szybkich wyników.

Użytkownicy mają do dyspozycji szeroką gamę popularnych algorytmów regresji i klasyfikacji, a porównania modeli można dokonywać na podstawie standardowych metryk i eksportować obiecujące modele do dalszej analizy i integracji.

Użytkownicy preferujący kodowanie mogą skorzystać z optymalizacji hiperparametrów wbudowanej w funkcje uczenia modelu, aby znaleźć najlepsze parametry do szybkiego dostrojenia modelu.

Wdrażanie na wielu platformach

Obsługiwane przez MATLAB modele uczenia maszynowego można wdrażać w dowolnym środowisku, takim jak kod C/C++, kod CUDA, korporacyjna sieć IT lub sieć w chmurze. MATLAB oferuje generowanie samodzielnego kodu C z kodu MATLAB, który obsługuje wysokie wymagania wydajnościowe. Samodzielny kod tworzy gotowe do wdrożenia modele, które charakteryzują się dużą szybkością przewidywania i niewielkim zużyciem pamięci.

Stworzone przez MATLAB modele uczenia maszynowego mogą być również używane w Simulink i mogą być wdrażane na serwerze produkcyjnym MATLAB na żywo w celu integracji z siecią, bazami danych klientów i aplikacjami bazowymi.

Integracja MATLAB-a z systemami informatycznymi przedsiębiorstwa

Programy napisane w MATLAB są gotowe do wdrożenia, co można bezpiecznie zrobić wraz z integracją z systemami informatycznymi Organizacji, źródłami danych i technologiami operacyjnymi.

Rozwiązania IT Przedsiębiorstw są programowane przy koordynacji między zespołami Inżynierii i Oprogramowania dla działań wymienionych poniżej:

• Aby uruchamiać aplikacje w środowiskach Windows lub Linux, które zapewniają niezawodność, bezpieczeństwo, a także zapewniają skalowalność zarówno do chmur wewnętrznych, jak i publicznych
• Wdrożenie wysokiej klasy mechanizmu bezpieczeństwa uwierzytelniania obejmującego zapewnienie dostępu i szyfrowanie danych.
• Kroki zaimplementowane do obecnych sieci i danych, które obejmują obecne systemy platformy analitycznej, takie jak Tableau i Power BI.
• Przepływy pracy DevOps są dostosowane do obecnie wdrażanych narzędzi, aby skonfigurować modele automatycznego wdrażania, podstawowe algorytmy i aplikacje w bieżących systemach z istniejącym kodem.
• Pomaganie użytkownikom w szybkim rozpoczęciu pracy poprzez wdrażanie gotowych lub specyficznych dla branży narzędzi lub dostarczanych przez Simulink.

Integracja aplikacji i danych

Aplikacje można integrować z algorytmami i modelami poprzez implementację bibliotek określonego języka lub publikowanie punktów końcowych usług za pomocą MATLAB Server. MATLAB obsługuje języki C/C++, Java, .NET, Python i interfejsy RESTful.

Systemy IT mogą być łączone przez MATLAB, aby umożliwić zespołom inżynierskim nawiązywanie połączeń ze współczesnymi bazami danych, Big Data, technologiami operacyjnymi i strumieniowymi źródłami danych za pomocą gotowych konektorów.

Przeczytaj nasze popularne artykuły dotyczące nauki o danych

Wniosek

Ponieważ dane są wszędzie przepełnione, platformy Data Science są potrzebą chwili. Wzrost wdrażania narzędzi do analizy danych spowodował wzrost rynku platform do nauki danych jak nigdy dotąd, a ta konkurencja napędza ciągłe innowacje i ulepszenia istniejących platform.

Wiele branż wybrało MATLAB do utrzymywania, zarządzania i zabezpieczania swoich danych w ostatnich latach. Ponieważ MATLAB oferuje rozwiązanie dla bieżących wymagań analizy danych dla rozwoju biznesu, jest to najbardziej popularne wśród firm. Jest szeroko stosowany w branżach takich jak technologie informacyjne, opieka zdrowotna i nauki przyrodnicze, bankowość, usługi finansowe i ubezpieczenia (BFSI), badania naukowe, produkcja oraz energetyka i usługi komunalne.

Jeśli chcesz głębiej zagłębić się w pracę z Pythonem, szczególnie w zakresie nauki o danych, upGrad oferuje Executive PGP w Data Science. Ten program jest przeznaczony dla informatyków średniego szczebla, inżynierów oprogramowania, którzy chcą zgłębić Data Science, analityków niezwiązanych z technologią, profesjonalistów rozpoczynających karierę zawodową itp. Nasz ustrukturyzowany program nauczania i szerokie wsparcie zapewniają naszym studentom pełne wykorzystanie ich potencjału bez trudności.

Zostań Certyfikowanym Data Scientist

Złóż wniosek o tytuł Master of Science in Data Science - LJMU & IIIT Bangalore