10 najlepszych platform Data Science w 2023 r

Czym jest technologia Data Science?

Technologia data science jest jedną z szybko rozwijających się technologii tej epoki. Data Science to dziedzina technologii, która obejmuje wiedzę dziedzinową i umiejętności programowania ze znajomością matematyki i statystyki. Wszystkie one łączą się, aby wyodrębnić znaczące wartości z danych.

Ta technologia stosuje algorytmy uczenia maszynowego do informacji zebranych w postaci liczb, tekstu lub obrazów lub czegoś takiego jak wideo lub audio i wiele innych. Służą do produkcji systemów sztucznej inteligencji, które dodatkowo wykonują zadania podobne do ludzkiej inteligencji. W rezultacie systemy te tworzą cenne spostrzeżenia, które analitycy oceniają w celu przekształcenia ich w wartość biznesową.

Sprawdź nasze bezpłatne kursy, aby uzyskać przewagę nad konkurencją.

Dlaczego Data Science staje się coraz ważniejsza dla przedsiębiorstwa?

Dzięki innowacjom technologicznym przedsiębiorstwa realizują wymagania nauki o danych, uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji. Niezależnie od wielkości organizacji, Data Science zawsze odgrywa ważną rolę w opracowywaniu i wdrażaniu znaczących spostrzeżeń dla wielu operacji i strategii biznesowych.

Zapoznaj się z naszymi popularnymi kursami Data Science

Czym są platformy nauki o danych?

Platformy nauki o danych są wykorzystywane do eksploracji dużych ilości danych, niezależnie od tego, czy są one ustrukturyzowane, czy nieustrukturyzowane, i przekształcania ich w cenne zasoby do identyfikowania wzorców do zarządzania operacjami. Wraz z rosnącym zapotrzebowaniem na naukę danych i uczenie maszynowe pojawia się oprogramowanie i narzędzia, które są opracowywane przy użyciu nowych technologii. Oto niektóre z najlepszych platform do nauki o danych, które służą jako najlepsze platformy do nauki o danych w 2021 r. , spełniające wymagania biznesu.

1. Dataiku DSS firmy Dataiku

Rozwiązanie Dataiku DSS pomaga zespołowi analityki danych w prowadzeniu projektów za pomocą Advanced Analytics. Ta platforma nauki o danych zachęca do dostarczania większej ilości informacji na temat biznesu, a ostatecznie ma znaczący wpływ.

Dataiku to scentralizowana platforma danych. Pomaga firmom przenieść współpracę w zakresie danych z analizy na dużą skalę do korporacyjnej sztucznej inteligencji.

Dataiku zapewnia wspólne miejsce zarówno dla ekspertów danych, jak i eksploratorów, łącząc ich w ten sposób z repozytorium najlepszych praktyk obejmujących uczenie maszynowe i wdrażanie/zarządzanie sztuczną inteligencją.

Najlepszą rzeczą w Dataiku jest to, że jest dostawcą scentralizowanego i kontrolowanego środowiska, stając się tym samym katalizatorem dla firm opartych na danych.

Rozszerza swoją użyteczność u Klientów z różnych branż: handlu detalicznego, finansów, e-commerce, sektora publicznego, produkcji, transportu, ochrony zdrowia, farmaceutyków i nie tylko. Dataiku jest na najlepszej drodze do przyspieszenia analityki samoobsługowej poprzez zapewnienie operacjonalizacji modeli uczenia maszynowego w produkcji. Kładzie nacisk na usuwanie przeszkód na drodze, zapewniając w ten sposób więcej możliwości stworzenia modelu mającego wpływ na biznes. Jej kreatywne rozwiązania pozwalają zespołom zajmującym się analizą danych pracować z bardziej innowacyjnym podejściem.

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

2. Projektant Alteryx firmy Alteryx

Alteryx Designer to jedna z najlepszych platform data science w 2021 roku.

Został zaprojektowany z taką błyskotliwością, że umożliwia naukowcom danych i analitykom obserwację doświadczenia związanego z analizą danych. Pozyskuje odpowiedzi z prawie każdego dostępnego źródła danych za pomocą wielu narzędzi bez kodu, które są również przyjazne dla kodu.

Upraszcza przygotowywanie danych dzięki mieszaniu danych i raportowaniu, wykorzystując predyktywne i zaawansowane analizy. Został zaprojektowany z myślą o łatwości użytkowania zespołu analityków danych. Alteryx Designer zapewnia łączenie danych w prostej formie przeciągnij i upuść, które można zastosować do tworzenia arkuszy kalkulacyjnych, baz danych, jezior danych, źródeł w chmurze, aplikacji korporacyjnych, botów RPA i wielu innych.

Najważniejsze w Alteryx jest to, że automatyzuje każdy etap analizy, który obejmuje przygotowanie danych, łączenie, raportowanie, analizę predykcyjną i analizę danych. Ostatecznie przyspiesza to wgląd wizualny i wzbogaca dalsze operacje. Ponieważ automatyzuje analizy i stosuje powtarzalne procesy, pomaga przyspieszyć działania, ponieważ jest używany do publikowania wyników na interaktywnych pulpitach nawigacyjnych lub wysyłania wyników bezpośrednio do aplikacji korporacyjnych.

Alteryx Designer pomaga uzyskać dostęp do dowolnego źródła danych lub pliku, aplikacji lub typu danych. Dzięki ponad 260 blokom konstrukcyjnym typu „przeciągnij i upuść”, Alteryx zasila platformę samoobsługową, która pozwala użytkownikom doświadczyć prostoty i pomaga rozpocząć tworzenie interaktywnego modułu.

Kiedy analityk danych woli korzystać z opcji „najpierw kod” lub „niski kod”, może wybrać Alteryx Designer i wykorzystać zintegrowane narzędzia, takie jak narzędzia R i Python. Alteryx Designer oferuje zintegrowane przygotowanie danych i jakość danych podczas tworzenia modelu, co pomaga w dalszym tworzeniu modeli ML w szybszym przedziale czasowym dzięki modelowaniu kierowanemu i wspomaganemu.

Najważniejsze umiejętności Data Science do nauczenia się w 2022 roku

3. RapidMiner Studio firmy RapidMiner

RapidMiner to intuicyjna platforma z wizualnym projektowaniem przepływu pracy i pełną automatyzacją. Jest to wszechstronna platforma, która wymaga minimalnego kodowania. Jest w stanie wykorzystać całą bibliotekę Pythona. RapidMiner spełnia wszystkie potrzeby zarówno początkujących, jak i wykwalifikowanych analityków danych. Wykorzystuje wizualny interfejs typu „przeciągnij i upuść”, który pomaga przyspieszyć i zautomatyzować tworzenie modeli predykcyjnych. RapidMiner posiada bogatą bibliotekę ponad 1500 algorytmów, zapewniając najlepszy model dla kompleksowego modelu.

RapidMiner Studio ma kolekcję szablonów, które są wstępnie wbudowane w oprogramowanie. Oferują kilka typowych celów, takich jak odejście klientów, wykrywanie oszustw, konserwacja predykcyjna i kilka innych ważnych zadań.

Studio RapidMiner ma unikalną funkcję o nazwie „Wisdom of Crowds”, która zapewnia proaktywne rekomendacje dotyczące pomocy początkującym użytkownikom. Jedną z podstawowych funkcji RapidMiner jest tworzenie natychmiastowych połączeń z bazami danych, hurtowniami danych przedsiębiorstwa, magazynami w chmurze, jeziorami danych, aplikacjami biznesowymi i wieloma innymi. Zapewniają nawet połączenia ponownego wykorzystania, gdy tylko użytkownik tego potrzebuje, i można je łatwo udostępniać każdemu, kto potrzebuje dostępu. Najlepsze jest to, że RapidMiner umożliwia użytkownikowi wysyłanie zapytań i pobieranie danych bez konieczności pisania złożonego SQL, a także umożliwia tworzenie wysoce skalowalnych klastrów baz danych.

RapidMiner Studio obsługuje MySQL, Google BigQuery i PostgreSQL.

4. IBM SPSS Statistics firmy IBM

IBM SPSS służy do sortowania, porządkowania i analizowania znacznych ilości danych, takich jak zbiór danych ankietowych, na potrzeby modelowania predykcyjnego i innych zadań analitycznych. Główną zaletą tej platformy jest szybkość w porządkowaniu zbioru danych i przeprowadzaniu analiz.

Platforma oprogramowania IBM SPSS oferuje szeroki zakres wydajności i niezawodności dla zaawansowanej analizy statystycznej. Składa się z dużej biblioteki algorytmów uczenia maszynowego. IBM SPSS oferuje również rozszerzalność typu open source, analizę tekstu i integrację z dużymi zbiorami danych. Zapewnia bezproblemowe wdrażanie w aplikacjach.

IBM SPSS stał się jedną z najlepszych platform do nauki o danych w 2021 roku i najpopularniejszą platformą wśród zespołów zajmujących się analizą danych ze względu na łatwość użytkowania.Oferuje również elastyczność i skalowalność, dzięki czemu SPSS jest dostępny dla użytkowników na wszystkich poziomach umiejętności, od początkujących po ekspertów. Ponadto nadaje się do projektów o dowolnej wielkości i poziomie złożoności. SPSS pomaga zespołom i organizacji znaleźć nowe możliwości, poprawić wydajność i zminimalizować ryzyko.

Przeczytaj nasze popularne artykuły dotyczące nauki o danych

5. Sztuczna inteligencja bez sterownika H2O autorstwa H2O.ai

H2O jest jednym z najlepszych narzędzi do uczenia maszynowego, jeśli chodzi o radzenie sobie z dużymi ilościami danych. H2O pomaga skrócić czas wykonania dzięki szybszym iteracjom i rozwojowi modelu.

Główną ważną cechą H2O jest to, że zapewnia sztuczną inteligencję bez sterowników, która umożliwia analitykom danych pracę nad projektami w bardziej inteligentny i szybszy sposób. Działa wydajnie, wykorzystując technologię automatyzacji do wykonywania kluczowych zadań uczenia maszynowego w krótkim czasie.

H2O zapewnia automatyczną inżynierię funkcji, dostrajanie modeli, wybór i wdrażanie modeli, walidację modeli, interpretację uczenia maszynowego oraz automatyczne generowanie potoków do oceniania modeli.

H2O Driverless AI zapewnia organizacjom zajmującym się analizą danych rozszerzalną i konfigurowalną platformę do nauki o danych. Pomaga sprostać wymaganiom różnorodnych aplikacji, których potrzebuje każde przedsiębiorstwo w każdej dziedzinie. H2O Driverless AI posiada obszerną bibliotekę algorytmów. Zapewnia przekształcenia w celu zautomatyzowania funkcji o wysokiej wartości dla określonego zestawu danych. Zespoły analityków danych zawsze mogą rozszerzyć platformę H2O Driverless AI, jeśli chcą przesłać własne modele, transformatory i narzędzia do oceniania. Ponadto pomaga w automatycznym przepływie pracy uczenia maszynowego.

6. Google AI Platform od Google

Google Cloud AI to kompleksowa platforma, która jest w pełni zarządzana. Oferuje doskonałe zarządzanie z interpretowalnymi modelami w szybszy sposób.

Ta platforma jest wydajna dla użytkowników o każdym poziomie umiejętności. Kluczowe funkcje tej platformy obejmują AutoML lub zaawansowaną optymalizację modelu wraz z wbudowaną usługą etykietowania danych. Zapewnia również walidację modelu i wyjaśnienia AI. Istnieje unikalna funkcja o nazwie What-If Tool, która pomaga zrozumieć wyniki modelu i zweryfikować zachowanie modelu. Istnieje usługa optymalizacji czarnej skrzynki o nazwie Wezyr, która umożliwia dostrojenie hiperparametrów. Pomaga również zoptymalizować wydajność modelu. Ta platforma zarządza modelami, eksperymentami i kompleksowymi przepływami pracy za pomocą potoków, które stosują MLOps.

Sprawdź nasz Certyfikat Data Science Professional w BDM od IIM Kozhikode

7. RStudio

Rstudio to zintegrowane środowisko programistyczne (IDE) dla R, który jest językiem programowania. Jest to specjalnie wykorzystywane do obliczeń statystycznych i grafiki. Jest to platforma dedykowana zrównoważonym inwestycjom w bezpłatne i otwarte oprogramowanie do nauki o danych.

Rstudio jest dostępne w dwóch formatach: RStudio Desktop, który jest zwykłą aplikacją komputerową, a drugi to RStudio Server działający na zdalnym serwerze. Rstudio Server umożliwia dostęp do RStudio za pośrednictwem przeglądarki internetowej.

RStudio zawiera edytor wyróżniania składni, który obsługuje bezpośrednie wykonywanie kodu. Oferuje również narzędzia do kreślenia, historii, debugowania i zarządzania obszarem roboczym. Istnieje RStudio Server Pro, które jest zintegrowanym środowiskiem programistycznym dla języków R i Python. Wykorzystuje konsolowy edytor podświetlania składni do obsługi wykonywania kodu bezpośredniego. RStudio Server Pro używa narzędzi do kreślenia, historii i debugowania z zarządzaniem obszarem roboczym.

8. Platforma analityczna KNIME firmy KNIME

Standard KNIME dla Konstanz Information Miner. Jest to bezpłatna platforma typu open source do analizy danych w przepływie pracy opartym na graficznym interfejsie użytkownika.

To także platforma raportowania i integracji. KNIME integruje różne komponenty do uczenia maszynowego i przetwarzania danych poprzez modułowe potokowanie danych, które wspiera koncepcję „Lego of Analytics”.

Wykorzystuje GUI (Graphical User Interface) i JDBC, które umożliwiają składanie węzłów, mieszanie umożliwia składanie węzłów łączących różne źródła danych, a także obejmuje przetwarzanie wstępne, czyli ETL: Ekstrakcja, Transformacja, Ładowanie w celu modelowania, analizy danych i wizualizacji . Może się to zdarzyć przy pomocy minimalnego programowania.

Można wykonywać różne funkcje, począwszy od podstawowych operacji we/wy po manipulacje danymi, transformacje i przetwarzanie danych. Konsoliduje wszystkie części całego procesu w jeden przepływ pracy.

9. Matlab firmy MathWorks

MATLAB to numeryczna platforma obliczeniowa używana do przetwarzania informacji matematycznych. Jest to oprogramowanie o zamkniętym kodzie źródłowym. MATLAB oferuje funkcje macierzowe i implementację algorytmów. Zapewnia również statystyczne modelowanie danych. MATLAB jest najczęściej używanym oprogramowaniem w szerokim zakresie zastosowań naukowych.

MATLAB służy do symulacji sieci neuronowych i logiki rozmytej.

Można tworzyć potężne wizualizacje za pomocą biblioteki graficznej MATLAB. MATLAB jest dodatkowo wykorzystywany do przetwarzania obrazu i sygnału, co tworzy kluczowe i wszechstronne narzędzie dla Data Scientist. Pomaga im poradzić sobie ze wszystkimi zadaniami, takimi jak czyszczenie danych, analiza danych i zaawansowane algorytmy Deep Learning.

MATLAB sprawia, że ​​nauka o danych jest bardziej wydajna dzięki łatwo dostępnym narzędziom i pomaga w wstępnym przetwarzaniu danych. Zapewnia również rozwiązanie do budowania modeli uczenia maszynowego i predykcyjnych. MATLAB pomaga we wdrażaniu modeli do systemów informatycznych przedsiębiorstw.

10. Kraken autorstwa Big Squid

Kraken to platforma AutoML zbudowana w celu umożliwienia analizy danych za pomocą zaawansowanych rozwiązań analitycznych.

Kraken zawiera potężne narzędzie do analizy danych, które jest wbudowane w platformę. Za pomocą jednego kliknięcia możesz robić, co chcesz: kreślić, kolorować, sortować i wiele innych. W ten sposób pomaga lepiej zrozumieć dane, gdy analityk danych buduje i iteruje modele predykcyjne.

Kluczowe funkcje Krakena to KRAKEN PIPELINE i KRAKEN AUTOML.

Platforma Kraken do automatycznego uczenia maszynowego bez kodu (AutoML) pomaga uprościć i zautomatyzować zadania związane z nauką o danych, takie jak przygotowywanie i czyszczenie danych, wybór algorytmów, szkolenie modeli oraz dostrajanie. Pomaga również

wdrożenie modelu, które dodatkowo pomaga skoncentrować się na zadaniu o wyższym priorytecie.

Przyszłość nauki o danych

Data Science pojawia się w celu dostarczania organizacjom rozwiązań do przekształcania określonego zestawu danych w wartościowy zasób, który ostatecznie pomoże w tworzeniu wartości biznesowej. Wraz z szybkim rozwojem przedsiębiorstw i organizacji biznesowych, nauka o danych staje się coraz bardziej powszechna pod każdym względem. Uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja pojawiające się w nowej erze technologii informacyjnej, nowe oprogramowanie i narzędzia do nauki o danych pełnią kluczową rolę w każdym modelu biznesowym.

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.

Przygotuj się na karierę przyszłości

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