Ciência de dados: encontrando a plataforma certa para explorar recursos

Embora a ciência de dados seja excelente para mergulhar profundamente em dados vitais para qualquer campo, incluindo negócios, pesquisa ou educação, é imperativo escolher a plataforma certa para o estudo de dados preciso. Qualquer analítico Institucional ou individual precisa optar por uma plataforma viável para sustentar um negócio que forneça soluções de longo prazo e que seja econômica.

O que é uma plataforma de ciência de dados

Uma plataforma de Data Science nada mais é do que o hub para integrar as atividades de Data Science. A melhor plataforma que funciona inteiramente em ciência de dados deve oferecer suporte a atividades como exploração de dados, integração de recursos que usam os dados, suporte à codificação e construção de modelos para atender a novos dados, gerenciamento de recursos em diferentes ambientes e relatórios precisos de resultados.

Com as atuais demandas e escala de Dados nas empresas, a definição da melhor plataforma que funcione inteiramente em Data Science exige que as plataformas sejam escaláveis ​​e flexíveis com as mudanças de requisitos. A Analytics está trabalhando com empresas para criar plataformas inteligentes e eficientes para a melhor tomada de decisão.

Além do mencionado até agora, a melhor plataforma que roda completamente em ciência de dados oferece um tremendo suporte aos cientistas de dados na exploração interativa, visualização, implantação, preparação de dados de engenharia de desempenho e acesso a dados. Essas plataformas são benéficas para os negócios, pois agem como o bloco de construção para criar uma solução e fornecem o ambiente para a incorporação sem problemas de soluções em processos e produtos de negócios.

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Plataformas de ciência de dados no mercado

Algumas das plataformas mais populares que rodam em ciência de dados e são amplamente adotadas em todo o mundo são:

1. Azure Machine Learning Studio da Microsoft

2. Alteryx Analytics

3. H2O.ai

4. Plataforma de Análise KNIME

5. RapidMiner

6. SAS

7. MATLAB e Simulink do MathWorks

8. Software TIBCO

9. Plataforma de análise unificada Databricks

10. Plataforma Domino Data Science

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Por que MATLAB para Análise de Dados?

O MATLAB fornece suporte às atividades de Ciência de Dados com ferramentas exclusivas para fins de acesso e pré-processamento dos dados, construção de aprendizado de máquina e modelos preditivos, além de criar modelos de implantação para sistemas de TI.

Os recursos avançados do MATLAB que o diferenciam de outras plataformas:

• MATLAB suporta a acessibilidade de dados de arquivos, historiadores de dados. bancos de dados contemporâneos e também de armazenamento em nuvem. Ele também pode se conectar a fontes ativas como qualquer hardware ou feeds em tempo real que possam transportar dados de negócios de qualquer organização.
• O MATLAB foi projetado com a capacidade de gerenciamento de dados e limpeza de dados. Os tipos de dados e recursos de pré-processamento em relação ao MATLAB ajudam a preparar dados interativos, e seus aplicativos fornecem serviço de rotulagem para criar conjuntos de dados de treinamento altamente precisos.
• A análise de dados realizada pode ser facilmente documentada com o MATLAB usando gráficos e os recursos do notebook Live Editor.
• O MATLAB suporta técnicas específicas de análise com recursos como sensores, texto, imagem, vídeo e outros tipos de dados.
• O MATLAB oferece suporte a diferentes abordagens para explorar diferentes modelos de dados com seus aplicativos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo
• O MATLAB ajusta os modelos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo com módulos integrados, como seleção de recursos, seleção de modelo e algoritmos de ajuste de hiperparâmetros.
• Os modelos MATLAB de aprendizado de máquina podem ser implantados em sistemas de TI ativos sem reescrever o código em qualquer outra linguagem.

Principais habilidades de ciência de dados para aprender em 2022

Análise exploratória com MATLAB

O MATLAB oferece tipos de dados que reduzem em grande parte o tempo de pré-processamento dos dados. Por exemplo, há uma queda significativa no tempo de pré-processamento para dados de sensor de série temporal e conversão de imagem em texto ao trabalhar com MATLAB.

As funções de alto nível do MATLAB sincronizam efetivamente séries temporais não relacionadas, são capazes de substituir os valores discrepantes por valores de interpolação e filtrar os sinais de ruído e muito mais.

O MATLAB ajuda o usuário a visualizar rapidamente os dados necessários para analisar tendências e também destacar problemas de qualidade de dados em gráficos e na ferramenta Live Editor

MATLAB para aprendizado de máquina

O MATLAB atende aos melhores modelos de aprendizado de máquina para todas as necessidades. O MATLAB oferece suporte a novos usuários que procuram ajuda para começar com aprendizado de máquina ou especialistas que desejam avaliar rapidamente diversos tipos de modelos e aplicativos para classificação, bem como regressão para fornecer resultados rápidos.

Os usuários recebem uma ampla gama de algoritmos de regressão e classificação que são populares, e a comparação de modelos pode ser feita com base em métricas padrão e exportação de modelos promissores para análise e integração adicionais.

Os usuários que preferem a codificação podem utilizar a otimização de hiperparâmetros incorporada às funções de treinamento do modelo para encontrar os melhores parâmetros para ajustar o modelo rapidamente.

Implantação multiplataforma

Os modelos de aprendizado de máquina suportados pelo MATLAB podem ser implantados em qualquer ambiente, como código C/C++, código CUDA, rede corporativa de TI ou rede em nuvem. O MATLAB oferece a geração de código C autônomo a partir do código MATLAB que suporta requisitos de alto desempenho. O código autônomo cria modelos prontos para implantar com alta velocidade de previsão e um pequeno consumo de memória.

Os modelos de aprendizado de máquina criados pelo MATLAB também podem ser usados ​​no Simulink e podem ser implantados no servidor de produção ao vivo do MATLAB para se integrar à Web, bancos de dados de clientes e aplicativos subjacentes.

Integração do MATLAB aos sistemas corporativos de TI

Os programas de software escritos em MATLAB estão prontos para serem implantados e isso pode ser feito com segurança junto com a integração aos sistemas de TI da organização, fontes de dados e tecnologias operacionais.

As soluções de TI das Empresas são programadas com coordenação entre as equipes de Engenharia e Software para as atividades abaixo:

• Para executar os aplicativos em ambientes Windows ou Linux, o que garante confiabilidade, segurança e também fornece escalabilidade para nuvens internas ou públicas
• Implementação de mecanismo de segurança de alto nível para autenticação que inclui o fornecimento de acesso e criptografia de dados.
• Etapas implementadas para redes e dados atuais, que incluem sistemas de plataformas de análise atuais, como Tableau e Power BI.
• Os fluxos de trabalho do DevOps são alinhados com as ferramentas atualmente implementadas para configurar modelos de implantação automática, algoritmos subjacentes e aplicativos para sistemas atuais com código existente.
• Ajudar os usuários a obter um início rápido implementando as ferramentas pré-construídas ou específicas do setor ou fornecidas pelo Simulink.

Integração de aplicativos e dados

Os aplicativos podem ser integrados com algoritmos e modelos implementando bibliotecas de linguagem específica ou obtendo terminais de serviço publicados usando o servidor MATLAB. O MATLAB suporta as linguagens C/C++, Java, .NET, Python e interfaces RESTful.

Os sistemas de TI podem ser conectados pelo MATLAB para permitir que as equipes de engenharia configurem conexões com bancos de dados contemporâneos, Big Data, tecnologias operacionais e fontes de dados de streaming usando conectores pré-construídos.

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Conclusão

Como os dados estão transbordando em todos os lugares, as plataformas Data Science são a necessidade do momento. O aumento na adoção de ferramentas analíticas de dados aumentou o mercado de plataformas de ciência de dados como nunca antes, e essa competição está gerando inovações e aprimoramentos contínuos nas plataformas existentes.

Muitas indústrias optaram pelo MATLAB para manter, gerenciar e preservar seus dados nos últimos anos. Como o MATLAB oferece uma solução para os requisitos atuais de análise de dados para o crescimento dos negócios, é o mais importante entre os negócios. É amplamente utilizado por setores como tecnologia da informação, saúde e ciências da vida, bancos, serviços financeiros e seguros (BFSI), pesquisa, manufatura e energia e serviços públicos.

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