As 10 principais plataformas de ciência de dados em 2023
Publicados: 2023-02-20Índice
O que é Tecnologia de Ciência de Dados?
A tecnologia de ciência de dados é uma das tecnologias de rápido crescimento desta era. Data Science é o campo da tecnologia que inclui conhecimento de domínio e habilidades de programação com conhecimento de matemática e estatística. Todos eles se combinam para extrair valores significativos dos dados.
Essa tecnologia aplica algoritmos de aprendizado de máquina às informações coletadas na forma de números, texto ou imagens ou algo como vídeo ou áudio e muito mais. Eles são usados para produzir sistemas de Inteligência Artificial que executam trabalhos semelhantes à inteligência humana. Como resultado, esses sistemas criam insights valiosos que os analistas avaliam para transformar em valor comercial.
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Por que a ciência de dados está se tornando mais importante para uma empresa?
Com inovações em tecnologias, as empresas percebem a exigência de Data Science, Machine Learning e Inteligência Artificial. Seja qual for o tamanho da organização, Data Science sempre desempenha um papel importante para desenvolver e implementar insights significativos para muitas operações e estratégias de negócios.
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O que são plataformas de ciência de dados?
As plataformas de ciência de dados são usadas para minerar grandes volumes de dados, sejam eles estruturados ou não estruturados, e transformá-los em um recurso valioso para identificar padrões para gerenciar operações. Com a crescente demanda por ciência de dados e aprendizado de máquina, existem softwares e ferramentas emergentes que são desenvolvidos com novas tecnologias. Aqui estão algumas das melhores plataformas de ciência de dados que servem como as principais plataformas de ciência de dados em 2021 para atender aos requisitos do negócio.
1. Dataiku DSS por Dataiku
A solução Dataiku DSS ajuda a equipe de ciência de dados a executar projetos com Advanced Analytics. Essa plataforma de ciência de dados incentiva a fornecer mais informações sobre os negócios e, eventualmente, causa um impacto significativo.
Dataiku é a plataforma centralizada de dados. Ele ajuda a mover as empresas ao longo de sua colaboração de dados, desde a análise em escala até a IA corporativa.
O Dataiku fornece um local comum para especialistas e exploradores de dados, combinando-os com um repositório de práticas recomendadas que envolvem aprendizado de máquina e implantação/gerenciamento de IA.
A melhor coisa sobre a Dataiku é que ela fornece um ambiente centralizado e controlado, tornando-se assim o catalisador para empresas movidas a dados.
Ele expande sua utilidade em clientes de uma gama diversificada de varejo, finanças, comércio eletrônico, setor público, manufatura, transporte, assistência médica, produtos farmacêuticos e muito mais. A Dataiku está a caminho de acelerar a análise de autoatendimento, garantindo a operacionalização de modelos de aprendizado de máquina na produção. Ele enfatiza a remoção de obstáculos, proporcionando assim mais oportunidades para criar um modelo de impacto nos negócios. Suas soluções criativas permitem que as equipes de ciência de dados trabalhem com uma abordagem mais inovadora.
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2. Alteryx Designer da Alteryx
O Alteryx Designer é uma das principais plataformas de ciência de dados em 2021.
Ele foi projetado com tanto brilho que capacita os cientistas e analistas de dados a testemunhar uma experiência analítica de dados. Ele obtém respostas de quase todas as fontes de dados disponíveis com muitas ferramentas sem código que também são fáceis de usar.
Ele simplifica a preparação de dados com combinação de dados e geração de relatórios, usando análises preditivas e avançadas. Ele foi projetado para facilitar o uso da equipe de cientistas de dados. O Alteryx Designer fornece a combinação de dados em um formato simples de arrastar e soltar que pode ser aplicado à criação de planilhas, bancos de dados, data lakes, fontes de nuvem, aplicativos corporativos, bots RPA e muito mais.
O principal do Alteryx é que ele automatiza todas as etapas da análise, incluindo preparação de dados, combinação, geração de relatórios, análise preditiva e ciência de dados. Eventualmente, acelera os insights visuais e enriquece outras operações. Como ele automatiza análises e aplica processos repetitivos, isso ajuda a conduzir ações mais rápidas, pois é usado para publicar resultados em painéis interativos ou enviar resultados diretamente para aplicativos corporativos.
O Alteryx Designer ajuda a acessar qualquer fonte de dados ou arquivo, aplicativo ou tipo de dados. Com mais de 260 blocos de construção de arrastar e soltar, o Alteryx alimenta uma plataforma de autoatendimento que permite que seus usuários experimentem simplicidade e ajuda a começar a criar um módulo interativo.
Quando um cientista de dados prefere usar uma opção “code-first” ou “low-code”, ele pode escolher o Alteryx Designer e aproveitar as ferramentas integradas, como as ferramentas R e Python. O Alteryx Designer oferece preparação e qualidade de dados integradas na criação do modelo, o que ajuda ainda mais a criar modelos de ML em um período de tempo mais rápido com uma experiência de modelagem guiada e assistida.
Principais habilidades de ciência de dados para aprender em 2022
| SL. Não | Principais habilidades de ciência de dados para aprender em 2022 | |
| 1 | Curso de Análise de Dados | Cursos de Estatística Inferencial |
| 2 | Programas de teste de hipóteses | Cursos de Regressão Logística |
| 3 | Cursos de Regressão Linear | Álgebra Linear para Análise |
3. RapidMiner Studio por RapidMiner
O RapidMiner é uma plataforma intuitiva com design de fluxo de trabalho visual e automação completa. É uma plataforma abrangente que requer codificação mínima. Ele é capaz de aproveitar toda a biblioteca Python. O RapidMiner atende a todas as necessidades do iniciante em ciência de dados ao cientista de dados qualificado. Ele usa uma interface visual de arrastar e soltar que ajuda a acelerar e automatizar a criação de modelos preditivos. O RapidMiner possui uma rica biblioteca de mais de 1.500 algoritmos, garantindo o melhor modelo para um modelo abrangente.
O RapidMiner Studio possui uma coleção de modelos pré-criados dentro do software. Eles oferecem alguns propósitos comuns, como rotatividade de clientes, detecção de fraudes, manutenção preditiva e alguns outros trabalhos importantes.
O estúdio RapidMiner possui um recurso exclusivo chamado “Wisdom of Crowds” que fornece recomendações proativas para ajudar usuários iniciantes. Um dos recursos essenciais do RapidMiner é que ele cria conexões instantâneas com bancos de dados, armazéns de dados corporativos, armazenamentos em nuvem, data lakes, aplicativos de negócios e muito mais. Eles ainda fornecem conexões de reutilização sempre que o usuário precisar, e é facilmente compartilhável com qualquer pessoa que precise de acesso. A melhor coisa é que o RapidMiner permite que o usuário consulte e recupere dados sem a necessidade de escrever SQL complexo e permite facilitar clusters de banco de dados altamente escaláveis.
RapidMiner Studio suporta MySQL, Google BigQuery e PostgreSQL.
4. Estatísticas IBM SPSS da IBM
O IBM SPSS é usado para classificar, organizar e analisar volumes significativos de dados, como o conjunto de dados de pesquisa para modelagem preditiva e outras tarefas analíticas. A principal vantagem dessa plataforma é a rapidez na organização do conjunto de dados e na análise.
A plataforma de software IBM SPSS oferece uma vasta gama de eficiência e confiabilidade para análise estatística avançada. Consiste em uma grande biblioteca de algoritmos de aprendizado de máquina. O IBM SPSS também oferece extensibilidade de software livre, análise de texto e integração com big data. Ele fornece uma implantação perfeita em aplicativos.
O IBM SPSS se tornou uma das principais plataformas de ciência de dados em 2021 e as plataformas mais populares entre as equipes de ciência de dados por sua facilidade de uso.Ele também oferece flexibilidade e escalabilidade que tornam o SPSS acessível entre usuários de todos os níveis de habilidades, de iniciantes a especialistas. Além disso, é adequado para projetos de todos os tamanhos e níveis de complexidade. A SPSS ajuda as equipes e a organização a encontrar novas oportunidades, melhorando a eficiência e minimizando os riscos.
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5. H2O Driverless AI por H2O.ai
O H2O é uma das melhores ferramentas para aprendizado de máquina quando se trata de lidar com grandes volumes de dados. O H2O ajuda a melhorar o tempo de execução com suas iterações e desenvolvimento de modelo mais rápidos.
A principal característica importante do H2O é que ele fornece IA sem driver, que capacita os cientistas de dados a trabalhar em projetos de maneira mais inteligente e rápida. Ele funciona de forma eficiente usando a tecnologia de automação para realizar os principais trabalhos de aprendizado de máquina em um período de tempo rápido.
O H2O oferece engenharia automática de recursos, ajuste de modelo, seleção e implantação de modelo, validação de modelo, interpretabilidade de aprendizado de máquina e geração automática de pipeline para pontuação de modelo.
O H2O Driverless AI fornece às organizações de ciência de dados uma plataforma de ciência de dados extensível e personalizável. Ele ajuda a atender aos requisitos de uma gama variada de aplicativos que toda empresa precisa em todos os campos. O H2O Driverless AI possui uma extensa biblioteca de algoritmos. Ele fornece transformações para automatizar os recursos de alto valor para um conjunto de dados específico. As equipes de ciência de dados sempre podem estender a plataforma H2O Driverless AI se desejarem fazer upload de seus próprios modelos, transformadores e pontuadores. Isso ajuda ainda mais no fluxo de trabalho automático de aprendizado de máquina.
6. Google AI Platform do Google
O Google Cloud AI é uma plataforma de ponta a ponta totalmente gerenciada. Oferece governança brilhante com modelos interpretáveis de maneira mais rápida.
Esta plataforma é eficiente para todos os usuários com nível de habilidade. Os principais recursos dessa plataforma incluem AutoML ou otimização de modelo avançada, juntamente com um serviço de rotulagem de dados integrado. Ele também fornece validação de modelo e explicações de IA. Existe um recurso exclusivo chamado What-If Tool que ajuda a entender as saídas do modelo e verificar o comportamento do modelo. Existe um serviço de otimização de caixa preta chamado Vizier que permite ajustar os hiperparâmetros. Também ajuda a otimizar o desempenho do modelo. Essa plataforma gerencia modelos, experimentos e fluxos de trabalho de ponta a ponta com pipelines que aplicam MLOps.
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7. RStudio
Rstudio é um ambiente de desenvolvimento integrado (IDE) para R que é uma linguagem de programação. Isso é usado especialmente para computação estatística e gráficos. É uma plataforma dedicada ao investimento sustentável em software livre e de código aberto para ciência de dados.
O Rstudio está disponível em dois formatos: RStudio Desktop, que é um aplicativo de desktop comum, enquanto outro é o RStudio Server, que é executado em um servidor remoto. O Rstudio Server permite acessar o RStudio por meio de um navegador da web.
O RStudio inclui um editor de realce de sintaxe que oferece suporte à execução direta de código. Ele também oferece ferramentas para plotagem, histórico, depuração e gerenciamento de espaço de trabalho. Existe o RStudio Server Pro que é um ambiente de desenvolvimento integrado para R e Python. Ele usa um console, editor de realce de sintaxe para suportar a execução de código direto. O RStudio Server Pro usa ferramentas para plotagem, histórico e depuração com gerenciamento de espaço de trabalho.
8. Plataforma KNIME Analytics da KNIME
Padrão KNIME para o Konstanz Information Miner. É uma plataforma gratuita e de código aberto para análise de dados em um fluxo de trabalho baseado em GUI.
É também uma plataforma de relatórios e integração. O KNIME integra diferentes componentes para aprendizado de máquina e processamento de dados por meio de seu pipeline de dados modular que suporta o conceito “Lego of Analytics”.
Ele usa GUI (Graphical User Interface) e JDBC que permite a montagem dos nós, a combinação permite a montagem de nós misturando diferentes fontes de dados e também inclui pré-processamento que é ETL: Extração, Transformação, Carregamento para fins de modelagem, análise e visualização de dados . Isso pode acontecer com a ajuda de programação mínima.
Pode-se executar várias funções, desde E/S básica até manipulações, transformações e processamento de dados. Ele consolida todas as partes de todo o processo em um fluxo de trabalho.
9. Matlab da MathWorks
MATLAB é uma plataforma de computação numérica usada para processar informações matemáticas. É um software de código fechado. O MATLAB oferece funções matriciais e implementação algorítmica. Ele também fornece modelagem estatística de dados. O MATLAB é o software mais utilizado em uma ampla gama de aplicações científicas.
O MATLAB é usado para simular redes neurais e lógica fuzzy.
Pode-se criar visualizações poderosas usando a biblioteca de gráficos MATLAB. O MATLAB também é utilizado no processamento de imagens e sinais, tornando-se uma ferramenta importante e versátil para cientistas de dados. Ele os ajuda a lidar com todas as tarefas, como limpeza de dados, análise de dados e algoritmos avançados de Deep Learning.
O MATLAB torna a ciência de dados mais eficiente com ferramentas de fácil acesso e ajuda a pré-processar os dados. Ele também fornece uma solução para a construção de aprendizado de máquina e modelos preditivos. O MATLAB ajuda na implantação de modelos em sistemas corporativos de TI.
10. Kraken por Big Squid
Kraken é uma plataforma AutoML criada para permitir a análise de dados com soluções de análise avançada.
O Kraken inclui uma poderosa ferramenta de análise de dados incorporada à plataforma. Com apenas um clique, a pessoa pode fazer o que quiser: plotar, colorir, classificar e muito mais. Dessa forma, ajuda a entender melhor os dados à medida que o cientista de dados constrói e itera os modelos preditivos.
Os principais recursos do Kraken incluem KRAKEN PIPELINE e KRAKEN AUTOML.
A plataforma de aprendizado de máquina automatizado sem código (AutoML) da Kraken ajuda a simplificar e automatizar trabalhos de ciência de dados, como preparação e limpeza de dados, seleção de algoritmo, treinamento de modelo e ajuste. Também ajuda a
implantação de modelo que ajuda ainda mais a focar na tarefa com maior prioridade.
O futuro da Ciência de Dados
A Data Science surge com o propósito de fornecer soluções às organizações para transformar um determinado conjunto de dados em um recurso valioso que eventualmente ajudará na criação de impacto no valor do negócio. Com o rápido aumento de empresas e organizações, a Ciência de Dados está se tornando mais prevalente em todos os aspectos. Machine Learning e Inteligência Artificial surgindo na nova era da Tecnologia da Informação, o software e as ferramentas emergentes de ciência de dados estão desempenhando um papel fundamental em todos os modelos de negócios.
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