Știința datelor: Găsirea platformei potrivite pentru a explora resurse

Deși Data Science este excelentă pentru a explora în profunzime date care sunt vitale pentru orice domeniu, inclusiv afaceri, cercetare sau educație, este imperativ să alegeți platforma potrivită pentru studiul precis al datelor. Orice analitic instituțional sau individual trebuie să opteze pentru o platformă viabilă pentru a susține o afacere care poate oferi soluții pe termen lung și este economică.

Ce este o platformă de știință a datelor

O platformă Data Science nu este altceva decât centrul de integrare a activităților Data Science. Cea mai bună platformă care funcționează în întregime pe Data Science ar trebui să susțină activități precum explorarea datelor, integrarea resurselor care utilizează datele ar trebui să sprijine codificarea și construirea de modele pentru furnizarea de date noi, gestionarea resurselor în diferite medii și raportarea precisă a rezultatelor.

Cu cerințele actuale și amploarea datelor în afaceri, definirea celei mai bune platforme care funcționează în întregime pe Data Science necesită ca platformele să fie scalabile și flexibile cu cerințele în schimbare. Analytics lucrează cu companiile pentru a construi platforme inteligente și eficiente pentru cea mai bună luare a deciziilor.

În afară de cele menționate până acum, cea mai bună platformă care rulează complet pe data Science oferă un sprijin extraordinar oamenilor de știință în domeniul datelor în explorarea interactivă, vizualizare, implementare, pregătirea datelor de inginerie performanță și accesul la date. Astfel de platforme sunt avantajoase pentru afaceri, deoarece acționează ca element de bază pentru a crea o soluție și oferă mediul pentru încorporarea fără probleme a soluțiilor în procesele și produsele de afaceri.

Consultați cursurile noastre de știință a datelor pentru a vă perfecționa.

Platforme de știință a datelor de pe piață

Unele dintre cele mai populare platforme care rulează pe știința datelor și care sunt adoptate pe scară largă în întreaga lume sunt:

1. Studioul de învățare automată Azure de la Microsoft

2. Alteryx Analytics

3. H2O.ai

4. Platforma KNIME Analytics

5. RapidMiner

6. SAS

7. MATLAB și Simulink de la MathWorks

8. Software-ul TIBCO

9. Platforma de analiză unificată Databricks

10. Platforma Domino Data Science

Explorați cursurile noastre populare de știință a datelor

De ce MATLAB pentru analiza datelor?

MATLAB oferă suport activităților Data Science cu instrumente exclusive în scopul accesării și preprocesării datelor, construirii de modele de învățare automată și predictive, precum și crearea de modele de implementare pentru sistemele IT.

Caracteristicile high-end ale MATLAB care îl diferențiază de alte platforme:

• MATLAB acceptă accesibilitatea datelor din fișiere, istorici de date. baze de date contemporane și, de asemenea, din stocarea în cloud. De asemenea, se poate conecta la surse care sunt live ca orice hardware sau fluxuri în timp real care pot transporta date de afaceri ale oricărei organizații.
• MATLAB a fost proiectat cu capacitatea de gestionare a datelor și de curățare a datelor. Tipurile de date și capacitățile de preprocesare în ceea ce privește MATLAB ajută la pregătirea datelor interactive, iar aplicațiile sale oferă serviciu de etichetare pentru a construi seturi de date de antrenament foarte precise.
• Analiza datelor efectuată poate fi documentată cu ușurință cu MATLAB folosind grafică și funcții de notebook Live Editor.
• MATLAB acceptă tehnici specifice de analiză cu caracteristici precum senzori, text, imagine, video și alte tipuri de date.
• MATLAB oferă suport pentru diferite abordări pentru a explora diferite modele de date cu aplicațiile sale de învățare automată și de învățare profundă
• MATLAB ajustează fin modelele de învățare automată și de învățare profundă cu module încorporate, cum ar fi selecția de caracteristici, selecția modelului și algoritmii de reglare a hiperparametrilor.
• Modelele MATLAB de învățare automată pot fi implementate în sisteme IT live fără a rescrie codul în orice altă limbă.

Cele mai bune abilități de știință a datelor de învățat în 2022

Analiza exploratorie cu MATLAB

MATLAB oferă tipuri de date care reduc în mare măsură timpul de preprocesare a datelor. De exemplu, există o scădere semnificativă a timpului de preprocesare pentru datele senzorilor din seria temporală și conversia imaginii în text atunci când lucrați cu MATLAB.

Funcțiile de nivel înalt ale MATLAB sincronizează eficient seriile de timp nelegate, sunt capabile să înlocuiască valorile aberante cu valori de interpolare și să filtreze semnalele de zgomot și multe altele.

MATLAB ajută utilizatorul să vizualizeze rapid datele necesare pentru a analiza tendințele și, de asemenea, să evidențieze problemele de calitate a datelor în diagrame și instrumentul Live Editor

MATLAB pentru învățare automată

MATLAB furnizează cele mai bune modele de învățare automată pentru toate nevoile. MATLAB oferă asistență utilizatorilor noi care caută ajutor pentru a începe cu învățarea automată sau experților care doresc să evalueze rapid mai multe tipuri diverse de modele și aplicații de clasificare, precum și regresie pentru a oferi rezultate rapide.

Utilizatorilor li se oferă o gamă largă de algoritmi de regresie și clasificare care sunt populari, iar compararea modelelor poate fi făcută pe baza unor metrici standard și a exportului de modele promițătoare pentru analiză și integrare ulterioară.

Utilizatorii care preferă codarea pot utiliza optimizarea hiperparametrică încorporată în funcțiile de antrenament al modelului pentru a găsi cei mai buni parametri pentru a regla rapid modelul.

Implementare pe mai multe platforme

Modelele de învățare automată acceptate de MATLAB pot fi implementate în orice mediu, cum ar fi codul C/C++, codul CUDA, rețeaua IT corporativă sau rețeaua cloud. MATLAB oferă generarea de cod C autonom din codul MATLAB, care acceptă cerințe de înaltă performanță. Codul independent creează modele gata de implementare care au viteză mare de predicție și o amprentă mică de memorie.

Modelele de învățare automată create de MATLAB pot fi utilizate și în Simulink și pot fi implementate pe serverul de producție live MATLAB pentru a fi integrate cu web, bazele de date client și aplicațiile subiacente.

Integrarea MATLAB la sistemele IT ale întreprinderii

Programele software scrise în MATLAB sunt gata să fie implementate și acest lucru poate fi realizat în siguranță împreună cu integrarea în sistemele IT, sursele de date și tehnologiile operaționale ale organizației.

Soluțiile IT ale Întreprinderilor sunt programate cu coordonare între echipele de Inginerie și Software pentru activitățile menționate mai jos:

• Pentru a rula aplicațiile pe medii Windows sau Linux, care asigură fiabilitate, securitate și, de asemenea, oferă scalabilitate atât la interior, cât și la cloud-uri publice
• Implementarea unui mecanism de securitate de înaltă calitate pentru autentificare, care include furnizarea de acces și criptare a datelor.
• Pași implementați în rețelele și datele actuale, care includ sistemele actuale de platforme de analiză precum Tableau și Power BI.
• Fluxurile de lucru DevOps sunt aliniate împreună cu instrumentele implementate în prezent, astfel încât să se configureze modele de implementare automată, algoritmi de bază și aplicații pentru sistemele actuale cu cod existent.
• Ajutând utilizatorii să înceapă rapid prin implementarea instrumentelor prefabricate sau specifice industriei sau furnizate de Simulink .

Integrarea aplicațiilor și a datelor

Aplicațiile pot fi integrate cu algoritmi și modele prin implementarea bibliotecilor unui limbaj specific sau prin publicarea punctelor finale de serviciu folosind MATLAB Server. MATLAB acceptă limbajele C/C++, Java, .NET, Python și interfețele RESTful.

Sistemele IT se pot conecta de către MATLAB pentru a permite echipelor de ingineri să stabilească conexiuni la baze de date contemporane, Big Data, tehnologii operaționale și surse de date în flux, folosind conectori preconfigurați.

Citiți articolele noastre populare despre știința datelor

Concluzie

Deoarece datele debordează peste tot, platformele Data Science sunt nevoia momentului. Creșterea gradului de adoptare a instrumentelor de analiză a datelor a făcut ca piața platformelor de știință a datelor să crească ca niciodată, iar această competiție generează inovații și îmbunătățiri continue pentru platformele existente.

Multe industrii au optat pentru MATLAB pentru a-și menține, gestiona și păstra datele în ultimii ani. Deoarece MATLAB oferă o soluție pentru cerințele curente de analiză a datelor pentru creșterea afacerii, acesta se află cel mai mult printre companii. Este utilizat pe scară largă de industrii precum tehnologia informației, sănătatea și științele vieții, bancar, servicii financiare și asigurări (BFSI), cercetare, producție și energie și utilități.

Dacă doriți să vă aprofundați în lucrul cu Python, în special pentru știința datelor, upGrad vă oferă Executive PGP în Data Science. Acest program este conceput pentru profesioniști IT de nivel mediu, ingineri software care doresc să exploreze știința datelor, analiști non-tech, profesioniști de la începutul carierei etc. Curriculumul nostru structurat și sprijinul extins asigură că studenții noștri își ating întregul potențial fără dificultăți.

Deveniți un Data Scientist certificat

Aplicați pentru Master of Science în Data Science - LJMU & IIIT Bangalore