Top 10 platforme de știință a datelor în 2023

Ce este Tehnologia Data Science?

Tehnologia științei datelor este una dintre tehnologiile cu creștere rapidă ale acestei ere. Știința datelor este domeniul tehnologiei care include expertiză în domeniu și abilități de programare cu cunoștințe de matematică și statistică. Toate se combină pentru a extrage valori semnificative din date.

Această tehnologie aplică algoritmi de învățare automată informațiilor colectate sub formă de numere sau text sau imagini sau ceva precum video sau audio și multe altele. Ele sunt folosite pentru a produce sisteme de inteligență artificială care îndeplinesc în continuare sarcini similare inteligenței umane. Ca rezultat, aceste sisteme creează informații valoroase pe care analiștii le evaluează pentru a le transforma în valoare de afaceri.

Consultați cursurile noastre gratuite pentru a obține un avantaj față de concurență.

De ce Data Science devine din ce în ce mai importantă pentru o întreprindere?

Cu inovații în tehnologii, întreprinderile realizează cerințele științei datelor, învățării automate și inteligenței artificiale. Indiferent de dimensiunea organizației, Data Science joacă întotdeauna un rol important în dezvoltarea și implementarea unor perspective semnificative pentru multe operațiuni și strategii de afaceri.

Explorați cursurile noastre populare de știință a datelor

Ce sunt platformele Data Science?

Platformele de știință a datelor sunt utilizate pentru extragerea unor volume mari de date, indiferent dacă acestea sunt structurate sau nestructurate, și pentru a le transforma într-o resursă valoroasă pentru identificarea tiparelor de gestionare a operațiunilor. Odată cu cererea în creștere pentru știința datelor și învățarea automată, există software și instrumente în curs de dezvoltare care sunt dezvoltate cu noi tehnologii. Iată câteva dintre cele mai bune platforme de știință a datelor care servesc drept platforme de top pentru știința datelor în 2021 pentru a se potrivi cerințelor afacerii.

1. Dataiku DSS de Dataiku

Soluția Dataiku DSS ajută echipa de știință a datelor să ruleze proiecte cu Advanced Analytics. Această platformă de știință a datelor încurajează să ofere mai multe perspective asupra afacerii și, în cele din urmă, are un impact semnificativ.

Dataiku este platforma centralizată de date. Ajută la mutarea companiilor de-a lungul colaborării lor de date, de la analize la scară la IA pentru întreprinderi.

Dataiku oferă un loc comun atât experților în date, cât și exploratorilor, combinându-le astfel cu un depozit de bune practici care implică învățarea automată și implementarea/managementul AI.

Cel mai bun lucru despre Dataiku este că este un furnizor de mediu centralizat și controlat, devenind astfel catalizatorul pentru companiile bazate pe date.

Își extinde utilitatea pentru clienți dintr-o gamă diversă de retail, finanțe, comerț electronic, sectorul public, producție, transport, îngrijire medicală, produse farmaceutice și multe altele. Dataiku este pe cale să accelereze analiza în sistem self-service, asigurând operaționalizarea modelelor de învățare automată în producție. Ea pune accent pe eliminarea blocajelor, oferind astfel mai multe oportunități pentru realizarea unui model de impact asupra afacerii. Soluțiile sale creative permit echipelor de știință a datelor să lucreze cu o abordare mai inovatoare.

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

2. Alteryx Designer de la Alteryx

Alteryx Designer este una dintre cele mai importante platforme de știință a datelor în 2021.

Este proiectat într-o asemenea strălucire încât dă putere oamenilor de știință și analiștilor de date să fie martori la o experiență de analiză a datelor. Obține răspunsuri din aproape orice sursă de date disponibilă cu multe instrumente fără cod, care sunt, de asemenea, ușor de utilizat.

Simplifică pregătirea datelor prin combinarea și raportarea datelor, folosind analize predictive și avansate. Este conceput pentru ușurința de utilizare a echipei de știință de date. Alteryx Designer oferă combinarea datelor într-o formă simplă de glisare și plasare, care poate fi aplicată la crearea de foi de calcul, baze de date, lacuri de date, surse cloud, aplicații pentru întreprinderi, roboți RPA și multe altele.

Principalul lucru despre Alteryx este că automatizează fiecare pas al analizei, care include pregătirea datelor, combinarea, raportarea, analiza predictivă și știința datelor. În cele din urmă, accelerează informațiile vizuale și îmbogățește operațiunile ulterioare. Deoarece automatizează analiza și aplică procese repetitive, acest lucru ajută la acțiuni mai rapide, deoarece este folosit pentru a publica rezultatele în tablourile de bord interactive sau pentru a trimite rezultate direct către aplicațiile de întreprindere.

Alteryx Designer vă ajută să accesați orice sursă de date sau fișier, sau aplicație sau tip de date. Cu peste 260 de blocuri de construcție drag-and-drop, Alteryx alimentează o platformă de autoservire care permite utilizatorilor săi să experimenteze simplitatea și ajută la începerea creării unui modul interactiv.

Când un cercetător de date preferă să folosească o opțiune „cod mai întâi” sau „cod redus”, poate alege Alteryx Designer și poate folosi instrumentele integrate precum instrumentele R și Python. Alteryx Designer oferă pregătirea datelor integrate și calitatea datelor în crearea modelului, care ajută în continuare la crearea modelelor ML într-un interval de timp mai rapid, cu o experiență de modelare ghidată și asistată.

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

3. RapidMiner Studio de la RapidMiner

RapidMiner este o platformă intuitivă cu design vizual al fluxului de lucru și automatizare completă. Este o platformă cuprinzătoare care necesită codificare minimă. Este capabil să folosească întreaga bibliotecă Python. RapidMiner satisface toate nevoile începătorilor în știința datelor până la oamenii de știință de date calificați. Folosește o interfață vizuală drag and drop care ajută la accelerarea și automatizarea creării modelelor predictive. RapidMiner are o bibliotecă bogată de peste 1.500 de algoritmi, asigurând cel mai bun model pentru un model cuprinzător.

RapidMiner Studio are o colecție de șabloane care sunt pre-construite în interiorul software-ului. Acestea oferă unele scopuri comune, cum ar fi retragerea clienților, detectarea fraudei, întreținerea predictivă și alte sarcini importante.

Studioul RapidMiner are o caracteristică unică numită „Înțelepciunea mulțimilor” care oferă recomandări proactive pentru a ajuta utilizatorii de nivel începător. Una dintre caracteristicile esențiale ale RapidMiner este că creează conexiuni instantanee la baze de date, depozite de date ale întreprinderii, stocări în cloud, lacuri de date, aplicații de afaceri și multe altele. Ele oferă chiar conexiuni de reutilizare ori de câte ori utilizatorul are nevoie și este ușor de partajat cu oricine are nevoie de acces. Cel mai bun lucru este că RapidMiner permite utilizatorului să interogheze și să recupereze date fără a fi nevoie să scrie SQL complex și îi permite să faciliteze clustere de baze de date extrem de scalabile.

RapidMiner Studio acceptă MySQL, Google BigQuery și PostgreSQL.

4. IBM SPSS Statistics de la IBM

IBM SPSS este utilizat pentru a sorta, aranja și analiza volume semnificative de date, cum ar fi setul de date de sondaj, pentru modelarea predictivă și alte sarcini analitice. Principalul avantaj al acestei platforme este că este rapidă în aranjarea setului de date și în analiza.

Platforma software IBM SPSS oferă o gamă largă de eficiență și fiabilitate pentru analiza statistică avansată. Constă dintr-o bibliotecă mare de algoritmi de învățare automată. IBM SPSS oferă, de asemenea, extensibilitate open-source, analiză de text și integrare cu date mari. Oferă o implementare fără întreruperi în aplicații.

IBM SPSS a devenit una dintre cele mai importante platforme de știință a datelor în 2021 și cele mai populare platforme printre echipele de știință a datelor pentru ușurința sa de utilizare.De asemenea, oferă flexibilitate și scalabilitate care fac SPSS accesibil în rândul utilizatorilor de la toate nivelurile de abilități, de la începători la experți. În plus, este potrivit pentru proiecte de toate dimensiunile și nivelurile de complexitate. SPSS ajută echipele și organizația să găsească noi oportunități, îmbunătățind eficiența și minimizând riscurile.

Citiți articolele noastre populare despre știința datelor

5. H2O Driverless AI de H2O.ai

H2O este unul dintre cele mai bune instrumente pentru învățarea automată atunci când vine vorba de gestionarea unor volume mari de date. H2O ajută la îmbunătățirea timpului de execuție cu iterațiile și dezvoltarea mai rapide a modelului.

Principala caracteristică importantă a H2O este că oferă AI fără șofer, care dă putere oamenilor de știință de date să lucreze la proiecte într-un mod mai inteligent și mai rapid. Funcționează eficient prin utilizarea tehnologiei de automatizare pentru a realiza sarcini cheie de învățare automată într-un interval de timp rapid.

H2O oferă inginerie automată a caracteristicilor, reglarea modelului, selecția și implementarea modelului, validarea modelului, interpretarea învățării automate și generarea automată a conductelor pentru scorul modelului.

H2O Driverless AI oferă organizațiilor de știință a datelor o platformă de știință a datelor extensibilă și personalizabilă. Ajută la abordarea cerințelor unei game variate de aplicații de care are nevoie fiecare întreprindere în fiecare domeniu. H2O Driverless AI are o bibliotecă extinsă de algoritmi. Oferă transformări pentru automatizarea caracteristicilor de mare valoare pentru un anumit set de date. Echipele de știință a datelor pot oricând extinde platforma H2O Driverless AI dacă doresc să-și încarce propriile modele, transformatoare și marcatori. În plus, ajută în fluxul de lucru automat de învățare automată.

6. Google AI Platform de la Google

Google Cloud AI este o platformă end-to-end care este complet gestionată. Oferă o guvernare strălucitoare cu modele interpretabile într-un mod mai rapid.

Această platformă este eficientă pentru fiecare utilizator cu nivel de calificare. Caracteristicile cheie ale acestei platforme includ AutoML sau optimizarea avansată a modelului împreună cu un serviciu de etichetare a datelor încorporat. De asemenea, oferă validarea modelului și explicații AI. Există o caracteristică unică numită What-If Tool care ajută la înțelegerea rezultatelor modelului și la verificarea comportamentului modelului. Există un serviciu de optimizare cutie neagră numit Vizier care permite reglarea hiper-parametrilor. De asemenea, ajută la optimizarea performanței modelului. Această platformă gestionează modele, experimente și fluxuri de lucru end-to-end cu conducte care aplică MLOps.

Consultați certificatul nostru profesional în știința datelor în BDM de la IIM Kozhikode

7. RStudio

Rstudio este un mediu de dezvoltare integrat (IDE) pentru R care este un limbaj de programare. Acesta este folosit în special pentru calculul statistic și grafică. Este o platformă dedicată investițiilor durabile în software gratuit și open-source pentru știința datelor.

Rstudio este disponibil în două formate: RStudio Desktop, care este o aplicație desktop obișnuită, în timp ce o alta este RStudio Server care rulează pe un server la distanță. Rstudio Server permite accesarea RStudio printr-un browser web.

RStudio include un editor de evidențiere a sintaxelor care acceptă execuția directă a codului. De asemenea, oferă instrumente pentru trasare, istoric, depanare și gestionarea spațiului de lucru. Există RStudio Server Pro, care este un mediu de dezvoltare integrat pentru R și Python. Utilizează o consolă, editor de evidențiere a sintaxelor pentru a sprijini execuția codului direct. RStudio Server Pro folosește instrumente pentru trasare, istoric și depanare cu gestionarea spațiului de lucru.

8. Platforma KNIME Analytics de la KNIME

Standard KNIME pentru minerul de informații Konstanz. Este o platformă gratuită, open-source, pentru analiza datelor pe un flux de lucru bazat pe GUI.

Este, de asemenea, o platformă de raportare și integrare. KNIME integrează diferite componente pentru învățarea automată și procesarea datelor prin canalizarea sa modulară de date care susține conceptul „Lego of Analytics”.

Utilizează GUI (Graphical User Interface) și JDBC care permite asamblarea nodurilor, amestecarea permite asamblarea nodurilor combinând diferite surse de date și include, de asemenea, preprocesare care este ETL: Extraction, Transformation, Loading în scopul modelării, analizei și vizualizării datelor . Se poate întâmpla cu ajutorul unei programe minime.

Se pot îndeplini diverse funcții, pornind de la I/O de bază până la manipulări, transformări și procesare a datelor. Consolidează toate părțile întregului proces într-un singur flux de lucru.

9. Matlab de MathWorks

MATLAB este o platformă de calcul numerică care este utilizată pentru procesarea informațiilor matematice. Este un software cu sursă închisă. MATLAB oferă funcții matrice și implementare algoritmică. De asemenea, oferă modelarea statistică a datelor. MATLAB este cel mai utilizat software într-o gamă largă de aplicații științifice.

MATLAB este folosit pentru simularea rețelelor neuronale și a logicii fuzzy.

Se pot crea vizualizări puternice folosind biblioteca de grafică MATLAB. MATLAB este utilizat suplimentar în procesarea imaginilor și a semnalului, ceea ce creează un instrument crucial și versatil pentru cercetătorii de date. Îi ajută să gestioneze toate sarcinile, cum ar fi curățarea datelor, analiza datelor și algoritmi avansați de învățare profundă.

MATLAB face știința datelor mai eficientă cu instrumente ușor accesibile și ajută la preprocesarea datelor. De asemenea, oferă o soluție pentru construirea modelelor de învățare automată și predictive. MATLAB ajută la implementarea modelelor în sistemele IT ale întreprinderilor.

10. Kraken de Big Squid

Kraken este o platformă AutoML care este construită pentru a permite analiza datelor cu soluții avansate de analiză.

Kraken include un instrument puternic de analiză a datelor care este încorporat în platformă. Cu un singur clic, cineva poate face tot ce vrea: trasează, colorează, sortează și multe altele. În acest fel, ajută la înțelegerea datelor într-un mod mai bun pe măsură ce cercetătorul de date construiește și repetă modelele predictive.

Caracteristicile cheie ale Kraken includ KRAKEN PIPELINE și KRAKEN AUTOML.

Platforma Kraken de învățare automată automată fără cod (AutoML) ajută la simplificarea și automatizarea lucrărilor de știință a datelor, cum ar fi pregătirea și curățarea datelor, selectarea algoritmilor, antrenamentul modelului, precum și reglarea. De asemenea, ajută la

implementarea modelului care ajută în continuare să se concentreze asupra sarcinii cu prioritate mai mare.

Viitorul științei datelor

Data Science apare cu scopul de a oferi soluții organizațiilor pentru a transforma un anumit set de date într-o resursă valoroasă care, în cele din urmă, va ajuta la crearea impactului asupra valorii afacerii. Odată cu creșterea rapidă a întreprinderilor și organizațiilor de afaceri, știința datelor devine din ce în ce mai răspândită în toate aspectele. Învățarea automată și inteligența artificială care iau la suprafață noua eră a tehnologiei informației, software-ul și instrumentele emergente pentru știința datelor servesc ca un rol esențial în fiecare model de afaceri.

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.

Pregătiți-vă pentru o carieră a viitorului

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