Наука о данных: поиск подходящей платформы для изучения ресурсов

Хотя наука о данных отлично подходит для глубокого изучения данных, которые жизненно важны для любой области, включая бизнес, исследования или образование, крайне важно выбрать правильную платформу для точного изучения данных. Любой институциональный или индивидуальный аналитик должен выбрать жизнеспособную платформу для поддержания бизнеса, которая может предоставлять долгосрочные решения и является экономичной.

Что такое платформа науки о данных

Платформа Data Science — это не что иное, как центр интеграции деятельности Data Science. Лучшая платформа, полностью работающая на науке о данных , должна поддерживать такие действия, как исследование данных, интеграция ресурсов, использующих данные, должна поддерживать кодирование и построение моделей для обработки новых данных, управление ресурсами в различных средах и точные отчеты о результатах.

С текущими требованиями и масштабами данных в бизнесе определение лучшей платформы, полностью работающей на науке о данных, требует, чтобы платформы были масштабируемыми и гибкими с учетом меняющихся требований. Analytics работает с предприятиями над созданием интеллектуальных и эффективных платформ для принятия наилучших решений.

Помимо упомянутого до сих пор, лучшая платформа, полностью работающая на науке о данных, оказывает огромную поддержку специалистам по данным в интерактивном исследовании, визуализации, развертывании, подготовке данных для проектирования производительности и доступе к данным. Такие платформы полезны для бизнеса, поскольку они служат строительным блоком для создания решения и обеспечивают среду для беспрепятственного включения решений в бизнес-процессы и продукты.

Посетите наши курсы по науке о данных, чтобы повысить свою квалификацию.

Платформы Data Science на рынке

Некоторые из самых популярных платформ, основанных на науке о данных, которые широко используются во всем мире:

1. Студия машинного обучения Microsoft Azure

2. Альтерикс Аналитика

3. H2O.ai

4. Аналитическая платформа KNIME

5. Рапидмайнер

6. САС

7. MATLAB и Simulink от MathWorks

8. Программное обеспечение TIBCO

9. Платформа единой аналитики Databricks

10. Платформа Domino Data Science

Изучите наши популярные курсы по науке о данных

Почему MATLAB для анализа данных?

MATLAB обеспечивает поддержку деятельности по науке о данных с помощью эксклюзивных инструментов для доступа и предварительной обработки данных, построения моделей машинного обучения и прогнозирования, а также создания моделей развертывания для ИТ-систем.

Высококачественные функции MATLAB, которые отличают его от других платформ:

• MATLAB поддерживает Доступность данных из файлов, архиваторов данных. современных баз данных, а также из облачных хранилищ. Он также может подключаться к активным источникам, таким как любое оборудование или потоки в реальном времени, которые могут нести бизнес-данные любой организации.
• MATLAB был разработан с возможностью управления данными и очистки данных. Типы данных и возможности предварительной обработки в отношении MATLAB помогают подготовить интерактивные данные, а его приложения предоставляют службу маркировки для создания высокоточных наборов обучающих данных.
• Выполненный анализ данных можно легко задокументировать с помощью MATLAB, используя графику и функции записной книжки Live Editor.
• MATLAB поддерживает определенные методы анализа таких функций, как датчики, текст, изображения, видео и другие типы данных.
• MATLAB поддерживает различные подходы к изучению различных моделей данных с помощью приложений для машинного обучения и глубокого обучения.
• MATLAB выполняет точную настройку моделей машинного обучения и глубокого обучения с помощью встроенных модулей, таких как выбор функций, выбор модели и алгоритмы настройки гиперпараметров.
• Модели машинного обучения MATLAB можно развертывать в действующих ИТ-системах без необходимости переписывать код на каком-либо другом языке.

Лучшие навыки работы с данными в 2022 году

Исследовательский анализ с MATLAB

MATLAB предлагает типы данных, которые значительно сокращают время предварительной обработки данных. Например, при работе с MATLAB значительно сокращается время предварительной обработки данных датчика временных рядов и преобразования изображения в текст.

Высокоуровневые функции MATLAB эффективно синхронизируют несвязанные временные ряды, способны заменять выбросы интерполяционными значениями, отфильтровывать шумовые сигналы и многое другое.

MATLAB помогает пользователю быстро визуализировать данные, необходимые для анализа тенденций, а также выделять проблемы с качеством данных на графиках и в инструменте Live Editor.

MATLAB для машинного обучения

MATLAB предлагает лучшие модели машинного обучения для любых нужд. MATLAB предлагает поддержку новым пользователям, которым нужна помощь для начала работы с машинным обучением, или экспертам, желающим быстро оценить несколько различных типов моделей и приложений для классификации, а также регрессии для получения быстрых результатов.

Пользователям предоставляется широкий спектр популярных алгоритмов регрессии и классификации, а сравнение моделей может производиться на основе стандартных метрик и экспорта перспективных моделей для дальнейшего анализа и интеграции.

Пользователи, предпочитающие кодирование, могут использовать оптимизацию гиперпараметров, встроенную в функции обучения модели, чтобы найти лучшие параметры для быстрой настройки модели.

Мультиплатформенное развертывание

Модели машинного обучения, поддерживаемые MATLAB, можно развернуть в любой среде, например в коде C/C++, коде CUDA, корпоративной ИТ-сети или облачной сети. MATLAB предлагает генерацию автономного кода C из кода MATLAB, который поддерживает требования высокой производительности. Автономный код создает готовые к развертыванию модели с высокой скоростью прогнозирования и небольшим объемом памяти.

Модели машинного обучения, созданные в MATLAB, также можно использовать в Simulink и развернуть на рабочем сервере MATLAB для интеграции с Интернетом, клиентскими базами данных и базовыми приложениями.

Интеграция MATLAB в корпоративные ИТ-системы

Программное обеспечение, написанное в MATLAB, готово к развертыванию, и это можно безопасно сделать вместе с интеграцией с ИТ-системами Организации, источниками данных и операционными технологиями.

ИТ-решения предприятий программируются при координации между инженерными и программными командами для действий, указанных ниже:

• Для запуска приложений в средах Windows или Linux, что обеспечивает надежность, безопасность, а также обеспечивает масштабируемость как внутри компании, так и в общедоступных облаках.
• Внедрение высококлассного механизма безопасности для аутентификации, который включает предоставление доступа и шифрование данных.
• Шаги, реализованные для текущих сетей и данных, включая текущие системы платформ анализа, такие как Tableau и Power BI.
• Рабочие процессы DevOps согласованы с реализованными в настоящее время инструментами, чтобы настроить модели автоматического развертывания, базовые алгоритмы и приложения для текущих систем с существующим кодом.
• Помощь пользователям в быстром начале работы путем внедрения готовых или отраслевых инструментов или инструментов, предоставленных Simulink.

Интеграция приложений и данных

Приложения могут быть интегрированы с алгоритмами и моделями путем реализации библиотек определенного языка или публикации конечных точек службы с помощью MATLAB Server. MATLAB поддерживает языки C/C++, Java, .NET, Python и интерфейсы RESTful.

ИТ-системы могут подключаться с помощью MATLAB, что позволяет инженерным группам устанавливать подключения к современным базам данных, большим данным, операционным технологиям и источникам потоковых данных с помощью готовых соединителей.

Читайте наши популярные статьи о науке о данных

Заключение

Поскольку данные переполнены повсюду, платформы Data Science нужны в данный момент. Рост использования инструментов анализа данных привел к небывалому росту рынка платформ для обработки и анализа данных , и эта конкуренция стимулирует постоянные инновации и усовершенствования существующих платформ.

В последние годы многие отрасли выбрали MATLAB для поддержки, управления и сохранения своих данных. Поскольку MATLAB предлагает решение для текущих требований анализа данных для роста бизнеса, это больше всего подходит для бизнеса. Он широко используется в таких отраслях, как информационные технологии, здравоохранение и науки о жизни, банковское дело, финансовые услуги и страхование (BFSI), исследования, производство, энергетика и коммунальные услуги.

Если вы хотите глубже погрузиться в работу с Python, особенно в науке о данных, upGrad предлагает вам Executive PGP в науке о данных. Эта программа предназначена для ИТ-специалистов среднего уровня, инженеров-программистов, желающих изучить науку о данных, нетехнических аналитиков, начинающих специалистов и т. д. Наша структурированная учебная программа и всесторонняя поддержка гарантируют, что наши студенты без труда полностью реализуют свой потенциал.

Станьте сертифицированным специалистом по данным

Подать заявку на получение степени магистра наук в области науки о данных - LJMU & IIIT Bangalore