วิทยาศาสตร์ข้อมูล: การค้นหาแพลตฟอร์มที่เหมาะสมในการสำรวจทรัพยากร

ในขณะที่ Data Science นั้นยอดเยี่ยมในการเจาะลึกลงไปในข้อมูลซึ่งมีความสำคัญต่อสาขาต่างๆ รวมถึงธุรกิจ การวิจัย หรือการศึกษา การเลือกแพลตฟอร์มที่เหมาะสมสำหรับการศึกษาข้อมูลที่แม่นยำนั้นมีความจำเป็น การวิเคราะห์ระดับสถาบันหรือรายบุคคลจำเป็นต้องเลือกแพลตฟอร์มที่ทำงานได้เพื่อรักษาธุรกิจที่สามารถให้บริการโซลูชั่นระยะยาวและประหยัด

แพลตฟอร์มวิทยาศาสตร์ข้อมูลคืออะไร

แพลตฟอร์ม Data Science เป็นเพียงศูนย์กลางในการรวมกิจกรรม Data Science แพลตฟอร์มที่ดีที่สุดที่ทำงานบน Data Science ทั้งหมด ควร สนับสนุนกิจกรรมต่างๆ เช่น การสำรวจข้อมูล การรวมทรัพยากรที่ใช้ข้อมูลควรสนับสนุนการเข้ารหัสและการสร้างแบบจำลองเพื่อรองรับข้อมูลใหม่ การจัดการทรัพยากรในสภาพแวดล้อมที่แตกต่างกัน และการรายงานผลลัพธ์ที่แม่นยำ

ด้วยความต้องการในปัจจุบันและขนาดของข้อมูลในธุรกิจ คำจำกัดความของแพลตฟอร์มที่ดีที่สุดที่ทำงานบน Data Science ทั้งหมดนั้น จำเป็นต้องให้แพลตฟอร์มสามารถปรับขนาดได้และยืดหยุ่นตามข้อกำหนดที่เปลี่ยนแปลง Analytics กำลังทำงานร่วมกับธุรกิจต่างๆ เพื่อสร้างแพลตฟอร์มที่ชาญฉลาดและมีประสิทธิภาพสำหรับการตัดสินใจที่ดีที่สุด

นอกเหนือจากที่กล่าวมาแล้ว แพลตฟอร์มที่ดีที่สุดที่ทำงานบน Data Science อย่างสมบูรณ์ยังสนับสนุนนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลอย่างมากในการสำรวจเชิงโต้ตอบ การสร้างภาพ การปรับใช้ การเตรียมข้อมูลด้านวิศวกรรมประสิทธิภาพ และการเข้าถึงข้อมูล แพลตฟอร์มดังกล่าวมีประโยชน์ต่อธุรกิจเนื่องจากทำหน้าที่เป็นโครงสร้างหลักในการสร้างโซลูชันและจัดเตรียมสภาพแวดล้อมสำหรับการรวมโซลูชันเข้ากับกระบวนการทางธุรกิจและผลิตภัณฑ์ได้อย่างไม่ยุ่งยาก

ตรวจสอบหลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูลของเราเพื่อเพิ่มพูนทักษะให้กับตัวคุณเอง

แพลตฟอร์มวิทยาศาสตร์ข้อมูลในตลาด

แพลตฟอร์มยอดนิยมบางส่วนที่ทำงานบนวิทยาศาสตร์ข้อมูลซึ่งได้รับการยอมรับอย่างกว้างขวางทั่วโลก ได้แก่ :

1. Azure Machine-learning Studio ของ Microsoft

2. การวิเคราะห์ Alteryx

3. H2O.ai

4. แพลตฟอร์มการวิเคราะห์ KNIME

5. RapidMiner

6. ศส

7. MATLAB และ Simulink ของ MathWorks

8. ซอฟต์แวร์ TIBCO

9. แพลตฟอร์ม Databricks Unified Analytics

10. แพลตฟอร์มวิทยาศาสตร์ข้อมูลโดมิโน

สำรวจหลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูลยอดนิยมของเรา

ทำไมต้อง MATLAB สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล?

MATLAB ให้การสนับสนุนกิจกรรมด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลด้วยเครื่องมือพิเศษเพื่อวัตถุประสงค์ในการ เข้าถึงและประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า สร้างแมชชีนเลิร์นนิงและโมเดลคาดการณ์ ตลอดจนสร้างโมเดลการใช้งานสำหรับระบบไอที

คุณสมบัติระดับไฮเอนด์ของ MATLAB ที่แตกต่างจากแพลตฟอร์มอื่นๆ:

• MATLAB รองรับการเข้าถึงข้อมูลจากไฟล์ นักประวัติศาสตร์ข้อมูล ฐานข้อมูลร่วมสมัยและจากที่เก็บข้อมูลบนคลาวด์ นอกจากนี้ยังสามารถเชื่อมต่อกับแหล่งข้อมูลที่ถ่ายทอดสดเป็นฮาร์ดแวร์หรือฟีดแบบเรียลไทม์ที่อาจนำข้อมูลทางธุรกิจขององค์กรใดๆ
• MATLAB ได้รับการออกแบบให้มีความสามารถในการจัดการข้อมูลและการล้างข้อมูล ประเภทข้อมูลและความสามารถของการประมวลผลล่วงหน้าที่เกี่ยวข้องกับ MATLAB ช่วยเตรียมข้อมูลเชิงโต้ตอบ และแอพให้บริการการติดฉลากเพื่อสร้างชุดข้อมูลการฝึกอบรมที่มีความแม่นยำสูง
• การวิเคราะห์ข้อมูลที่ดำเนินการสามารถจัดทำเป็นเอกสารได้อย่างง่ายดายด้วย MATLAB โดยใช้คุณสมบัติโน้ตบุ๊กกราฟิกและ Live Editor
• MATLAB รองรับเทคนิคเฉพาะสำหรับการวิเคราะห์ด้วยคุณลักษณะต่างๆ เช่น เซนเซอร์ ข้อความ รูปภาพ วิดีโอ และข้อมูลประเภทอื่นๆ
• MATLAB ให้การสนับสนุนแนวทางต่างๆ ในการสำรวจโมเดลข้อมูลต่างๆ ด้วยแอปแมชชีนเลิร์นนิงและการเรียนรู้เชิงลึก
• MATLAB ปรับแต่งโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงและการเรียนรู้เชิงลึกอย่างละเอียดด้วยโมดูลในตัว เช่น การเลือกคุณสมบัติ การเลือกโมเดล และอัลกอริทึมการปรับไฮเปอร์พารามิเตอร์
• โมเดล MATLAB ของแมชชีนเลิร์นนิงสามารถนำไปใช้กับระบบไอทีจริงโดยไม่ต้องเขียนโค้ดซ้ำในภาษาอื่น

ทักษะด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลอันดับต้น ๆ ที่ต้องเรียนรู้ในปี 2565

การวิเคราะห์เชิงสำรวจด้วย MATLAB

MATLAB เสนอประเภทข้อมูลที่ลดเวลาการประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าในระดับมากสำหรับข้อมูล ตัวอย่างเช่น เวลาประมวลผลล่วงหน้าสำหรับข้อมูลเซ็นเซอร์อนุกรมเวลาและการแปลงรูปภาพเป็นข้อความลดลงอย่างมากเมื่อทำงานกับ MATLAB

ฟังก์ชันระดับสูงของ MATLAB ซิงโครไนซ์อนุกรมเวลาที่ไม่เกี่ยวข้องได้อย่างมีประสิทธิภาพ สามารถแทนที่ค่าที่ผิดปกติด้วยค่าที่สอดแทรก และกรองสัญญาณรบกวนออก และอื่นๆ อีกมากมาย

MATLAB ช่วยให้ผู้ใช้เห็นภาพข้อมูลที่จำเป็นในการวิเคราะห์แนวโน้มได้อย่างรวดเร็ว และยังเน้นปัญหาด้านคุณภาพข้อมูลในพล็อตและเครื่องมือ Live Editor

MATLAB สำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง

MATLAB รองรับโมเดลที่ดีที่สุดสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับทุกความต้องการ MATLAB ให้การสนับสนุนแก่ผู้ใช้ใหม่ที่กำลังมองหาความช่วยเหลือในการเริ่มต้นการเรียนรู้ด้วยเครื่องหรือผู้เชี่ยวชาญที่ต้องการประเมินโมเดลที่หลากหลายประเภทต่างๆ อย่างรวดเร็วและแอปพลิเคชันสำหรับการจำแนกประเภท ตลอดจนการถดถอยเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่รวดเร็ว

ผู้ใช้จะได้รับอัลกอริทึมการถดถอยและการจำแนกประเภทที่หลากหลายซึ่งเป็นที่นิยม และการเปรียบเทียบแบบจำลองสามารถทำได้ตามเมตริกมาตรฐานและส่งออกแบบจำลองที่มีแนวโน้มสำหรับการวิเคราะห์และการรวมเพิ่มเติม

ผู้ใช้ที่ชอบเขียนโค้ดอาจใช้การเพิ่มประสิทธิภาพไฮเปอร์พารามิเตอร์ที่สร้างขึ้นในฟังก์ชันการฝึกโมเดลเพื่อค้นหาพารามิเตอร์ที่ดีที่สุดในการปรับแต่งโมเดลอย่างรวดเร็ว

การปรับใช้หลายแพลตฟอร์ม

โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่รองรับ MATLAB สามารถนำไปใช้ในสภาพแวดล้อมใดก็ได้ เช่น โค้ด C/C++, โค้ด CUDA, เครือข่ายไอทีขององค์กร หรือเครือข่ายคลาวด์ MATLAB เสนอการสร้างรหัส C แบบสแตนด์อโลนจากรหัส MATLAB ซึ่งรองรับความต้องการประสิทธิภาพสูง รหัสแบบสแตนด์อโลนสร้างแบบจำลองที่พร้อมสำหรับการปรับใช้ซึ่งมีความเร็วในการคาดการณ์สูงและรอยเท้าหน่วยความจำขนาดเล็ก

โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่ MATLAB สร้างขึ้นสามารถใช้ใน Simulink และปรับใช้กับเซิร์ฟเวอร์ที่ใช้งานจริงของ MATLAB เพื่อรวมเข้ากับเว็บ ฐานข้อมูลไคลเอ็นต์ และแอปพลิเคชันพื้นฐานได้

การรวม MATLAB เข้ากับระบบไอทีขององค์กร

โปรแกรมซอฟต์แวร์ที่เขียนใน MATLAB พร้อมที่จะนำไปใช้งาน และสามารถทำได้อย่างปลอดภัยพร้อมกับการรวมเข้ากับระบบไอทีขององค์กร แหล่งข้อมูล และเทคโนโลยีการดำเนินงาน

โซลูชันด้านไอทีขององค์กรได้รับการตั้งโปรแกรมด้วยการประสานงานระหว่างทีมวิศวกรรมและซอฟต์แวร์สำหรับกิจกรรมที่กล่าวถึงด้านล่าง:

• เพื่อเรียกใช้แอปพลิเคชันบนสภาพแวดล้อม Windows หรือ Linux ซึ่งรับประกันความน่าเชื่อถือ ความปลอดภัย และยังให้ความสามารถในการปรับขนาดได้ทั้งในองค์กรหรือบนคลาวด์สาธารณะ
• การใช้กลไกการรักษาความปลอดภัยระดับสูงสำหรับการรับรองความถูกต้อง ซึ่งรวมถึงการเข้าถึงและการเข้ารหัสข้อมูล
• ขั้นตอนที่ใช้กับเครือข่ายและข้อมูลปัจจุบัน ซึ่งรวมถึงระบบแพลตฟอร์มการวิเคราะห์ปัจจุบัน เช่น Tableau และ Power BI
• เวิร์กโฟลว์ DevOps นั้นสอดคล้องกับเครื่องมือที่ใช้งานอยู่ในปัจจุบัน เพื่อตั้งค่าโมเดลการปรับใช้อัตโนมัติ อัลกอริทึมพื้นฐาน และแอปพลิเคชันกับระบบปัจจุบันด้วยโค้ดที่มีอยู่
• ช่วยให้ผู้ใช้เริ่มต้นอย่างรวดเร็วโดยการใช้เครื่องมือที่สร้างไว้ล่วงหน้าหรือเฉพาะอุตสาหกรรมหรือ Simulink ที่มีให้

การรวมแอปพลิเคชันและข้อมูล

แอปพลิเคชันสามารถรวมเข้ากับอัลกอริทึมและโมเดลได้โดยใช้ไลบรารีของภาษาเฉพาะหรือโดยการเผยแพร่บริการปลายทางโดยใช้ MATLAB Server MATLAB รองรับอินเทอร์เฟซภาษา C/C++, Java, .NET, Python และ RESTful

ระบบ IT สามารถเชื่อมต่อโดย MATLAB เพื่อให้ทีมวิศวกรตั้งค่าการเชื่อมต่อกับฐานข้อมูลร่วมสมัย, Big Data, เทคโนโลยีการดำเนินงาน และแหล่งข้อมูลการสตรีมโดยใช้ตัวเชื่อมต่อที่สร้างไว้ล่วงหน้า

อ่านบทความวิทยาศาสตร์ข้อมูลยอดนิยมของเรา

บทสรุป

เนื่องจากข้อมูลล้นทุกที่ แพลตฟอร์ม Data Science จึงเป็นที่ต้องการของชั่วโมงนี้ การเพิ่มขึ้นของการนำเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลมา ใช้ได้ทำให้ ตลาดแพลตฟอร์มวิทยาศาสตร์ข้อมูล เพิ่มขึ้น อย่างที่ไม่เคยมีมาก่อน และการแข่งขันนี้กำลังผลักดันนวัตกรรมและการปรับปรุงอย่างต่อเนื่องสำหรับแพลตฟอร์มที่มีอยู่

หลายอุตสาหกรรมเลือกใช้ MATLAB เพื่อดูแล จัดการ และรักษาข้อมูลของตนในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา เนื่องจาก MATLAB นำเสนอโซลูชันสำหรับความต้องการในปัจจุบันของการวิเคราะห์ข้อมูลสำหรับการเติบโตของธุรกิจ จึงเป็นธุรกิจส่วนใหญ่ มีการใช้กันอย่างแพร่หลายในอุตสาหกรรมต่างๆ เช่น เทคโนโลยีสารสนเทศ การดูแลสุขภาพและวิทยาศาสตร์เพื่อชีวิต การธนาคาร บริการทางการเงิน และการประกันภัย (BFSI) การวิจัย การผลิต และพลังงานและสาธารณูปโภค

หากคุณต้องการเจาะลึกการทำงานกับ Python โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล upGrad ขอนำเสนอ Executive PGP ใน Data Science โปรแกรมนี้ออกแบบมาสำหรับผู้เชี่ยวชาญด้านไอทีระดับกลาง วิศวกรซอฟต์แวร์ที่ต้องการสำรวจข้อมูล นักวิเคราะห์ที่ไม่ใช่เทคโนโลยี ผู้เชี่ยวชาญด้านอาชีพเริ่มต้น ฯลฯ หลักสูตรที่มีโครงสร้างของเราและการสนับสนุนที่กว้างขวางทำให้นักเรียนของเราบรรลุศักยภาพสูงสุดโดยไม่มีปัญหา

เป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ได้รับการรับรอง

สมัครปริญญาโทสาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูล - LJMU & IIIT Bangalore