Veri Bilimi: Kaynakları keşfetmek için doğru platformu bulma

Veri Bilimi, iş, araştırma veya eğitim dahil olmak üzere herhangi bir alan için hayati önem taşıyan verilere derinlemesine dalmak için mükemmel olsa da, kesin veri çalışması için doğru platformu seçmek zorunludur. Herhangi bir Kurumsal veya bireysel analitik, uzun vadeli çözümler sağlayabilen ve ekonomik bir işi sürdürmek için uygun bir platform seçmelidir.

Veri Bilimi Platformu Nedir?

Bir Veri Bilimi platformu, Veri Bilimi etkinliklerini entegre etme merkezinden başka bir şey değildir. Tamamen Veri Bilimi üzerinde çalışan en iyi platform, veri keşfi, verileri kullanan kaynakların entegre edilmesi, yeni verilere hizmet vermek için kodlamayı ve modeller oluşturmayı, farklı ortamlarda kaynakları yönetmeyi ve sonuçların doğru şekilde raporlanmasını desteklemelidir.

İşletmelerdeki mevcut Veri talepleri ve ölçeğiyle, tamamen Veri Bilimi üzerinde çalışan en iyi platformun tanımı, platformların ölçeklenebilir ve değişen gereksinimlere göre esnek olmasını gerektirir. Analytics, en iyi kararları almak için akıllı ve verimli platformlar oluşturmak üzere işletmelerle birlikte çalışıyor.

Şimdiye kadar belirtilenlerin dışında, tamamen veri üzerinde çalışan en iyi platform Science, Veri bilimcilere etkileşimli keşif, görselleştirme, devreye alma, performans mühendisliği veri hazırlama ve veri erişimi konularında muazzam destek sağlıyor. Bu tür platformlar, bir çözüm oluşturmak için yapı taşı görevi gördükleri ve çözümlerin iş süreçlerine ve ürünlere sorunsuz bir şekilde dahil edilmesi için ortam sağladıkları için işletmeler için bir nimettir.

Kendinizi geliştirmek için veri bilimi kurslarımıza göz atın.

Pazardaki Veri Bilimi Platformları

Veri bilimi üzerinde çalışan ve tüm dünyada yaygın olarak benimsenen en popüler platformlardan bazıları şunlardır:

1. Microsoft'un Azure Makine Öğrenimi Stüdyosu

2. Alteryx Analizi

3. H2O.ai

4. KNIME Analitik Platformu

5. RapidMiner

6. SAS

7. MathWorks'ün MATLAB'ı ve Simulink'i

8. TIBCO Yazılımı

9. Databricks Birleşik Analitik Platformu

10. Domino Veri Bilimi Platformu

Popüler Veri Bilimi Kurslarımızı keşfedin

Neden Veri Analizi için MATLAB?

MATLAB, verilere erişme ve verileri önceden işleme, makine öğrenimi ve tahmine dayalı modeller oluşturmanın yanı sıra BT sistemleri için devreye alma modelleri oluşturma amacıyla özel araçlarla Veri Bilimi etkinliklerine destek sağlar .

MATLAB'ı diğer platformlardan ayıran üst düzey özellikler:

• MATLAB dosyalardan, veri tarihçilerinden verilere Erişilebilirliği destekler. çağdaş veritabanlarından ve ayrıca bulut depolamadan. Ayrıca, herhangi bir organizasyonun iş verilerini taşıyabilecek herhangi bir donanım veya gerçek zamanlı besleme olarak canlı olan kaynaklara da bağlanabilir.
• MATLAB, Veri Yönetimi ve Veri temizleme yeteneği ile tasarlanmıştır. MATLAB ile ilgili ön işlemenin Veri türleri ve yetenekleri, etkileşimli verilerin hazırlanmasına yardımcı olur ve uygulamaları, son derece doğru eğitim veri kümeleri oluşturmak için etiketleme hizmeti sağlar.
• Yapılan veri analizleri MATLAB ile grafikler ve Live Editor notebook özellikleri kullanılarak kolayca belgelenebilir.
• MATLAB, sensörler, metin, görüntü, video ve diğer veri türleri gibi özelliklerle analiz için belirli teknikleri destekler .
• MATLAB, makine öğrenmesi ve derin öğrenme uygulamaları ile farklı veri modellerini keşfetmek için farklı yaklaşımlara destek sağlar.
• MATLAB, özellik seçimi, model seçimi ve hiperparametre ayarlama algoritmaları gibi yerleşik modüllerle makine öğrenimi ve derin öğrenme modellerinde ince ayar yapar.
• MATLAB makine öğrenimi modelleri, kodu başka herhangi bir dilde yeniden yazmadan canlı BT sistemlerine dağıtılabilir.

2022'de Öğrenilecek En İyi Veri Bilimi Becerileri

MATLAB ile keşif analizi

MATLAB, veriler için ön işleme süresini büyük ölçüde azaltan Veri türleri sunmaktadır. Örneğin, MATLAB ile çalışırken zaman serisi sensör verileri ve görüntüden metne dönüştürme için ön işleme süresinde önemli bir düşüş var.

MATLAB'ın üst düzey işlevleri, ilgisiz zaman serilerini etkili bir şekilde senkronize eder, aykırı değerleri enterpolasyon değerleri ile değiştirebilir ve gürültü sinyallerini filtreleyebilir ve çok daha fazlasını yapabilir.

MATLAB, kullanıcının trendleri analiz etmek için gerekli olan verileri hızlı bir şekilde görselleştirmesine ve ayrıca grafiklerdeki ve Live Editor aracındaki veri kalitesi sorunlarını vurgulamasına yardımcı olur.

Makine Öğrenimi için MATLAB

MATLAB, tüm ihtiyaçlar için makine öğrenimi için en iyi modelleri sunar. MATLAB, makine öğrenimi ile başlamak için yardım arayan yeni kullanıcılara veya hızlı sonuçlar elde etmek için çeşitli farklı model türlerini ve sınıflandırma ve regresyon uygulamalarını hızlı bir şekilde değerlendirmek isteyen uzmanlara destek sunar.

Kullanıcılara, popüler olan çok çeşitli regresyon ve sınıflandırma algoritmaları sağlanır ve standart metriklere dayalı olarak modellerin karşılaştırması yapılabilir ve daha fazla analiz ve entegrasyon için gelecek vaat eden modellerin dışa aktarımı yapılabilir.

Kodlamayı tercih eden kullanıcılar, modeli hızlı bir şekilde ayarlamak için en iyi parametreleri bulmak üzere model eğitim fonksiyonlarına yerleşik hiperparametre optimizasyonunu kullanabilir.

Çoklu Platform Dağıtımı

MATLAB destekli makine öğrenimi modelleri, C/C++ kodu, CUDA kodu, kurumsal BT ağı veya bulut ağı gibi herhangi bir ortamda devreye alınabilir. MATLAB, yüksek performans gereksinimlerini destekleyen MATLAB kodundan bağımsız C kodu üretimi sunar. Bağımsız kod, yüksek tahmin hızına ve küçük bir bellek alanına sahip kullanıma hazır modeller oluşturur.

MATLAB tarafından oluşturulan Makine öğrenimi modelleri, Simulink'te de kullanılabilir ve web, istemci veritabanları ve temel uygulamalarla entegre olmak için MATLAB canlı üretim sunucusuna dağıtılabilir.

MATLAB'ın kurumsal BT sistemlerine entegrasyonu

MATLAB'da yazılan yazılım programları devreye alınmaya hazırdır ve bu, Kuruluşun BT sistemlerine, veri kaynaklarına ve operasyonel teknolojilere entegrasyonla birlikte güvenle yapılabilir.

İşletmelerin BT çözümleri, aşağıda belirtilen faaliyetler için Mühendislik ve Yazılım ekiplerinin koordinasyonu ile programlanmaktadır:

• Güvenilirlik ve güvenlik sağlayan Windows veya Linux ortamlarında uygulamaları çalıştırmak ve aynı zamanda hem şirket içi hem de genel bulutlarda ölçeklenebilirlik sağlamak
• Erişim ve veri şifreleme sağlamayı içeren kimlik doğrulama için yüksek dereceli güvenlik mekanizmasının uygulanması.
• Tableau ve Power BI gibi mevcut analiz platformu sistemlerini içeren mevcut ağlara ve verilere uygulanan adımlar.
• DevOps iş akışları, otomatik dağıtım modelleri, altta yatan algoritmalar ve uygulamaları mevcut kodla mevcut sistemlere ayarlamak için halihazırda uygulanmakta olan araçlarla birlikte hizalanır.
• Önceden oluşturulmuş veya sektöre özel ya da Simulink tarafından sağlanan araçları uygulayarak kullanıcıların hızlı bir başlangıç ​​yapmasına yardımcı olmak.

Uygulamaları ve Verileri Entegre Etme

Uygulamalar, belirli bir dilin kitaplıklarını uygulayarak veya MATLAB Sunucusu kullanılarak yayınlanmış hizmet uç noktaları alarak algoritmalar ve modellerle entegre edilebilir. MATLAB, C/C++, Java, .NET, Python ve RESTful arayüzlerini destekler.

BT sistemleri, mühendislik ekiplerinin önceden oluşturulmuş bağlayıcıları kullanarak çağdaş veritabanlarına, Büyük Veriye, operasyonel teknolojilere ve akışlı veri kaynaklarına bağlantılar kurmasına izin vermek için MATLAB ile bağlanabilir.

Popüler Veri Bilimi Makalelerimizi okuyun

Çözüm

Veriler her yerden taştığı için, Veri Bilimi platformları saatin ihtiyacıdır. Veri analitik araçlarının benimsenmesindeki artış, veri bilimi platform pazarını daha önce hiç olmadığı kadar artırdı ve bu rekabet, mevcut platformlarda sürekli yenilikleri ve iyileştirmeleri teşvik ediyor.

Birçok endüstri, son yıllarda verilerini korumak, yönetmek ve muhafaza etmek için MATLAB'ı tercih etti. MATLAB, iş büyümesi için Veri analizinin günümüz gereksinimlerine bir çözüm sunduğundan, işletmeler arasında en çok kullanılanıdır. Bilgi teknolojisi, sağlık ve yaşam bilimleri, bankacılık, finansal hizmetler ve sigorta (BFSI), Araştırma, Üretim ve Enerji ve Kamu Hizmetleri gibi sektörler tarafından yaygın olarak kullanılmaktadır.

Özellikle veri bilimi için Python ile çalışmaya daha derinden dalmak istiyorsanız, upGrad size Veri Biliminde Yönetici PGP'yi getiriyor. Bu program, orta düzey BT uzmanları, Veri Bilimini keşfetmek isteyen yazılım mühendisleri, teknoloji dışı analistler, kariyerinin başındaki profesyoneller vb. için tasarlanmıştır. Yapılandırılmış müfredatımız ve kapsamlı desteğimiz, öğrencilerimizin zorluk çekmeden tam potansiyellerine ulaşmalarını sağlar.

Sertifikalı Veri Bilimcisi Olun

Veri Biliminde Bilim Ustası Başvurusu - LJMU ve IIIT Bangalore