数据科学：寻找合适的平台来探索资源
已发表: 2022-12-29虽然数据科学非常适合深入研究对任何领域（包括商业、研究或教育）都至关重要的数据，但必须为精确的数据研究选择合适的平台。 任何机构或个人分析都需要选择一个可行的平台来维持可以提供长期解决方案且经济的业务。
目录
什么是数据科学平台
数据科学平台只不过是整合数据科学活动的枢纽。 完全基于数据科学的最佳平台应该支持数据探索等活动，整合使用数据的资源应该支持编码和构建模型以迎合新数据，管理不同环境中的资源以及准确报告结果。
鉴于当前业务数据的需求和规模，完全基于数据科学的最佳平台的定义要求平台具有可扩展性和灵活性，以适应不断变化的需求。 Analytics 正在与企业合作构建智能且高效的平台，以做出最佳决策。
除了到目前为止提到的，完全运行在数据科学上的最佳平台在交互式探索、可视化、部署、性能工程数据准备和数据访问方面为数据科学家提供了巨大的支持。 此类平台对企业有利，因为它们充当创建解决方案的构建块，并提供将解决方案轻松整合到业务流程和产品中的环境。
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市场上的数据科学平台
一些在世界范围内广泛采用的运行在数据科学上的最受欢迎的平台是：
1. 微软的 Azure 机器学习工作室
2.Alteryx 分析
3. H2O.ai
4. KNIME 分析平台
5. 快速矿工
6.SAS
7. MathWorks 的 MATLAB 和 Simulink
8.TIBCO 软件
9. Databricks统一分析平台
10. Domino 数据科学平台
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| IIITB 的数据科学执行研究生课程 | 商业决策数据科学专业证书课程 | 亚利桑那大学数据科学硕士 |
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为什么使用 MATLAB 进行数据分析？
MATLAB 使用专有工具为数据科学活动提供支持，以访问和预处理数据、构建机器学习和预测模型，以及为 IT 系统创建部署模型。
MATLAB 区别于其他平台的高端特性：
- MATLAB 支持从文件、历史数据中获取数据的可访问性。 当代数据库，也来自云存储。 它还可以连接到作为任何硬件或可能携带任何组织的业务数据的实时源的实时源。
- MATLAB 被设计成具有数据管理和数据清理的能力。 MATLAB 的数据类型和预处理能力有助于准备交互式数据，其应用程序提供标签服务以构建高精度的训练数据集。
- 执行的数据分析可以使用 MATLAB 使用图形和实时编辑器笔记本功能轻松记录。
- MATLAB 支持使用传感器、文本、图像、视频和其他类型数据等特征进行分析的特定技术。
- MATLAB 通过其机器学习和深度学习应用程序支持不同的方法来探索不同的数据模型
- MATLAB 可以通过特征选择、模型选择和超参数调整算法等内置模块对机器学习和深度学习模型进行微调。
- 机器学习的 MATLAB 模型可以部署到实时 IT 系统，而无需用任何其他语言重写代码。
2022 年要学习的顶级数据科学技能
| SL。 不 | 2022 年要学习的顶级数据科学技能 | |
| 1个 | 数据分析课程 | 推理统计课程 |
| 2个 | 假设检验程序 | 逻辑回归课程 |
| 3个 | 线性回归课程 | 线性代数分析 |
使用 MATLAB 进行探索性分析
MATLAB 提供的数据类型可以在很大程度上减少数据的预处理时间。 例如，使用 MATLAB 时，时间序列传感器数据和图像到文本转换的预处理时间显着减少。
MATLAB 的高级函数可以有效地同步不相关的时间序列，能够用插值替换异常值并滤除噪声信号等等。
MATLAB 帮助用户快速可视化分析趋势所需的数据，并突出显示绘图和实时编辑器工具中的数据质量问题
用于机器学习的 MATLAB
MATLAB 为机器学习提供了满足所有需求的最佳模型。 MATLAB 为寻求帮助以开始机器学习的新用户或希望快速评估多种不同类型的模型和分类应用程序以及回归以提供快速结果的专家提供支持。
为用户提供了广泛的流行回归和分类算法，可以根据标准指标进行模型比较，并导出有前景的模型以供进一步分析和集成。
喜欢编码的用户可以利用模型训练功能中内置的超参数优化来找到最佳参数来快速调整模型。
多平台部署
MATLAB 支持的机器学习模型可以部署在任何环境中，例如 C/C++ 代码、CUDA 代码、企业 IT 网络或云网络。 MATLAB 提供从支持高性能要求的 MATLAB 代码生成独立 C 代码的功能。 独立代码创建了可立即部署的模型，这些模型具有高预测速度和小内存占用。
MATLAB 创建的机器学习模型也可以在 Simulink 中使用，并且可以部署到 MATLAB 实时生产服务器以与 Web、客户端数据库和底层应用程序集成。
将 MATLAB 集成到企业 IT 系统
用 MATLAB 编写的软件程序已准备好部署，并且可以安全地与组织的 IT 系统、数据源和运营技术集成。
企业的 IT 解决方案是在工程和软件团队之间协调进行编程的，以进行以下活动：
- 在 Windows 或 Linux 环境中运行应用程序，以确保可靠性、安全性，并为内部或公共云提供可扩展性
- 实施高级安全认证机制，包括提供访问和数据加密。
- 针对当前网络和数据实施的步骤，其中包括当前的分析平台系统，如 Tableau 和 Power BI。
- DevOps 工作流与当前实施的工具保持一致，以便使用现有代码为当前系统设置自动部署模型、底层算法和应用程序。
- 通过实施预建或行业特定或 Simulink 提供的工具，帮助用户快速入门。
集成应用程序和数据
通过实施特定语言的库或通过使用 MATLAB Server 发布服务端点，可以将应用程序与算法和模型集成。 MATLAB 支持语言 C/C++、Java、.NET、Python 和 RESTful 接口。
IT 系统可以通过 MATLAB 连接起来，以允许工程团队使用预构建的连接器建立与现代数据库、大数据、运营技术和流数据源的连接。
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结论
随着数据无处不在，数据科学平台成为当务之急。 采用数据分析工具的增加以前所未有的方式激增了数据科学平台市场，这种竞争正在推动现有平台的不断创新和增强。
近年来，许多行业都选择使用 MATLAB 来维护、管理和保存其数据。 由于 MATLAB 为当今业务增长的数据分析需求提供了解决方案，因此它在企业中最为流行。 它被信息技术、医疗保健和生命科学、银行、金融服务和保险 (BFSI)、研究、制造以及能源和公用事业等行业广泛使用。
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