2023 年十大数据科学平台
已发表: 2023-02-20目录
什么是数据科学技术？
数据科学技术是这个时代快速发展的技术之一。 数据科学是一个技术领域，包括领域专业知识和编程技能以及数学和统计学知识。 它们都结合起来从数据中提取有意义的值。
该技术将机器学习算法应用于以数字或文本或图像或视频或音频等形式收集的信息。 它们用于生产人工智能系统，进一步执行类似于人类智能的工作。 结果，这些系统创造了有价值的见解，分析师评估这些见解以转化为业务价值。
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为什么数据科学对企业越来越重要？
随着技术的创新，企业实现了数据科学、机器学习和人工智能的需求。 无论组织规模如何，数据科学始终在为许多业务运营和战略开发和实施有意义的见解方面发挥重要作用。
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什么是数据科学平台？
数据科学平台用于挖掘大量数据，无论是结构化数据还是非结构化数据，并将它们转化为宝贵的资源，用于识别管理操作的模式。 随着对数据科学和机器学习的需求不断增长，出现了使用新技术开发的新兴软件和工具。 以下是一些最好的数据科学平台，它们将作为2021 年的顶级数据科学平台来满足业务需求。
1. Dataiku的Dataiku DSS
Dataiku DSS 解决方案帮助数据科学团队使用 Advanced Analytics 运行项目。 这个数据科学平台鼓励提供更多关于业务的见解，并最终产生重大影响。
Dataiku是数据的集中平台。 它有助于将企业的数据协作从大规模分析转移到企业 AI。
Dataiku 为数据专家和探索者提供了一个共同的场所，从而将他们与涉及机器学习和 AI 部署/管理的最佳实践存储库相结合。
Dataiku 最好的一点是它提供了一个集中和受控的环境，从而成为数据驱动公司的催化剂。
它扩展了其在零售、金融、电子商务、公共部门、制造、运输、医疗保健、制药等各个领域的客户中的用途。 Dataiku 正在通过确保机器学习模型在生产中的运行来加速自助服务分析。 它强调消除障碍，从而为制作影响业务的模型提供更多机会。 其创造性的解决方案使数据科学团队能够以更具创新性的方法开展工作。
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2. Alteryx 的Alteryx 设计师
Alteryx Designer 是 2021 年顶级数据科学平台之一。
它的设计非常出色，使数据科学家和分析师能够见证数据分析体验。 它可以从几乎所有可用的数据源中获得答案，这些数据源具有许多代码友好且易于使用的无代码工具。
它使用预测和高级分析，通过数据混合和报告简化了数据准备。 它专为数据科学家团队的易用性而设计。 Alteryx Designer 以简单的拖放形式提供数据混合，可用于创建电子表格、数据库、数据湖、云源、企业应用程序、RPA 机器人等。
Alteryx 的主要特点是它可以自动执行分析的每个步骤，包括数据准备、混合、报告、预测分析和数据科学。 它最终会加速视觉洞察并丰富进一步的操作。 由于它使分析自动化并应用重复过程，这有助于推动更快的行动，因为它用于将结果发布到交互式仪表板或将结果直接发送到企业应用程序。
Alteryx Designer 有助于访问任何数据源或文件、应用程序或数据类型。 凭借 260 多个拖放构建块，Alteryx 为自助服务平台提供动力，让用户体验简单并帮助开始创建交互式模块。
当数据科学家更喜欢使用“代码优先”或“低代码”选项时，他们可以选择 Alteryx Designer 并利用 R 和 Python 工具等集成工具。 Alteryx Designer 在模型创建中提供集成的数据准备和数据质量，有助于在更快的时间框架内进一步创建 ML 模型，并提供指导和辅助建模体验。
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 |
3. RapidMiner 的RapidMiner Studio
RapidMiner 是一个直观的平台，具有可视化工作流程设计和完全自动化。 它是一个综合平台，需要最少的编码。 它能够利用整个 Python 库。 RapidMiner 满足数据科学初学者到熟练数据科学家的所有需求。 它使用拖放可视化界面，有助于加速和自动化预测模型的创建。 RapidMiner 拥有超过 1,500 种算法的丰富库，确保综合模型的最佳模型。
RapidMiner Studio 有一组预建在软件中的模板。 它们提供一些常见的目的，例如客户流失、欺诈检测、预测性维护和其他一些重要工作。
RapidMiner studio 有一个独特的功能，称为“人群的智慧”，可以为帮助初级用户提供主动建议。 RapidMiner 的一项基本功能是它创建与数据库、企业数据仓库、云存储、数据湖、业务应用程序等的即时连接。 他们甚至在用户需要时提供重用连接，并且可以轻松地与需要访问的任何人共享。 最好的事情是 RapidMiner 允许用户查询和检索数据而无需编写复杂的 SQL，并且它能够促进高度可扩展的数据库集群。
RapidMiner Studio 支持 MySQL、Google BigQuery 和 PostgreSQL。
4. IBM 的IBM SPSS Statistics
IBM SPSS 用于对大量数据进行分类、整理和分析，例如用于预测建模和其他分析任务的调查数据集。 该平台的主要优点是可以快速整理数据集和进行分析。
IBM SPSS 软件平台为高级统计分析提供了广泛的效率和可靠性。 它由一个大型机器学习算法库组成。 IBM SPSS 还提供开源可扩展性、文本分析以及与大数据的集成。 它提供了到应用程序的无缝部署。
IBM SPSS凭借其易用性已成为2021 年顶级数据科学平台之一，也是数据科学团队中最受欢迎的平台。它还提供了灵活性和可扩展性，使 SPSS 可供各种技能水平的用户使用，从初学者到专家。 此外，它适用于各种规模和复杂程度的项目。 SPSS 帮助团队和组织找到新的机会，提高效率并最大限度地降低风险。
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5. H2O.ai 的H2O 无人驾驶人工智能
在处理大量数据时，H2O 是机器学习的最佳工具之一。 H2O 以其更快的模型迭代和开发有助于缩短执行时间。
H2O 的主要重要特性是它提供了无人驾驶人工智能，使数据科学家能够以更智能、更快速的方式开展项目。 它通过使用自动化技术在快速的时间范围内完成关键的机器学习工作来高效地工作。
H2O 提供自动特征工程、模型调整、模型选择和部署、模型验证、机器学习可解释性和模型评分的自动管道生成。
H2O Driverless AI 为数据科学组织提供了一个可扩展和可定制的数据科学平台。 它有助于满足每个企业在各个领域所需的各种应用程序的要求。 H2O Driverless AI 拥有丰富的算法库。 它提供转换以自动化特定数据集的高价值特征。 如果数据科学团队希望上传自己的模型、转换器和记分器，他们可以随时扩展 H2O Driverless AI 平台。 它进一步有助于自动机器学习工作流程。
6.谷歌的谷歌人工智能平台
Google Cloud AI 是一个完全托管的端到端平台。 它以更快的方式通过可解释的模型提供出色的治理。
该平台对每个技能水平的用户都是有效的。 该平台的主要功能包括 AutoML 或高级模型优化以及内置数据标签服务。 它还提供模型验证和 AI 解释。 有一个名为 What-If 工具的独特功能可以帮助人们理解模型输出并验证模型行为。 有一个名为 Vizier 的黑盒优化服务，可以调整超参数。 它还有助于优化模型性能。 该平台通过应用 MLOps 的管道管理模型、实验和端到端工作流程。
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7.RS工作室
Rstudio 是 R 的集成开发环境 (IDE)，R 是一种编程语言。 这专门用于统计计算和图形。 它是一个致力于对数据科学的免费和开源软件进行可持续投资的平台。
Rstudio 有两种格式：RStudio Desktop，这是一个常规的桌面应用程序，而另一种是 RStudio Server，它在远程服务器上运行。 Rstudio Server 允许通过网络浏览器访问 RStudio。
RStudio 包括一个支持直接代码执行的语法高亮编辑器。 它还提供用于绘图、历史记录、调试和工作区管理的工具。 RStudio Server Pro 是 R 和 Python 的集成开发环境。 它使用控制台、语法高亮编辑器来支持直接代码的执行。 RStudio Server Pro 使用工作区管理进行绘图、历史记录和调试的工具。
8. KNIME 的KNIME 分析平台
Konstanz Information Miner 的 KNIME 标准。 它是一个免费的开源平台，用于在基于 GUI 的工作流程上进行数据分析。
它也是一个报告和集成平台。 KNIME 通过其支持“Lego of Analytics”概念的模块化数据流水线集成了用于机器学习和数据处理的不同组件。
它使用 GUI（图形用户界面）和 JDBC 允许组装节点，混合允许混合不同数据源的节点组装，还包括 ETL 的预处理：提取、转换、加载，用于建模、数据分析和可视化. 它可能会在最小编程的帮助下发生。
人们可以执行从基本 I/O 到数据操作、转换和数据处理的各种功能。 它将整个过程的所有部分整合到一个工作流程中。
9. MathWorks 的Matlab
MATLAB是一个用于处理数学信息的数值计算平台。 它是一个闭源软件。 MATLAB 提供矩阵函数和算法实现。 它还提供数据的统计建模。 MATLAB 是广泛的科学应用中使用最广泛的软件。
MATLAB 用于模拟神经网络和模糊逻辑。
可以使用 MATLAB 图形库创建强大的可视化效果。 MATLAB 还用于图像和信号处理，为数据科学家创造了一个重要的多功能工具。 它帮助他们处理所有任务，如数据清理、数据分析和高级深度学习算法。
MATLAB 通过易于访问的工具使数据科学更加高效，并有助于预处理数据。 它还提供了构建机器学习和预测模型的解决方案。 MATLAB 有助于将模型部署到企业 IT 系统。
10. Big Squid 的Kraken
Kraken 是一个 AutoML 平台，旨在通过高级分析解决方案实现数据分析。
Kraken 包括一个内置于平台中的强大数据分析工具。 只需单击一下，就可以做任何他想做的事情：绘图、颜色、排序等等。 这样，它有助于在数据科学家构建和迭代预测模型时以更好的方式理解数据。
Kraken 的主要功能包括 KRAKEN PIPELINE 和 KRAKEN AUTOML。
Kraken 无代码自动化机器学习 (AutoML) 平台有助于简化和自动化数据科学工作，例如数据准备和清理、算法选择、模型训练以及调优。 它还有助于
模型部署，进一步帮助专注于具有更高优先级的任务。
数据科学的未来
数据科学的兴起旨在为组织提供解决方案，将一组特定的数据转化为有价值的资源，最终有助于创造商业价值的影响。 随着商业企业和组织的迅速增加，数据科学在各个方面都变得越来越普遍。 机器学习和人工智能在信息技术的新时代浮出水面，新兴的数据科学软件和工具在每种商业模式中都扮演着举足轻重的角色。
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