數據科學：尋找合適的平台來探索資源

雖然數據科學非常適合深入研究對任何領域（包括商業、研究或教育）都至關重要的數據，但必須為精確的數據研究選擇合適的平台。 任何機構或個人分析都需要選擇一個可行的平台來維持可以提供長期解決方案且經濟的業務。

什麼是數據科學平台

數據科學平台只不過是整合數據科學活動的樞紐。 完全基於數據科學的最佳平台應該支持數據探索等活動，整合使用數據的資源應該支持編碼和構建模型以迎合新數據，管理不同環境中的資源以及準確報告結果。

鑑於當前業務數據的需求和規模，完全基於數據科學的最佳平台的定義要求平台具有可擴展性和靈活性，以適應不斷變化的需求。 Analytics 正在與企業合作構建智能且高效的平台，以做出最佳決策。

除了到目前為止提到的，完全運行在數據科學上的最佳平台在交互式探索、可視化、部署、性能工程數據準備和數據訪問方面為數據科學家提供了巨大的支持。 此類平台對企業有利，因為它們充當創建解決方案的構建塊，並提供將解決方案輕鬆整合到業務流程和產品中的環境。

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市場上的數據科學平台

一些在世界範圍內廣泛採用的運行在數據科學上的最受歡迎的平台是：

1. 微軟的 Azure 機器學習工作室

2.Alteryx 分析

3. H2O.ai

4. KNIME 分析平台

5. 快速礦工

6.SAS

7. MathWorks 的 MATLAB 和 Simulink

8.TIBCO 軟件

9. Databricks統一分析平台

10. Domino 數據科學平台

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為什麼使用 MATLAB 進行數據分析？

MATLAB 使用專有工具為數據科學活動提供支持，以訪問和預處理數據、構建機器學習和預測模型，以及為 IT 系統創建部署模型。

MATLAB 區別於其他平台的高端特性：

• MATLAB 支持從文件、歷史數據中獲取數據的可訪問性。 當代數據庫，也來自云存儲。 它還可以連接到作為任何硬件或可能攜帶任何組織的業務數據的實時源的實時源。
• MATLAB 被設計成具有數據管理和數據清理的能力。 MATLAB 的數據類型和預處理能力有助於準備交互式數據，其應用程序提供標籤服務以構建高精度的訓練數據集。
• 執行的數據分析可以使用 MATLAB 使用圖形和實時編輯器筆記本功能輕鬆記錄。
• MATLAB 支持使用傳感器、文本、圖像、視頻和其他類型數據等特徵進行分析的特定技術。
• MATLAB 通過其機器學習和深度學習應用程序支持不同的方法來探索不同的數據模型
• MATLAB 可以通過特徵選擇、模型選擇和超參數調整算法等內置模塊對機器學習和深度學習模型進行微調。
• 機器學習的 MATLAB 模型可以部署到實時 IT 系統，而無需用任何其他語言重寫代碼。

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使用 MATLAB 進行探索性分析

MATLAB 提供的數據類型可以在很大程度上減少數據的預處理時間。 例如，使用 MATLAB 時，時間序列傳感器數據和圖像到文本轉換的預處理時間顯著減少。

MATLAB 的高級函數可以有效地同步不相關的時間序列，能夠用插值替換異常值並濾除噪聲信號等等。

MATLAB 幫助用戶快速可視化分析趨勢所需的數據，並突出顯示繪圖和實時編輯器工具中的數據質量問題

用於機器學習的 MATLAB

MATLAB 為機器學習提供了滿足所有需求的最佳模型。 MATLAB 為尋求幫助以開始機器學習的新用戶或希望快速評估多種不同類型的模型和分類應用程序以及回歸以提供快速結果的專家提供支持。

為用戶提供了廣泛的流行回歸和分類算法，可以根據標準指標進行模型比較，並導出有前景的模型以供進一步分析和集成。

喜歡編碼的用戶可以利用模型訓練功能中內置的超參數優化來找到最佳參數來快速調整模型。

多平台部署

MATLAB 支持的機器學習模型可以部署在任何環境中，例如 C/C++ 代碼、CUDA 代碼、企業 IT 網絡或云網絡。 MATLAB 提供從支持高性能要求的 MATLAB 代碼生成獨立 C 代碼的功能。 獨立代碼創建了可立即部署的模型，這些模型具有高預測速度和小內存佔用。

MATLAB 創建的機器學習模型也可以在 Simulink 中使用，並且可以部署到 MATLAB 實時生產服務器以與 Web、客戶端數據庫和底層應用程序集成。

將 MATLAB 集成到企業 IT 系統

用 MATLAB 編寫的軟件程序已準備好部署，並且可以安全地與組織的 IT 系統、數據源和運營技術集成。

企業的 IT 解決方案是在工程和軟件團隊之間協調進行編程的，以進行以下活動：

• 在 Windows 或 Linux 環境中運行應用程序，以確保可靠性、安全性，並為內部或公共雲提供可擴展性
• 實施高級安全認證機制，包括提供訪問和數據加密。
• 針對當前網絡和數據實施的步驟，其中包括當前的分析平台系統，如 Tableau 和 Power BI。
• DevOps 工作流與當前實施的工具保持一致，以便使用現有代碼為當前系統設置自動部署模型、底層算法和應用程序。
• 通過實施預建或行業特定或 Simulink 提供的工具，幫助用戶快速入門。

集成應用程序和數據

通過實施特定語言的庫或通過使用 MATLAB Server 發布服務端點，可以將應用程序與算法和模型集成。 MATLAB 支持語言 C/C++、Java、.NET、Python 和 RESTful 接口。

IT 系統可以通過 MATLAB 連接起來，以允許工程團隊使用預構建的連接器建立與現代數據庫、大數據、運營技術和流數據源的連接。

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結論

隨著數據無處不在，數據科學平台成為當務之急。 採用數據分析工具的增加以前所未有的方式激增了數據科學平台市場，這種競爭正在推動現有平台的不斷創新和增強。

近年來，許多行業都選擇使用 MATLAB 來維護、管理和保存其數據。 由於 MATLAB 為當今業務增長的數據分析需求提供了解決方案，因此它在企業中最為流行。 它被信息技術、醫療保健和生命科學、銀行、金融服務和保險 (BFSI)、研究、製造以及能源和公用事業等行業廣泛使用。

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