2023 年十大數據科學平台
已發表: 2023-02-20目錄
什麼是數據科學技術？
數據科學技術是這個時代快速發展的技術之一。 數據科學是一個技術領域，包括領域專業知識和編程技能以及數學和統計學知識。 它們都結合起來從數據中提取有意義的值。
該技術將機器學習算法應用於以數字或文本或圖像或視頻或音頻等形式收集的信息。 它們用於生產人工智能係統，進一步執行類似於人類智能的工作。 結果，這些系統創造了有價值的見解，分析師評估這些見解以轉化為業務價值。
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為什麼數據科學對企業越來越重要？
隨著技術的創新，企業實現了數據科學、機器學習和人工智能的需求。 無論組織規模如何，數據科學始終在為許多業務運營和戰略開發和實施有意義的見解方面發揮重要作用。
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什麼是數據科學平台？
數據科學平台用於挖掘大量數據，無論是結構化數據還是非結構化數據，並將它們轉化為寶貴的資源，用於識別管理操作的模式。 隨著對數據科學和機器學習的需求不斷增長，出現了使用新技術開發的新興軟件和工具。 以下是一些最好的數據科學平台，它們將作為2021 年的頂級數據科學平台來滿足業務需求。
1. Dataiku的Dataiku DSS
Dataiku DSS 解決方案幫助數據科學團隊使用 Advanced Analytics 運行項目。 這個數據科學平台鼓勵提供更多關於業務的見解，並最終產生重大影響。
Dataiku是數據的集中平台。 它有助於將企業的數據協作從大規模分析轉移到企業 AI。
Dataiku 為數據專家和探索者提供了一個共同的場所，從而將他們與涉及機器學習和 AI 部署/管理的最佳實踐存儲庫相結合。
Dataiku 最好的一點是它提供了一個集中和受控的環境，從而成為數據驅動公司的催化劑。
它擴展了其在零售、金融、電子商務、公共部門、製造、運輸、醫療保健、製藥等各個領域的客戶中的用途。 Dataiku 正在通過確保機器學習模型在生產中的運行來加速自助服務分析。 它強調消除障礙，從而為製作影響業務的模型提供更多機會。 其創造性的解決方案使數據科學團隊能夠以更具創新性的方法開展工作。
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2. Alteryx 的Alteryx 設計師
Alteryx Designer 是 2021 年頂級數據科學平台之一。
它的設計非常出色，使數據科學家和分析師能夠見證數據分析體驗。 它可以從幾乎所有可用的數據源中獲得答案，這些數據源具有許多代碼友好且易於使用的無代碼工具。
它使用預測和高級分析，通過數據混合和報告簡化了數據準備。 它專為數據科學家團隊的易用性而設計。 Alteryx Designer 以簡單的拖放形式提供數據混合，可用於創建電子表格、數據庫、數據湖、雲源、企業應用程序、RPA 機器人等。
Alteryx 的主要特點是它可以自動執行分析的每個步驟，包括數據準備、混合、報告、預測分析和數據科學。 它最終會加速視覺洞察並豐富進一步的操作。 由於它使分析自動化並應用重複過程，這有助於推動更快的行動，因為它用於將結果發佈到交互式儀表板或將結果直接發送到企業應用程序。
Alteryx Designer 有助於訪問任何數據源或文件、應用程序或數據類型。 憑藉 260 多個拖放構建塊，Alteryx 為自助服務平台提供動力，讓用戶體驗簡單並幫助開始創建交互式模塊。
當數據科學家更喜歡使用“代碼優先”或“低代碼”選項時，他們可以選擇 Alteryx Designer 並利用 R 和 Python 工具等集成工具。 Alteryx Designer 在模型創建中提供集成的數據準備和數據質量，有助於在更快的時間框架內進一步創建 ML 模型，並提供指導和輔助建模體驗。
2022 年要學習的頂級數據科學技能
| SL。 不 | 2022 年要學習的頂級數據科學技能 | |
| 1個 | 數據分析課程 | 推理統計課程 |
| 2個 | 假設檢驗程序 | 邏輯回歸課程 |
| 3個 | 線性回歸課程 | 線性代數分析 |
3. RapidMiner 的RapidMiner Studio
RapidMiner 是一個直觀的平台，具有可視化工作流程設計和完全自動化。 它是一個綜合平台，需要最少的編碼。 它能夠利用整個 Python 庫。 RapidMiner 滿足數據科學初學者到熟練數據科學家的所有需求。 它使用拖放可視化界面，有助於加速和自動化預測模型的創建。 RapidMiner 擁有超過 1,500 種算法的豐富庫，確保綜合模型的最佳模型。
RapidMiner Studio 有一組預建在軟件中的模板。 它們提供一些常見的目的，例如客戶流失、欺詐檢測、預測性維護和其他一些重要工作。
RapidMiner studio 有一個獨特的功能，稱為“人群的智慧”，可以為幫助初級用戶提供主動建議。 RapidMiner 的一項基本功能是它創建與數據庫、企業數據倉庫、雲存儲、數據湖、業務應用程序等的即時連接。 他們甚至在用戶需要時提供重用連接，並且可以輕鬆地與需要訪問的任何人共享。 最好的事情是 RapidMiner 允許用戶查詢和檢索數據而無需編寫複雜的 SQL，並且它能夠促進高度可擴展的數據庫集群。
RapidMiner Studio 支持 MySQL、Google BigQuery 和 PostgreSQL。
4. IBM 的IBM SPSS Statistics
IBM SPSS 用於對大量數據進行分類、整理和分析，例如用於預測建模和其他分析任務的調查數據集。 該平台的主要優點是可以快速整理數據集和進行分析。
IBM SPSS 軟件平台為高級統計分析提供了廣泛的效率和可靠性。 它由一個大型機器學習算法庫組成。 IBM SPSS 還提供開源可擴展性、文本分析以及與大數據的集成。 它提供了到應用程序的無縫部署。
IBM SPSS憑藉其易用性已成為2021 年頂級數據科學平台之一，也是數據科學團隊中最受歡迎的平台。它還提供了靈活性和可擴展性，使 SPSS 可供各種技能水平的用戶使用，從初學者到專家。 此外，它適用於各種規模和復雜程度的項目。 SPSS 幫助團隊和組織找到新的機會，提高效率並最大限度地降低風險。
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5. H2O.ai 的H2O 無人駕駛人工智能
在處理大量數據時，H2O 是機器學習的最佳工具之一。 H2O 以其更快的模型迭代和開發有助於縮短執行時間。
H2O 的主要重要特性是它提供了無人駕駛人工智能，使數據科學家能夠以更智能、更快速的方式開展項目。 它通過使用自動化技術在快速的時間範圍內完成關鍵的機器學習工作來高效地工作。
H2O 提供自動特徵工程、模型調整、模型選擇和部署、模型驗證、機器學習可解釋性和模型評分的自動管道生成。
H2O Driverless AI 為數據科學組織提供了一個可擴展和可定制的數據科學平台。 它有助於滿足每個企業在各個領域所需的各種應用程序的要求。 H2O Driverless AI 擁有豐富的算法庫。 它提供轉換以自動化特定數據集的高價值特徵。 如果數據科學團隊希望上傳自己的模型、轉換器和記分器，他們可以隨時擴展 H2O Driverless AI 平台。 它進一步有助於自動機器學習工作流程。
6.谷歌的谷歌人工智能平台
Google Cloud AI 是一個完全託管的端到端平台。 它以更快的方式通過可解釋的模型提供出色的治理。
該平台對每個技能水平的用戶都是有效的。 該平台的主要功能包括 AutoML 或高級模型優化以及內置數據標籤服務。 它還提供模型驗證和 AI 解釋。 有一個名為 What-If 工具的獨特功能可以幫助人們理解模型輸出並驗證模型行為。 有一個名為 Vizier 的黑盒優化服務，可以調整超參數。 它還有助於優化模型性能。 該平台通過應用 MLOps 的管道管理模型、實驗和端到端工作流程。
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7.RS工作室
Rstudio 是 R 的集成開發環境 (IDE)，R 是一種編程語言。 這專門用於統計計算和圖形。 它是一個致力於對數據科學的免費和開源軟件進行可持續投資的平台。
Rstudio 有兩種格式：RStudio Desktop，這是一個常規的桌面應用程序，而另一種是 RStudio Server，它在遠程服務器上運行。 Rstudio Server 允許通過網絡瀏覽器訪問 RStudio。
RStudio 包括一個支持直接代碼執行的語法高亮編輯器。 它還提供用於繪圖、歷史記錄、調試和工作區管理的工具。 RStudio Server Pro 是 R 和 Python 的集成開發環境。 它使用控制台、語法高亮編輯器來支持直接代碼的執行。 RStudio Server Pro 使用工作區管理進行繪圖、歷史記錄和調試的工具。
8. KNIME 的KNIME 分析平台
Konstanz Information Miner 的 KNIME 標準。 它是一個免費的開源平台，用於在基於 GUI 的工作流程上進行數據分析。
它也是一個報告和集成平台。 KNIME 通過其支持“Lego of Analytics”概念的模塊化數據流水線集成了用於機器學習和數據處理的不同組件。
它使用 GUI（圖形用戶界面）和 JDBC 允許組裝節點，混合允許混合不同數據源的節點組裝，還包括 ETL 的預處理：提取、轉換、加載，用於建模、數據分析和可視化. 它可能會在最小編程的幫助下發生。
人們可以執行從基本 I/O 到數據操作、轉換和數據處理的各種功能。 它將整個過程的所有部分整合到一個工作流程中。
9. MathWorks 的Matlab
MATLAB是一個用於處理數學信息的數值計算平台。 它是一個閉源軟件。 MATLAB 提供矩陣函數和算法實現。 它還提供數據的統計建模。 MATLAB 是廣泛的科學應用中使用最廣泛的軟件。
MATLAB 用於模擬神經網絡和模糊邏輯。
可以使用 MATLAB 圖形庫創建強大的可視化效果。 MATLAB 還用於圖像和信號處理，為數據科學家創造了一個重要的多功能工具。 它幫助他們處理所有任務，如數據清理、數據分析和高級深度學習算法。
MATLAB 通過易於訪問的工具使數據科學更加高效，並有助於預處理數據。 它還提供了構建機器學習和預測模型的解決方案。 MATLAB 有助於將模型部署到企業 IT 系統。
10. Big Squid 的Kraken
Kraken 是一個 AutoML 平台，旨在通過高級分析解決方案實現數據分析。
Kraken 包括一個內置於平台中的強大數據分析工具。 只需單擊一下，就可以做任何他想做的事情：繪圖、顏色、排序等等。 這樣，它有助於在數據科學家構建和迭代預測模型時以更好的方式理解數據。
Kraken 的主要功能包括 KRAKEN PIPELINE 和 KRAKEN AUTOML。
Kraken 無代碼自動化機器學習 (AutoML) 平台有助於簡化和自動化數據科學工作，例如數據準備和清理、算法選擇、模型訓練以及調優。 它還有助於
模型部署，進一步幫助專注於具有更高優先級的任務。
數據科學的未來
數據科學的興起旨在為組織提供解決方案，將一組特定的數據轉化為有價值的資源，最終有助於創造商業價值的影響。 隨著商業企業和組織的迅速增加，數據科學在各個方面都變得越來越普遍。 機器學習和人工智能在信息技術的新時代浮出水面，新興的數據科學軟件和工具在每種商業模式中都扮演著舉足輕重的角色。
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