Introducere în platforma de știință a datelor
Platforma de știință a datelor este un pachet de instrumente diferite care are grijă de întregul proces de modelare a datelor. Platforma de știință a datelor oferă oamenilor de știință date cu putere pentru a oferi informații valoroase din datele colectate la surse. Nu numai că produce o perspectivă, dar, de asemenea, ajută echipele oamenilor de știință de date să vizualizeze și să comunice rezultatele clienților-cheie și părților interesate. Platforma de știință a datelor oferă un avantaj companiilor de a lua decizii bazate pe date pentru a-și maximiza producția și pentru a spori satisfacția clienților. Pe măsură ce tehnologia se dezvoltă zi de zi, platforma de știință a datelor oferă echipei o mai bună flexibilitate și scalabilitate prin adăugarea celor mai noi instrumente de știință a datelor la inventar.
Platforma de știință a datelor
Diferită platformă de știință a datelor este următoarea:
1. Platforma Anaconda
Platforma Anaconda este distribuția gratuită și open-source pentru limbajele piton și R pentru calcul științific. Simplifică administrarea și desfășurarea pachetelor folosind Conda („Sistem de gestionare a pachetelor”). Anaconda acoperă până la 1500 de pachete populare de știință a datelor și sunt utilizate în prezent de 15 milioane de utilizatori (așa cum pretinde compania). Această platformă este disponibilă pe Windows, Linux și macOS. GUI Anaconda Navigator este un punct în plus pentru platforma anaconda, deoarece este mai bun decât CLI. Navigatorii pot căuta pachete pe cloud anaconda sau în depozitul local, le pot instala și le pot actualiza după cum este necesar. 
Pentru platforma Anaconda: https://www.anaconda.com/
2. Platforma H2o.ai
H2O.ai este o platformă Open-Source și distribuită liber. Se lucrează pentru a facilita AI și ML. H2O este popular printre oamenii de știință de date începători și experți. H2O.ai Suită de învățare a mașinilor.
- H2O - Platforma pentru a construi și produce modele de date.
- Deepwater - o integrare cu TensorFlow, MXNet și Caffe pentru sarcinile de lucru Dl.
- Sparkling Water - O integrare cu Apache Spark.
- Steam - Oferta întreprinderii pentru construirea și implementarea de aplicații, precum și API-uri. (Versiunea plătită)
- AI fără șofer - o caracteristică simplificată pentru angajații care nu sunt tehnici să pregătească date, să regleze parametrii, să determine soluții optime pentru probleme specifice de afaceri, fără să cunoască tehnicități.
Pentru platforma H2O.ai: https://www.h2o.ai/
3. KNIME
KNIME este o platformă gratuită și open-source. KNIME folosește diferite instrumente de știință a datelor pentru ML și pentru extragerea datelor; conceptul său modular de pipelining de date îl face o platformă completă de știință a datelor (analiza datelor, raportare, integrare). GUI-ul KNIME și JDBC permit utilizatorului să lucreze la diferite surse de date pentru analiză, modelare și vizualizare cu sau fără programare. KNIME a început inițial ca instrument de cercetare farmaceutică, dar conceptul modular face o alegere adecvată și pentru diferite domenii. 
Pentru platforma KNIME: https://www.knime.com/
4. Alteryx Analytics
Alteryx Analytics este una dintre cele mai importante platforme de știință a datelor utilizate de multe MNC-uri. Platforma nu este open-source, ci este concepută pentru a facilita analiza avansată pentru fiecare expert de date, precum și pentru începători. Compania oferă în prezent patru produse în cadrul suitei sale de analiză.
- Alteryx Connect
- Alteryx Designer
- Promovează Alteryx
- Server Alteryx
Cel mai popular program al Alteryx este analiza de autoservire. Acesta abilitează analiștii BI cu un flux de lucru reutilizabil pentru datele de autoservire, astfel încât să puteți petrece mai puțin timp în pregătirea datelor și să investiți mai mult timp în analiză. Interfața sa drag-drop este bună și pentru utilizatorii non-tehnici.
Pentru analizele Alteryx: https://www.alteryx.com/
5. Rapidminer
Rapidminer este o platformă integrată de știință a datelor care oferă analize avansate și predictive. Este utilizat pentru aplicații comerciale mici și mari, precum și pentru cercetare, educație, instruire, prototipare rapidă și dezvoltare de aplicații. Este un software plătit, dar disponibil gratuit pentru 1 procesator logic sub licența AGPL.
Rapidminer oferă în prezent cinci produse.
- Rapidminer Studio - Este platforma în sine.
- Modelul Auto Rapidminer - Este o extensie la Studio care accelerează procesul de construire și validare a modelelor.
- Rapidminer Turbo Prep - Este conceput pentru a facilita pregătirea datelor. Oferă o interfață de utilizator unde datele dvs. sunt întotdeauna vizibile în față și în centru.
- Rapidminer Server - Este un server specific aplicației conceput pentru performanțe optimizate.
- Rapidminer Radoop - Este integrare pentru tehnologia Hadoop.
Pentru platforma Rapidminer: https://www.rapidminer.com/
6. DateBricks
Databricks este o platformă de știință a datelor bazată pe cloud open-source, dezvoltată pe cadrul de calcul al apache Spark. Este dezvoltat de echipa care a dezvoltat Apache Spark la Universitatea din California. Suite de analize unificate pentru baze de date cuprinde:
- Databricks Workspace - gestionează toate procesele analitice, de la ETL la modele de instruire și implementare. (de exemplu, python, R, Java)
- Databricks Runtime - Pregătește date curate la scară masivă și antrenează modele ML pentru aplicațiile AI. (de exemplu, Hadoop, TensorFlow)
- Databricks Cloud services - Întrucât este bazat pe cloud, reduce complexitatea infrastructurii, mai mult timp pentru a vă concentra asupra problemelor de date, păstrând datele gestionate și sigure (de exemplu, AWS, Azure).
Pentru baze de date: https://www.databricks.com/
7. SAS Știința datelor unificate
SAS este una dintre cele mai vechi platforme Data Science. Oferă date mari, analize avansate și analize predictive într-un singur pachet. SAS Software Suite oferă, de asemenea, GUI pentru limbile non-tehnice și SAS pentru utilizatorii tehnici. Modulul de sistem SAS vine cu o varietate de instrumente precum SAS de bază, SAS / STAT, SAS / ETS, SAS / OR, SAS / QR, SAS / Grafic, SAS AF, SAS / Access și multe altele. SAS Viya este încă un produs al companiei SAS, care este o platformă deschisă, puternică, unificată și bazată pe mai multe platforme. Oferă o varietate de opțiuni pentru instalare, cum ar fi la fața locului, Cloud și hibrid. SAS Viya utilizează seturi de stocare de date Teradata pentru operațiunile sale. 
Pentru platforma SAS Data Science: https://www.sas.com/en_in/software/platform.html
Concluzie
Platforma Data Science este nevoia generației de astăzi. Astăzi producem cât mai multe date, ca niciodată. Cu ajutorul instrumentelor de știință a datelor, putem ajuta generația noastră să ducă o viață mai bună, așa cum este descris mai sus. Platforma Data Science ne ajută în multe domenii.
- Asistența medicală și științele vieții
- Tehnologia de informație
- Servicii bancare, financiare și de asigurări (BFSI)
- de fabricație
- Energie și utilități
- Cercetare
Piața globală a platformei Data Science se proiectează să crească la un CAGR de 40% pentru următorii 5 - 7 ani. Pe parcursul anului fiscal 2016-17, piața platformei Global Data Science a reprezentat 20 de miliarde de dolari USD (conform Data Bridge Market Research). Întrucât Platforma de Știință a Datelor ne ajută în multe domenii, cu toate acestea, avem o lipsă acută de forță de muncă pentru ca platforma să îndeplinească sarcina. Conform raportului LinkedIn Workforce, mai mult de 151.000 de locuri de muncă în oameni de știință a datelor nu au fost completate decât în SUA.
Articole recomandate
Acesta a fost un ghid pentru Platforma de Știință a Datelor. Aici am discutat introducerea și diferitele tipuri de platformă de știință a datelor cu o explicație detaliată. Puteți parcurge și alte articole sugerate pentru a afla mai multe -
- Instrumente pentru știința datelor
- Limbi de știință a datelor
- Cariera de știință a datelor
- Ghid pentru algoritmii de știință a datelor
- Navigator în JavaScript | Proprietăți, metode (exemple)
- BFS VS DFS | Top 6 Diferențe cu Infografie
- Scurtă privire a ciclului de știință a datelor