Вступ до платформи наукових даних

Платформа наукових даних - це пакет різних інструментів, який піклується про весь процес моделювання даних. Платформа з науковими даними дає вченим дані про владу для пошуку цінних відомостей з даних, зібраних у джерелах. Він не лише дає уявлення, але також допомагає командам науковців даних візуалізувати та повідомляти результати ключовим клієнтам та зацікавленим сторонам. Платформа наукових даних дає перевагу підприємствам приймати рішення, керовані даними, щоб максимізувати свій результат та підвищити задоволеність клієнтів. Оскільки технології розвиваються з кожним днем, платформа наукових даних забезпечує команду кращу гнучкість та масштабованість, додаючи до інвентаря новітні засоби інформатизації.

Платформа наукових даних

Різна платформа наукових даних така:

1. Платформа Anaconda

Платформа Anaconda - це безкоштовний та відкритий дистрибутив для мов python та R для наукових обчислень. Це спрощує управління пакунками та розгортання за допомогою Conda ("Система управління пакетами"). Anaconda охоплює до 1500 науково-популярних пакетів даних, якими зараз користуються 15 мільйонів користувачів (як заявляє компанія). Ця платформа доступна в Windows, Linux та macOS. Інтерфейс інтерфейсу Anaconda Navigator є додатковою точкою для платформи anaconda, оскільки вона краща за CLI. Навігатори можуть шукати пакети в хмарі анаконда або локальному сховищі, встановлювати їх та оновлювати їх у міру необхідності.

Для платформи Anaconda: https://www.anaconda.com/

2. Платформа H2o.ai

H2O.ai - платформа з відкритим кодом і з вільним розповсюдженням. Це працює, щоб полегшити AI та ML. H2O користується популярністю серед початківців та вчених-експертів. H2O.ai Набір машинного навчання.

  • H2O - Платформа для побудови та виробництва моделей даних.
  • Deepwater - інтеграція з TensorFlow, MXNet і Caffe для навантажень Dl.
  • Газована вода - інтеграція з Apache Spark.
  • Steam - компанія, що пропонує підприємство для створення та розгортання додатків, а також API. (Платна версія)
  • AI без драйверів - спрощена функція для нетехнічних працівників для підготовки даних, налаштування параметрів, визначення оптимальних рішень для конкретних бізнес-проблем, не знаючи жодних технічних особливостей.

Для платформи H2O.ai: https://www.h2o.ai/

3. КНІМ

KNIME - безкоштовна платформа з відкритим кодом. KNIME використовує різні інструменти наукових даних для МЛ та видобутку даних; його модульна концепція конвеєрних даних робить його повноцінною платформою наукових даних (аналітика даних, звітність, інтеграція). GUI і JDBC KNIME дозволяють користувачеві працювати над різними джерелами даних для аналізу, моделювання та візуалізації з програмуванням або без нього. KNIME спочатку починався як фармацевтичний інструмент дослідження, але модульна концепція робить відповідний вибір також для різних областей.

Для платформи KNIME: https://www.knime.com/

4. Alteryx Analytics

Alteryx Analytics - одна з провідних платформ науки про дані, що використовується багатьма МНК. Платформа не є відкритим кодом, але створена для того, щоб зробити сучасну аналітику легкою для кожного експерта з даних, а також для початківців. В даний час компанія пропонує чотири продукти під набором аналітики.

  • Alteryx Connect
  • Дизайнер Alteryx
  • Alteryx Promote
  • Сервер Alteryx

Найпопулярнішою програмою Alteryx є аналітика самообслуговування. Це дає можливість аналітикам БІ повторно використовувати робочий процес для даних про самообслуговування, тому ви можете витрачати менше часу на підготовку даних та вкладати більше часу в аналіз. Її інтерфейс перетягування також хороший для користувачів, які не є технічними.

Щодо аналітики Alteryx: https://www.alteryx.com/

5. Рапідмінер

Rapidminer - це інтегрована платформа наукових даних, яка забезпечує розширений та прогнозний аналіз. Він використовується для малих та великих комерційних застосувань, а також для досліджень, освіти, навчання, швидкого прототипування та розробки додатків. Це платне програмне забезпечення, але вільно доступне для 1 логічного процесора за ліцензією AGPL.

В даний час Rapidminer пропонує п'ять продуктів.

  • Rapidminer Studio - це сама платформа.
  • Автомобільна модель Rapidminer - це розширення до Studio, яке прискорює процес створення та перевірки моделей.
  • Rapidminer Turbo Prep - Він призначений для полегшення підготовки даних. Він надає користувальницький інтерфейс, де ваші дані завжди видні спереду та в центрі.
  • Rapidminer Server - це сервер для додатків, розроблений для оптимізованої продуктивності.
  • Rapidminer Radoop - це інтеграція для технології Hadoop.

Для платформи Rapidminer: https://www.rapidminer.com/

6. Брикети даних

Databricks - це платформа з науковими даними з відкритим кодом, розроблена на обчислювальній системі apache Spark. Він розроблений командою, яка розробила Apache Spark в Каліфорнійському університеті. Уніфікований набір аналітичних інструментів Databricks включає:

  • Databricks Workspace - це обробка всіх аналітичних процесів, від ETL до навчальних моделей та розгортання. (наприклад, python, R, Java)
  • Databricks Runtime - Він готує чисті дані в масштабних масштабах і тренує моделі ML для ваших програм AI. (наприклад, Hadoop, TensorFlow)
  • Хмарні сервіси Databricks - Оскільки він базується на хмарі, він зменшує складність інфраструктури, більше часу зосереджується на проблемах з даними, зберігаючи дані керованими та захищеними (наприклад, AWS, Azure).

Для Databricks: https://www.databricks.com/

7. SAS Уніфікована наука даних

SAS - одна з найдавніших платформ Data Science. Він пропонує великі дані, розширену аналітику та прогнозний аналіз в одному пакеті. Набір програмного забезпечення SAS також надає графічний інтерфейс для нетехнічних та мов SAS для технічних користувачів. Системний модуль SAS постачається з різноманітними інструментами, такими як Base SAS, SAS / STAT, SAS / ETS, SAS / АБО, SAS / QR, SAS / Graph, SAS AF, SAS / Access та багато інших. SAS Viya - це ще один продукт компанії SAS, який є відкритою, потужною, єдиною та багатоплатформою платформою. Він пропонує різноманітні варіанти установки, такі як на місці, хмара та гібрид. SAS Viya використовує набори для зберігання даних Teradata для своїх операцій.

Для платформи SAS Data Science: https://www.sas.com/en_in/software/platform.html

Висновок

Платформа Data Science - потреба сьогоднішнього покоління. Сьогодні ми виробляємо стільки даних, як ніколи. Використовуючи засоби Data Science, ми можемо допомогти нашому поколінню покращити життя, як описано вище. Платформа Data Science допомагає нам у багатьох сферах.

  • Охорона здоров'я та науки про життя
  • Інформаційні технології
  • Банківські, фінансові послуги та страхування (BFSI)
  • Виробництво
  • Енергетика та комунальні послуги
  • Дослідження

Прогнозується, що глобальний ринок платформи Data Science зросте на рівні CAGR 40% протягом наступних 5 - 7 років. Протягом 2016-17 фінансового року ринок платформи Global Data Science становив 20 млрд. Дол. США (за даними дослідження ринку даних Data Bridge). Оскільки платформа наукових даних допомагає нам у багатьох сферах, але у нас гострий дефіцит робочої сили для виконання платформи. Згідно з доповіддю Worked Force LinkedIn, понад 151 000 робочих місць вченого не працювали лише в США.

Рекомендовані статті

Це було керівництвом до платформи Data Science. Тут ми обговорили впровадження та різні типи платформи наукових даних з детальним поясненням. Ви також можете ознайомитися з іншими запропонованими нами статтями, щоб дізнатися більше -

  1. Інструменти наукових даних
  2. Мови наукових даних
  3. Кар'єра наукових даних
  4. Посібник з алгоритмів науки про дані
  5. Навігатор в JavaScript | Властивості, методи (приклади)
  6. BFS VS DFS | Топ-6 відмінностей з Інфографікою
  7. Короткий огляд життєвого циклу Data Science

Категорія:

Великі дані