Wprowadzenie do platformy nauki danych
Platforma do analizy danych to pakiet różnych narzędzi, które zajmują się całym procesem modelowania danych. Platforma do analizy danych daje naukowcom zajmującym się danymi o mocy cenny wgląd w dane zebrane ze źródeł. Nie tylko daje wgląd, ale także pomaga zespołom naukowców danych wizualizować i przekazywać wyniki kluczowym klientom i interesariuszom. Platforma do analizy danych daje firmom przewagę w podejmowaniu decyzji opartych na danych, aby zmaksymalizować wydajność i zwiększyć satysfakcję klientów. W miarę rozwoju technologii z dnia na dzień platforma do analizy danych zapewnia zespołowi lepszą elastyczność i skalowalność, dodając do wykazu najnowsze narzędzia do analizy danych.
Platforma nauki danych
Różne platformy do analizy danych są następujące:
1. Platforma Anaconda
Platforma Anaconda to darmowa i otwarta dystrybucja dla języków Python i R do obliczeń naukowych. Upraszcza zarządzanie pakietami i ich wdrażanie za pomocą Conda („System zarządzania pakietami”). Anaconda Obejmuje do 1500 popularnych pakietów do nauki danych, z których obecnie korzysta 15 milionów użytkowników (jak twierdzi firma). Ta platforma jest dostępna w systemach Windows, Linux i macOS. Anaconda Navigator GUI to plus dla platformy anaconda, ponieważ jest lepszy niż CLI. Nawigatorzy mogą wyszukiwać pakiety w chmurze anakonda lub lokalnym repozytorium, instalować je i aktualizować w razie potrzeby. 
W przypadku platformy Anaconda: https://www.anaconda.com/
2. Platforma H2o.ai
H2O.ai to platforma typu open source i swobodnie dystrybuowana. Działa, aby ułatwić AI i ML. H2O jest popularny wśród początkujących i ekspertów danych. H2O.ai Zestaw do uczenia maszynowego.
- H2O - platforma do budowy i produkcji modeli danych.
- Deepwater - integracja z TensorFlow, MXNet i Caffe dla obciążeń Dl.
- Woda gazowana - integracja z Apache Spark.
- Steam - korporacyjna oferta firmy do tworzenia i wdrażania aplikacji oraz interfejsów API. (Wersja płatna)
- AI bez sterowników - Uproszczona funkcja dla nietechnicznych pracowników w zakresie przygotowywania danych, strojenia parametrów, określania optymalnych rozwiązań dla konkretnych problemów biznesowych bez znajomości szczegółów technicznych.
W przypadku platformy H2O.ai: https://www.h2o.ai/
3. KNIME
KNIME to darmowa platforma typu open source. KNIME wykorzystuje różne narzędzia do analizy danych do ML i eksploracji danych; dzięki modułowej koncepcji potokowania danych jest to kompletna platforma do analizy danych (analiza danych, raportowanie, integracja). GUI i JDBC KNIME pozwalają użytkownikowi pracować na różnych źródłach danych w celu analizy, modelowania i wizualizacji z programowaniem lub bez. KNIME początkowo zaczął jako narzędzie do badań farmaceutycznych, ale koncepcja modułowa stanowi właściwy wybór również dla różnych dziedzin. 
W przypadku platformy KNIME: https://www.knime.com/
4. Alteryx Analytics
Alteryx Analytics jest jedną z wiodących platform nauki danych używanych przez wiele korporacji wielonarodowych. Platforma nie jest oprogramowaniem typu open source, ale została zaprojektowana z myślą o ułatwieniu zaawansowanej analityki zarówno każdemu ekspertowi danych, jak i nowicjuszowi. Firma obecnie oferuje cztery produkty w ramach swojego pakietu analitycznego.
- Alteryx Connect
- Alteryx Designer
- Alteryx Promuj
- Serwer Alteryx
Najpopularniejszym programem Alteryx jest samoobsługowa analityka. Zapewnia analitykom BI z przepływem pracy wielokrotnego użytku dla danych samoobsługowych, dzięki czemu można poświęcić mniej czasu na przygotowanie danych i poświęcić więcej czasu na analizę. Interfejs przeciągania i upuszczania jest również dobry dla użytkowników nietechnicznych.
W przypadku analiz Alteryx: https://www.alteryx.com/
5. Rapidminer
Rapidminer to zintegrowana platforma nauki danych, która zapewnia zaawansowane i predykcyjne analizy. Służy do małych i dużych aplikacji komercyjnych, a także do badań, edukacji, szkoleń, szybkiego prototypowania i opracowywania aplikacji. Jest to płatne oprogramowanie, ale bezpłatnie dostępne dla 1 logicznego procesora na licencji AGPL.
Rapidminer oferuje obecnie pięć produktów.
- Rapidminer Studio - to sama platforma.
- Rapidminer Auto Model - Jest to rozszerzenie do Studio, które przyspiesza proces budowania i sprawdzania poprawności modeli.
- Rapidminer Turbo Prep - ma na celu ułatwienie przygotowywania danych. Zapewnia interfejs użytkownika, w którym dane są zawsze widoczne z przodu i na środku.
- Serwer Rapidminer - jest to serwer specyficzny dla aplikacji zaprojektowany pod kątem zoptymalizowanej wydajności.
- Rapidminer Radoop - jest to integracja z technologią Hadoop.
W przypadku platformy Rapidminer: https://www.rapidminer.com/
6. DataBricks
Databricks to oparta na chmurze platforma nauki danych oparta na chmurze, opracowana na platformie obliczeniowej Spark Apache. Jest rozwijany przez zespół, który opracował Apache Spark na University of California. Zunifikowany pakiet analityczny Databricks obejmuje:
- Obszar roboczy Databricks - obsługuje wszystkie procesy analityczne, od ETL po modele szkoleniowe i wdrażanie. (na przykład python, R, Java)
- Runtime Databricks - przygotowuje czyste dane na masową skalę i szkoli modele ML dla aplikacji AI. (na przykład Hadoop, TensorFlow)
- Usługi chmurowe Databricks - Ponieważ są oparte na chmurze, zmniejszają złożoność infrastruktury, więcej czasu na skoncentrowanie się na problemach z danymi przy jednoczesnym utrzymaniu danych zarządzanych i bezpiecznych (na przykład AWS, Azure).
W przypadku Databricks: https://www.databricks.com/
7. SAS Unified data science
SAS jest jedną z najstarszych platform Data Science. Oferuje duże zbiory danych, zaawansowane analizy i analizy predykcyjne w jednym pakiecie. Pakiet oprogramowania SAS zapewnia także GUI dla języków nietechnicznych i języki SAS dla użytkowników technicznych. Moduł systemu SAS jest wyposażony w różnorodne narzędzia, takie jak Base SAS, SAS / STAT, SAS / ETS, SAS / OR, SAS / QR, SAS / Graph, SAS AF, SAS / Access i wiele innych. SAS Viya to kolejny produkt firmy SAS, który jest otwartą, wydajną, zunifikowaną i wieloplatformową platformą. Oferuje różnorodne opcje instalacji, takie jak na miejscu, w chmurze i hybrydowe. SAS Viya używa swoich zestawów danych Teradata do przechowywania danych. 
W przypadku platformy SAS Data Science: https://www.sas.com/en_in/software/platform.html
Wniosek
Platforma Data Science jest potrzebą dzisiejszej generacji. Dziś produkujemy tyle danych, jak nigdy dotąd. Za pomocą narzędzi Data Science możemy pomóc naszemu pokoleniu w lepszym życiu, jak opisano powyżej. Platforma Data Science pomaga nam w wielu dziedzinach.
- Opieka zdrowotna i nauki przyrodnicze
- Technologia informacyjna
- Bankowość, usługi finansowe i ubezpieczenia (BFSI)
- Produkcja
- Energia i narzędzia
- Badania
Przewiduje się, że globalny rynek platformy Data Science wzrośnie o CAGR 40% w ciągu najbliższych 5–7 lat. W roku obrotowym 2016-17 rynek platformy Global Data Science wynosił 20 miliardów USD (według badań Data Bridge Market Research). Platforma Data Science pomaga nam w wielu dziedzinach, ale mamy poważny niedobór siły roboczej, aby platforma mogła wykonać to zadanie. Zgodnie z raportem LinkedIn Workforce Report ponad 151 000 ofert pracy dla naukowców nie zostało obsadzonych tylko w Stanach Zjednoczonych.
Polecane artykuły
To był przewodnik po platformie Data Science. Tutaj omówiliśmy wprowadzenie i platformę różnych rodzajów nauki danych ze szczegółowym wyjaśnieniem. Możesz także przejrzeć nasze inne sugerowane artykuły, aby dowiedzieć się więcej -
- Narzędzia do nauki danych
- Języki nauki danych
- Kariera w dziedzinie nauki danych
- Przewodnik po algorytmach nauki danych
- Nawigator w JavaScript | Właściwości, metody (przykłady)
- BFS VS DFS | 6 najważniejszych różnic dzięki infografikom
- Krótki przegląd cyklu życia Data Science