Einführung in die Data Science Platform

Die Data Science-Plattform ist ein Paket verschiedener Tools, die sich um den gesamten Datenmodellierungsprozess kümmern. Die Data Science-Plattform bietet Power Data-Wissenschaftlern die Möglichkeit, wertvolle Erkenntnisse aus an Quellen gesammelten Daten zu gewinnen. Es liefert nicht nur einen Einblick, sondern hilft auch Data Scientist-Teams, die Ergebnisse zu visualisieren und an wichtige Kunden und Stakeholder weiterzugeben. Die Data Science-Plattform bietet Unternehmen den Vorteil, datenbasierte Entscheidungen zu treffen, um ihre Leistung zu maximieren und die Kundenzufriedenheit zu steigern. Da sich die Technologie von Tag zu Tag weiterentwickelt, bietet die Data Science-Plattform dem Team mehr Flexibilität und Skalierbarkeit, indem die neuesten Data Science-Tools in das Inventar aufgenommen werden.

Data Science Platform

Unterschiedliche Data Science-Plattform ist wie folgt:

1. Anaconda-Plattform

Die Anaconda-Plattform ist die kostenlose und Open-Source-Distribution für Python- und R-Sprachen für das wissenschaftliche Rechnen. Es vereinfacht die Paketverwaltung und -bereitstellung mithilfe von Conda ('Paketverwaltungssystem'). Anaconda Umfasst bis zu 1500 beliebte Data Science-Pakete und wird derzeit von 15 Millionen Benutzern verwendet (wie vom Unternehmen angegeben). Diese Plattform ist unter Windows, Linux und macOS verfügbar. Die Anaconda Navigator-Benutzeroberfläche ist ein Pluspunkt für die Anaconda-Plattform, da sie besser als die CLI ist. Navigatoren können Pakete in der Anaconda Cloud oder im lokalen Repository suchen, installieren und bei Bedarf aktualisieren.

Für die Anaconda-Plattform: https://www.anaconda.com/

2. H2o.ai-Plattform

H2O.ai ist eine Open-Source und frei verbreitete Plattform. Es arbeitet daran, AI und ML einfacher zu machen. H2O ist bei unerfahrenen und erfahrenen Datenwissenschaftlern beliebt. H2O.ai Suite für maschinelles Lernen.

  • H2O-Plattform zum Erstellen und Produzieren von Datenmodellen.
  • Deepwater - Eine Integration mit TensorFlow, MXNet und Caffe für Dl-Workloads.
  • Mineralwasser - Eine Integration mit Apache Spark.
  • Steam - Das Unternehmensangebot des Unternehmens zum Erstellen und Bereitstellen von Anwendungen sowie APIs. (Bezahlversion)
  • Fahrerlose KI - Eine vereinfachte Funktion, mit der nicht-technische Mitarbeiter Daten aufbereiten, Parameter optimieren und optimale Lösungen für bestimmte geschäftliche Probleme ermitteln können, ohne die technischen Details zu kennen.

Für die H2O.ai-Plattform: https://www.h2o.ai/

3. KNIME

KNIME ist eine kostenlose Open-Source-Plattform. KNIME verwendet verschiedene Data Science-Tools für ML und Data Mining. Das modulare Daten-Pipelining-Konzept macht es zu einer vollständigen Data-Science-Plattform (Datenanalyse, Berichterstellung, Integration). Mit der GUI und JDBC von KNIME kann der Benutzer an verschiedenen Datenquellen für Analyse, Modellierung und Visualisierung mit oder ohne Programmierung arbeiten. KNIME war ursprünglich ein pharmazeutisches Forschungsinstrument, doch das modulare Konzept bietet sich auch für verschiedene Bereiche an.

Für die KNIME-Plattform: https://www.knime.com/

4. Alteryx Analytics

Alteryx Analytics ist eine der führenden Data-Science-Plattformen, die von vielen MNCs verwendet werden. Die Plattform ist kein Open-Source-System, sondern wurde entwickelt, um fortgeschrittene Analysen für jeden Datenexperten und Anfänger zu vereinfachen. Das Unternehmen bietet derzeit vier Produkte im Rahmen seiner Analytics-Suite an.

  • Alteryx Connect
  • Alteryx Designer
  • Alteryx fördern
  • Alteryx Server

Das beliebteste Programm von Alteryx ist die Self-Service-Analyse. Es bietet BI-Analysten einen wiederverwendbaren Workflow für Self-Service-Daten, sodass Sie weniger Zeit für die Datenaufbereitung und mehr Zeit für die Analyse aufwenden können. Die Drag-Drop-Oberfläche eignet sich auch für nicht technische Benutzer.

Für Alteryx-Analysen: https://www.alteryx.com/

5. Rapidminer

Rapidminer ist eine integrierte Data Science-Plattform, die fortschrittliche und prädiktive Analysen bietet. Es wird für kleine und große kommerzielle Anwendungen sowie für Forschung, Ausbildung, Schulung, Rapid Prototyping und Anwendungsentwicklung verwendet. Es handelt sich um kostenpflichtige Software, die unter der AGPL-Lizenz für 1 logischen Prozessor frei verfügbar ist.

Rapidminer bietet derzeit fünf Produkte an.

  • Rapidminer Studio - Es ist die Plattform selbst.
  • Rapidminer Auto Model - Dies ist eine Erweiterung von Studio, die das Erstellen und Validieren von Modellen beschleunigt.
  • Rapidminer Turbo Prep - Erleichtert die Datenvorbereitung. Es bietet eine Benutzeroberfläche, in der Ihre Daten immer vorne und in der Mitte sichtbar sind.
  • Rapidminer Server - Dies ist ein anwendungsspezifischer Server, der für eine optimierte Leistung entwickelt wurde.
  • Rapidminer Radoop - Es ist Integration für die Hadoop-Technologie.

Für die Rapidminer-Plattform: https://www.rapidminer.com/

6. DataBricks

Databricks ist eine Cloud-basierte Open-Source-Data-Science-Plattform, die auf dem Apache Spark-Computing-Framework basiert. Es wurde von dem Team entwickelt, das Apache Spark an der University of California entwickelt hat. Die Unified Analytics Suite von Databricks umfasst:

  • Databricks Workspace - Er verarbeitet alle Analyseprozesse, von ETL über Schulungsmodelle bis hin zur Bereitstellung. (zum Beispiel Python, R, Java)
  • Databricks Runtime - Es bereitet saubere Daten in großem Maßstab auf und trainiert ML-Modelle für Ihre KI-Anwendungen. (zum Beispiel Hadoop, TensorFlow)
  • Cloud-Dienste von Databricks - Da es Cloud-basiert ist, wird die Komplexität der Infrastruktur verringert, und es bleibt mehr Zeit, sich auf Datenprobleme zu konzentrieren, während die Daten verwaltet und sicher bleiben (z. B. AWS, Azure).

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

7. SAS Unified Data Science

SAS ist eine der ältesten Data Science-Plattformen. Es bietet Big Data, erweiterte Analysen und Vorhersageanalysen in einem einzigen Paket. Die SAS Software Suite bietet auch eine grafische Benutzeroberfläche für nicht-technische und SAS-Sprachen für technische Benutzer. Das SAS-Systemmodul wird mit einer Vielzahl von Tools geliefert, darunter Base SAS, SAS / STAT, SAS / ETS, SAS / OR, SAS / QR, SAS / Graph, SAS AF, SAS / Access und viele mehr. SAS Viya ist ein weiteres Produkt von SAS, das eine offene, leistungsstarke, einheitliche und plattformübergreifende Plattform ist. Es bietet eine Vielzahl von Installationsoptionen, z. B. vor Ort, Cloud und Hybrid. SAS Viya verwendet Teradata Data Storage Sets für seine Operationen.

Für die SAS Data Science-Plattform: https://www.sas.com/en_in/software/platform.html

Fazit

Data Science-Plattform ist das Bedürfnis der heutigen Generation. Heute produzieren wir so viele Daten wie nie zuvor. Mithilfe von Data Science-Tools können wir unserer Generation helfen, ein besseres Leben zu führen, wie oben beschrieben. Die Data Science-Plattform hilft uns in vielen Bereichen.

  • Gesundheitswesen und Biowissenschaften
  • Informationstechnologie
  • Banken, Finanzdienstleistungen und Versicherungen (BFSI)
  • Herstellung
  • Energie und Versorgung
  • Forschung

Der globale Markt für Data Science-Plattformen soll in den nächsten 5 bis 7 Jahren um 40% wachsen. Im Geschäftsjahr 2016/17 belief sich der Markt für Global Data Science-Plattformen auf 20 Mrd. USD (laut Data Bridge Market Research). Da die Data Science Platform uns in vielen Bereichen hilft, haben wir einen akuten Mangel an Arbeitskräften für die Plattform, um die Aufgabe auszuführen. Laut LinkedIn Workforce Report waren in den USA mehr als 151.000 Data Scientist-Stellen nicht besetzt.

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