Data Science Platform - Top 7 forskellige typer datavidenskabelige platforme

Indholdsfortegnelse:

Anonim

Introduktion til Data Science Platform

Datavidenskabsplatformen er en pakke med forskellige værktøjer, der tager sig af hele datamodelleringsprocessen. Datavidenskabelig platform giver magtdataforskere til at udskrive værdifuld indsigt fra data indsamlet ved kilder. Ikke kun at give en indsigt, men det hjælper også dataforskerhold med at visualisere og kommunikere resultater til nøgleklienter og interessenter. Datavidskabsplatformen giver virksomhederne en fordel ved at tage datadrevne beslutninger for at maksimere deres output og øge kundetilfredsheden. Efterhånden som teknologien udvikler sig dag for dag, giver datalogi-platformen teamet bedre fleksibilitet og skalerbarhed ved at tilføje de nyeste data-videnskabsværktøjer til opgørelsen.

Data Science Platform

Forskellig datavidenskabelig platform er som følger:

1. Anaconda-platform

Anaconda platform er den frie og open source distribution til python og R sprog til videnskabelig computing. Det forenkler pakkehåndtering og distribution ved hjælp af Conda ('Package management system'). Anaconda Dækker op til 1500 populære datavidspakker og bruges i øjeblikket af 15 millioner brugere (som virksomheden hævder). Denne platform er tilgængelig på Windows, Linux og macOS. Anaconda Navigator GUI er et pluspunkt for anaconda platform, da det er bedre end CLI. Navigatorer kan søge pakker i anaconda sky eller lokal opbevaring, installere dem og opdatere dem efter behov.

For Anaconda-platformen: https://www.anaconda.com/

2. H2o.ai platform

H2O.ai er en Open-source og frit distribueret platform. Det arbejder for at gøre AI og ML lettere. H2O er populær blandt begyndere og ekspertdata-forskere. H2O.ai Maskinlæringssuite.

  • H2O-platform til opbygning og produktion af datamodeller.
  • Deepwater - En integration med TensorFlow, MXNet og Caffe til Dl-arbejdsbelastning.
  • Sparkling Water - En integration med Apache Spark.
  • Steam - Virksomhedens virksomhedstilbud til bygning og implementering af applikationer samt API'er. (Betalt version)
  • Driverløs AI - En forenklet funktion for ikke-tekniske medarbejdere til at forberede data, indstille parametre, bestemme optimale løsninger til specifikke forretningsproblemer uden at kende nogen tekniske forhold.

For H2O.ai platform: https://www.h2o.ai/

3. KNIME

KNIME er en gratis og open source platform. KNIME bruger forskellige data science værktøjer til ML og data mining; dets modulære datapipeliningskoncept gør det til en komplet datavidenskabelig platform (Dataanalyse, rapportering, integration) .KNIMEs GUI og JDBC giver brugeren mulighed for at arbejde på forskellige datakilder til analyse, modellering og visualisering med eller uden programmering. KNIME startede oprindeligt som et farmaceutisk forskningsværktøj, men det modulære koncept gør et passende valg også for forskellige områder.

For KNIME-platformen: https://www.knime.com/

4. Alteryx Analytics

Alteryx Analytics er en af ​​de førende datavidenskabelige platforme brugt af mange MNC'er. Platformen er ikke open-source, men designet til at gøre avanceret analyse nemt for enhver dataekspert såvel som begynderen. Virksomheden tilbyder i øjeblikket fire produkter under sin analysesuite.

  • Alteryx Connect
  • Alteryx Designer
  • Alteryx Promote
  • Alteryx Server

Alteryxs mest populære program er selvbetjeningsanalyse. Det giver BI-analytikere mulighed for en genanvendelig arbejdsgang til selvbetjeningsdata, så du kan bruge mindre tid på at forberede data og investere mere tid på at analysere. Dens drag-drop-interface er også godt for ikke-tekniske brugere.

For Alteryx-analyse: https://www.alteryx.com/

5. Rapidminer

Rapidminer er en integreret datavidenskabelig platform, der giver avanceret og forudsigelig analyse. Det bruges til små og store kommercielle applikationer samt til forskning, uddannelse, træning, hurtig prototype og applikationsudvikling. Det er betalt software, men frit tilgængeligt for 1 logisk processor under AGPL-licensen.

Rapidminer tilbyder i øjeblikket fem produkter.

  • Rapidminer Studio - Det er selve platformen.
  • Rapidminer Auto Model - Det er en udvidelse til Studio, der fremskynder processen med at opbygge og validere modeller.
  • Rapidminer Turbo Prep - Det er designet til at gøre dataforberedelse lettere. Det giver en brugergrænseflade, hvor dine data altid er synlige foran og midt.
  • Rapidminer Server - Det er en applikationsspecifik server, der er designet til optimeret ydelse.
  • Rapidminer Radoop - Det er integration til Hadoop-teknologi.

For Rapidminer-platformen: https://www.rapidminer.com/

6. DataBricks

Databricks er en open-source skybaseret datavidenskabsplatform, der er udviklet på Apache Spark computing framework. Det er udviklet af teamet, der udviklede Apache Spark på University of California. Databricks unified analytics suite omfatter:

  • Databricks Workspace - Det håndterer alle analytiske processer, fra ETL til træningsmodeller og implementering. (for eksempel python, R, Java)
  • Databricks Runtime - Det forbereder rene data i massiv skala og træner ML-modeller til dine AI-applikationer. (for eksempel Hadoop, TensorFlow)
  • Databricks Cloud-tjenester - Da det er skybaseret, reducerer det infrastrukturkompleksitet, mere tid til at fokusere på dataproblemer, mens data styres og sikres (f.eks. AWS, Azure).

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

7. SAS Unified data science

SAS er en af ​​de ældste Data Science platforme. Det tilbyder big data, avanceret analyse og forudsigelig analyse i en enkelt pakke. SAS Software suite leverer også GUI til ikke-tekniske sprog og SAS sprog til tekniske brugere. SAS systemmodul leveres med en række forskellige værktøjer som Base SAS, SAS / STAT, SAS / ETS, SAS / OR, SAS / QR, SAS / Graf, SAS AF, SAS / Access og mange flere. SAS Viya er endnu et produkt fra SAS-selskab, som er en åben, kraftfuld, samlet og multi-platform-baseret platform. Det tilbyder en række muligheder for installation, såsom on-site, Cloud og hybrid. SAS Viya bruger Teradata Datalagringsæt til sine operationer.

For SAS Data Science-platform: https://www.sas.com/da_in/software/platform.html

Konklusion

Data Science-platformen er behovet for dagens generation. I dag producerer vi så meget af data, som aldrig før. Med brugen af ​​Data Science-værktøjer kan vi hjælpe vores generation til at få et bedre liv, som beskrevet ovenfor. Data Science-platformen hjælper os på mange områder.

  • Sundhedsvæsen og biovidenskab
  • Informationsteknologi
  • Bank, finansielle tjenester og forsikring (BFSI)
  • Produktion
  • Energi og hjælpeprogrammer
  • Forskning

Det globale Data Science platform-marked forventes at vokse med en CAGR på 40% i de næste 5 til 7 år. I regnskabsåret 2016-17 tegnede markedet for Global Data Science platform sig for USD 20 milliarder (ifølge Data Bridge Market Research). Da Data Science Platform hjælper os på mange områder, har vi alligevel en akut mangel på arbejdsstyrke for platformen til at udføre opgaven. Ifølge LinkedIn Workforce Report gik mere end 151.000 Data Scientist-job udfyldt i hele USA.

Anbefalede artikler

Dette har været en guide til Data Science Platform. Her har vi diskuteret introduktionen og forskellige typer datavidenskabelig platform med en detaljeret forklaring. Du kan også gennemgå vores andre foreslåede artikler for at lære mere -

  1. Data Science værktøjer
  2. Data Science Sprog
  3. Data Science Karriere
  4. Vejledning til datavidenskabelige algoritmer
  5. Navigator i JavaScript | Egenskaber, metoder (eksempler)
  6. BFS VS DFS | Top 6 forskelle med infografik
  7. Kort oversigt over Data Science livscyklus