Bevezetés az adattudományi platformba
Az adattudományi platform különféle eszközökből álló csomag, amely gondoskodik a teljes adatmodellezési folyamatról. Az adattudományi platform lehetővé teszi az energetikai adattudósok számára, hogy értékes betekintést nyerjenek a forrásoknál gyűjtött adatokból. Nemcsak betekintést nyújt, hanem elősegíti az adattudósok csoportjainak az eredmények megjelenítését és kommunikálását a legfontosabb ügyfelek és érdekelt felek számára. Az adattudományi platform előnyt jelent a vállalkozások számára az adatközpontú döntések meghozatala érdekében, hogy maximalizálják outputjaikat és fokozza az ügyfelek elégedettségét. Mivel a technológia nap mint nap fejlődik, az adattudományi platform jobb rugalmasságot és méretezhetőséget biztosít a csapatnak azáltal, hogy a leltárba a legújabb adattudományi eszközöket használja.
Adattudományi platform
Különböző adattudományi platform a következő:
1. Anaconda Platform
Az Anaconda platform a nyílt forráskódú disztribúció a Python és az R nyelvek számára a tudományos számításhoz. Egyszerűsíti a csomagkezelést és a központi telepítést a Conda („Csomagkezelő rendszer”) használatával. Az Anaconda 1500 népszerű adattudományi csomagot foglal magában, és jelenleg 15 millió felhasználó használja (a vállalat állítása szerint). Ez a platform elérhető Windows, Linux és macOS rendszereken. Az Anaconda Navigator GUI pluszpont az anaconda platformon, mivel jobb, mint a CLI. A navigátorok csomagokat kereshetnek az anaconda felhőn vagy a helyi lerakaton, telepíthetik és szükség szerint frissíthetik azokat. 
Az Anaconda platformon: https://www.anaconda.com/
2. H2o.ai platform
A H2O.ai egy nyílt forráskódú és szabadon terjesztett platform. Az AI és az ML megkönnyítésére törekszik. A H2O népszerű a kezdő és a szakértő adattanulók körében. H2O.ai Gépi tanulási csomag.
- H2O-platform adatmodellek készítéséhez és előállításához.
- Mélyvíz - Integráció a TensorFlow, MXNet és Caffe alkalmazásokkal a Dl munkaterhelésekhez.
- Szénsavas víz - Integráció az Apache Spark-tal.
- Steam - A vállalat alkalmazásai, valamint API-k fejlesztésére és telepítésére szolgáló vállalkozás. (Fizetett változat)
- Driverless AI - Egyszerűsített szolgáltatás a nem műszaki alkalmazottak számára az adatok előkészítéséhez, a paraméterek hangolásához, az üzleti problémákhoz optimális megoldások meghatározásához a műszaki ismerete nélkül.
A H2O.ai platformon: https://www.h2o.ai/
3. KNIME
A KNIME egy ingyenes és nyílt forrású platform. A KNIME különféle tudományos eszközöket használ az ML és az adatbányászat számára; moduláris adatcsatornaelrendezésével teljes adattudományi platformává válik (Adatanalitika, jelentések, integráció). A KNIME kezdetben gyógyszerészeti kutatási eszközként indult, de a moduláris koncepció különböző területeken is megfelelő választást tesz lehetővé. 
A KNIME platformon: https://www.knime.com/
4. Alteryx Analytics
Az Alteryx Analytics az egyik vezető adattudományi platform, amelyet sok MNC használ. A platform nem nyílt forrású, hanem annak célja, hogy megkönnyítse a fejlett elemzést minden adatszakértő és a kezdő számára. A vállalat jelenleg négy terméket kínál az elemzőcsomag alatt.
- Alteryx Connect
- Alteryx tervező
- Alteryx Promote
- Alteryx szerver
Az Alteryx legnépszerűbb programja az önkiszolgáló elemzés. Ez felhatalmazza a BI elemzőket az önkiszolgáló adatok újrafelhasználható munkafolyamatára, így kevesebb időt tölthet az adatok előkészítésében, és több időt fordíthat az elemzésre. A drag-drop felület a nem technikai felhasználók számára is jó.
Az Alteryx elemzéshez: https://www.alteryx.com/
5. Rapidminer
A Rapidminer egy integrált adattudományi platform, amely fejlett és prediktív elemzést nyújt. Kis és nagy kereskedelmi alkalmazásokhoz, valamint kutatáshoz, oktatáshoz, képzéshez, gyors prototípus készítéshez és alkalmazásfejlesztéshez használják. Fizetett szoftver, de 1 logikai processzor számára szabadon elérhető az AGPL licenc alatt.
A Rapidminer jelenleg öt terméket kínál.
- Rapidminer Studio - maga a platform.
- Rapidminer Auto Model - a Studio kiterjesztése, amely felgyorsítja a modellek létrehozásának és érvényesítésének folyamatát.
- Rapidminer Turbo Prep - Úgy tervezték, hogy megkönnyítse az adatok előkészítését. Felhasználói felületet biztosít, ahol az adatok mindig láthatóak elöl és középen.
- Rapidminer Server - Ez egy alkalmazás-specifikus szerver, amelyet az optimális teljesítmény elérésére terveztek.
- Rapidminer Radoop - Integráció a Hadoop technológiához.
A Rapidminer platformon: https://www.rapidminer.com/
6. DataBricks
A Databricks egy nyílt forrású, felhőalapú adattudományi platform, amelyet az apache Spark számítási keretén fejlesztettek ki. A kaliforniai egyetemen az Apache Spark fejlesztésére kifejlesztett csapat fejlesztette ki. Az Databricks egységes elemzési csomagja a következőket tartalmazza:
- Databricks munkaterület - Az összes elemzési folyamatot kezeli, az ETL-től a képzési modellekig és a telepítésig. (például python, R, Java)
- Databricks Runtime - Tiszta adatokat készít tömegesen, és kiképzi az ML modelleket az AI alkalmazásokhoz. (például Hadoop, TensorFlow)
- Databricks felhőalapú szolgáltatások - mivel felhőalapú, csökkenti az infrastruktúra összetettségét, több időt fordít az adatproblémákra való összpontosításhoz, miközben az adatokat kezeli és biztonságban tartja (például AWS, Azure).
A Databricks esetében: https://www.databricks.com/
7. SAS egységes adattudomány
A SAS az egyik legrégebbi adattudományi platform. Nagy adatot, fejlett elemzést és prediktív elemzést kínál egy csomagban. A SAS szoftvercsomag GUI-t is biztosít a nem műszaki és SAS-nyelveket a technikai felhasználók számára. A SAS rendszermodul különféle eszközökkel érkezik, mint például a Base SAS, SAS / STAT, SAS / ETS, SAS / OR, SAS / QR, SAS / Graph, SAS AF, SAS / Access és még sok más. A SAS Viya egy újabb termék a SAS társaságtól, amely nyitott, nagy teljesítményű, egységes és többplatformos platform. Különféle lehetőségeket kínál a telepítéshez, például helyszíni, felhő és hibrid. A SAS Viya a Teradata adattároló készleteket használja műveleteihez. 
SAS Data Science platformon: https://www.sas.com/en_in/software/platform.html
Következtetés
A Data Science platform a mai generáció igénye. Ma annyi adatot állítunk elő, mint még soha. A Data Science eszközök használatával elősegíthetjük generációnk jobb életét a fentiekben leírtak szerint. Az Data Science platform számos területen segít.
- Egészségügy és élettudományok
- Informatika
- Banki, pénzügyi szolgáltatások és biztosítás (BFSI)
- Gyártás
- Energia és közművek
- Kutatás
A globális Data Science platformpiac várhatóan 40% -os CAGR-növekedés mellett fog növekedni a következő 5–7 évben. A 2016-17 pénzügyi évben a globális Data Science platformpiac 20 milliárd dollárt tett ki (az Data Bridge Market Research elemzése szerint). Mivel az Adattudományi Platform sok területen segít nekünk, mégis heves munkaerőhiány van a platform számára a feladat elvégzéséhez. A LinkedIn Munkaerő Jelentés szerint több mint 151 000 Data Scientist munkahely maradt csak az Egyesült Államokban.
Ajánlott cikkek
Ez egy útmutató az Data Science Platformhoz. Itt tárgyaljuk a bevezetést és a különféle adattudományi platformokat, részletes magyarázattal. A további javasolt cikkeken keresztül további információkat is megtudhat -
- Adattudományi eszközök
- Adattudományi nyelvek
- Adattudományi karrier
- Útmutató az adattudomány algoritmusaihoz
- Navigátor a JavaScript-ben Tulajdonságok, módszerek (példák)
- BFS VS DFS | A 6 legfontosabb különbség az infographicsnál
- Az adattudomány életciklusának rövid áttekintése