"Мы окружены данными, но нуждаемся в информации".

Джей Баер, эксперт по маркетингу и обслуживанию клиентов

Как заявил Джей Баер, данные, безусловно, есть, но не все ими пользуются. Это верно для большинства ключевых игроков мировой экономики; когда дело доходит до использования данных. Данные — это то, что генерируется сегодня; когда мы говорим о процветающем бизнесе. И чтобы сделать эти крупные предприятия еще более прибыльными, наняты сертифицированные специалисты по данным, которые помогут заставить эти огромные числа говорить с помощью ключевых бизнес-идей. Этот вывод данных не только помогает понять структуру деловой сферы; но также помогает прогнозировать будущие модели роста бизнеса.

Вы когда-нибудь задумывались о том, как вы продолжаете получать оповещения о пробках или обновления в социальных сетях, рекомендации по продуктам, работающий переводчик Google и многое другое?

Это умные приложения для машинного обучения, которые повсеместно используются в нашей повседневной жизни. Науки о данных и область машинного обучения достигли такого уровня, что практически ни один сектор экономики не застрахован от внедрения этих интеллектуальных достижений в практику. Имея великие изобретения, мы, как мировое сообщество, обязаны стать участником этой технологической революции. чтобы ответить на такие вопросы, как Как увеличить посещаемость клиентов, способы оптимизации цепочки поставок или прогнозируемое количество продукции, которое будет продано в следующем квартале?. Платформы обработки данных и машинного обучения очень помогают. Согласно Allied Market Research, общая стоимость рынка программного обеспечения для бизнес-аналитики в 2023 году оценивается в 57 млн долларов США. Поскольку гибридное развертывание, по прогнозам, будет иметь наибольший рост, Businesswire прогнозирует, что рынок аналитики больших данных достигнет 105,08 млрд долларов США к 2027 году при среднегодовом темпе роста 12,3 % в течение 2019–2019 годов. 27.

Эти технически совершенные инструменты и платформы могут помочь обрабатывать огромные данные (как структурированные, так и неструктурированные), которые обычно не поддерживаются никакими другими традиционными базами данных и статистическим программным обеспечением. Они предлагают несколько источников данных и инструментов для решения бизнес-задач в режиме реального времени. Инженеры по машинному обучению помогают специалистам по обработке и анализу данных удобно масштабировать и оптимизировать свои модели. Созданы многочисленные структуры обработки и анализа данных для изучения данных, их очистки и преобразования в удобный для использования формат.

Давайте разберемся с 10 самыми популярными платформами в области науки о данных и машинного обучения, которые творят чудеса, помогая бизнесу:

1. RStudio

RStudio — это популярная платформа для обработки данных, которая работает над осмыслением огромных объемов данных и создает бесплатное программное обеспечение с открытым исходным кодом для обработки данных, научных исследований и технических коммуникаций. Он предлагает легкий доступ к техническим коммуникациям, который стал удобным благодаря надежному программному обеспечению с открытым исходным кодом.

2. Альтерикс

Время — деньги, и современный корпоративный мир не заинтересован в том, чтобы вкладывать свою энергию и ресурсы в технологию, которая отнимает много времени и приводит к запоздалым решениям. Это основная причина, по которой у нас есть Alteryx, платформа, которая позволяет компаниям быстро и эффективно решать бизнес-вопросы. Он предлагает пользователям быстрый доступ к процедурам управления, анализа и вывода данных.

3. Splunk Enterprise

Splunk считается одним из самых простых способов исследовать, контролировать, анализировать и воздействовать на бизнес-данные. Он собирает данные из любого источника, включая метрики, журналы, датчики, потоковый сетевой трафик, веб-серверы, облачные сервисы и тому подобное; тем самым предлагая мощные бизнес-идеи.

4. MatLab

MatLab — одна из самых эффективных платформ программирования, разработанная для инженеров машинного обучения и специалистов по данным для анализа и проектирования систем и продуктов для преобразования мира больших данных. MatLab позволяет использовать ваши идеи для анализа данных, разработки алгоритмов и создания моделей и приложений, которые помогут вашему бизнесу работать без сбоев.

5. Робот данных

DataRobot, возглавляемый Дэном Райтом в 2020 году, помогает компаниям использовать безумную мощь искусственного интеллекта, чтобы помочь потребителям превращать данные в полезную информацию.

6. IBM SPSS

Бесплатная пробная версия IBM SPSS предлагает пользователям прекрасную возможность получить доступ к передовым методам в простом в использовании пакете, чтобы помочь найти новые возможности для повышения эффективности и снижения рисков.

7. RapidMiner Studio

Этот визуальный рабочий процесс Data Science ML позволяет специалистам по обработке и анализу данных работать более продуктивно — от быстрого прототипирования идей до разработки прогностических моделей, ориентированных на миссию. Он унифицирует подготовку данных, многократно повышая производительность сотрудников.

8. Блокнот Jupyter

Jupyter Notebook — это интерактивный интерфейс, который помогает пользователям настраивать, создавать, совместно использовать и упорядочивать рабочие процессы в науке о данных, машинном обучении и научных вычислениях. Многопользовательская версия записных книжек помогает студентам, компаниям и исследовательским лабораториям с функциями централизованного развертывания.

9. KNIME Analytics

Думая о визуальном программировании, создании узлов для всего жизненного цикла науки о данных, смешивании инструментов — подумайте о KNIME Analytics. Это предлагает легкое сочетание данных из любого источника, очистку, сортировку, фильтрацию, агрегирование данных; и используйте множество преимуществ машинного обучения и искусственного интеллекта.

Если вы подкрепите свои навыки работы с данными лучшими в мире сертификатами по работе с данными и выберете лучшие фреймворки для работы с данными, вы получите легкий доступ к управляемым инструментам с открытым исходным кодом. и библиотеки, а также доказать, что вы являетесь активом для своей организации. При правильном сочетании навыков и опыта вы обязательно добьетесь большего в своей карьере в области науки о данных в долгосрочной перспективе.

Надеюсь, вы нашли это полезным! Если вам понравилась эта статья, не забудьте поделиться ею!