introduktion
hvad hvis jeg siger, at der er en måde for dig at blive dataforsker, uanset dine programmeringsevner! Desuden tror de fleste, at det at være dygtig i programmeringskendskab er et must-have for at blive dataforsker. Nå, denne erklæring er ikke helt sandt! Datavidenskab handler ikke mere om programmering.
hvad er datavidenskabelige værktøjer?
dette er værktøjer, der typisk undgår programmeringsaspektet og giver brugervenlig GUI (Graphical User Interface), hvorfor enhver med minimal viden om algoritmer simpelthen kan bruge dem til at opbygge maskinlæringsmodeller af høj kvalitet.
mange virksomheder (især startups) har for nylig lanceret GUI-drevne datavidenskabsværktøjer. Disse værktøjer dækker forskellige aspekter af datalogi som datalagring, datamanipulation, datamodellering osv.
hvorfor data videnskab værktøjer?
- ingen programmeringserfaring kræves
- bedre arbejdsledelse
- hurtigere resultater
- bedre kvalitetskontrolmekanisme
- procesens ensartethed
forskellige typer Datavidenskabelige værktøjer
- datalagring
- datatransformation
- datamodellering
- model implementering
- datavisualisering
konklusion
succesen med enhver moderne Dataanalysestrategi afhænger af fuld adgang til alle data. Løsninger som ovenfor forenkler og fremskynder beslutningstagningen fra enorme mængder data fra enhver datakilde. Desuden kan vi udføre alle maskinlæringsmodeller, du har udviklet, for at uddybe din viden om og engagement med dine kunder eller andre vigtige initiativer.
at vide mere om det: Top 10 Datavidenskabelige værktøjer (andet end Python R) | dimensionsløs