Einführung
Was ist, wenn ich sage, dass es eine Möglichkeit für Sie gibt, Data Scientist zu werden, unabhängig von Ihren Programmierkenntnissen! Darüber hinaus denken die meisten Leute, dass Programmierkenntnisse ein Muss sind, um Data Scientist zu werden. Nun, diese Aussage ist nicht ganz richtig! Bei Data Science geht es nicht mehr nur um Programmierung.
Was sind Data Science Tools?
Dies sind Werkzeuge, die in der Regel den Programmieraspekt vermeiden und eine benutzerfreundliche GUI (Graphical User Interface) bieten, sodass jeder mit minimalen Kenntnissen über Algorithmen sie einfach verwenden kann, um hochwertige Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen.
Viele Unternehmen (insbesondere Startups) haben kürzlich GUI-gesteuerte Data-Science-Tools auf den Markt gebracht. Diese Tools decken verschiedene Aspekte der Datenwissenschaft wie Datenspeicherung, Datenmanipulation, Datenmodellierung usw. ab.
Warum Data Science Tools?
- Keine Programmierkenntnisse erforderlich
- Besseres Arbeitsmanagement
- Schnellere Ergebnisse
- Besserer Qualitätskontrollmechanismus
- Prozessgleichmäßigkeit
Verschiedene Arten von Data Science-Tools
- Datenspeicherung
- Datentransformation
- Datenmodellierung
- Modellbereitstellung
- Datenvisualisierung
Fazit
Der Erfolg jeder modernen Datenanalysestrategie hängt vom vollen Zugriff auf alle Daten ab. Lösungen wie oben vereinfachen und beschleunigen die Entscheidungsfindung aus riesigen Datenmengen aus jeder Datenquelle. Darüber hinaus können wir alle von Ihnen entwickelten Machine-Learning-Modelle ausführen, um Ihr Wissen und Ihre Interaktion mit Ihren Kunden oder anderen wichtigen Initiativen zu vertiefen.
Um mehr darüber zu erfahren: Top 10 Data Science Tools (außer SQL Python R) | Dimensionslos