Johdanto
mitä jos sanon, että on olemassa tapa, jolla sinusta voi tulla datatieteilijä, riippumatta ohjelmointitaidoistasi! Lisäksi useimmat ihmiset ajattelevat, että on taitava ohjelmointi tieto on pakko tulla data scientist. No, tämä väite ei ole täysin totta! Datatiede ei ole enää pelkkää ohjelmointia.
Mitä ovat datatieteen työkalut?
nämä ovat työkaluja, jotka tyypillisesti estävät ohjelmoinnin ja tarjoavat käyttäjäystävällisen graafisen käyttöliittymän (graafinen käyttöliittymä), joten kuka tahansa, jolla on vähän tietoa algoritmeista, voi yksinkertaisesti käyttää niitä korkealaatuisten koneoppimismallien rakentamiseen.
monet yritykset (erityisesti startupit) ovat viime aikoina lanseeranneet GUI-pohjaisia datatiedetyökaluja. Nämä työkalut kattavat datatieteen eri osa-alueet, kuten tietojen tallentamisen, tietojen manipuloinnin, tietojen mallinnuksen jne.
miksi datatieteen työkalut?
- ohjelmointikokemusta ei tarvita
- parempi työnhallinta
- nopeammat tulokset
- parempi laadun tarkastusmekanismi
- prosessin yhdenmukaisuus
erityyppiset Datatieteelliset Työkalut
- tiedon tallennus
- data transformation
- Data Modeling
- model deployment
- data visualization
Conclusion
nykyaikaisen data-Analytiikkastrategian onnistuminen riippuu siitä, että kaikki Data on täysin saatavilla. Edellä mainitut ratkaisut yksinkertaistavat ja nopeuttavat päätöksentekoa massiivisista tietomääristä mistä tahansa tietolähteestä. Lisäksi voimme toteuttaa mitä tahansa kehittämiäsi koneoppimismalleja syventääksemme tietämystäsi ja sitoutumistasi asiakkaisiisi tai muita tärkeitä aloitteita.
tietää siitä enemmän: Top 10 Data Science Tools (muut kuin SQL Python R) / dimensioton