Introduzione
Che cosa succede se dico che c’è un modo per voi di diventare un data scientist, indipendentemente dalle vostre abilità di programmazione! Inoltre, la maggior parte delle persone pensa che essere abili nella conoscenza della programmazione sia un must per diventare uno scienziato dei dati. Bene, questa affermazione non è completamente vera! La scienza dei dati non è più tutta una questione di programmazione.
Che cosa sono gli strumenti di data science?
Questi sono strumenti che in genere ovviano all’aspetto della programmazione e forniscono una GUI (Graphical User Interface) user-friendly, quindi chiunque abbia una conoscenza minima degli algoritmi può semplicemente usarli per costruire modelli di apprendimento automatico di alta qualità.
Molte aziende (in particolare start-up) hanno recentemente lanciato GUI driven data science tools. Questi strumenti coprono diversi aspetti della scienza dei dati come l’archiviazione dei dati, la manipolazione dei dati, la modellazione dei dati, ecc.
Perché strumenti di scienza dei dati?
- Nessuna esperienza di programmazione richiesto
- Migliore gestione del lavoro
- risultati più Veloci
- Migliore qualità di controllo meccanismo di
- Processo di Uniformità
Diversi tipi di Scienza di Dati Strumenti
- Archiviazione dei Dati
- Trasformazione dei Dati
- Modellazione dei Dati
- Modello di Distribuzione
- Visualizzazione dei Dati
Conclusione
Il successo di qualsiasi moderna analisi di dati di strategia dipende dal pieno accesso a tutti i dati. Soluzioni come sopra semplificano e accelerano il processo decisionale da enormi quantità di dati provenienti da qualsiasi fonte di dati. Inoltre, siamo in grado di eseguire qualsiasi modello di apprendimento automatico sviluppato per approfondire la conoscenza e il coinvolgimento con i clienti o altre importanti iniziative.
Per saperne di più: I 10 migliori strumenti di scienza dei dati (diversi da SQL Python R) | adimensionale