はじめに
あなたのプログラミングスキルに関係なく、あなたがデータ科学者になる方法があると言ったらどうなりますか？ さらに、ほとんどの人は、プログラミングの知識に精通していることは、データ科学者になるために必要なものであると考えています。 まあ、この声明は完全に真実ではありません！ データサイエンスはもうプログラミングのすべてではありません。
データサイエンスツールとは何ですか？
これらは、通常、プログラミングの側面を排除し、ユーザーフレンドリーなGUI（グラフィカルユーザーインターフェイス）を提供するツールであるため、アルゴリズムの知識が最小限の人は、単に高品質の機械学習モデルを構築するためにそれらを使用することができます。
多くの企業（特に新興企業）が最近、GUI駆動型データサイエンスツールを発売しています。 これらのツールは、データストレージ、データ操作、データモデリングなどのデータサイエンスのさまざまな側面をカバーしています。
なぜデータサイエンスツールなのか？
- プログラミング経験は不要
- より良い作業管理
- より速い結果
- より良い品質チェックメカニズム
- プロセスの均一性
異なるタイプのデータサイエンスツール
- データストレージ
- データ変換
- データモデリング
- モデル展開
- データ可視化
結論
現代のデータ分析戦略の成功は、すべてのデータへのフルアクセスに依存します。 上記のようなソリューションは、あらゆるデータソースからの膨大な量のデータからの意思決定を簡素化し、加速します。 さらに、お客様が開発した機械学習モデルを実行して、お客様の知識や顧客とのエンゲージメント、またはその他の重要な取り組みを深めることがで
それについてもっと知るために：トップ10のデータサイエンスツール（SQL Python R以外）|無次元