소개
프로그래밍 기술에 관계없이 데이터 과학자가 될 수있는 방법이 있다고 말하면 어떨까요? 또한 대부분의 사람들은 프로그래밍 지식에 능숙 해지는 것이 데이터 과학자가되기위한 필수 요소라고 생각합니다. 음,이 진술은 완전히 사실이 아닙니다! 데이터 과학은 더 이상 프로그래밍에 관한 것이 아닙니다.
데이터 과학 도구 란 무엇입니까?
이들은 일반적으로 프로그래밍 측면을 제거하고 사용자 친화적 인 사용자 인터페이스(그래픽 사용자 인터페이스)를 제공하는 도구이므로 알고리즘에 대한 최소한의 지식을 가진 사람은 누구나 고품질 기계 학습 모델을 구축하는 데 사용할 수 있습니다.
많은 기업(특히 스타트업)이 최근 데이터 과학 툴을 출시했다. 이러한 도구는 데이터 저장,데이터 조작,데이터 모델링 등과 같은 데이터 과학의 다양한 측면을 다룹니다.
왜 데이터 과학 도구인가?
- 프로그래밍 경험이 필요하지 않습니다
- 더 나은 작업 관리
- 더 빠른 결과
- 더 나은 품질 검사 메커니즘
- 프로세스 균일
데이터 과학 도구의 다른 유형
- 데이터 저장
- 데이터 모델링
- 모델 배포
- 데이터 시각화
결론
최신 데이터 분석 전략의 성공은 모든 데이터에 대한 전체 액세스에 달려 있습니다. 위와 같은 솔루션은 모든 데이터 소스의 방대한 양의 데이터를 통해 의사 결정을 단순화하고 가속화합니다. 또한 고객 또는 기타 중요한 이니셔티브에 대한 지식과 참여를 심화시키기 위해 개발 한 모든 기계 학습 모델을 실행할 수 있습니다.
그것에 대해 더 알고:상위 10 데이터 과학 도구(파이썬 이외)|무 차원