wprowadzenie
co jeśli powiem, że istnieje sposób, aby zostać analitykiem danych, niezależnie od twoich umiejętności programistycznych! Co więcej, większość ludzi uważa, że biegła znajomość programowania jest koniecznością, aby stać się analitykiem danych. Cóż, to stwierdzenie nie jest do końca prawdziwe! Data science to już nie tylko programowanie.
czym są narzędzia do analizy danych?
są to narzędzia, które zazwyczaj eliminują aspekt programowania i zapewniają przyjazny dla użytkownika GUI (Graphical User Interface), dlatego każdy, kto ma minimalną wiedzę na temat algorytmów, może po prostu użyć ich do budowy wysokiej jakości modeli uczenia maszynowego.
wiele firm (zwłaszcza startupów) wprowadziło ostatnio narzędzia do analizy danych oparte na interfejsie GUI. Narzędzia te obejmują różne aspekty nauki o danych, takie jak przechowywanie danych, manipulacja danymi, modelowanie danych itp.
dlaczego narzędzia do analizy danych?
- doświadczenie programistyczne nie jest wymagane
- lepsze zarządzanie pracą
- szybsze wyniki
- lepszy mechanizm kontroli jakości
- jednolitość procesu
różne typy narzędzi do analizy danych
- przechowywanie danych
- transformacja danych
- modelowanie danych
- wdrożenie modelu
- wizualizacja danych
podsumowanie
sukces każdej nowoczesnej strategii analizy danych zależy od pełnego dostępu do wszystkich danych. Rozwiązania takie jak powyżej upraszczają i przyspieszają podejmowanie decyzji na podstawie ogromnych ilości danych z dowolnego źródła danych. Ponadto możemy wdrożyć dowolne modele uczenia maszynowego, które opracowałeś, aby pogłębić Twoją wiedzę i zaangażowanie z klientami lub innymi ważnymi inicjatywami.
aby dowiedzieć się więcej na ten temat: 10 najlepszych narzędzi do nauki danych (innych niż SQL Python R) | bezwymiarowy