Introdução
Que se eu dizer que não existe uma maneira de você tornar-se um cientista de dados, independentemente de suas habilidades de programação! Além disso, a maioria das pessoas pensa que ser proficiente em conhecimento de programação é uma obrigação-ter para se tornar um cientista de dados. Bem, esta afirmação não é completamente verdadeira! A ciência dos dados já não é só programação.
o que são ferramentas de ciência dos dados?
estas são ferramentas que normalmente evitam o aspecto de programação e fornecem GUI fácil de usar (interface gráfica do usuário), portanto qualquer pessoa com conhecimento mínimo de algoritmos pode simplesmente usá-los para construir modelos de aprendizado de máquina de alta qualidade.
muitas empresas (especialmente startups) lançaram recentemente ferramentas GUI driven data science tools. Estas ferramentas cobrem diferentes aspectos da ciência dos dados como armazenamento de dados, manipulação de dados, modelagem de dados, etc.
Why data science tools?
- Nenhuma programação é necessária experiência
- Melhor gestão do trabalho
- resultados mais rápidos
- Melhor qualidade mecanismo de seleção
- Processo de Uniformidade
Diferentes tipos de Dados, Ciência Ferramentas
- Armazenamento de Dados
- Transformação de Dados
- Modelagem de Dados
- Implantação de Modelo
- Visualização de Dados
Conclusão
O sucesso de qualquer modernas de análise de dados estratégia depende acesso total a todos os dados. Soluções como acima simplificam e aceleram a tomada de decisões a partir de quantidades maciças de dados de qualquer fonte de dados. Além disso, podemos executar qualquer modelo de aprendizado de máquina que você desenvolveu para aprofundar o seu conhecimento e engajamento com seus clientes, ou outras iniciativas importantes.
to know more about it: Top 10 Data Science Tools (other than SQL Python R) | adimensional