Introducere
ce se întâmplă dacă spun că există o modalitate pentru tine de a deveni un om de știință de date, indiferent de abilitățile de programare! Mai mult, majoritatea oamenilor cred că a fi priceput în cunoștințe de programare este un must-have pentru a deveni un om de știință de date. Ei bine, această afirmație nu este complet adevărată! Știința datelor nu mai este despre programare.
ce sunt instrumentele de știință a datelor?
acestea sunt instrumente care evită de obicei aspectul de programare și oferă GUI ușor de utilizat (Graphical User Interface), prin urmare, oricine are cunoștințe minime de algoritmi le poate folosi pur și simplu pentru a construi modele de învățare automată de înaltă calitate.
multe companii (în special startup-uri) au lansat recent instrumente de știință a datelor bazate pe GUI. Aceste instrumente acoperă diferite aspecte ale științei datelor, cum ar fi stocarea datelor, manipularea datelor, modelarea datelor etc.
de ce instrumente de știință a datelor?
- nu este necesară experiență de programare
- o mai bună gestionare a muncii
- rezultate mai rapide
- mecanism de verificare a calității mai bune
- uniformitatea procesului
diferite tipuri de instrumente de știință a datelor
- stocarea datelor
- transformarea datelor
- modelarea datelor
- implementarea modelului
- vizualizarea datelor
concluzie
succesul oricărei strategii moderne de analiză a datelor depinde de accesul deplin la toate datele. Soluțiile de mai sus simplifică și accelerează luarea deciziilor din cantități masive de date din orice sursă de date. În plus, putem executa orice modele de învățare automată pe care le-ați dezvoltat pentru a vă aprofunda cunoștințele și implicarea cu clienții dvs. sau alte inițiative importante.
pentru a afla mai multe despre aceasta: Top 10 instrumente de știință a datelor | altele decât SQL Python R) / adimensional