introduktion
vad händer om jag säger att det finns ett sätt för dig att bli datavetenskapare, oavsett dina programmeringsfärdigheter! Dessutom tror de flesta att det är ett måste att vara skicklig i programmeringskunskap för att bli datavetenskapare. Tja, detta uttalande är inte helt sant! Datavetenskap handlar inte bara om programmering längre.
vad är data science tools?
dessa är verktyg som vanligtvis undanröjer programmeringsaspekten och ger användarvänligt GUI (grafiskt användargränssnitt), varför alla med minimal kunskap om algoritmer helt enkelt kan använda dem för att bygga högkvalitativa maskininlärningsmodeller.
många företag (särskilt startups) har nyligen lanserat GUI-drivna datavetenskapsverktyg. Dessa verktyg täcker olika aspekter av datavetenskap som datalagring, datamanipulation, datamodellering etc.
varför Data science verktyg?
- ingen programmeringserfarenhet krävs
- bättre arbetsledning
- snabbare resultat
- bättre kvalitetskontrollmekanism
- Processuniformitet
olika typer av Datavetenskapsverktyg
- datalagring
- data transformation
- datamodellering
- modelldistribution
- datavisualisering
slutsats
framgången för alla moderna Dataanalysstrategier beror på Full åtkomst till Alla data. Lösningar som ovan förenklar och påskyndar beslutsfattandet från massiva mängder data från vilken datakälla som helst. Dessutom kan vi utföra alla maskininlärningsmodeller som du har utvecklat för att fördjupa din kunskap om och engagemang med dina kunder eller andra viktiga initiativ.
för att veta mer om det: Topp 10 Data Science Tools (andra än SQL Python R) / dimensionslös