Johdatus tietotiedealustaan
Tietojenkäsittelyalusta on erilaisten työkalujen paketti, joka huolehtii koko tietojen mallinnusprosessista. Tietojenkäsittelyalusta antaa voimatietojen tutkijoille mahdollisuuden saada arvokkaita oivalluksia lähteissä kerättyjen tietojen perusteella. Sen lisäksi, että se tuottaa oivalluksia, se auttaa myös tietotieteilijäryhmiä visualisoimaan ja välittämään tulokset avainasiakkaille ja sidosryhmille. Tietojenkäsittelyalusta antaa yrityksille etua tehdä tietopohjaisia päätöksiä tuotannon maksimoimiseksi ja asiakastyytyväisyyden lisäämiseksi. Koska tekniikka kehittyy päivä päivältä, tietotekniikkaalusta tarjoaa joukkueelle paremman joustavuuden ja skaalautuvuuden lisäämällä luetteloon uusimmat tietotekniset työkalut.
Data Science Platform
Erilainen tiedealusta on seuraava:
1. Anaconda-alusta
Anaconda-alusta on python- ja R-kielten ilmainen ja avoimen lähdekoodin jakelu tieteelliseen laskentaan. Se yksinkertaistaa pakettien hallintaa ja käyttöönottoa Condan ('Package management system') avulla. Anaconda Kattaa jopa 1500 suosittua tietotekniikkapakettia, ja nykyään 15 miljoonaa käyttäjää käyttää sitä (yrityksen väittämänä). Tämä alusta on saatavana Windows-, Linux- ja macOS-käyttöjärjestelmissä. Anaconda Navigator GUI on pluskohta anaconda-alustalle, koska se on parempi kuin CLI. Navigaattorit voivat etsiä paketteja anaconda pilvestä tai paikallisesta arkistosta, asentaa niitä ja päivittää niitä tarvittaessa. 
Anaconda-alustalle: https://www.anaconda.com/
2. H2o.ai-alusta
H2O.ai on avoimen lähdekoodin ja vapaasti jakelualusta. Se pyrkii helpottamaan AI: tä ja ML: tä. H2O on suosittu aloittelevien ja asiantuntijoiden tietojen tutkijoiden keskuudessa. H2O.ai Koneoppimisohjelma.
- H2O- alusta tietomallien rakentamiseksi ja tuottamiseksi.
- Syvän veden integrointi TensorFlow-, MXNet- ja Caffe -laitteisiin Dl-kuormitusta varten.
- Kuohuvesi - integrointi Apache Sparkin kanssa.
- Steam - Yrityksen yritys, joka tarjoaa sovellusten ja sovellusliittymien rakentamista ja käyttöönottoa. (Maksettu versio)
- Driverless AI - Yksinkertaistettu ominaisuus muille kuin teknisille työntekijöille, jotka voivat valmistella tietoja, virittää parametreja, määrittää optimaaliset ratkaisut tiettyihin liiketoimintaongelmiin tietämättä mitään teknisiä piirteitä.
H2O.ai-alustalle: https://www.h2o.ai/
3. NEULO
KNIME on ilmainen ja avoimen lähdekoodin alusta. KNIME käyttää erilaisia tietojenkäsittelyvälineitä ML: ään ja tiedon louhintaan; sen modulaarinen tiedonsiirtopalvelukonsepti tekee siitä täydellisen tietotiedealustan (Data analytics, raportointi, integrointi). KNIME aloitti alun perin lääketutkimuksen työkaluna, mutta modulaarinen konsepti tekee sopivan valinnan myös eri aloille. 
KNIME-alusta: https://www.knime.com/
4. Alteryx Analytics
Alteryx Analytics on yksi johtavista tietotiedealustoista, joita monet MNC: t käyttävät. Alusta ei ole avoimen lähdekoodin vaan suunniteltu tekemään edistyneestä analysoinnista helppoa jokaiselle data-asiantuntijalle ja aloittelijalle. Yhtiö tarjoaa tällä hetkellä neljä tuotetta analytiikkaohjelmistonsa alla.
- Alteryx Connect
- Alteryx-suunnittelija
- Alteryx-mainonta
- Alteryx-palvelin
Alteryxin suosituin ohjelma on itsepalvelun analytiikka. Se antaa BI-analyytikoille mahdollisuuden käyttää itsepalvelutietojen uudelleenkäytettävää työnkulkua, joten voit viettää vähemmän aikaa tietojen valmisteluun ja sijoittaa enemmän aikaa analysointiin. Sen vetämisliittymä on hyvä myös muille kuin teknisille käyttäjille.
Alteryx-analytiikka: https://www.alteryx.com/
5. Rapidminer
Rapidminer on integroitu tietojenkäsittelyalusta, joka tarjoaa kehittyneen ja ennustavan analyysin. Sitä käytetään pieniin ja suuriin kaupallisiin sovelluksiin sekä tutkimukseen, koulutukseen, koulutukseen, nopeaan prototyyppien muotoiluun ja sovelluskehitykseen. Se on maksettu ohjelmisto, mutta vapaasti saatavana yhdelle loogiselle prosessorille AGPL-lisenssillä.
Rapidminer tarjoaa tällä hetkellä viittä tuotetta.
- Rapidminer Studio - Se on itse alusta.
- Rapidminer Auto Model - Se on Studio-laajennus, joka nopeuttaa mallien luomis- ja validointiprosessia.
- Rapidminer Turbo Prep - Se on suunniteltu helpottamaan tietojen valmistelua. Se tarjoaa käyttöliittymän, jossa tietosi ovat aina näkyvissä edessä ja keskellä.
- Rapidminer Server - Se on sovelluskohtainen palvelin, joka on suunniteltu optimoimaan suorituskyky.
- Rapidminer Radoop - Se on integrointi Hadoop-tekniikkaan.
Rapidminer-alustalle: https://www.rapidminer.com/
6. DataBricks
Databricks on avoimen lähdekoodin pilvipohjainen tietotiedealusta, joka on kehitetty apache Spark -laskentajärjestelmään. Sen on kehittänyt ryhmä, joka kehitti Apache Sparkin Kalifornian yliopistossa. Databricks-yhtenäinen analytiikkapaketti sisältää:
- Databricks Workspace - Se käsittelee kaikki analyyttiset prosessit, ETL: stä koulutusmalleihin ja käyttöönottoon asti. (esimerkiksi python, R, Java)
- Databricks Runtime - Se valmistaa puhdasta tietoa laajassa mittakaavassa ja kouluttaa ML-malleja AI-sovelluksiasi varten. (esimerkiksi Hadoop, TensorFlow)
- Databricks Cloud Services - Koska se on pilvipohjainen, se vähentää infrastruktuurin monimutkaisuutta, lisää aikaa keskittyä tietoongelmiin pitäen samalla tietoja hallittuna ja suojattuna (esimerkiksi AWS, Azure).
Databricks: https://www.databricks.com/
7. SAS-yhtenäinen tietotiede
SAS on yksi vanhimmista Data Science -alustoista. Se tarjoaa suurta dataa, edistynyttä analytiikkaa ja ennustavaa analyysiä yhdessä paketissa. SAS-ohjelmistopaketti tarjoaa myös graafisen käyttöliittymän ei-teknisille ja SAS-kielet teknisille käyttäjille. SAS-järjestelmämoduulissa on erilaisia työkaluja, kuten Base SAS, SAS / STAT, SAS / ETS, SAS / OR, SAS / QR, SAS / Graph, SAS AF, SAS / Access ja monet muut. SAS Viya on vielä yksi SAS-yrityksen tuote, joka on avoin, tehokas, yhtenäinen ja monialustainen alusta. Se tarjoaa monenlaisia asennusvaihtoehtoja, kuten paikan päällä, pilvi ja hybridi. SAS Viya käyttää Teradata Data -tallennusjoukkoja toimintoihinsa. 
SAS Data Science -alusta: https://www.sas.com/en_in/software/platform.html
johtopäätös
Data Science -alusta on nykypäivän sukupolven tarve. Tuotamme tänään yhtä paljon dataa, kuin koskaan ennen. Data Science -työkalujen avulla voimme auttaa sukupolveamme parempaan elämään, kuten yllä on kuvattu. Data Science -alusta auttaa meitä monilla aloilla.
- Terveydenhuolto ja biotieteet
- Tietotekniikka
- Pankkitoiminta, rahoituspalvelut ja vakuutus (BFSI)
- Valmistus
- Energia ja apuohjelmat
- tutkimus
Globaalin Data Science -alustamarkkinoiden ennustetaan kasvavan 40%: n CAGR: llä seuraavien 5–7 vuoden aikana. Tilikauden 2016-17 aikana Global Data Science -alustamarkkinoiden osuus oli 20 miljardia dollaria (Data Bridge Market Research -tutkimuksen mukaan). Koska Data Science Platform auttaa meitä monilla aloilla, meillä on silti akuutti pula työvoimasta, jotta alusta voisi suorittaa tehtävän. LinkedIn Workforce Reportin mukaan yli 151 000 Data Scientist -työtä oli meneillään vain Yhdysvalloissa.
Suositellut artikkelit
Tämä on opas Data Science Platformiin. Täällä olemme keskustelleet johdannosta ja erityyppisestä tietotiedealustasta yksityiskohtaisine selityksineen. Voit myös käydä läpi muiden ehdotettujen artikkeleidemme saadaksesi lisätietoja -
- Data Science Tools
- Data Science Kielet
- Data Science ura
- Opas tietojenkäsittelyalgoritmeihin
- Navigaattori JavaScript | Ominaisuudet, menetelmät (esimerkit)
- BFS VS DFS | Kuusi tärkeintä eroa infografioiden kanssa
- Lyhyt katsaus datatieteen elinkaareen