Επιστήμη δεδομένων και μηχανική εκμάθηση για μη προγραμματιστές

Με τη συνεχή παραγωγή δεδομένων, η ανάγκη για και Επιστημονικά δεδομένα έχει αυξηθεί εκθετικά. Αυτή η απαίτηση έχει προσελκύσει πολλούς επαγγελματίες εκτός πληροφορικής στον τομέα της Επιστήμης Δεδομένων. Αυτό το ιστολόγιο για την Επιστήμη των Δεδομένων και τη Μηχανική Εκμάθηση για Μη Προγραμματιστές είναι ειδικά αφιερωμένο σε επαγγελματίες μη πληροφορικής που προσπαθούν να κάνουν καριέρα στην Επιστήμη Δεδομένων και στη Μηχανική Μάθηση χωρίς την εμπειρία να εργάζονται σε γλώσσες προγραμματισμού.

Για να αποκτήσετε σε βάθος γνώση της Τεχνητής Νοημοσύνης και της Μηχανικής Μάθησης, μπορείτε να εγγραφείτε ζωντανά από την Edureka με 24ωρη υποστήριξη και πρόσβαση σε όλη τη διάρκεια ζωής.

Ακολουθεί μια λίστα θεμάτων που θα είναι καλύπτεται σε αυτό το ιστολόγιο:

1. Εισαγωγή στην Επιστήμη Δεδομένων και στη Μηχανική Μάθηση
2. Επιστήμη δεδομένων έναντι μηχανικής μάθησης
3. Εργαλεία Επιστήμης Δεδομένων και Μηχανικής Μάθησης για Μη Προγραμματιστές

Εισαγωγή στην Επιστήμη Δεδομένων και στη Μηχανική Μάθηση

Η Επιστήμη των Δεδομένων και η Μηχανική Εκμάθηση έχουν προσελκύσει επαγγελματίες από όλα τα επίπεδα. Ο λόγος για αυτήν τη ζήτηση είναι το γεγονός ότι, προς το παρόν, όλα γύρω μας βασίζονται σε δεδομένα.

Τα δεδομένα είναι το κλειδί για την ανάπτυξη επιχειρήσεων, την επίλυση σύνθετων προβλημάτων στον πραγματικό κόσμο και τη δημιουργία αποτελεσματικών μοντέλων που θα βοηθήσουν στην ανάλυση κινδύνου, στην πρόβλεψη πωλήσεων και ούτω καθεξής. Η Επιστήμη των Δεδομένων και η Μηχανική Εκμάθηση είναι το κλειδί για την εξεύρεση λύσεων και πληροφοριών από τα δεδομένα.

Πριν πάμε Επιπλέον, ας ξεκαθαρίσουμε ένα πράγμα. Η Επιστήμη των Δεδομένων και η Μηχανική Εκμάθηση δεν είναι τα ίδια. Οι άνθρωποι τείνουν συχνά να συγχέονται μεταξύ των δύο. Για να ξεκαθαρίσουμε τα πράγματα, ας καταλάβουμε τη διαφορά:

Επιστήμη δεδομένων έναντι μηχανικής μάθησης

Επιστημονικά δεδομένα είναι ένας όρος ομπρέλα που καλύπτει ένα ευρύ φάσμα τομέων, όπως Τεχνητή Νοημοσύνη (AI), Μηχανική Μάθηση και Βαθιά Μάθηση.

Ας το αναλύσουμε:

Τεχνητή νοημοσύνη: είναι ένα υποσύνολο της επιστήμης δεδομένων που επιτρέπει στα μηχανήματα να προσομοιώνουν συμπεριφορά που μοιάζει με τον άνθρωπο.

πώς να κάνετε προσθήκη στο java

Μηχανική εκμάθηση: είναι ένα υποπεδίο της Τεχνητής Νοημοσύνης που παρέχει στις μηχανές τη δυνατότητα να μαθαίνουν αυτόματα και να βελτιώνουν την εμπειρία χωρίς να έχουν προγραμματιστεί ρητά να το κάνουν.

Βαθιά μάθηση: Βαθιά μάθηση είναι ένα μέρος της μηχανικής μάθησης που χρησιμοποιεί διάφορα υπολογιστικά μέτρα και αλγόριθμους εμπνευσμένους από τη δομή και τη λειτουργία του εγκεφάλου που ονομάζεται Artificial Neural Networks (ANN).

Επομένως, η Επιστήμη δεδομένων περιστρέφεται γύρω από την εξαγωγή πληροφοριών από δεδομένα. Για να το κάνει αυτό, χρησιμοποιεί μια σειρά διαφορετικών τεχνολογιών και μεθόδων από διάφορους κλάδους, όπως Machine Learning, AI και Deep Learning. Ένα σημείο που πρέπει να σημειωθεί εδώ είναι ότι η Επιστήμη των Δεδομένων είναι ένα πολύ μεγάλο πεδίο και δεν βασίζεται αποκλειστικά σε αυτές τις τεχνικές.

Τώρα που γνωρίζετε τα βασικά, ας κατανοήσουμε τα οφέλη από τη χρήση εργαλείων Επιστήμης δεδομένων και ML.

Γιατί να χρησιμοποιήσετε τα Εργαλεία Επιστήμης Δεδομένων και Μηχανικής Μάθησης;

Ακολουθεί μια λίστα με τους λόγους που θα σας βοηθήσουν να κατανοήσετε τα οφέλη από τη χρήση εργαλείων Επιστήμης δεδομένων:

• Δεν χρειάζεστε δεξιότητες προγραμματισμού για να χρησιμοποιήσετε την Επιστήμη δεδομένων και τα Εργαλεία Μηχανικής Μάθησης. Αυτό είναι ιδιαίτερα επωφελές για επαγγελματίες που δεν έχουν εμπειρία με προγραμματισμό σε Python, R κ.λπ.
• Παρέχουν ένα πολύ διαδραστικό GUI που είναι πολύ εύκολο στη χρήση και την εκμάθηση.
• Αυτά τα εργαλεία παρέχουν έναν πολύ εποικοδομητικό τρόπο για να ορίσετε ολόκληρη τη ροή εργασιών της Επιστήμης δεδομένων και να την εφαρμόσετε χωρίς να ανησυχείτε για σφάλματα κωδικοποίησης ή σφάλματα.

• Δεδομένου ότι αυτά τα εργαλεία δεν απαιτούν κωδικοποίηση, είναι πιο γρήγορη και ευκολότερη η επεξεργασία δεδομένων και η δημιουργία ισχυρών μοντέλων Machine Learning.
• Όλες οι διαδικασίες που εμπλέκονται στη ροή εργασίας είναι αυτοματοποιημένες και απαιτούν ελάχιστη ανθρώπινη παρέμβαση.
• Πολλές εταιρείες που βασίζονται σε δεδομένα έχουν προσαρμοστεί στα εργαλεία της Επιστήμης δεδομένων και συχνά αναζητούν επαγγελματίες που είναι σε θέση να χειρίζονται και να διαχειρίζονται τέτοια εργαλεία.

Τώρα που ξέρετε το Πλεονεκτήματα της χρήσης εργαλείων Επιστήμης Δεδομένων και Μηχανικής Μάθησης, ας ρίξουμε μια ματιά στα κορυφαία εργαλεία που μπορεί να χρησιμοποιήσει οποιοσδήποτε μη προγραμματιστής:

Εργαλεία Επιστήμης Δεδομένων και Μηχανικής Μάθησης

Σε αυτήν την ενότητα, θα συζητήσουμε τα καλύτερα εργαλεία Επιστήμης Δεδομένων και Μηχανικής Μάθησης για μη προγραμματιστές. Λάβετε υπόψη ότι αυτή η λίστα δεν έχει συγκεκριμένη σειρά.

Ακολουθεί μια λίστα Επιστήμης και Μηχανής ΔεδομένωνΜαθησιακά εργαλεία που συζητούνται παρακάτω:

1. RapidMiner
2. DataRobot
3. BigML
4. MLBase
5. Google Cloud AutoML
6. Auto-WEKA
7. IBM Watson Studio
8. Σανίδα
9. Trifacta
10. ΓΝΩΣΗ

RapidMiner

Δεν αποτελεί έκπληξη το γεγονός ότι το RapidMiner έφτασε σε αυτήν τη λίστα. Ένα από τα πιο ευρέως χρησιμοποιούμενα εργαλεία Επιστήμης Δεδομένων και Μηχανικής Εκμάθησης που προτιμάται όχι μόνο για αρχάριους που δεν είναι καλά εξοπλισμένοι με δεξιότητες προγραμματισμού αλλά και από έμπειρους Επιστήμονες Δεδομένων. Το RapidMiner είναι το εργαλείο σε ένα που φροντίζει ολόκληρη τη ροή εργασίας της Επιστήμης Δεδομένων, από την επεξεργασία δεδομένων έως τη μοντελοποίηση και την ανάπτυξη δεδομένων.

Εάν είστε από μη τεχνικό υπόβαθρο, το RapidMiner είναι ένα από τα καλύτερα εργαλεία για εσάς. Παρέχει ένα ισχυρό GUI που απαιτεί μόνο την απόρριψη των δεδομένων, δεν απαιτείται κωδικοποίηση. Δημιουργεί μοντέλα πρόβλεψης και μοντέλα Machine Learning που χρησιμοποιούν περίπλοκους αλγόριθμους για την επίτευξη ακριβών αποτελεσμάτων.

Εδώ είναι μερικά από τα βασικά χαρακτηριστικά του:

• Παρέχει ένα ισχυρό περιβάλλον οπτικού προγραμματισμού.
• Έρχεται με ένα ενσωματωμένο RapidMiner Radoop που σας επιτρέπει να ενσωματωθείτε στο πλαίσιο Hadoop για εξόρυξη δεδομένων και ανάλυση.
• Υποστηρίζει οποιαδήποτε μορφή δεδομένων καιεκτελεί κορυφαία αναλυτικά προγνωστικά καθαρίζοντας τα δεδομένα
• Χρησιμοποιεί δομές προγραμματισμού που αυτοματοποιούν εργασίες υψηλού επιπέδου, όπως μοντελοποίηση δεδομένων

DataRobot

Το DataRobot είναι μια αυτοματοποιημένη πλατφόρμα μηχανικής εκμάθησης που κατασκευάζει ακριβή μοντέλα πρόβλεψης για την εκτενή ανάλυση δεδομένων. Είναι ένα από τα καλύτερα εργαλεία για την εξόρυξη δεδομένων και την εξαγωγή χαρακτηριστικών. Επαγγελματίες με λιγότερη εμπειρία προγραμματισμού πηγαίνουν στο DataRobot επειδή θεωρείται ένα από τα πιο απλά εργαλεία για την ανάλυση δεδομένων.

Όπως το RapidMiner, το DataRobot είναι επίσης μια ενιαία πλατφόρμα που μπορεί να χρησιμοποιηθεί για τη δημιουργία μιας λύσης AI από άκρο σε άκρο. Χρησιμοποιεί τις βέλτιστες πρακτικές για τη δημιουργία λύσεων που μπορούν να χρησιμοποιηθούν για τη μοντελοποίηση επιχειρηματικών υποθέσεων πραγματικού κόσμου.

Εδώ είναι μερικά από τα βασικά χαρακτηριστικά του:

• Προσδιορίζει αυτόματα τις πιο σημαντικές δυνατότητες και δημιουργεί ένα μοντέλο γύρω από αυτές τις δυνατότητες.
• Εκτελεί τα δεδομένα σε διαφορετικά μοντέλα Machine Learning για να ελέγξει ποιο μοντέλο παρέχει το πιο ακριβές αποτέλεσμα
• Εξαιρετικά γρήγορη κατασκευή, εκπαίδευση,και δοκιμή προγνωστικών μοντέλων, εκτέλεση εξόρυξης κειμένων, κλιμάκωση δεδομένων και ούτω καθεξής.
• Μπορεί να εκτελέσει μεγάλης κλίμακας έργα Επιστήμης Δεδομένων και να ενσωματώσει μεθόδους αξιολόγησης μοντέλων, όπως ρύθμιση παραμέτρων και ούτω καθεξής.

BigML

Το BigML διευκολύνει τη διαδικασία ανάπτυξης μοντέλων Μηχανικής Μάθησης και Επιστήμης Δεδομένων παρέχοντας άμεσα διαθέσιμες κατασκευές που βοηθούν στην ταξινόμηση, την παλινδρόμηση και τα προβλήματα ομαδοποίησης. Ενσωματώνει ένα ευρύ φάσμα αλγορίθμων Μηχανικής Μάθησης και βοηθά στην οικοδόμηση ενός ισχυρού μοντέλου χωρίς πολλή ανθρώπινη παρέμβαση, αυτό σας επιτρέπει να εστιάζετε σε σημαντικές εργασίες όπως η βελτίωση της λήψης αποφάσεων.

Εδώ είναι μερικά από τα βασικά χαρακτηριστικά του:

• Ένα ολοκληρωμένο εργαλείο Μηχανικής Μάθησης που υποστηρίζει τους πιο πολύπλοκους αλγόριθμους Μηχανικής Μάθησης, που περιλαμβάνουν πλήρη υποστήριξη για την εποπτευόμενη και μη εποπτευόμενη μάθηση, συμπεριλαμβανομένης της ανίχνευσης ανωμαλιών, της εξόρυξης συσχέτισης κ.ο.κ
• Παρέχει μια απλή διεπαφή ιστού και API που μπορούν να ρυθμιστούν σε ένα μικρό μέρος του χρόνου που απαιτείται για τα παραδοσιακά συστήματα.
• Δημιουργεί οπτικά διαδραστικόμοντέλα πρόβλεψης που διευκολύνουν την εύρεση συσχετίσεων μεταξύ των χαρακτηριστικών των δεδομένων
• Ενσωματώνει δεσμεύσεις και βιβλιοθήκες από τις πιο δημοφιλείς γλώσσες Επιστήμης Δεδομένων όπως Python, Java κ.λπ.

MLBase

Το MLbase είναι ένα εργαλείο ανοιχτού κώδικα που είναι μια από τις καλύτερες πλατφόρμες που χρησιμοποιούνται για τη δημιουργία μεγάλων έργων μηχανικής μάθησης. Αντιμετωπίζει τα προβλήματα που αντιμετωπίζει κατά τη φιλοξενία σύνθετων μοντέλων που απαιτούν υπολογισμούς υψηλού επιπέδου.

Το MLBase χρησιμοποιεί τρία κύρια στοιχεία:

1. ML Optimizer: Ο κύριος σκοπός της βελτιστοποίησης είναι να αυτοματοποιήσει την κατασκευή του αγωγού Machine Learning.
2. MLI: Το MLI είναι ένα API που επικεντρώνεται στην ανάπτυξη αλγορίθμων και στην εκτέλεση εξαγωγής λειτουργιών για υπολογισμούς υψηλού επιπέδου
3. MLlib: Είναι η ίδια η βιβλιοθήκη μηχανικής εκμάθησης του Apache Spark που υποστηρίζεται επί του παρόντος από την κοινότητα Spark.

Εδώ είναι μερικά από τα βασικά χαρακτηριστικά του:

• Παρέχει ένα απλό GUI για την ανάπτυξη μοντέλων Machine Learning
• Μαθαίνει και δοκιμάζει τα δεδομένα σε διαφορετικούς μαθησιακούς αλγόριθμους για να μάθει ποιο μοντέλο δίνει την καλύτερη ακρίβεια
• Οι μη προγραμματιστές μπορούν εύκολα να κλιμακώσουν Μοντέλα Data Science λόγω της ευκολίας και της απλότητας του εργαλείου
• Μπορεί να κλιμακώσει μεγάλα, περίπλοκα έργα πολύ αποτελεσματικά από οποιοδήποτε παραδοσιακό σύστημα

Google Cloud AutoML

Το Cloud AutoML είναι μια πλατφόρμα προϊόντων μηχανικής μάθησης που επιτρέπει σε επαγγελματίες με περιορισμένη εμπειρία στην Επιστήμη δεδομένων να εκπαιδεύσουν μοντέλα υψηλών προδιαγραφών ειδικά για τις επιχειρηματικές τους ανάγκες. Μία από τις καλύτερες πλατφόρμες μηχανικής εκμάθησης με πάνω από 10 χρόνια εκπαιδευμένων κατασκευών από το Google Research για να σας βοηθήσει να δημιουργήσετε προγνωστικά μοντέλα που να αποδίδουν όλα τα παραδοσιακά υπολογιστικά μοντέλα.

Εδώ είναι μερικά από τα βασικά χαρακτηριστικά του:

• Οι επαγγελματίες με ελάχιστη τεχνογνωσία στον τομέα της ML μπορούν εύκολα να εκπαιδεύσουν και να κατασκευάσουν μοντέλα μηχανικής μάθησης υψηλού επιπέδου ειδικά για τις επιχειρηματικές τους ανάγκες.
• Μια ολοκληρωμένη ενοποίηση με πολλές άλλες υπηρεσίες Google Cloud που βοηθούν στην εξόρυξη δεδομένων και στην αποθήκευση δεδομένων.
• Δημιουργεί REST API κάνοντας προβλέψεις για την έξοδο
• Παρέχει ένα απλό GUI για τη δημιουργία προσαρμοσμένων μοντέλων ML που μπορούν να εκπαιδευτούν, να δοκιμαστούν, να βελτιωθούν και να αναπτυχθούν μέσω της ίδιας πλατφόρμας.

Auto-WEKA

Το Auto-WEKA είναι ένα εργαλείο βασισμένο σε GUI ανοιχτού κώδικα που είναι ιδανικό για αρχάριους, καθώς παρέχει μια πολύ διαισθητική διεπαφή για την εκτέλεση όλων των εργασιών που σχετίζονται με την Επιστήμη δεδομένων.

Υποστηρίζει αυτόματη επεξεργασία δεδομένων, EDA, εποπτευόμενους και μη εποπτευόμενους αλγόριθμους μάθησης. Αυτό το εργαλείο είναι ιδανικό για αρχάριους που μόλις ξεκινούν με την Επιστήμη δεδομένων και τη Μηχανική Μάθηση. Έχει μια κοινότητα προγραμματιστών, οι οποίοι ήταν αρκετά καλοί για να δημοσιεύσουν μαθήματα και ερευνητικές εργασίες σχετικά με τη χρήση του εργαλείου.

Ακολουθούν μερικές δυνατότητες του εργαλείου:

• Το WEKA παρέχει μια τεράστια γκάμα αλγορίθμων Machine Learning για ταξινόμηση, παλινδρόμηση, ομαδοποίηση, ανίχνευση ανωμαλιών, εξόρυξη συσχετισμού, εξόρυξη δεδομένων και ούτω καθεξής.
• Παρέχει μια διαδραστική γραφική διεπαφή για την εκτέλεση εργασιών εξόρυξης δεδομένων, ανάλυσης δεδομένων και ούτω καθεξής.
• Επιτρέπει στους προγραμματιστές να δοκιμάσουν τα μοντέλα τους σε ένα ποικίλο σύνολο πιθανών δοκιμαστικών περιπτώσεων και βοηθούν στην παροχή του μοντέλου που δίνει την πιο ακριβή απόδοση.
• Έρχεται επίσης με ένα απλό, αλλά διαισθητικό CLI (Command Line Interface) για την εκτέλεση βασικών εντολών.

IBM Watson Studio

Γνωρίζουμε όλοι πόσο έχει συνεισφέρει η IBM στον κόσμο που βασίζεται στην τεχνητή νοημοσύνη. Όπως και οι περισσότερες υπηρεσίες που παρέχονται από την IBM, το IBM Watson Studio είναι ένα εργαλείο που βασίζεται σε AI και χρησιμοποιείται για εκτεταμένη ανάλυση δεδομένων, Machine Learning, Science Science και ούτω καθεξής.

Βοηθά τους οργανισμούς να διευκολύνουν τη διαδικασία ανάλυσης δεδομένων και φροντίζει για τη ροή εργασίας από άκρο σε άκρο, από την επεξεργασία δεδομένων έως την ανάπτυξη. Είναι ένα από τα πιο αναγνωρισμένα εργαλεία για την Επιστήμη των Δεδομένων και τη Μηχανική Μάθηση στην αγορά.

Ακολουθούν ορισμένες βασικές δυνατότητες του IBM Watson Studio:

• Παρέχει υποστήριξη για την προετοιμασία δεδομένων, την εξερεύνηση και τη μοντελοποίηση μέσα σε λίγα λεπτά και η όλη διαδικασία είναι αυτοματοποιημένη.
• Υποστηρίζει πολλές γλώσσες και εργαλεία Επιστήμης Δεδομένων, όπως Python 3 Notebooks, Jython scripting, SPSS Modeler και Data Refinery
• Για κωδικοποιητές και επιστήμονες δεδομένων, προσφέρειενοποίηση με R Studio, Scala, Python και ούτω καθεξής.
• Χρησιμοποιεί το SPSS Modeler που παρέχει τη λειτουργία μεταφοράς και απόθεσης για εξερεύνηση δεδομένων και δημιουργία ισχυρών μοντέλων Machine Learning.

Σανίδα

Σανίδα είναι το πιο δημοφιλές εργαλείο οπτικοποίησης δεδομένων που χρησιμοποιείται στην αγορά. Σας επιτρέπει να αναλύσετε ακατέργαστα, μη μορφοποιημένα δεδομένα σε επεξεργάσιμη και κατανοητή μορφή. Οι απεικονίσεις που δημιουργούνται χρησιμοποιώντας το Tableau μπορούν εύκολα να σας βοηθήσουν να κατανοήσετε τις εξαρτήσεις μεταξύ των μεταβλητών πρόβλεψης.

Αν και το Tableau χρησιμοποιείται κυρίως για σκοπούς οπτικοποίησης, μπορεί επίσης να εκτελέσει ανάλυση δεδομένων και εξερεύνηση.

Εδώ είναι μερικά χαρακτηριστικά του Tableau:

• Μπορεί να χρησιμοποιηθεί για σύνδεση σε πολλές πηγές δεδομένων και μπορεί να απεικονίσει μαζικά σύνολα δεδομένων για να βρει συσχετίσεις και μοτίβα.
• Η δυνατότητα Tableau Desktop σάς επιτρέπει να δημιουργείτε προσαρμοσμένες αναφορές και πίνακες ελέγχου για να λαμβάνετε ενημερώσεις σε πραγματικό χρόνο
• Το Tableau παρέχει επίσης λειτουργικότητα σύνδεσης μεταξύ βάσεων δεδομένων που σας επιτρέπει να δημιουργήσετε υπολογισμένα πεδία και να ενώσετε πίνακες, αυτό βοηθά στην επίλυση σύνθετων δεδομένωνπροβλήματα.
• Ένα διαισθητικό εργαλείο, το οποίο χρησιμοποιεί τη λειτουργία μεταφοράς και απόθεσης για να αντλήσει χρήσιμες πληροφορίες από τα δεδομένα και να πραγματοποιήσει ανάλυση δεδομένων

Trifacta

Η Trifacta είναι μια πλατφόρμα διαχείρισης δεδομένων για την κάλυψη των επιχειρηματικών σας αναγκών. Η κατανόηση ακριβώς τι υπάρχει στα δεδομένα σας και πώς θα είναι χρήσιμη για διαφορετικές αναλυτικές εξερευνήσεις είναι το κλειδί για τον προσδιορισμό της αξίας των δεδομένων. Το Trifacta θεωρείται το καλύτερο εργαλείο για την εκτέλεση διαλογής, καθαρισμού και ανάλυσης δεδομένων.

Εδώ είναι μερικά χαρακτηριστικά του Trifacta:

• Συνδέεται σε πολλές πηγές δεδομένων ανεξάρτητα από το πού ζουν τα δεδομένα
• Παρέχει ένα διαδραστικό GUI για την κατανόηση των δεδομένων όχι μόνο για την εξαγωγή των πιο σημαντικών δεδομένων, αλλά και για την κατάργηση περιττών ή περιττών μεταβλητών.
• Παρέχει οπτική καθοδήγηση, ροές εργασιών μηχανικής εκμάθησης και σχόλια που θα σας καθοδηγήσουν στην αξιολόγηση των δεδομένων και στην εκτέλεση του απαραίτητου μετασχηματισμού δεδομένων.
• Παρακολουθεί συνεχώςτις ασυνέπειες στα δεδομένα και αφαιρεί τυχόν μηδενικές τιμές ή τιμές που λείπουν και διασφαλίζει την κανονικοποίηση δεδομένων για να αποφευχθούν τυχόν προκαταλήψεις στην έξοδο.

ΓΝΩΣΗ

Το KNIME είναι μια πλατφόρμα ανάλυσης δεδομένων ανοιχτού κώδικα που στοχεύει στη δημιουργία από την αρχή εφαρμογών Επιστήμης και Μηχανικής Μάθησης. Η δημιουργία εφαρμογών Science Data περιλαμβάνει μια σειρά εργασιών που διαχειρίζονται σωστά από αυτό το πλήρως αυτοματοποιημένο εργαλείο. Παρέχει ένα πολύ διαδραστικό και διαισθητικό GUI που καθιστά εύκολο να κατανοήσουμε ολόκληρη τη μεθοδολογία Επιστήμης Δεδομένων.

Ακολουθούν μερικές δυνατότητες του KNIME:

• Μπορεί να χρησιμοποιηθεί για τη δημιουργία ροών εργασιών Επιστήμης Δεδομένων από άκρο σε άκρο χωρίς κωδικοποίηση, απλώς πρέπει να μεταφέρετε και να αποθέσετε τις ενότητες.
• Παρέχει υποστήριξη για ενσωμάτωση εργαλείων από διαφορετικούς τομείς, συμπεριλαμβανομένης της δέσμης ενεργειών σε R, Python και παρέχει επίσης API για ενσωμάτωση με το Apache Hadoop.
• Συμβατό με διάφορες μορφές προέλευσης δεδομένων, όπως απλές μορφές κειμένου, όπως CSV, PDF, XLS, JSON και μορφές δεδομένων χωρίς δομή, συμπεριλαμβανομένων εικόνων, GIF κ.λπ.
• Παρέχει πλήρη υποστήριξη για την εκτέλεση διαλογής δεδομένων, την επιλογή χαρακτηριστικών, την ομαλοποίηση, τη μοντελοποίηση δεδομένων, την αξιολόγηση μοντέλου και ακόμη και σας επιτρέπει να δημιουργήσετε διαδραστικές απεικονίσεις.

Τώρα που γνωρίζετε τα κορυφαία εργαλεία για την Επιστήμη δεδομένων και τη Μηχανική Μάθηση για μη προγραμματιστές, είμαι βέβαιος ότι θέλετε να μάθετε περισσότερα. Ακολουθούν μερικά ιστολόγια που θα σας βοηθήσουν να ξεκινήσετε με την Επιστήμη δεδομένων:

Εάν επιθυμείτε να εγγραφείτε για ένα πλήρες μάθημα Τεχνητής Νοημοσύνης και Μηχανικής Μάθησης, η Edureka διαθέτει μια ειδικά επιμελημένη που θα σας κάνει ικανό σε τεχνικές όπως η εποπτευόμενη μάθηση, η μη εποπτευόμενη εκμάθηση και η επεξεργασία φυσικής γλώσσας. Περιλαμβάνει εκπαίδευση σχετικά με τις τελευταίες εξελίξεις και τεχνικές προσεγγίσεις στην Τεχνητή Νοημοσύνη & Μηχανική Μάθηση όπως η Βαθιά Μάθηση, τα Γραφικά Μοντέλα και η Ενίσχυση Μάθησης.

πρόγραμμα ταξινόμησης επιλογής σε java