Introduksjon til Data Science Platform
Datavitenskapelig plattform er en pakke med forskjellige verktøy som tar seg av hele datamodelleringsprosessen. Datavitenskapelig plattform gir maktdataforskere til å skjære ut verdifull innsikt fra data samlet inn ved kilder. Ikke bare gir innsikt, men det hjelper også dataforskere med å visualisere og kommunisere resultater til viktige klienter og interessenter. Datavitenskapelig plattform gir en fordel for bedrifter å ta datadrevne beslutninger for å maksimere resultatet og øke kundetilfredsheten. Når teknologien utvikler seg dag for dag, gir data science-plattformen teamet bedre fleksibilitet og skalerbarhet ved å legge til de nyeste data science-verktøyene til inventaret.
Data Science-plattformen
Ulike data science plattform er som følger:
1. Anaconda-plattformen
Anaconda-plattformen er gratis og åpen kildekodedistribusjon for python- og R-språk for vitenskapelig databehandling. Det forenkler pakkeadministrasjon og distribusjon ved hjelp av Conda ('Package management system'). Anaconda Dekker opptil 1500 populære datavitenskapelige pakker og brukes i dag av 15 millioner brukere (som selskapet hevder). Denne plattformen er tilgjengelig på Windows, Linux og macOS. Anaconda Navigator GUI er et plusspunkt for anaconda-plattformen, da den er bedre enn CLI. Navigatorer kan søke på pakker i anaconda sky eller lokal depot, installere dem og oppdatere dem etter behov. 
For Anaconda-plattformen: https://www.anaconda.com/
2. H2o.ai-plattformen
H2O.ai er en åpen kildekode og fritt distribuert plattform. Det jobber for å gjøre AI og ML enklere. H2O er populær blant nybegynnere og dyktige dataforskere. H2O.ai Maskinlæringssuite.
- H2O-plattform for å bygge og produsere datamodeller.
- Deepwater - En integrasjon med TensorFlow, MXNet og Caffe for Dl arbeidsmengder.
- Sparkling Water - En integrasjon med Apache Spark.
- Steam - Selskapets virksomhetstilbud for å bygge og distribuere applikasjoner samt APIer. (Betalt versjon)
- Driverless AI - En forenklet funksjon for ikke-tekniske ansatte for å utarbeide data, innstille parametere, bestemme optimale løsninger for spesifikke forretningsproblemer uten å vite noe om tekniske forhold.
For H2O.ai-plattformen: https://www.h2o.ai/
3. KNIME
KNIME er en gratis og åpen kildekodeplattform. KNIME bruker forskjellige data science verktøy for ML og data mining; dets modulære datapipelining-konsept gjør det til en komplett datavitenskapelig plattform (Dataanalyse, rapportering, integrasjon). KNIMEs GUI og JDBC lar brukeren jobbe med forskjellige datakilder for analyse, modellering og visualisering med eller uten programmering. KNIME startet opprinnelig som et farmasøytisk forskningsverktøy, men det modulære konseptet gjør et passende valg også for forskjellige felt. 
For KNIME-plattformen: https://www.knime.com/
4. Alteryx Analytics
Alteryx Analytics er en av de ledende datavitenskapelige plattformene som brukes av mange MNC-er. Plattformen er ikke åpen kildekode, men designet for å gjøre avansert analyse enkelt for hver dataekspert så vel som nybegynner. Company tilbyr for øyeblikket fire produkter under sin analysesuite.
- Alteryx Connect
- Alteryx Designer
- Alteryx Promote
- Alteryx Server
Alteryxs mest populære program er selvbetjeningsanalyse. Det gir BI-analytikere mulighet for en gjenbrukbar arbeidsflyt for selvbetjeningsdata, slik at du kan bruke mindre tid på å forberede data og investere mer tid på å analysere. Dra-drop-grensesnittet er også bra for ikke-tekniske brukere.
For Alteryx analytics: https://www.alteryx.com/
5. Rapidminer
Rapidminer er en integrert datavitenskapelig plattform som gir avansert og prediktiv analyse. Den brukes til små og store kommersielle applikasjoner, så vel som forskning, utdanning, trening, rask prototyping og applikasjonsutvikling. Det er betalt programvare, men fritt tilgjengelig for en logisk prosessor under AGPL-lisensen.
Rapidminer tilbyr for tiden fem produkter.
- Rapidminer Studio - Det er selve plattformen.
- Rapidminer Auto Model - Det er en utvidelse til Studio som akselererer prosessen med å bygge og validere modeller.
- Rapidminer Turbo Prep - Den er designet for å gjøre klargjøring av data enklere. Det gir et brukergrensesnitt der dataene dine alltid er synlige foran og midt.
- Rapidminer Server - Det er en applikasjonsspesifikk server designet for optimalisert ytelse.
- Rapidminer Radoop - Det er integrasjon for Hadoop-teknologi.
For Rapidminer-plattformen: https://www.rapidminer.com/
6. DataBricks
Databricks er en åpen kildesky-basert datavitenskapelig plattform utviklet på Apache Spark databehandlingsrammeverk. Det er utviklet av teamet som utviklet Apache Spark ved University of California. Databricks enhetlige analysesuite består av:
- Databricks Workspace - Den håndterer alle analytiske prosesser, fra ETL til treningsmodeller og distribusjon. (for eksempel python, R, Java)
- Databricks Runtime - Den forbereder rene data i massiv skala, og trener ML-modeller for AI-applikasjonene dine. (for eksempel Hadoop, TensorFlow)
- Databricks Cloud-tjenester - Ettersom det er skybasert, reduserer det infrastrukturkompleksiteten, mer tid til å fokusere på dataproblemer mens du holder data styrt og sikkert (for eksempel AWS, Azure).
For Databricks: https://www.databricks.com/
7. SAS Unified data science
SAS er en av de eldste Data Science-plattformene. Det tilbyr big data, avansert analyse og prediktiv analyse i en enkelt pakke. SAS Software suite gir også GUI for ikke-tekniske og SAS språk for tekniske brukere. SAS systemmodul kommer med en rekke verktøy som Base SAS, SAS / STAT, SAS / ETS, SAS / OR, SAS / QR, SAS / Graph, SAS AF, SAS / Access og mange flere. SAS Viya er et produkt til fra SAS-selskapet som er en åpen, kraftig, enhetlig og multiplattformbasert plattform. Det tilbyr en rekke alternativer for installasjon, for eksempel på stedet, Cloud og hybrid. SAS Viya bruker Teradata Datalagringssett for driften. 
For SAS Data Science-plattformen: https://www.sas.com/no_in/software/platform.html
Konklusjon
Data Science-plattformen er behovet for dagens generasjon. I dag produserer vi så mye data, som aldri før. Med bruk av Data Science-verktøy kan vi hjelpe vår generasjon til å gjøre et bedre liv, som beskrevet ovenfor. Data Science-plattformen hjelper oss på mange felt.
- Helse- og livsvitenskap
- Informasjonsteknologi
- Bank, finansielle tjenester og forsikring (BFSI)
- produksjon
- Energi og verktøy
- Forskning
Det globale Data Science-plattformmarkedet anslått å vokse til en CAGR på 40% de neste 5 til 7 årene. I løpet av regnskapsåret 2016-17 utgjorde Global Data Science-plattformmarkedet 20 milliarder dollar (ifølge Data Bridge Market Research). Siden Data Science Platform hjelper oss på mange felt, har vi likevel en akutt mangel på arbeidskraft for plattformen til å utføre oppgaven. I følge LinkedIn Workforce Report gikk mer enn 151.000 Data Scientist-jobber bare utfylt over hele USA.
Anbefalte artikler
Dette har vært en guide til Data Science Platform. Her har vi diskutert introduksjonen og Ulike typer datavitenskapelig plattform med en detaljert forklaring. Du kan også gå gjennom andre foreslåtte artikler for å lære mer -
- Data Science Tools
- Datavitenskapelig språk
- Data Science Karriere
- Guide to Data Science Algorithms
- Navigator i JavaScript | Egenskaper, metoder (eksempler)
- BFS VS DFS | Topp 6 forskjeller med infografikk
- Kort oversikt over Data Science Lifecycle