Introduktion till plattformen för datavetenskap
Datavetenskaplig plattform är ett paket med olika verktyg som tar hand om hela datamodelleringsprocessen. Datavetenskaplig plattform ger kraftdataforskare att skära ut värdefull insikt från data som samlas in vid källor. Det skapar inte bara en inblick, men det hjälper också datavetenskapsteam att visualisera och kommunicera resultat till viktiga kunder och intressenter. Datavetenskaplig plattform ger en fördel för företagen att fatta datadrivna beslut för att maximera sin produktion och öka kundnöjdheten. När tekniken utvecklas dag för dag, ger datavetenskapliga plattformen teamet bättre flexibilitet och skalbarhet genom att lägga till de senaste datavetenskapliga verktygen till inventeringen.
Data Science Platform
Olika datavetenskapliga plattformar är följande:
1. Anaconda-plattformen
Anaconda-plattformen är gratis och öppen källkoddistribution för python- och R-språk för vetenskaplig datoranvändning. Det förenklar pakethantering och distribution med Conda ("Package management system"). Anaconda täcker upp till 1500 populära datavetenskapliga paket och används för närvarande av 15 miljoner användare (som företaget hävdar). Denna plattform är tillgänglig på Windows, Linux och macOS. Anaconda Navigator GUI är en pluspunkt för anaconda-plattformen eftersom den är bättre än CLI. Navigatörer kan söka paket på anaconda moln eller lokala arkiv, installera dem och uppdatera dem efter behov. 
För Anaconda-plattformen: https://www.anaconda.com/
2. H2o.ai-plattformen
H2O.ai är en öppen källkod och fritt distribuerad plattform. Det arbetar för att göra AI och ML lättare. H2O är populärt bland nybörjare och expertdata-forskare. H2O.ai Maskininlärningssvit.
- H2O-plattform för att bygga och producera datamodeller.
- Deepwater - En integration med TensorFlow, MXNet och Caffe för Dl-arbetsbelastningar.
- Sparkling Water - En integration med Apache Spark.
- Steam - Företagets företagserbjudande för att bygga och distribuera applikationer samt API: er. (Betald version)
- Driverless AI - En förenklad funktion för icke-tekniska anställda att förbereda data, stämma parametrar, bestämma optimala lösningar för specifika affärsproblem utan att veta några tekniska egenskaper.
För H2O.ai-plattformen: https://www.h2o.ai/
3. KNIME
KNIME är en gratis och öppen källkodsplattform. KNIME använder olika datavetenskapliga verktyg för ML och data mining; dess modulära datapipeliningskoncept gör det till en komplett datavetenskaplig plattform (Dataanalys, rapportering, integration). KNIME: s GUI och JDBC gör det möjligt för användaren att arbeta med olika datakällor för analys, modellering och visualisering med eller utan programmering. KNIME började initialt som ett läkemedelsforskningsverktyg, men det modulära konceptet gör ett lämpligt val även för olika områden. 
För KNIME-plattformen: https://www.knime.com/
4. Alteryx Analytics
Alteryx Analytics är en av de ledande datavetenskapliga plattformarna som används av många MNC. Plattformen är inte öppen källkod utan utformad för att göra avancerad analys enkel för alla dataexperter och nybörjare. Företaget erbjuder för närvarande fyra produkter under sin analyssvit.
- Alteryx Connect
- Alteryx Designer
- Alteryx Promote
- Alteryx Server
Alteryx mest populära program är självbetjäningsanalys. Det ger BI-analytiker ett återanvändbart arbetsflöde för självbetjäningsdata, så att du kan spendera mindre tid på att förbereda data och investera mer tid på att analysera. Dess drag-drop-gränssnitt är också bra för icke-tekniska användare.
För Alteryx-analys: https://www.alteryx.com/
5. Rapidminer
Rapidminer är en integrerad datavetenskaplig plattform som ger avancerad och prediktiv analys. Det används för små och stora kommersiella applikationer såväl som forskning, utbildning, utbildning, snabb prototypning och applikationsutveckling. Det är betalad mjukvara men fritt tillgängligt för en logisk processor under AGPL-licensen.
Rapidminer erbjuder för närvarande fem produkter.
- Rapidminer Studio - Det är själva plattformen.
- Rapidminer Auto Model - Det är en tillägg till Studio som påskyndar processen att bygga och validera modeller.
- Rapidminer Turbo Prep - Det är utformat för att göra dataförberedelser enklare. Det tillhandahåller ett användargränssnitt där dina data alltid syns framför och mitt.
- Rapidminer Server - Det är en applikationsspecifik server utformad för optimerad prestanda.
- Rapidminer Radoop - Det är integration för Hadoop-teknik.
För Rapidminer-plattformen: https://www.rapidminer.com/
6. DataBricks
Databricks är en molnbaserad datavetenskaplig plattform som är öppen källkod och utvecklats på Apache Spark computing-ramverket. Det är utvecklat av teamet som utvecklade Apache Spark vid University of California. Databricks enhetliga analyssvit består av:
- Databricks Workspace - Det hanterar alla analysprocesser, från ETL till utbildningsmodeller och implementering. (till exempel python, R, Java)
- Databricks Runtime - Det förbereder rena data i massiv skala och utbildar ML-modeller för dina AI-applikationer. (till exempel Hadoop, TensorFlow)
- Databricks Cloud-tjänster - Eftersom det är molnbaserat, minskar det infrastrukturens komplexitet, mer tid att fokusera på dataproblem samtidigt som data hanteras och säkras (till exempel AWS, Azure).
För Databricks: https://www.databricks.com/
7. SAS Unified data science
SAS är en av de äldsta Data Science-plattformarna. Det erbjuder big data, avancerad analys och prediktiv analys i ett enda paket. SAS Software Suite erbjuder också GUI för icke-tekniska språk och SAS-språk för tekniska användare. SAS systemmodul kommer med en mängd olika verktyg som Base SAS, SAS / STAT, SAS / ETS, SAS / OR, SAS / QR, SAS / Graf, SAS AF, SAS / Access och många fler. SAS Viya är ytterligare en produkt från SAS företag som är en öppen, kraftfull, enhetlig och multiplattformbaserad plattform. Det erbjuder en mängd alternativ för installation, till exempel på plats, moln och hybrid. SAS Viya använder Teradata Datalagringsuppsättningar för sin verksamhet. 
För SAS Data Science-plattformen: https://www.sas.com/sv_in/software/platform.html
Slutsats
Data Science-plattformen är behovet av dagens generation. Idag producerar vi lika mycket data som aldrig tidigare. Med hjälp av datavetenskapliga verktyg kan vi hjälpa vår generation att göra ett bättre liv, som beskrivits ovan. Data Science-plattformen hjälper oss inom många områden.
- Hälso- och livsvetenskaper
- Informationsteknologi
- Bank, finansiella tjänster och försäkring (BFSI)
- Tillverkning
- Energi och verktyg
- Forskning
Den globala Data Science-plattformsmarknaden beräknas växa till en CAGR på 40% under de kommande 5 till 7 åren. Under räkenskapsåret 2016-17 stod marknaden för Global Data Science-plattformen för 20 miljarder USD (enligt Data Bridge Market Research). Eftersom Data Science-plattformen hjälper oss inom många områden, har vi ändå en akut brist på arbetskraft för plattformen att utföra uppgiften. Enligt LinkedIn Workforce Report gick mer än 151 000 Data Scientist-jobb endast över USA.
Rekommenderade artiklar
Detta har varit en guide till Data Science Platform. Här har vi diskuterat introduktionen och olika typer av datavetenskapliga plattformar med en detaljerad förklaring. Du kan också gå igenom våra andra föreslagna artiklar för att lära dig mer -
- Data Science Tools
- Datavetenskapsspråk
- Data Science Karriär
- Guide till datavetenskapliga algoritmer
- Navigator i JavaScript | Egenskaper, metoder (exempel)
- BFS VS DFS | Topp 6 skillnader med infografik
- Kort översikt av Data Science Lifecycle