Въведение в платформата за научни данни
Платформата за научни данни е пакет от различни инструменти, който се грижи за целия процес на моделиране на данни. Платформата за научни данни дава на учените данни за властта да извличат ценни данни от данните, събрани от източници. Не само създава представа, но също така помага на екипите от специалисти по данни да визуализират и да съобщават резултатите на ключови клиенти и заинтересовани страни. Платформата за научни данни дава предимство на предприятията да вземат решения, управлявани от данни, за да увеличат максимално своите резултати и да увеличат удовлетвореността на клиентите. Тъй като технологията се развива с всеки изминал ден, платформата за научни данни предоставя на екипа по-голяма гъвкавост и мащабируемост чрез добавяне на най-новите инструменти за научни данни в инвентара.
Платформа за научни данни
Различната платформа за научни данни е, както следва:
1. Платформа Anaconda
Anaconda платформата е безплатната и отворена програма за езици python и R за научни изчисления. Опростява управлението и разполагането на пакети с помощта на Conda („Система за управление на пакети“). Anaconda Обхваща до 1500 популярни научни пакета за данни и в момента се използва от 15 милиона потребители (както твърдят от компанията). Тази платформа е достъпна в Windows, Linux и macOS. Anaconda Navigator GUI е плюс за анаконда платформата, тъй като е по-добра от CLI. Навигаторите могат да търсят пакети в облака анаконда или локално хранилище, да ги инсталират и актуализират според нуждите. 
За платформата Anaconda: https://www.anaconda.com/
2. Платформа H2o.ai
H2O.ai е платформа с отворен код и свободно разпространявана. Работи се за улесняване на AI и ML. H2O е популярен сред начинаещите и експертите с данни. H2O.ai Комплект за машинно обучение.
- H2O - Платформа за изграждане и производство на модели на данни.
- Deepwater - Интеграция с TensorFlow, MXNet и Caffe за натоварвания на Dl.
- Газирана вода - интеграция с Apache Spark.
- Steam - Предприятие на компанията, предлагащо за изграждане и внедряване на приложения, както и API. (Платена версия)
- AI без шофьор - опростена функция за нетехническите служители да подготвят данни, настройка на параметри, да определят оптимални решения за конкретни бизнес проблеми, без да знаят каквито и да било технически характеристики.
За платформата H2O.ai: https://www.h2o.ai/
3. КНИМ
KNIME е безплатна и с отворен код платформа. KNIME използва различни инструменти за научни данни за ML и извличане на данни; Концепцията му за модулно извеждане на данни го превръща в цялостна платформа за научни данни (Анализ на данни, отчитане, интеграция). GUI и JDBC на KNIME позволяват на потребителя да работи върху различни източници на данни за анализ, моделиране и визуализация с или без програмиране. Първоначално KNIME стартира като фармацевтично средство за изследване, но модулната концепция прави подходящ избор и за различни области. 
За платформата KNIME: https://www.knime.com/
4. Alteryx Analytics
Alteryx Analytics е една от водещите платформи за научни данни, използвани от много MNC. Платформата не е с отворен код, но е създадена, за да улесни анализирането за всеки експерт по данни, както и за начинаещия. Понастоящем компанията предлага четири продукта под своя набор от анализи.
- Alteryx Connect
- Дизайнер на Alteryx
- Промоция на Alteryx
- Алтерикс сървър
Най-популярната програма на Alteryx е анализи за самообслужване. Тя дава възможност на BI анализаторите с повторно използваем работен процес за данни за самообслужване, така че можете да отделите по-малко време за подготовка на данни и да инвестирате повече време в анализиране. Неговият интерфейс за плъзгане е добър и за нетехнически потребители.
За аналитика на Alteryx: https://www.alteryx.com/
5. Rapidminer
Rapidminer е интегрирана платформа за научни данни, която осигурява усъвършенстван и предсказуем анализ. Използва се за малки и големи търговски приложения, както и за изследвания, образование, обучение, бързо прототипиране и разработка на приложения. Той е платен софтуер, но свободно достъпен за 1 логически процесор под лиценза AGPL.
В момента Rapidminer предлага пет продукта.
- Rapidminer Studio - Това е самата платформа.
- Rapidminer Auto Model - Това е разширение към Studio, което ускорява процеса на изграждане и валидиране на модели.
- Rapidminer Turbo Prep - Той е предназначен да улесни подготовката на данни. Той предоставя потребителски интерфейс, при който вашите данни са винаги видими отпред и от центъра.
- Rapidminer Server - Това е специфичен за приложения сървър, предназначен за оптимизирана производителност.
- Rapidminer Radoop - Това е интеграция за Hadoop технологията.
За платформата Rapidminer: https://www.rapidminer.com/
6. DataBricks
Databricks е облачна базирана платформа за научни данни с отворен код, разработена на компютърната рамка apache Spark. Той е разработен от екипа, разработил Apache Spark в Калифорнийския университет. Обединеният набор от аналитични данни на Databricks включва:
- Databricks Workspace - Той обработва всички аналитични процеси, от ETL до обучителни модели и внедряване. (например python, R, Java)
- Databricks Runtime - Той подготвя чисти данни в голям мащаб и обучава ML модели за вашите AI приложения. (например Hadoop, TensorFlow)
- Облачни услуги на Databricks - Тъй като е базирана на облак, тя намалява сложността на инфраструктурата, повече време да се съсредоточи върху проблемите с данните, като същевременно поддържа данните се управляват и защитени (например AWS, Azure).
За Databricks: https://www.databricks.com/
7. SAS Единна наука за данни
SAS е една от най-старите платформи на Data Science. Той предлага големи данни, усъвършенстван анализ и прогнозионен анализ в един пакет. Софтуерният пакет SAS предоставя също GUI за нетехнически и SAS езици за технически потребители. Системният модул SAS се предлага с различни инструменти като Base SAS, SAS / STAT, SAS / ETS, SAS / OR, SAS / QR, SAS / Graph, SAS AF, SAS / Access и много други. SAS Viya е още един продукт от SAS компания, която е отворена, мощна, обединена и мулти-платформа базирана платформа. Той предлага различни опции за инсталиране, като например на място, облак и хибрид. SAS Viya използва набори за съхранение на данни Teradata за своите операции. 
За платформата SAS Data Science: https://www.sas.com/en_in/software/platform.html
заключение
Платформата Data Science е нуждата на днешното поколение. Днес ние произвеждаме толкова много данни, както никога досега. С използването на средствата на Science Science можем да помогнем на нашето поколение да направи по-добър живот, както е описано по-горе. Платформата Data Science ни помага в много области.
- Здравеопазване и науки за живота
- Информационни технологии
- Банкови, финансови услуги и застраховане (BFSI)
- производство
- Енергия и комунални услуги
- изследване
Глобалният пазар на платформата Data Science се очаква да нарасне при CAGR от 40% през следващите 5 до 7 години. През 2016-17 фискална година пазарът на платформата Global Data Science възлиза на 20 милиарда щатски долара (Според данни на Data Bridge Market Research). Тъй като платформата Data Science ни помага в много области, все пак имаме остър недостиг на работна сила, за да може платформата да изпълни задачата. Според доклада на LinkedIn Workforce, над 151 000 работни места Data Scientist се изпълняват само в САЩ.
Препоръчителни статии
Това е ръководство за платформата за научни данни. Тук сме обсъдили въвеждането и различните видове платформа за научни данни с подробно обяснение. Можете да разгледате и другите ни предложени статии, за да научите повече -
- Инструменти за научни данни
- Езици на науката за данни
- Кариера на научните данни
- Ръководство за алгоритми за научни данни
- Навигатор в JavaScript | Свойства, методи (примери)
- BFS VS DFS | Топ 6 разлики с инфографика
- Кратък преглед на жизнения цикъл на науката за данни