Data science e machine learning per non programmatori

Con la generazione continua di dati, la necessità di e Scienza dei dati è aumentata in modo esponenziale. Questa richiesta ha portato molti professionisti non IT nel campo della scienza dei dati. Questo blog sulla scienza dei dati e l'apprendimento automatico per i non programmatori è specificamente dedicato ai professionisti non IT che stanno cercando di fare carriera nella scienza dei dati e nell'apprendimento automatico senza l'esperienza di lavorare sui linguaggi di programmazione.

Per avere una conoscenza approfondita dell'Intelligenza Artificiale e del Machine Learning, puoi iscriverti al live di Edureka con supporto 24 ore su 24, 7 giorni su 7 e accesso a vita.

Ecco un elenco di argomenti che saranno trattato in questo blog:

1. Introduzione alla scienza dei dati e all'apprendimento automatico
2. Data science vs machine learning
3. Strumenti di data science e machine learning per non programmatori

Introduzione alla scienza dei dati e all'apprendimento automatico

La scienza dei dati e l'apprendimento automatico hanno attirato professionisti di ogni estrazione. La ragione di questa richiesta è il fatto che attualmente tutto intorno a noi funziona sui dati.

I dati sono la chiave per far crescere le aziende, risolvere complessi problemi del mondo reale e costruire modelli efficaci che aiuteranno nell'analisi dei rischi, nelle previsioni di vendita e così via. La scienza dei dati e l'apprendimento automatico sono la chiave per trovare soluzioni e approfondimenti dai dati.

Prima di andare inoltre, chiariamo una cosa. Data Science e Machine Learning non sono la stessa cosa. Le persone spesso tendono a confondersi tra i due. Per chiarire le cose, capiamo la differenza:

Data science vs machine learning

Scienza dei dati è un termine generico che copre un'ampia gamma di domini, tra cui Intelligenza Artificiale (AI), Machine Learning e Deep Learning.

Analizziamolo:

Intelligenza artificiale: è un sottoinsieme di Data Science che consente alle macchine di simulare un comportamento simile a quello umano.

java come creare un array di oggetti

Apprendimento automatico: è un sottocampo dell'Intelligenza Artificiale che fornisce alle macchine la capacità di apprendere automaticamente e migliorare dall'esperienza senza essere esplicitamente programmate per farlo.

Apprendimento approfondito: Apprendimento approfondito è un parte dell'apprendimento automatico che utilizza varie misure e algoritmi computazionali ispirati alla struttura e alla funzione del cervello chiamati Reti Neurali Artificiali (ANN).

Pertanto, Data Science ruota attorno all'estrazione di insight dai dati. Per fare ciò, utilizza una serie di tecnologie e metodi diversi di varie discipline, come Machine Learning, AI e Deep Learning. Un punto da notare qui è che la Data Science è un campo molto vasto e non si basa esclusivamente su queste tecniche.

Ora che conosci le nozioni di base, vediamo i vantaggi dell'utilizzo di strumenti di Data Science e ML.

Perché utilizzare strumenti di data science e machine learning?

Ecco un elenco di motivi che ti aiuteranno a comprendere i vantaggi dell'utilizzo degli strumenti di data science:

• Non sono necessarie competenze di programmazione per utilizzare Data Science e Machine Learning Tools. Ciò è particolarmente vantaggioso per i professionisti non IT che non hanno esperienza con la programmazione in Python, R, ecc.
• Forniscono una GUI molto interattiva che è molto facile da usare e da imparare.
• Questi strumenti forniscono un modo molto costruttivo per definire l'intero flusso di lavoro di Data Science e implementarlo senza doversi preoccupare di bug o errori di codifica.

• Dato che questi strumenti non richiedono la codifica, è più facile e veloce elaborare i dati e creare modelli di machine learning efficaci.
• Tutti i processi coinvolti nel flusso di lavoro sono automatizzati e richiedono un intervento umano minimo.
• Molte aziende basate sui dati si sono adattate agli strumenti di Data Science e spesso cercano professionisti in grado di gestire e gestire tali strumenti.

Ora che conosci il file vantaggi dell'utilizzo di strumenti di data science e machine learning, diamo uno sguardo ai principali strumenti che qualsiasi non programmatore può utilizzare:

Strumenti di data science e machine learning

In questa sezione, discuteremo i migliori strumenti di data science e machine learning per i non programmatori. Si prega di notare che questo elenco non è in un ordine particolare.

Ecco un elenco di Data Science e MachineStrumenti di apprendimento discussi di seguito:

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

RapidMiner

Non sorprende che RapidMiner sia arrivato a questo elenco. Uno degli strumenti di Data Science e Machine Learning più utilizzati, preferito non solo dai principianti che non sono ben equipaggiati con capacità di programmazione, ma anche da Data Scientist esperti. RapidMiner è lo strumento tutto in uno che si prende cura dell'intero flusso di lavoro di Data Science, dall'elaborazione dei dati alla modellazione e distribuzione dei dati.

Se provieni da un background non tecnico, RapidMiner è uno degli strumenti migliori per te. Fornisce una potente GUI che richiede solo il dump dei dati, non è richiesta alcuna codifica. Crea modelli predittivi e modelli di Machine Learning che utilizzano algoritmi convoluti per ottenere risultati precisi.

Ecco alcune delle sue caratteristiche principali:

• Fornisce un potente ambiente di programmazione visuale.
• Viene fornito con un RapidMiner Radoop integrato che ti consente di integrarti con il framework Hadoop per il data mining e l'analisi.
• Supporta qualsiasi formato di dati eesegue analisi predittive di alto livello pulendo i dati in modo esperto
• Utilizza costrutti di programmazione che automatizzano attività di alto livello come la modellazione dei dati

DataRobot

DataRobot è una piattaforma automatizzata di Machine Learning che crea modelli predittivi precisi per eseguire analisi dei dati estese. È uno dei migliori strumenti per il data mining e l'estrazione di funzionalità. I professionisti con meno esperienza di programmazione scelgono DataRobot perché è considerato uno degli strumenti più semplici per l'analisi dei dati.

Come RapidMiner, DataRobot è anche un'unica piattaforma che può essere utilizzata per creare una soluzione AI end-to-end. Utilizza le migliori pratiche nella creazione di soluzioni che possono essere utilizzate per modellare casi aziendali reali.

Ecco alcune delle sue caratteristiche principali:

• Identifica automaticamente le funzionalità più significative e crea un modello attorno a queste funzionalità.
• Esegue i dati su diversi modelli di Machine Learning per verificare quale modello fornisce il risultato più accurato
• Estremamente veloce nella costruzione, formazione,e testare modelli predittivi, eseguire il text mining, il ridimensionamento dei dati e così via.
• Può eseguire progetti di Data Science su larga scala e incorporare metodi di valutazione del modello come l'ottimizzazione dei parametri e così via.

BigML

BigML semplifica il processo di sviluppo di modelli di Machine Learning e Data Science fornendo costrutti prontamente disponibili che aiutano nei problemi di classificazione, regressione e clustering. Incorpora un'ampia gamma di algoritmi di Machine Learning e aiuta a costruire un modello solido senza molto intervento umano, questo ti consente di concentrarti su attività importanti come il miglioramento del processo decisionale.

Ecco alcune delle sue caratteristiche principali:

• Uno strumento completo di Machine Learning che supporta gli algoritmi di Machine Learning più complessi, che include il supporto completo per l'apprendimento supervisionato e non supervisionato, incluso il rilevamento di anomalie, il mining di associazioni e così via.
• Fornisce una semplice interfaccia web e API che possono essere configurate in una frazione del tempo necessario per i sistemi tradizionali.
• Crea visivamente interattivomodelli predittivi che facilitano la ricerca di correlazioni tra le caratteristiche dei dati
• Incorpora binding e librerie dei più diffusi linguaggi di Data Science come Python, Java, ecc

MLBase

MLbase è uno strumento open source che è una delle migliori piattaforme utilizzate per creare progetti di Machine Learning su larga scala. Affronta i problemi affrontati durante l'hosting di modelli complessi che richiedono calcoli di alto livello.

MLBase utilizza tre componenti principali:

1. ML Optimizer: lo scopo principale dell'ottimizzatore è automatizzare la costruzione della pipeline di Machine Learning.
2. MLI: MLI è un'API focalizzata sullo sviluppo di algoritmi e sull'esecuzione dell'estrazione di caratteristiche per calcoli di alto livello
3. MLlib: è la libreria di Machine Learning di Apache Spark attualmente supportata dalla comunità di Spark.

Ecco alcune delle sue caratteristiche principali:

• Fornisce una semplice GUI per lo sviluppo di modelli di Machine Learning
• Apprende e testa i dati su diversi algoritmi di apprendimento per scoprire quale modello offre la migliore precisione
• I non programmatori possono facilmente scalare Modelli di Data Science grazie alla facilità e semplicità dello strumento
• Può scalare progetti complessi e complessi in modo molto efficace rispetto a qualsiasi sistema tradizionale

Google Cloud AutoML

Cloud AutoML è una piattaforma di prodotti di machine learning che consente ai professionisti con esperienza limitata in Data Science di addestrare modelli di fascia alta specifici per le loro esigenze aziendali. Una delle migliori piattaforme di Machine Learning con oltre 10 anni di costrutti di ricerca Google addestrati per aiutarti a creare modelli predittivi che superano tutti i modelli computazionali tradizionali.

array monodimensionale in java

Ecco alcune delle sue caratteristiche principali:

• I professionisti con competenze minime nel campo del ML possono facilmente addestrare e costruire modelli di machine learning di alto livello specifici per le loro esigenze aziendali.
• Un'integrazione completa con molti altri servizi Google Cloud che aiuta nel data mining e nell'archiviazione dei dati.
• Genera API REST mentre si fanno previsioni sull'output
• Fornisce una semplice GUI per creare modelli ML personalizzati che possono essere addestrati, testati, migliorati e distribuiti tramite la stessa piattaforma.

Auto-WEKA

Auto-WEKA è uno strumento basato su GUI open source ideale per i principianti poiché fornisce un'interfaccia molto intuitiva per eseguire tutte le attività relative alla scienza dei dati.

Supporta l'elaborazione automatizzata dei dati, EDA, algoritmi di apprendimento supervisionati e non supervisionati. Questo strumento è perfetto per i neofiti che hanno appena iniziato con Data Science e Machine Learning. Ha una comunità di sviluppatori, che sono stati così gentili da pubblicare tutorial e documenti di ricerca sull'utilizzo dello strumento.

Ecco alcune funzionalità dello strumento:

• WEKA fornisce una vasta gamma di algoritmi di Machine Learning per la classificazione, la regressione, il clustering, il rilevamento di anomalie, il mining di associazioni, il data mining e così via.
• Fornisce un'interfaccia grafica interattiva per eseguire attività di data mining, analisi dei dati e così via.
• Consente agli sviluppatori testare i loro modelli su una serie varia di possibili casi di test e aiuta a fornire il modello che fornisce l'output più preciso.
• Inoltre è dotato di una semplice ma intuitiva CLI (Command Line Interface) per eseguire i comandi di base.

IBM Watson Studio

Siamo tutti consapevoli di quanto IBM abbia contribuito al mondo guidato dall'intelligenza artificiale. Come la maggior parte dei servizi forniti da IBM, IBM Watson Studio è uno strumento basato sull'intelligenza artificiale utilizzato per un'analisi approfondita dei dati, Machine Learning, Data Science e così via.

Aiuta le organizzazioni a facilitare il processo di analisi dei dati e si prende cura del flusso di lavoro end-to-end, dall'elaborazione dei dati alla distribuzione. È uno degli strumenti più riconosciuti sul mercato per la scienza dei dati e il machine learning.

Ecco alcune funzionalità chiave di IBM Watson Studio:

• Fornisce supporto per eseguire la preparazione, l'esplorazione e la modellazione dei dati nell'arco di pochi minuti e l'intero processo è automatizzato.
• Supporta più linguaggi e strumenti di Data Science come notebook Python 3, script Jython, SPSS Modeler e Data Refinery
• Per programmatori e Data Scientist, offreintegrazione con R Studio, Scala, Python e così via.
• Utilizza SPSS Modeler che fornisce la funzionalità di trascinamento della selezione per esplorare i dati e creare modelli di Machine Learning efficaci.

Quadro

Quadro è lo strumento di visualizzazione dei dati più popolare utilizzato sul mercato. Ti consente di suddividere i dati grezzi e non formattati in un formato elaborabile e comprensibile. Le visualizzazioni create utilizzando Tableau possono aiutarti a comprendere facilmente le dipendenze tra le variabili predittive.

Sebbene Tableau sia utilizzato principalmente per scopi di visualizzazione, può anche eseguire l'analisi e l'esplorazione dei dati.

Di seguito sono riportate alcune funzionalità di Tableau:

• Può essere utilizzato per connettersi a più origini dati e può visualizzare enormi set di dati per trovare correlazioni e modelli.
• La funzione Tableau Desktop ti consente di creare report e dashboard personalizzati per ottenere aggiornamenti in tempo reale
• Tableau fornisce anche funzionalità di join tra database che ti consentono di creare campi calcolati e unire tabelle, questo aiuta a risolvere complessi basati sui datii problemi.
• Uno strumento intuitivo, che utilizza la funzionalità di trascinamento della selezione per ricavare informazioni utili dai dati ed eseguire analisi dei dati

Trifacta

Trifacta è una piattaforma di data wrangling aziendale per soddisfare le esigenze della tua azienda. Capire esattamente cosa c'è nei tuoi dati e come sarà utile per diverse esplorazioni analitiche è la chiave per identificare il valore dei dati. Trifacta è considerato lo strumento migliore per eseguire il data wrangling, la pulizia e l'analisi.

Ecco alcune caratteristiche di Trifacta:

• Si collega a più origini dati indipendentemente da dove risiedono i dati
• Fornisce una GUI interattiva per la comprensione dei dati non solo per derivare i dati più significativi, ma anche per rimuovere variabili non necessarie o ridondanti.
• Fornisce indicazioni visive, flussi di lavoro di Machine Learning e feedback che ti guideranno nella valutazione dei dati e nell'esecuzione della trasformazione dei dati necessaria.
• Monitora continuamentele incongruenze nei dati e rimuove tutti i valori nulli o mancanti e si assicura che venga eseguita la normalizzazione dei dati per evitare qualsiasi distorsione nell'output.

KNIME

KNIME è una piattaforma di analisi dei dati open source finalizzata alla creazione di applicazioni di Data Science e Machine Learning pronte all'uso. La creazione di applicazioni di Data Science implica una serie di attività ben gestite da questo strumento completamente automatizzato. Fornisce una GUI molto interattiva e intuitiva che semplifica la comprensione dell'intera metodologia di Data Science.

Ecco alcune caratteristiche di KNIME:

• Può essere utilizzato per creare flussi di lavoro di Data Science end-to-end senza alcuna codifica, devi solo trascinare i moduli.
• Fornisce supporto per incorporare strumenti da diversi domini, incluso lo scripting in R, Python e fornisce anche API per l'integrazione con Apache Hadoop.
• Compatibile con vari formati di origine dati, inclusi formati di testo semplici, come CSV, PDF, XLS, JSON e formati di dati non strutturati tra cui immagini, GIF, ecc.
• Fornisce supporto completo per l'esecuzione di data wrangling, selezione di funzionalità, normalizzazione, modellazione dei dati, valutazione del modello e consente persino di creare visualizzazioni interattive.

Ora che conosci gli strumenti migliori per la scienza dei dati e il machine learning per i non programmatori, sono sicuro che sei curioso di saperne di più. Di seguito sono riportati alcuni blog che ti aiuteranno a iniziare con la scienza dei dati:

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