Introduction à la plateforme de science des données

La plate-forme de science des données est un ensemble d'outils différents qui prend en charge l'ensemble du processus de modélisation des données. La plate-forme de science des données permet aux scientifiques des données énergétiques de tirer des enseignements précieux des données collectées à la source. Non seulement il produit un aperçu, mais il aide également les équipes de data scientist à visualiser et à communiquer les résultats aux principaux clients et parties prenantes. La plate-forme de science des données donne aux entreprises un avantage pour prendre des décisions basées sur les données afin de maximiser leur production et d'améliorer la satisfaction des clients. Alors que la technologie évolue de jour en jour, la plateforme de science des données offre à l'équipe une meilleure flexibilité et évolutivité en ajoutant les derniers outils de science des données à l'inventaire.

Plateforme de science des données

Différentes plateformes de science des données sont les suivantes:

1. Plateforme Anaconda

La plateforme Anaconda est la distribution gratuite et open-source pour les langages python et R pour le calcul scientifique. Il simplifie la gestion et le déploiement des packages à l'aide de Conda («système de gestion des packages»). Anaconda Couvre jusqu'à 1500 packages de science des données populaires et actuellement utilisés par 15 millions d'utilisateurs (selon la société). Cette plate-forme est disponible sur Windows, Linux et macOS. L'interface graphique d'Anaconda Navigator est un point positif pour la plate-forme anaconda car elle est meilleure que la CLI. Les navigateurs peuvent rechercher des packages sur un cloud anaconda ou un référentiel local, les installer et les mettre à jour selon les besoins.

Pour la plate-forme Anaconda: https://www.anaconda.com/

2. Plateforme H2o.ai

H2O.ai est une plate-forme open source et librement distribuée. Il travaille pour rendre l'IA et le ML plus faciles. H2O est populaire parmi les novices et les experts en données. H2O.ai Suite d'apprentissage automatique.

  • H2O- Plateforme pour construire et produire des modèles de données.
  • Deepwater - Une intégration avec TensorFlow, MXNet et Caffe pour les charges de travail Dl.
  • Eau pétillante - Une intégration avec Apache Spark.
  • Steam - Offre d'entreprise de la société pour la création et le déploiement d'applications ainsi que d'API. (Version payante)
  • AI sans conducteur - Une fonctionnalité simplifiée permettant aux employés non techniques de préparer les données, de régler les paramètres, de déterminer les solutions optimales pour des problèmes commerciaux spécifiques sans connaître les détails techniques.

Pour la plateforme H2O.ai: https://www.h2o.ai/

3. KNIME

KNIME est une plateforme gratuite et open-source. KNIME utilise différents outils de science des données pour le ML et l'exploration de données; son concept de pipelining de données modulaire en fait une plate-forme complète de science des données (analyse de données, reporting, intégration). L'interface graphique et JDBC de KNIME permettent à l'utilisateur de travailler sur différentes sources de données pour l'analyse, la modélisation et la visualisation avec ou sans programmation. KNIME a d'abord commencé comme un outil de recherche pharmaceutique, mais le concept modulaire fait également un choix approprié pour différents domaines.

Pour la plateforme KNIME: https://www.knime.com/

4. Alteryx Analytics

Alteryx Analytics est l'une des principales plateformes de science des données utilisées par de nombreuses multinationales. La plate-forme n'est pas open-source mais conçue pour faciliter l'analyse avancée à tous les experts en données ainsi qu'aux novices. La société propose actuellement quatre produits dans sa suite d'analyse.

  • Alteryx Connect
  • Concepteur Alteryx
  • Alteryx Promouvoir
  • Serveur Alteryx

Le programme le plus populaire d'Alteryx est l'analyse en libre-service. Il donne aux analystes BI un flux de travail réutilisable pour les données en libre-service, ce qui vous permet de consacrer moins de temps à la préparation des données et d'investir plus de temps à analyser. Son interface glisser-déposer convient également aux utilisateurs non techniques.

Pour les analyses d'Alteryx: https://www.alteryx.com/

5. Rapidminer

Rapidminer est une plate-forme intégrée de science des données qui fournit une analyse avancée et prédictive. Il est utilisé pour les petites et grandes applications commerciales ainsi que pour la recherche, l'éducation, la formation, le prototypage rapide et le développement d'applications. C'est un logiciel payant mais disponible gratuitement pour 1 processeur logique sous la licence AGPL.

Rapidminer propose actuellement cinq produits.

  • Rapidminer Studio - C'est la plate-forme elle-même.
  • Rapidminer Auto Model - C'est une extension de Studio qui accélère le processus de construction et de validation des modèles.
  • Rapidminer Turbo Prep - Il est conçu pour faciliter la préparation des données. Il fournit une interface utilisateur où vos données sont toujours visibles à l'avant et au centre.
  • Serveur Rapidminer - Il s'agit d'un serveur spécifique à l'application conçu pour des performances optimisées.
  • Rapidminer Radoop - C'est l'intégration pour la technologie Hadoop.

Pour la plateforme Rapidminer: https://www.rapidminer.com/

6. DataBricks

Databricks est une plate-forme open source de science des données basée sur le cloud développée sur le cadre informatique apache Spark. Il est développé par l'équipe qui a développé Apache Spark à l'Université de Californie. La suite d'analyse unifiée Databricks comprend:

  • Databricks Workspace - Il gère tous les processus analytiques, de l'ETL aux modèles de formation et au déploiement. (par exemple python, R, Java)
  • Databricks Runtime - Il prépare des données propres à grande échelle et forme des modèles ML pour vos applications d'IA. (par exemple, Hadoop, TensorFlow)
  • Services Cloud Databricks - Comme il est basé sur le cloud, il réduit la complexité de l'infrastructure, plus de temps pour se concentrer sur les problèmes de données tout en gardant les données gérées et sécurisées (par exemple, AWS, Azure).

Pour Databricks: https://www.databricks.com/

7. SAS Unified data science

SAS est l'une des plus anciennes plateformes de Data Science. Il offre le Big Data, des analyses avancées et une analyse prédictive dans un seul package. La suite logicielle SAS fournit également une interface graphique pour les langages non techniques et SAS pour les utilisateurs techniques. Le module système SAS est livré avec une variété d'outils tels que Base SAS, SAS / STAT, SAS / ETS, SAS / OR, SAS / QR, SAS / Graph, SAS AF, SAS / Access et bien d'autres. SAS Viya est un autre produit de la société SAS qui est une plate-forme ouverte, puissante, unifiée et multi-plateforme. Il offre une variété d'options d'installation, telles que sur site, Cloud et hybride. SAS Viya utilise des ensembles de stockage Teradata Data pour ses opérations.

Pour la plate-forme SAS Data Science: https://www.sas.com/en_in/software/platform.html

Conclusion

La plateforme Data Science est le besoin de la génération actuelle. Aujourd'hui, nous produisons autant de données, comme jamais auparavant. Grâce à l'utilisation des outils de Data Science, nous pouvons aider notre génération à s'améliorer, comme décrit ci-dessus. La plateforme Data Science nous aide dans de nombreux domaines.

  • Santé et sciences de la vie
  • Informatique
  • Banque, services financiers et assurances (BFSI)
  • Fabrication
  • Énergie et services publics
  • Recherche

Le marché mondial de la plate-forme Data Science devrait croître à un TCAC de 40% au cours des 5 à 7 prochaines années. Au cours de l'exercice 2016-2017, le marché de la plateforme Global Data Science a représenté 20 milliards USD (selon Data Bridge Market Research). Étant donné que la plate-forme Data Science nous aide dans de nombreux domaines, nous manquons pourtant cruellement de main-d'œuvre pour que la plate-forme puisse effectuer la tâche. Selon LinkedIn Workforce Report, plus de 151 000 emplois de Data Scientist n'étaient pas pourvus aux États-Unis uniquement.

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Big Data