Acemi Veri Araştırmacısı için Araçlar

Acemi Veri Araştırmacısı için Araçlar
Veri bilimcileri, toplanan verileri, ürün geliştirme, müşteri tutma ve iş fırsatları yaratma potansiyel fikirlerine dönüştürme konusunda istatistik bilgilerini kullanmaktadır. Çalışmalarıyla tez yazma hizmetine bile yardımcı olabilir. Son zamanlarda, veri bilimcileri için talep arttıkça, 21. yüzyılda en seksi iş olarak adlandırıldı. Bir bilim insanı olabilmek için, veri bilimi dünyasına girmek için gerekli becerileri edinmek zorundasınız. Ve bunu yaptığınızda, üzerinde çalışmak için kullanabileceğiniz bazı araçlar:

RapidMiner
2006 yılında Rapid-I adı altında bir açık kaynak programı olarak başladı. Yıllar geçtikçe, RapidMiner olarak adlandırdılar ve 35 Milyon ABD Doları tutarında fon elde etmeyi başardı. Eski sürümler için, açık kaynak olarak düşünülen araç, en son sürümdür. 14 günlük deneme süresi içinde sipariş edilebilir ve bundan sonra lisans satın alınabilir. RapidMiner tüm yaşam döngüsü tahmin modellemesini ve ayrıca dağıtım ve doğrulamayı ele alır. Grafik kullanıcı arabirimi, Matlab Simulink’inkilerle aynı şekilde bir blok diyagram yaklaşımı kullanılarak tasarlanmıştır.

BigML
Bu, 6 basit adımda kullanılabilen harika bir Grafik Kullanıcı Arayüzü sağlayan bir platform daha:

Kaynaklar – Çeşitli veri kaynaklarını kullanır
Veri Setleri – Yeni bir veri kümesi oluşturmak için tanımlanan kaynakları kullanın
Modeller – Tahmini modellerin oluşturulması
Tahminler – Modele göre öngörüleri üretir
Topluluklar – Farklı modellerin topluluğunu geliştirin
Değerlendirme – Modelin diğer doğrulama kümelerine karşı koyması

Bigml platformu, kullanıcılara ürün sonuçlarına ilişkin görselleştirmeleri cazip hale getirebilir ve regresyon, kümeleme, sınıflandırma ve diğer dernek bulma konularını çözmek için kullanılan şaşırtıcı algoritmalara sahiptir.

DataRobot
DataRobot, Owen Zhang, Thoman DeGodoy ve Jeremy Achin tarafından geliştirilen ileri düzey bir makine öğrenme platformudur. Bu platformun, veri bilimcilerini neredeyse geçersiz kıldığı söyleniyor.

Web sitelerindeki “Veri Bilimi matematik ve istatistik yetenekleri, programlama becerileri ve iş bilgisi gerektirir” şeklindeki ifadelerinden anlaşılmaktadır. DataRobot ile iş bilgisi ve verilerini siz getirirsiniz ve son teknoloji otomasyonlarımız geri kalanı ilgilenir. ”

“DataRobot, metin madenciliği, imputation, kodlama, ölçekleme ve dönüştürme yöntemlerini kullanarak en verimli özellik mühendisliğini ve bilgi ön işlemesini otomatik olarak tespit edebilen bir platforma sahip olduklarını açıkladı.”

Paxata
Veri hazırlama ve temizlemeye odaklanan şirketlerden birini içerir. Parçayı istatistiksel modelleme veya makine öğrenmeye odaklanmaz. Bir Microsoft Excel uygulaması gibi görünüyor, ancak kullanımı çok daha kolaydır.

Programa görsel bir kılavuz dahildir; bu da verileri bir araya getirmeyi, eksik ve kirli veriyi arama ve düzeltmeyi kolaylaştırır. Ayrıca, veri projelerini gruplar arasında paylaşabilir ve geri dönüştürebilirsiniz. Bahsedilen diğer herhangi bir araç gibi, komut dosyası oluşturma veya kodlama gereksinimini ortadan kaldırır.

Sonuç olarak, verilerle ilgilenen bazı teknik engellerin aşılmasında çok etkilidir. Paxata ayrıca, benzer değerlerin NLP’yi algılayan kopyaları ve yüklemeyle normalleştirilmesi gibi işlemleri kullanarak veri temizleme gerçekleştiren Temizlik ve Değiştirmeyi içeren bir dizi işlemi de vardır.

Kullanıcıların veri çerçevelerini tek bir tıklamayla birleştirmelerini sağlayan entegre teknoloji – SmartFusion’a da sahiptir. Paxata, verilerinizin daha yoğun bir şekilde temizlenmesi gerektiğinde kullanmanız için mükemmel bir araçtır.

Google Cloud Prediction API’sı
RESTful API’ler sunarak Google Cloud Prediction API, Android uygulamaları için makine öğrenme kalıpları oluşturur. Platform, Android İşletim Sisteminde kullanılmak üzere mobil uygulamalar için tasarlanmıştır.
Bazı örnekler, kullanıcının geçmişteki izleme alışkanlıklarına bağlı olarak kullanıcının keyif alabileceği ürünleri veya filmleri öngören öneri motorunu içerir.

Spam algılama, e-postaları spam olmayan veya spam olarak sınıflandıran bir örnek olabilir. Bununla birlikte, satınalma tahmini, harcama geçmişine dayalı olarak ne kadar kullanıcının günlük harcamaları tahmin ettiğini tahmin eder.

Anlatı Bilimi
Veriyi kullanan otomatik raporlar üreten yaratıcı bir düşünceyle tasarlanmıştır. Hikayeleri, bir danışmanlık raporu ile aynı olan, raporlar geliştirmek için bir üst seviye doğal dil süreçleri kullanarak anlatan bir araç gibi işlev görür. Şimdilik Anlatı Bilimi, şu andan itibaren sigorta, finans, e-ticaret ve devlet alanlarında kullanılmıştır. Müşterilerinin listesinde MasterCard, PayScale, Deloitte, Forbes ve çok daha fazlası bulunur.

Trifecta
Özellikle veri hazırlamaya odaklanmıştır. İki ana ürüne sahiptir:

Wrangler – Ücretsiz
Wrangler Enterprise – Ücretli
Veri temizleme işlemi yapılırken Trifacta benzersiz bir grafik kullanıcı arabirimi de gönderiyor. Giriş için veri kullanır ve sütuna göre düzenlenmiş çeşitli istatistiklerle kolay bir özet verir. Bunun dışında, bir kere tıklayarak kullanılan bazı değişiklikleri otomatik olarak önermektedir.

Dönüşümlerin bir kısmı, arayüzde kolay bir şekilde kullanılabilen önceden desenlenmiş uygulamaları kullanarak bilgiye uygulanabilir. Araç aynı zamanda, neye sahip olduğunuz hakkında fikir edinmek için herhangi bir bilgiyi ilk keşfederek keşfetmeye başlayan belirli bir işlemi izlemektedir.

MLBase
Bu, Algorithms Machines People Lab tarafından Berkeley Üniversitesi’nde geliştirilen birçok açık kaynak projelerinden biri olarak düşünülür. Aracın ana fikri, makine öğrenimini makro problemleri çözmeye uygulamak için basit bir çözüm vermektir. Bunlar tekliflerinden bazıları:

ML Doktoru – Optimize Edici, MLlib ve MLI’de olduğu gibi özellik çıkarıcılardaki ML algoritmalarında arama problemlerini çözmek için tasarlanmıştır. ML boru hattı yapımının operasyonlarını otomatikleştirmekle görevlidir.

MLib – Artık Spark Topluluğu tarafından desteklenmekte ve ML Kütüphanesi’nin çekirdek dağıtımı olarak çalışmaktadır. Bu başlangıçta MLBase Projesi için oluşturuldu.

MLI – Çok ML programlama soyutlamaları kullanır. Özellik ve Gelişim Algoritmalarının çıkarılması için bir Prototip API.

Otomatik İstatistikçi
Analiz ve veri arama araçlarını yaratan bir araştırma şirketi olduğu için gerçek bir ürün değildir. Ayrıntılı bir rapor elde etmek için, doğal dil sürecini kullanarak farklı veri türlerini alır. Hâlâ geliştirilmekte ve inisiyatifi çevreleyen çok az bilgi mevcut. Google’ın gözetiminde olması ihtimalidir.

WEKA
Bu, Java kullanılarak yazılmış bir veri toplama yazılımı olarak düşünülür. Yeni Zelanda’daki Waikato Üniversitesi’nde The Machine Learning Group tarafından geliştirilen bu, Grafik Kullanıcı Arayüzü ile programlanmış bir araçtır ve veri bilgisinin acemi kullanıcıları için ideal olabilir. Temel özelliklerinden başka, aynı zamanda açık kaynaktır.
Halen akademik ortamlarda daha çok kullanılmaktadır, ancak çok yakında büyük bir şey için basamak olma potansiyeline sahiptir.

Veri bilimcisi, ABD’deki en yüksek ücretli işlerden biri oldu çünkü şirketler, veri bilimcileri işe almak için çok miktarda para ödemek istiyorlar. Bu, öğrencilerin ve orta öğretim uzmanlarının bu araçları kullanarak gerekli becerileri geliştirmelerini ve uygulayabilmeleri için bir fırsat yaratır.

Resim Kredisi: Lemberg Vektör stüdyosu / Shutterstock

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *