Datavetenskap och maskininlärning för icke-programmerare

Med kontinuerlig generering av data, behovet av och Datavetenskap har ökat exponentiellt. Denna efterfrågan har dragit många icke-IT-proffs till datavetenskap. Den här bloggen om datavetenskap och maskininlärning för icke-programmerare är särskilt avsedd för icke-IT-proffs som försöker göra en karriär inom datavetenskap och maskininlärning utan erfarenhet av att arbeta med programmeringsspråk.

För att få fördjupad kunskap om artificiell intelligens och maskininlärning kan du anmäla dig till live av Edureka med support dygnet runt och livstidsåtkomst.

Här är en lista över ämnen som kommer att vara omfattas av den här bloggen:

1. Introduktion till datavetenskap och maskininlärning
2. Datavetenskap vs maskininlärning
3. Datavetenskap och maskininlärningsverktyg för icke-programmerare

Introduktion till datavetenskap och maskininlärning

Datavetenskap och maskininlärning har dragit yrkesverksamma från alla bakgrunder. Anledningen till detta krav är det faktum att allt runt omkring oss körs på data.

Data är nyckeln till att växa företag, lösa komplexa verkliga problem och bygga effektiva modeller som hjälper till vid riskanalys, försäljningsprognoser och så vidare. Datavetenskap och maskininlärning är nyckeln till att hitta lösningar och insikter från data.

Innan vi går någon vidare, låt oss göra en sak tydlig. Datavetenskap och maskininlärning är inte samma sak. Människor tenderar ofta att bli förvirrade mellan de två. För att göra saker tydliga ska vi förstå skillnaden:

Datavetenskap vs maskininlärning

Datavetenskap är ett paraplybegrepp som täcker ett brett spektrum av domäner, inklusive artificiell intelligens (AI), maskininlärning och djupinlärning.

Låt oss bryta ner det:

Artificiell intelligens: är en delmängd av datavetenskap vilket gör att maskiner kan simulera människoliknande beteenden.

hur man skriver en strängmetod i java

Maskininlärning: är en delfält av artificiell intelligens vilket ger maskiner möjlighet att lära sig automatiskt och förbättra från erfarenhet utan att uttryckligen programmeras för att göra det.

Djup lärning: Djup lärning är en del av maskininlärning som använder olika beräkningsmått och algoritmer inspirerade av hjärnans struktur och funktion som kallas Artificial Neural Networks (ANN).

Därför kretsar Data Science kring utvinning av insikter från data. För att göra det använder den ett antal olika teknologier och metoder från olika discipliner, som Machine Learning, AI och Deep Learning. En punkt att notera här är att datavetenskap är ett mycket stort område och inte enbart förlitar sig på dessa tekniker.

Nu när du känner till grunderna, låt oss förstå fördelarna med att använda Data Science och ML-verktyg.

Varför använda datavetenskap och maskininlärningsverktyg?

Här är en lista med anledningar som hjälper dig att förstå fördelarna med att använda Data Science-verktyg:

• Du behöver inte programmera för att använda datavetenskap och maskininlärningsverktyg. Detta är särskilt fördelaktigt för icke-it-proffs som inte har erfarenhet av programmering i Python, R, etc.
• De ger en mycket interaktiv GUI som är mycket lätt att använda och lära sig.
• Dessa verktyg ger ett mycket konstruktivt sätt att definiera hela datavetenskapens arbetsflöde och implementera det utan att oroa dig för kodande fel eller fel.

• Med tanke på att dessa verktyg inte kräver att du kodar är det snabbare och lättare att bearbeta data och bygga starka maskininlärningsmodeller.
• Alla processer som är involverade i arbetsflödet är automatiserade och kräver minimalt mänskligt ingripande.
• Många datadrivna företag har anpassat sig till Data Science-verktygen och letar ofta efter yrkesverksamma som kan hantera och hantera sådana verktyg.

Nu när du vet fördelarna med att använda datavetenskap och maskininlärningsverktyg, låt oss ta en titt på de bästa verktygen som alla icke-programmerare kan använda:

Datavetenskap och maskininlärningsverktyg

I det här avsnittet diskuterar vi det bästa av datavetenskap och maskininlärningsverktyg för icke-programmerare. Observera att denna lista inte är i någon särskild ordning.

Här är en lista över datavetenskap och maskinLärande verktyg som diskuteras nedan:

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

RapidMiner

Det är ingen överraskning att RapidMiner tog sig till den här listan. Ett av de mest använda verktygen för datavetenskap och maskininlärning som föredras av inte bara nybörjare som inte är välutrustade med programmeringsförmåga utan också av erfarna datavetare. RapidMiner är allt i ett verktyg som tar hand om hela datavetenskapens arbetsflöde, från databehandling till datamodellering och distribution.

Om du har en icke-teknisk bakgrund är RapidMiner ett av de bästa verktygen för dig. Det ger ett starkt GUI som bara kräver dumpning av data, det krävs ingen kodning. Den bygger förutsägbara modeller och maskininlärningsmodeller som använder invecklade algoritmer för att uppnå exakta resultat.

Här är några av dess viktigaste funktioner:

• Ger en kraftfull visuell programmeringsmiljö.
• Levereras med en inbyggd RapidMiner Radoop som gör att du kan integrera med Hadoop-ramverk för datautvinning och analys.
• Den stöder alla dataformat ochutför prediktiv analys av högsta klass genom att rengöra data på ett sakkunnigt sätt
• Använder programmeringskonstruktioner som automatiserar högnivåuppgifter som datamodellering

DataRobot

DataRobot är en automatiserad maskininlärningsplattform som bygger exakta förutsägbara modeller för att utföra omfattande dataanalys. Det är ett av de bästa verktygen för datautvinning och extraktion av funktioner. Professionella med mindre programmeringserfarenhet går till DataRobot eftersom det anses vara ett av de enklaste verktygen för dataanalys.

Precis som RapidMiner är DataRobot också en enda plattform som kan användas för att bygga en AI-lösning från slut till slut. Den använder de bästa metoderna för att skapa lösningar som kan användas för att modellera verkliga affärsfall.

Här är några av dess viktigaste funktioner:

• Identifierar automatiskt de viktigaste funktionerna och bygger en modell kring dessa funktioner.
• Kör data på olika maskininlärningsmodeller för att kontrollera vilken modell som ger det mest exakta resultatet
• Extremt snabb att bygga, träna,och testa prediktiva modeller, utföra textbrytning, dataskalning och så vidare.
• Kan köra storskaliga datavetenskapsprojekt och införliva modellvärderingsmetoder som parametrar och så vidare.

BigML

BigML underlättar utvecklingen av maskininlärnings- och datavetenskapsmodeller genom att tillhandahålla lätt tillgängliga konstruktioner som hjälper till med klassificerings-, regressions- och klusterproblem. Den innehåller ett brett spektrum av maskininlärningsalgoritmer och hjälper till att bygga en stark modell utan mycket mänskligt ingripande, detta låter dig fokusera på viktiga uppgifter som att förbättra beslutsfattandet.

Här är några av dess viktigaste funktioner:

• Ett omfattande maskininlärningsverktyg som stöder de mest komplexa maskininlärningsalgoritmerna, som omfattar fullt stöd för övervakad och icke-övervakad inlärning, inklusive avkänning av avvikelser, gruvdrift och så vidare.
• Ger ett enkelt webbgränssnitt och API: er som kan ställas in på en bråkdel av den tid det tar för traditionella system.
• Skapar visuellt interaktivtförutsägbara modeller som gör det enkelt att hitta korrelationer mellan funktionerna i datan
• Innehåller bindningar och bibliotek på de mest populära datavetenskapsspråken som Python, Java, etc.

MLBase

MLbase är ett verktyg med öppen källkod som är en av de bästa plattformarna som används för att skapa storskaliga maskininlärningsprojekt. Den adresserar problemen när det är värd för komplexa modeller som kräver beräkningar på hög nivå.

MLBase använder tre huvudkomponenter:

1. ML Optimizer: Huvudsyftet med optimeraren är att automatisera rörledningskonstruktionen för Machine Learning.
2. MLI: MLI är ett API som fokuserar på att utveckla algoritmer och utföra funktionsuttag för beräkningar på hög nivå
3. MLlib: Det är Apache Sparks eget Machine Learning-bibliotek som för närvarande stöds av Spark-communityn.

Här är några av dess viktigaste funktioner:

• Ger ett enkelt GUI för utveckling av maskininlärningsmodeller
• Den lär sig och testar data på olika inlärningsalgoritmer för att ta reda på vilken modell som ger bäst noggrannhet
• Icke-programmerare kan enkelt skala Datavetenskapsmodeller på grund av verktygets lätthet och enkelhet
• Det kan skala stora, invecklade projekt mycket effektivt än något traditionellt system

Google Cloud AutoML

Cloud AutoML är en plattform för maskininlärningsprodukter som tillåter yrkesverksamma med begränsad erfarenhet inom datavetenskap att utbilda avancerade modeller som är specifika för deras affärsbehov. En av de bästa maskininlärningsplattformarna med över 10 år av utbildade Google Research-konstruktioner som hjälper dig att skapa förutsägbara modeller som överträffar alla traditionella beräkningsmodeller.

Här är några av dess viktigaste funktioner:

• Professionella med minimal expertis inom ML kan enkelt utbilda och bygga maskininlärningsmodeller på hög nivå som är specifika för deras affärsbehov.
• En fullfjädrad integration med många andra Google Cloud-tjänster som hjälper till med datautvinning och datalagring.
• Skapar REST API samtidigt göra förutsägelser om produktionen
• Ger ett enkelt GUI för att skapa anpassade ML-modeller som kan utbildas, testas, förbättras och distribueras via samma plattform.

Auto-WEKA

Auto-WEKA är ett GUI-baserat verktyg med öppen källkod som är perfekt för nybörjare eftersom det ger ett mycket intuitivt gränssnitt för att utföra alla datavetenskapsrelaterade uppgifter.

Den stöder automatiserad databehandling, EDA, övervakad och oövervakad inlärningsalgoritmer. Detta verktyg är perfekt för nybörjare som just har börjat med datavetenskap och maskininlärning. Den har en grupp utvecklare som var så vänliga att de publicerade handledning och forskningspapper om hur man använder verktyget.

Här är några funktioner i verktyget:

• WEKA tillhandahåller ett stort utbud av maskininlärningsalgoritmer för klassificering, regression, kluster, anomalidetektering, association mining, data mining och så vidare.
• Ger ett interaktivt grafiskt gränssnitt för att utföra data mining uppgifter, dataanalys och så vidare.
• Tillåter utvecklare att testa sina modeller på en varierad uppsättning möjliga testfall och hjälper till att tillhandahålla den modell som ger den mest exakta produktionen.
• Den levereras också med ett enkelt men intuitivt CLI (Command Line Interface) för att köra grundläggande kommandon.

IBM Watson Studio

Vi är alla medvetna om hur mycket IBM har bidragit till den AI-drivna världen. Liksom de flesta tjänster som tillhandahålls av IBM är IBM Watson Studio ett AI-baserat verktyg som används för omfattande dataanalys, maskininlärning, datavetenskap och så vidare.

Det hjälper organisationer att underlätta dataanalysprocessen och tar hand om det totala arbetsflödet, från databehandling till distribution. Det är ett av de mest erkända verktygen för datavetenskap och maskininlärning på marknaden.

Här är några viktiga funktioner i IBM Watson Studio:

• Ger stöd för att utföra dataförberedelse, utforskning och modellering inom några minuter och hela processen är automatiserad.
• Stöder flera datavetenskapsspråk och verktyg som Python 3 Notebooks, Jython scripting, SPSS Modeler och Data Refinery
• För kodare och dataforskare erbjuder detintegration med R Studio, Scala, Python och så vidare.
• Använder SPSS-modelleraren som erbjuder drag-och-släpp-funktionalitet för att utforska data och bygga starka maskininlärningsmodeller.

Styrelse

Styrelse är det mest populära datavisualiseringsverktyget som används på marknaden. Det låter dig bryta ned råa, oformaterade data till ett bearbetbart och förståeligt format. Visualiseringar som skapats med hjälp av Tableau kan enkelt hjälpa dig att förstå beroendet mellan prediktorvariablerna.

Även om Tableau huvudsakligen används för visualiseringsändamål kan den också utföra dataanalys och utforskning.

Här är några funktioner i Tableau:

• Det kan användas för att ansluta till flera datakällor, och det kan visualisera massiva datamängder för att hitta korrelationer och mönster.
• Med Tableau Desktop-funktionen kan du skapa anpassade rapporter och instrumentpaneler för att få uppdateringar i realtid
• Tableau tillhandahåller också anslutningsfunktion över flera databaser som låter dig skapa beräknade fält och gå med i tabeller, detta hjälper till att lösa komplexa datadrivnaproblem.
• Ett intuitivt verktyg som använder drag-och-släpp-funktionen för att få användbar insikt från data och utföra dataanalys

Trifacta

Trifacta är en plattform för företagsdatavridning för att tillgodose dina affärsbehov. Att förstå exakt vad som finns i dina data och hur det kommer att vara användbart för olika analytiska undersökningar är nyckeln till att identifiera värdet på data. Trifacta anses vara det bästa verktyget för att utrota, rengöra och analysera data.

Här är några funktioner i Trifacta:

• Ansluter till flera datakällor oavsett var data bor
• Ger en interaktiv GUI för att förstå data för att inte bara härleda de viktigaste uppgifterna utan också för att ta bort onödiga eller redundanta variabler.
• Ger visuell vägledning, arbetsflöden för maskininlärning och feedback som hjälper dig att bedöma data och utföra den nödvändiga datatransformationen.
• Övervakar kontinuerligtinkonsekvenserna i data och tar bort alla nollvärden eller saknade värden och ser till att datanormalisering utförs för att undvika förspänningar i utdata.

KNIME

KNIME är en öppen källkodsanalysplattform som syftar till att direkt skapa datavetenskap och maskininlärningsapplikationer. Att bygga datavetenskapliga applikationer involverar en rad uppgifter som hanteras väl av detta helautomatiserade verktyg. Det ger en mycket interaktiv och intuitiv GUI som gör det enkelt att förstå hela datavetenskapsmetoden.

hur man skapar power bi dashboard

Här är några funktioner i KNIME:

• Den kan användas för att bygga end-to-end Data Science-arbetsflöden utan kodning, du behöver bara dra och släppa modulerna.
• Ger stöd för att bädda in verktyg från olika domäner, inklusive skript i R, Python och det ger också API: er som kan integreras med Apache Hadoop.
• Kompatibel med olika datainsamlingsformat inklusive enkla textformat, som CSV, PDF, XLS, JSON och ostrukturerade dataformat inklusive bilder, GIF, etc.
• Ger fullfjädrat stöd för att utföra datavridning, funktionsval, normalisering, datamodellering, modellutvärdering och till och med låter dig skapa interaktiva visualiseringar.

Nu när du känner till de bästa verktygen för datavetenskap och maskininlärning för icke-programmerare är jag säker på att du är nyfiken på att lära dig mer. Här är några bloggar som hjälper dig att komma igång med datavetenskap:

Om du vill anmäla dig till en fullständig kurs om artificiell intelligens och maskininlärning har Edureka en speciell kurator som kommer att göra dig skicklig i tekniker som Supervised Learning, Oövervakat lärande och Natural Language Processing. Det inkluderar utbildning om de senaste framstegen och tekniska tillvägagångssätten inom artificiell intelligens och maskininlärning som djupinlärning, grafiska modeller och förstärkningslärande.