Datawetenschap en machine learning voor niet-programmeurs

Met het continu genereren van gegevens is de behoefte aan en Data Science is exponentieel toegenomen. Deze vraag heeft veel niet-IT-professionals naar het gebied van Data Science getrokken. Deze blog over Data Science en Machine Learning voor niet-programmeurs is specifiek bedoeld voor niet-IT-professionals die carrière proberen te maken in Data Science en Machine Learning zonder ervaring te hebben met het werken aan programmeertalen.

Om diepgaande kennis te krijgen van kunstmatige intelligentie en machine learning, kunt u zich inschrijven voor live door Edureka met 24/7 ondersteuning en levenslange toegang.

Hier is een lijst met onderwerpen die zullen zijn behandeld in deze blog:

1. Inleiding tot datawetenschap en machinaal leren
2. Datawetenschap versus machine learning
3. Tools voor datawetenschap en machine learning voor niet-programmeurs

Inleiding tot datawetenschap en machinaal leren

Data Science en Machine Learning hebben professionals met alle achtergronden aangetrokken. De reden voor deze eis is het feit dat momenteel alles om ons heen op data draait.

Gegevens zijn de sleutel om bedrijven te laten groeien, complexe problemen uit de praktijk op te lossen en effectieve modellen te bouwen die helpen bij risicoanalyse, verkoopprognoses enzovoort. Data Science en Machine Learning zijn de sleutel tot het vinden van oplossingen en inzichten uit data.

Voordat we gaan Laten we verder één ding duidelijk maken. Datawetenschap en machine learning zijn niet hetzelfde. Mensen hebben vaak de neiging om tussen de twee in de war te raken. Laten we voor de duidelijkheid het verschil begrijpen:

Datawetenschap versus machine learning

Data Science is een overkoepelende term die een breed scala aan domeinen omvat, waaronder kunstmatige intelligentie (AI), machine learning en deep learning.

Laten we het opsplitsen:

Kunstmatige intelligentie: is een subset van Data Science waarmee machines mensachtig gedrag kunnen simuleren.

dubbel casten naar int in java

Machine leren: is een subgebied van kunstmatige intelligentie die machines de mogelijkheid biedt om automatisch te leren en te verbeteren door ervaring zonder expliciet te zijn geprogrammeerd om dit te doen.

Diep leren: Diep leren is een onderdeel van Machine learning dat gebruik maakt van verschillende computationele maatregelen en algoritmen die zijn geïnspireerd op de structuur en functie van de hersenen, genaamd Artificial Neural Networks (ANN).

Daarom draait Data Science om het extraheren van inzichten uit data. Daarvoor gebruikt het een aantal verschillende technologieën en methoden uit verschillende disciplines, zoals Machine Learning, AI en Deep Learning. Een punt om op te merken is dat Data Science een zeer uitgestrekt vakgebied is en niet uitsluitend op deze technieken vertrouwt.

Nu u de basis kent, gaan we eens kijken naar de voordelen van het gebruik van Data Science- en ML-tools.

Waarom tools voor data science en machine learning gebruiken?

Hier is een lijst met redenen die u zullen helpen de voordelen van het gebruik van Data Science-tools te begrijpen:

• U hebt geen programmeervaardigheden nodig om Data Science en Machine Learning Tools te gebruiken. Dit is vooral voordelig voor niet-IT-professionals die geen ervaring hebben met programmeren in Python, R, enz.
• Ze bieden een zeer interactieve GUI die heel gemakkelijk te gebruiken en te leren is.
• Deze tools bieden een zeer constructieve manier om de volledige Data Science-workflow te definiëren en te implementeren zonder je zorgen te hoeven maken over programmeerfouten of -fouten.

• Aangezien u voor deze tools niet hoeft te coderen, kunt u sneller en gemakkelijker gegevens verwerken en sterke Machine Learning-modellen bouwen.
• Alle processen die bij de workflow betrokken zijn, zijn geautomatiseerd en vereisen minimale menselijke tussenkomst.
• Veel datagedreven bedrijven hebben zich aangepast aan Data Science-tools en zijn vaak op zoek naar professionals die dergelijke tools aankunnen en beheren.

Nu je de voordelen van het gebruik van Data Science en Machine Learning-tools, laten we eens kijken naar de belangrijkste tools die elke niet-programmeur kan gebruiken:

Tools voor datawetenschap en machine learning

In dit gedeelte bespreken we de beste tools voor datawetenschap en machine learning voor niet-programmeurs. Houd er rekening mee dat deze lijst in willekeurige volgorde staat.

Hier is een lijst met datawetenschap en machineLeerhulpmiddelen die hieronder worden besproken:

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

RapidMiner

Het is geen verrassing dat RapidMiner deze lijst heeft gehaald. Een van de meest gebruikte Data Science- en Machine Learning-tools die niet alleen de voorkeur hebben van beginners die niet goed zijn uitgerust met programmeervaardigheden, maar ook van ervaren Data Scientists. RapidMiner is de alles-in-één tool die zorgt voor de volledige Data Science-workflow, van gegevensverwerking tot gegevensmodellering en implementatie.

Als u een niet-technische achtergrond heeft, is RapidMiner een van de beste tools voor u. Het biedt een sterke GUI die alleen de gegevens hoeft te dumpen, er is geen codering vereist. Het bouwt voorspellende modellen en Machine Learning-modellen die ingewikkelde algoritmen gebruiken om nauwkeurige resultaten te bereiken.

Hier zijn enkele van de belangrijkste kenmerken:

• Biedt een krachtige visuele programmeeromgeving.
• Wordt geleverd met een ingebouwde RapidMiner Radoop waarmee u kunt integreren met het Hadoop-framework voor datamining en -analyse.
• Het ondersteunt elk gegevensformaat envoert voorspellende analyses van topklasse uit door de gegevens vakkundig op te schonen
• Gebruikt programmeerconstructies die taken op hoog niveau automatiseren, zoals datamodellering

DataRobot

DataRobot is een geautomatiseerd Machine Learning-platform dat nauwkeurige voorspellende modellen bouwt om uitgebreide gegevensanalyses uit te voeren. Het is een van de beste tools voor datamining en feature-extractie. Professionals met minder programmeerervaring kiezen voor DataRobot omdat het wordt beschouwd als een van de meest eenvoudige tools voor data-analyse.

Net als RapidMiner is DataRobot ook een enkel platform dat kan worden gebruikt om een ​​end-to-end AI-oplossing te bouwen. Het maakt gebruik van de best practices bij het creëren van oplossingen die kunnen worden gebruikt om real-world businesscases te modelleren.

Hier zijn enkele van de belangrijkste kenmerken:

• Identificeert automatisch de belangrijkste functies en bouwt een model rond deze functies.
• Voert de gegevens uit op verschillende Machine Learning-modellen om te controleren welk model het meest nauwkeurige resultaat oplevert
• Extreem snel bij het bouwen, trainen,en het testen van voorspellende modellen, het uitvoeren van text mining, het schalen van gegevens, enzovoort.
• Kan grootschalige Data Science-projecten uitvoeren en modelevaluatiemethoden integreren, zoals parameterafstemming, enzovoort.

BigML

BigML vereenvoudigt het proces van het ontwikkelen van Machine Learning- en Data Science-modellen door direct beschikbare constructies te bieden die helpen bij classificatie-, regressie- en clusteringproblemen. Het bevat een breed scala aan Machine Learning-algoritmen en helpt bij het bouwen van een sterk model zonder veel menselijke tussenkomst, hierdoor kunt u zich concentreren op belangrijke taken zoals het verbeteren van de besluitvorming.

Hier zijn enkele van de belangrijkste kenmerken:

• Een uitgebreide machine learning-tool die de meest complexe machine learning-algoritmen ondersteunt, met volledige ondersteuning voor supervised en unsupervised learning, inclusief anomaliedetectie, associatiemining enzovoort.
• Biedt een eenvoudige webinterface en API's die kunnen worden ingesteld in een fractie van de tijd die traditionele systemen nodig hebben.
• Creëert visueel interactiefvoorspellende modellen die het gemakkelijk maken om correlaties tussen de kenmerken in de gegevens te vinden
• Bevat bindingen en bibliotheken van de meest populaire Data Science-talen zoals Python, Java, enz

MLBase

MLbase is een open-source tool die een van de beste platforms is die wordt gebruikt om grootschalige Machine Learning-projecten te maken. Het lost de problemen op waarmee u te maken krijgt bij het hosten van complexe modellen die berekeningen op hoog niveau vereisen.

MLBase gebruikt drie hoofdcomponenten:

1. ML Optimizer: het belangrijkste doel van de optimizer is om de constructie van de Machine Learning-pijplijn te automatiseren.
2. MLI: De MLI is een API die is gericht op het ontwikkelen van algoritmen en het uitvoeren van feature-extractie voor berekeningen op hoog niveau
3. MLlib: Het is de eigen Machine Learning-bibliotheek van Apache Spark die momenteel wordt ondersteund door de Spark-community.

Hier zijn enkele van de belangrijkste kenmerken:

• Biedt een eenvoudige GUI voor het ontwikkelen van Machine Learning-modellen
• Het leert en test de gegevens op verschillende leeralgoritmen om erachter te komen welk model de beste nauwkeurigheid geeft
• Niet-programmeurs kunnen gemakkelijk opschalen Data Science-modellen vanwege het gemak en de eenvoud van de tool
• Het kan grote, ingewikkelde projecten veel effectiever schalen dan welk traditioneel systeem dan ook

Google Cloud AutoML

Cloud AutoML is een platform van machine learning-producten waarmee professionals met beperkte ervaring in Data Science geavanceerde modellen kunnen trainen die specifiek zijn voor hun zakelijke behoeften. Een van de beste machine learning-platforms met meer dan 10 jaar aan getrainde Google Research-constructies om u te helpen voorspellende modellen te bouwen die alle traditionele rekenmodellen overtreffen.

Hier zijn enkele van de belangrijkste kenmerken:

• Professionals met minimale expertise op het gebied van ML kunnen eenvoudig machine learning-modellen van hoog niveau trainen en bouwen die specifiek zijn voor hun zakelijke behoeften.
• Een volwaardige integratie met vele andere Google Cloud-services die helpt bij datamining en gegevensopslag.
• Genereert REST API terwijl ze voorspellingen doen over de output
• Biedt een eenvoudige GUI om aangepaste ML-modellen te maken die kunnen worden getraind, getest, verbeterd en geïmplementeerd via hetzelfde platform.

Auto-WEKA

Auto-WEKA is een open-source GUI-gebaseerde tool die ideaal is voor beginners, aangezien het een zeer intuïtieve interface biedt voor het uitvoeren van alle Data Science-gerelateerde taken.

Het ondersteunt geautomatiseerde gegevensverwerking, EDA, supervised en unsupervised leeralgoritmen. Deze tool is perfect voor nieuwkomers die net zijn begonnen met Data Science en Machine Learning. Het heeft een gemeenschap van ontwikkelaars, die zo vriendelijk waren om tutorials en research papers over het gebruik van de tool te publiceren.

Hier zijn een paar kenmerken van de tool:

• WEKA biedt een enorm scala aan Machine Learning-algoritmen voor classificatie, regressie, clustering, anomaliedetectie, associatiemining, datamining enzovoort.
• Biedt een interactieve grafische interface voor het uitvoeren van dataminingtaken, data-analyse, enzovoort.
• Staat ontwikkelaars toe om hun modellen te testen op een gevarieerde reeks mogelijke testcases en helpt bij het leveren van het model dat de meest nauwkeurige output geeft.
• Het wordt ook geleverd met een eenvoudige maar intuïtieve CLI (Command Line Interface) om basisopdrachten uit te voeren.

IBM Watson Studio

We zijn ons er allemaal van bewust hoeveel IBM heeft bijgedragen aan de AI-gestuurde wereld. Zoals de meeste services die door IBM worden geleverd, is IBM Watson Studio een op AI gebaseerde tool die wordt gebruikt voor uitgebreide gegevensanalyse, Machine Learning, Data Science enzovoort.

Het helpt organisaties om het proces van data-analyse te vergemakkelijken en zorgt voor de end-to-end workflow, van dataverwerking tot implementatie. Het is een van de meest erkende tools voor data science en machine learning op de markt.

Java-ontwikkelaarssalaris in India

Hier zijn enkele belangrijke kenmerken van IBM Watson Studio:

• Biedt ondersteuning bij het uitvoeren van gegevensvoorbereiding, verkenning en modellering binnen een tijdsbestek van enkele minuten en het hele proces is geautomatiseerd.
• Ondersteunt meerdere Data Science-talen en tools zoals Python 3 Notebooks, Jython-scripting, SPSS Modeler en Data Refinery
• Voor codeerders en datawetenschappers biedt hetintegratie met R Studio, Scala, Python enzovoort.
• Maakt gebruik van de SPSS Modeler die de functionaliteit voor slepen en neerzetten biedt voor het verkennen van gegevens en het bouwen van sterke Machine Learning-modellen.

Schoolbord

Schoolbord is de meest populaire tool voor datavisualisatie die op de markt wordt gebruikt. Hiermee kunt u onbewerkte, niet-opgemaakte gegevens opsplitsen in een verwerkbaar en begrijpelijk formaat. Visualisaties die zijn gemaakt met behulp van Tableau, kunnen u eenvoudig helpen de afhankelijkheden tussen de voorspellende variabelen te begrijpen.

Hoewel Tableau voornamelijk wordt gebruikt voor visualisatiedoeleinden, kan het ook data-analyse en verkenning uitvoeren.

Hier zijn een paar features van Tableau:

• Het kan worden gebruikt om verbinding te maken met meerdere gegevensbronnen en het kan enorme gegevenssets visualiseren om correlaties en patronen te vinden.
• Met de Tableau Desktop-functie kun je aangepaste rapporten en dashboards maken om realtime updates te krijgen
• Tableau biedt ook cross-database join-functionaliteit waarmee je berekende velden en join-tabellen kunt maken, dit helpt bij het oplossen van complexe datagestuurdeproblemen.
• Een intuïtieve tool die de functie slepen en neerzetten gebruikt om nuttige inzichten uit gegevens te halen en gegevensanalyses uit te voeren

Trifacta

Trifacta is een enterprise data-wrangling-platform om aan uw zakelijke behoeften te voldoen. Begrijpen wat er precies in uw gegevens staat en hoe deze nuttig zullen zijn voor verschillende analytische verkenningen, is de sleutel tot het identificeren van de waarde van de gegevens. Trifacta wordt beschouwd als de beste tool voor het uitvoeren van data-wrangling, opschoning en analyse.

Hier zijn een paar kenmerken van Trifacta:

• Maakt verbinding met meerdere gegevensbronnen, ongeacht waar de gegevens zich bevinden
• Biedt een interactieve GUI voor het begrijpen van de gegevens om niet alleen de belangrijkste gegevens af te leiden, maar ook om onnodige of overtollige variabelen te verwijderen.
• Biedt visuele begeleiding, Machine Learning-workflows en feedback die u zullen begeleiden bij het beoordelen van de gegevens en het uitvoeren van de benodigde gegevenstransformatie.
• Controleert continude inconsistenties in gegevens en verwijdert alle null-waarden of ontbrekende waarden en zorgt ervoor dat gegevensnormalisatie wordt uitgevoerd om vertekeningen in de uitvoer te voorkomen.

KNIME

KNIME is een open-source data-analyseplatform gericht op het creëren van out-of-the-box Data Science en Machine Learning-applicaties. Het bouwen van Data Science-applicaties omvat een reeks taken die goed worden beheerd door deze volledig geautomatiseerde tool. Het biedt een zeer interactieve en intuïtieve GUI die het gemakkelijk maakt om de hele Data Science-methodologie te begrijpen.

Hier zijn een paar kenmerken van KNIME:

• Het kan worden gebruikt om end-to-end Data Science-workflows te bouwen zonder enige codering, u hoeft alleen de modules te slepen en neer te zetten.
• Biedt ondersteuning voor het insluiten van tools uit verschillende domeinen, inclusief scripting in R, Python, en biedt ook API's om te integreren met Apache Hadoop.
• Compatibel met verschillende indelingen voor data-sourcing, waaronder eenvoudige tekstindelingen, zoals CSV, PDF, XLS, JSON en ongestructureerde gegevensindelingen, inclusief afbeeldingen, GIF's, enz.
• Biedt volwaardige ondersteuning voor het uitvoeren van data-wrangling, functieselectie, normalisatie, datamodellering, modelevaluatie en stelt u zelfs in staat om interactieve visualisaties te maken.

Nu u de beste tools voor datawetenschap en machine learning voor niet-programmeurs kent, weet ik zeker dat u nieuwsgierig bent naar meer. Hier zijn een paar blogs die je op weg helpen met Data Science:

Als je je wilt inschrijven voor een complete cursus over kunstmatige intelligentie en machine learning, heeft Edureka een speciaal samengesteld dat zal je bekwaam maken in technieken als begeleid leren, onbewaakt leren en natuurlijke taalverwerking. Het omvat training over de nieuwste ontwikkelingen en technische benaderingen op het gebied van kunstmatige intelligentie en machine learning, zoals diep leren, grafische modellen en versterkend leren.