De opkomst van data en het beheer ervan heeft de manier waarop bedrijven beslissingen nemen volledig veranderd. De opkomst van data-analyse heeft tot veel verbazingwekkende dingen geleid, maar enkele van de gevolgen zijn:
- Python als programmeertaal: de vraag van de datawetenschapper
Te veel mensen, die het vakgebied niet kennen, geloven dat om betrokken te zijn bij gegevensbeheer, je programmeervaardigheden moet hebben, wat handig is als je Python of R kunt gebruiken, maar het is een mythe dat alleen een uitstekende programmeur kan worden een geweldige programmeur, een goede dataprogrammeur. Wetenschappelijk.
Maar dankzij de opkomst van webbronnen kan men in een vroeg stadium de basis van data-analyse leren met behulp van online platforms om vaardigheden verder te verbeteren en kan men kiezen voor een meer gestructureerde master in data science.
Er zijn verschillende GUI-gebaseerde applicaties voor niet-programmeurs die u kunnen helpen hetzelfde te doen.
Laten we, voordat we de lijst met dergelijke apps bekijken, eerst begrijpen wat datawetenschap is.
En daarvoor zijn hier tien op GUI gebaseerde apps (in willekeurige volgorde):
1.DataRobot:
Het is in feite een geavanceerd geautomatiseerd machine learning-platform.
Help niet-programmeurs met:
Modeloptimalisatie Parallelle verwerking Constructie en implementatie
Een eenvoudige GUI bieden.
2. Excel/spreadsheet:
Excel is een van de meest gebruikte software ter wereld, niet speciaal voor datawetenschap.
Dankzij de ondersteuning, middelen en community van Excel kan een niet-programmeur dromen van datawetenschap.
Met Excel/Spreadsheet zijn enkele belangrijke functies die worden gebruikt in datawetenschap beschikbaar; Wat:
Gegevens samenvatten, gegevens visualiseren, gegevens ordenen,
enz., die krachtig genoeg zijn om alle gegevens te verwerken.
Kortom, met Excel kan een niet-programmeur ook aan data science doen.
3.
Kader:
Tableau is een van de disruptieve data-analyseplatforms in de business intelligence-wereld.
Niet-programmeurs kunnen het gemakkelijk gebruiken omdat:
Het maakt verbinding met bijna elke database, kan worden gesleept en neergezet om gegevensvisualisatie te maken en kan met één klik worden gedeeld.
Het begrijpt gegevens in realtime, waardoor het een van de krachtigste business intelligence-software is.
Vier. snelle mijnwerker:
RapidMiner is een referentieplatform voor veel niet-programmeurs en programmeurs.
Begonnen in 2006 als een open source-tool, is rapidminer tegenwoordig een premium-tool die wordt gebruikt voor datamining.
De reden waarom het tegenwoordig zo populair is bij datawetenschappers, is de dekking ervan. Van gegevensvoorbereiding tot validatie tot implementatie, RapidMiner doet het allemaal.
Niet-programmeurs kunnen talloze algoritmen uitvoeren zonder zelfs maar een enkele regel code te schrijven. Bovendien breidt het de ondersteuning uit naar programmeurs die R & Python gebruiken voor dezelfde taak.
Kort samengevat is RapidMiner een ultrasnel toegangsplatform voor datawetenschappers.
5. BigML:
BigML is meer aan de kant van machine learning dan aan de kant van datavisualisatie of analyse.
BigML is minder vriendelijk voor programmeurs vanwege de GUI. De GUI gebruikt een van de bronnen -> Datasets -> Modellen -> Voorspellingen -> Ensembles -> Evaluatie.
Nogmaals, voor niet-programmeurs heeft BigML ingebouwde algoritmen voor het oplossen van regressie-, groepering-, classificatie-, associatie-ontdekkingsproblemen, enz.
Als niet-programmeur kun je het zelfs gebruiken omdat het een beperkt gratis pakket biedt met dezelfde gebruiksvriendelijke GUI.
6.Google Cloud AutoML:
Nogmaals, een machine learning-product.
CloudML is een Google-product dat een reeks machine learning-producten biedt voor ontwikkelaars met beperkte ML-ervaring.
Met behulp van Google’s next-generation transfer learning en neurale architectuur zoektechnologie, wordt het gebruikt om hoogwaardige modellen te maken voor specifieke zakelijke behoeften.
Met een eenvoudige grafische interface kunnen niet-programmeurs hun datasets trainen, testen, verbeteren en implementeren.
7. trifact:
Data Wrangling is waar Trifacta uitblinkt.
Met een zeer intuïtieve gebruikersinterface wordt Trifacta gebruikt door niet-programmeurs of programmeurs voor het opschonen en voorbereiden van gegevens. Trifacta doet dit door deze stappen te volgen:
Ontdekken -> Structureren -> Opschonen -> Verrijking -> Validatie -> Publiceren
Er zijn drie versies van Trifacta op basis van gebruik: Wrangler, Wrangler Pro en Wrangler Enterprise.
Met Pro & Enterprise kan deze tool grote hoeveelheden data verwerken om data te manipuleren en wordt daarom gebruikt in de financiële en telecommunicatiesector.
8. oranje:
Orange is een ander hulpmiddel dat is gebouwd met een grafische interface voor niet-programmeurs.
Het is enorm populair vanwege één feit: het is open source.
Het biedt interactieve datavisualisatie en visuele programmering. Daarnaast legt het de nadruk op datamining. Met uitgebreide bibliotheken kunnen taken zoals classificatie, regressie en clustering worden gedaan met de Orange-tool.
De oranje tool wordt vooral gebruikt door beginners of docenten van de klas Datamining & Visualisatie.
9. DataWrapper:
Data Wrapper is een aanzienlijke optie voor datavisualisatie. Voor elke business intelligence-taak biedt het snelle visualisaties.
Het is natuurlijk niet zo groot als Tableau, maar voor datavisualisatie in de vorm van een staafdiagram, cirkeldiagram, lijndiagram, kolomdiagram, enz. is DataWrapper een ongelooflijk snelle tool.
Simpel gezegd, het is de helpende hand van een niet-programmeur voor prachtige datavisualisatie.
10. QlikView:
QlikView is de enige software op deze lijst die het qua kracht kan meten met Tableau.
Het is een van de meest populaire tools die door bedrijven over de hele wereld worden gebruikt. Hoewel het geen statistieken biedt, heeft het voordelen op veel andere gebieden.
De tool van de nieuwe generatie, QlikSense, is echter bijna perfect op alle gebieden. Met de associatieve engine en beheerde multi-cloud-architectuur slaagt het erin om superkrachtig te zijn op enterprise-schaal.
Datawetenschap is booming met vooruitgang in ML, AI en Big Data. Elk bedrijf heeft behoefte aan een duidelijker beeld van die Giga en Terabytes aan data en daarom is de vraag naar datawetenschappers groot.
Gewoon niet kiezen voor een carrière in datawetenschap alleen omdat je geen verstand hebt van programmeren, is absurd. Er zijn verschillende tools en technologieën om die leemte op te vullen. Dus als niet-programmeurs het gebied van datawetenschap willen verkennen, is de lijst met tools in dit artikel de plek om te beginnen.
