Ang Agham sa Data At Pag-aaral ng Makina Para sa Mga Hindi Programmer

Sa patuloy na pagbuo ng data, ang kailangan para sa at Agham sa Data ay nadagdagan exponentially. Ang kahilingan na ito ay nakuha ng maraming mga di-IT propesyonal sa larangan ng Data Science. Ang blog na ito sa Data Science at Machine Learning For Non-Programmers ay partikular na nakatuon sa mga propesyonal na hindi IT na sumusubok na gumawa ng isang karera sa Data Science at Machine Learning nang walang karanasan sa pagtatrabaho sa mga wika ng programa.

Upang makakuha ng malalim na kaalaman sa Artipisyal na Katalinuhan at Pag-aaral ng Makina, maaari kang magpatala nang live ni Edureka na may suporta na 24/7 at habang-buhay na pag-access.

Narito ang isang listahan ng mga paksa saklaw sa blog na ito:

1. Panimula sa Data Science And Machine Learning
2. Data Science vs Machine Learning
3. Mga Tool sa Pag-aaral ng Agham at Data Para sa Mga Hindi-Programmer

Panimula sa Data Science And Machine Learning

Ang Agham ng Agham at Pag-aaral ng Makina ay gumuhit ng mga propesyonal mula sa lahat ng mga background. Ang dahilan para sa kahilingan na ito ay ang katunayan na sa kasalukuyan, ang lahat sa paligid namin ay tumatakbo sa data.

Ang data ay ang susi upang mapalago ang mga negosyo, malutas ang mga kumplikadong problema sa totoong mundo at bumuo ng mga mabisang modelo na makakatulong sa pagtatasa ng panganib, pagtataya sa benta at iba pa. Ang Data Science at Machine Learning ay ang susi sa paghahanap ng mga solusyon at pananaw mula sa data.

Bago tayo pumunta karagdagang, linawin natin ang isang bagay. Ang Agham ng Data at Pag-aaral ng Makina ay hindi pareho. Ang mga tao ay madalas na may posibilidad na malito sa pagitan ng dalawa. Upang linawin ang mga bagay na maintindihan natin ang pagkakaiba:

Data Science vs Machine Learning

Agham sa Data ay isang term na payong na sumasaklaw sa isang malawak na hanay ng mga domain, kabilang ang Artipisyal na Katalinuhan (AI), Pag-aaral ng Makina at Malalim na Pag-aaral.

Paghiwalayin natin ito:

Artipisyal na Katalinuhan: ay isang subset ng Agham ng Data na nagpapahintulot sa mga makina na gayahin ang ugali na tulad ng tao.

kung paano i-convert ang dobleng sa integer sa java

Pag-aaral ng Machine: ay isang sub-larangan ng Artipisyal na Katalinuhan na nagbibigay ng mga machine ng kakayahang matuto nang awtomatiko at pagbutihin mula sa karanasan nang hindi malinaw na na-program na gawin ito.

Malalim na Pag-aaral: Malalim na Pag-aaral ay isang bahagi ng pagkatuto ng Machine na gumagamit ng iba't ibang mga panukalang computational at algorithm na inspirasyon ng istraktura at pag-andar ng utak na tinawag na Artipisyal na Neural Networks (ANN).

Samakatuwid, umiikot ang Science sa Data sa pagkuha ng mga pananaw mula sa data. Upang magawa ito, gumagamit ito ng maraming iba't ibang mga teknolohiya at pamamaraan mula sa iba't ibang mga disiplina, tulad ng Machine Learning, AI at Deep Learning. Ang isang punto na dapat tandaan dito ay ang Data Science ay isang napakalawak na larangan at hindi eksklusibong umaasa sa mga diskarteng ito.

Ngayong alam mo na ang mga pangunahing kaalaman, unawain natin ang mga pakinabang ng paggamit ng mga tool sa Data Science at ML.

Bakit gumagamit ng Data Science at Machine Learning Tools?

Narito ang isang listahan ng mga kadahilanang makakatulong sa iyo na maunawaan ang mga pakinabang ng paggamit ng mga tool sa Agham ng Data:

• Hindi mo kinakailangan ang mga kasanayan sa pag-program upang magamit ang Data Science at Machine Learning Tools. Lalo na kapaki-pakinabang ito sa mga propesyonal na Non-It na walang karanasan sa pagprogram sa Python, R, atbp.
• Nagbibigay ang mga ito ng isang napaka-interactive na GUI na napakadaling gamitin at malaman.
• Ang mga tool na ito ay nagbibigay ng isang napaka nakabubuo na paraan upang tukuyin ang buong daloy ng trabaho ng Data Science at ipatupad ito nang hindi nag-aalala tungkol sa anumang mga pag-coding na error o error.

• Dahil sa katotohanang ang mga tool na ito ay hindi nangangailangan sa iyong mag-code, mas mabilis at mas madali ang pagproseso ng data at bumuo ng mga malalakas na modelo ng Pag-aaral ng Machine.
• Ang lahat ng mga proseso na kasangkot sa daloy ng trabaho ay awtomatiko at nangangailangan ng kaunting interbensyon ng tao.
• Maraming mga kumpanya na hinihimok ng data ang umangkop sa mga tool sa Agham ng Data at madalas na naghahanap ng mga propesyonal na may kakayahang hawakan at pamahalaan ang mga nasabing tool.

Ngayong alam mo na ang mga pakinabang ng paggamit ng mga tool sa Agham ng Data at Pag-aaral ng Machine, tingnan natin ang mga nangungunang tool na maaaring magamit ng sinumang hindi programmer:

Mga Tool sa Pag-aaral ng Agham ng Data At Makina

Sa seksyong ito, tatalakayin namin ang pinakamahusay sa mga tool sa Data Science at Machine Learning para sa mga hindi programmer. Mangyaring tandaan na ang listahang ito ay wala sa partikular na pagkakasunud-sunod.

Narito ang isang listahan ng Data Science at MachineMga tool sa pag-aaral na tinalakay sa ibaba:

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

RapidMiner

Hindi nakakagulat na ang RapidMiner ay nakarating sa listahang ito. Isa sa mga pinaka malawak na ginagamit na tool sa Agham ng Data at Pag-aaral ng Makina na ginugusto ng hindi lamang mga nagsisimula na hindi mahusay na nilagyan ng mga kasanayan sa pag-program ngunit pati na rin ng mga may karanasan sa Data Scientists. Ang RapidMiner ay ang lahat sa isang tool na nangangalaga sa buong daloy ng trabaho ng Data Science, mula sa pagpoproseso ng data hanggang sa pagmomodelo ng data at pag-deploy.

Kung mula ka sa isang hindi pang-teknikal na background, ang RapidMiner ay isa sa mga pinakamahusay na tool para sa iyo. Nagbibigay ito ng isang malakas na GUI na nangangailangan lamang upang itapon ang data, walang kinakailangang pag-coding. Bumubuo ito ng mga mahuhulaan na modelo at modelo ng Pag-aaral ng Machine na gumagamit ng mga nakakabagong algorithm upang makamit ang mga tumpak na output.

Narito ang ilan sa mga pangunahing tampok nito:

• Nagbibigay ng isang malakas na kapaligiran sa visual na programa.
• Dumating sa isang built-in na RapidMiner Radoop na nagbibigay-daan sa iyo upang isama sa balangkas ng Hadoop para sa pagmimina at pagtatasa ng data.
• Sinusuportahan nito ang anumang format ng data atnagsasagawa ng nangungunang uri ng hula na analytics sa pamamagitan ng dalubhasang paglilinis ng data
• Gumagamit ng mga konstruksyon ng programa na nag-o-automate ng mga mataas na antas na gawain tulad ng pagmomodelo ng data

DataRobot

Ang DataRobot ay isang awtomatikong platform ng Pag-aaral ng Machine na nagtatayo ng tumpak na mga hulang modelo upang maisagawa ang malawak na pagtatasa ng data. Ito ay isa sa mga pinakamahusay na tool para sa pagmimina ng data at pagkuha ng tampok. Ang mga propesyonal na may mas kaunting karanasan sa pagproseso ay pupunta para sa DataRobot sapagkat ito ay itinuturing na isa sa mga pinaka simpleng tool para sa pagtatasa ng data.

Tulad ng RapidMiner, ang DataRobot ay isa ring platform na maaaring magamit upang makabuo ng isang dulo upang wakasan ang solusyon sa AI. Gumagamit ito ng pinakamahuhusay na kasanayan sa paglikha ng mga solusyon na maaaring magamit upang mag-modelo ng mga kaso ng negosyo sa totoong mundo.

Narito ang ilan sa mga pangunahing tampok nito:

• Awtomatikong kinikilala ang pinakamahalagang mga tampok at bumubuo ng isang modelo sa paligid ng mga tampok na ito.
• Pinapatakbo ang data sa iba't ibang mga modelo ng Pag-aaral ng Machine upang suriin kung aling modelo ang nagbibigay ng pinaka tumpak na kinalabasan
• Napakabilis sa pagbuo, pagsasanay,at pagsubok ng mga hulang modelo, gumaganap ng pagmimina ng teksto, pag-scale ng data at iba pa.
• Maaaring magpatakbo ng malalaking proyekto sa Agham ng Data at isama ang mga pamamaraan ng pagsusuri sa modelo tulad ng pag-tune ng parameter at iba pa.

BigML

Pinapadali ng BigML ang proseso ng pagbuo ng mga modelo ng Pag-aaral ng Machine at Data Science sa pamamagitan ng pagbibigay ng madaling magagamit na mga konstruksyon na makakatulong sa mga problema sa pag-uuri, pagbabalik at pag-cluster. Nagsasama ito ng isang malawak na hanay ng mga algorithm ng Pag-aaral ng Machine at tumutulong na bumuo ng isang malakas na modelo nang walang labis na interbensyon ng tao, pinapayagan ka nitong ituon ang pansin sa mahahalagang gawain tulad ng pagpapabuti ng paggawa ng desisyon.

Narito ang ilan sa mga pangunahing tampok nito:

• Ang isang komprehensibong tool sa Pag-aaral ng Machine na sumusuporta sa pinaka-kumplikadong mga algorithm ng Pag-aaral ng Machine, na kinasasangkutan ng buong suporta para sa Pinangangasiwaang at hindi suportadong pag-aaral, kabilang ang pagtuklas ng anomalya, pagmimina ng samahan at iba pa.
• Nagbibigay ng isang simpleng web interface at mga API na maaaring i-set up sa isang maliit na bahagi ng oras na kinakailangan para sa tradisyunal na mga system.
• Lumilikha ng biswal na interactivemahuhulaan na mga modelo na ginagawang madali upang makahanap ng mga ugnayan sa mga tampok sa data
• Nagsasama ng mga bindings at aklatan ng pinakatanyag na mga wika sa Agham ng Data tulad ng Python, Java, atbp

MLBase

Ang MLbase ay isang tool na bukas na mapagkukunan na isa sa mga pinakamahusay na platform na ginamit upang lumikha ng mga malalaking proyekto sa Pag-aaral ng Machine. Tinutugunan nito ang mga problemang kinakaharap habang nagho-host ng mga kumplikadong modelo na nangangailangan ng mataas na antas na pagkalkula.

Gumagamit ang MLBase ng tatlong pangunahing bahagi:

1. ML Optimizer: Ang pangunahing layunin ng optimizer ay upang i-automate ang paggawa ng pipeline ng Machine Learning.
2. MLI: Ang MLI ay isang API na nakatuon sa pagbuo ng mga algorithm at pagganap ng pagkuha ng tampok para sa mga mataas na antas na pagkalkula
3. MLlib: Ito ay ang mismong Apache Spark na mismong library ng Learning Learning na kasalukuyang sinusuportahan ng pamayanan ng Spark.

Narito ang ilan sa mga pangunahing tampok nito:

• Nagbibigay ng isang simpleng GUI para sa pagbuo ng mga modelo ng Pag-aaral ng Machine
• Nalalaman at sinusubukan nito ang data sa iba't ibang mga algorithm sa pag-aaral upang malaman kung aling modelo ang nagbibigay ng pinakamahusay na kawastuhan
• Ang mga di-programmer ay madaling sukatan Mga modelo ng Data Science dahil sa kadalian at pagiging simple ng tool
• Maaari nitong sukatin ang malalaki, nagkakaugnay na mga proyekto na mas epektibo kaysa sa anumang tradisyunal na sistema

Google Cloud AutoML

Ang Cloud AutoML ay isang platform ng mga produkto ng pag-aaral ng makina na nagbibigay-daan sa mga propesyonal na may limitadong karanasan sa Data Science upang sanayin ang mga high-end na modelo na partikular sa kanilang mga pangangailangan sa negosyo. Isa sa mga pinakamahusay na platform ng Pag-aaral ng Machine na may higit sa 10 taon ng mga sinanay na konstruksyon sa Google Research upang matulungan kang bumuo ng mga mahuhulaan na modelo na hindi maisasagawa ang lahat ng tradisyunal na mga modelo ng computational

Narito ang ilan sa mga pangunahing tampok nito:

• Ang mga propesyonal na may kaunting kadalubhasaan sa larangan ng ML ay madaling sanayin at mabuo ang mga modelo ng machine level na may mataas na antas na tiyak sa kanilang mga pangangailangan sa negosyo.
• Isang ganap na pagsasama sa maraming iba pang mga serbisyo ng Google Cloud na tumutulong sa pagmimina ng data at pag-iimbak ng data.
• Bumubuo ng REST API habang gumagawa ng mga hula tungkol sa output
• Nagbibigay ng isang simpleng GUI upang lumikha ng mga pasadyang mga modelo ng ML na maaaring sanayin, masubukan, mapabuti, at ma-deploy sa pamamagitan ng parehong platform.

Auto-WEKA

Ang Auto-WEKA ay isang open-source na tool na nakabatay sa GUI na mainam para sa mga nagsisimula dahil nagbibigay ito ng isang napaka-intuitive na interface para sa pagganap ng lahat ng mga gawain na nauugnay sa Data Science.

Sinusuportahan nito ang awtomatikong pagproseso ng data, mga algorithm ng pag-aaral ng EDA, Pinangangasiwaan at Hindi suportadong pag-aaral. Ang tool na ito ay perpekto para sa mga newbie na nagsisimula pa lamang sa Data Science at Machine Learning. Mayroon itong pamayanan ng mga developer, na mabait upang mai-publish ang mga tutorial at papel sa pagsasaliksik tungkol sa paggamit ng tool.

Narito ang ilang mga tampok ng tool:

• Nagbibigay ang WEKA ng isang malaking hanay ng mga algorithm ng Pagkatuto ng Machine para sa pag-uuri, pagbabalik, pag-cluster, pagtuklas ng anomalya, pagmimina ng samahan, pagmimina ng data at iba pa.
• Nagbibigay ng isang interactive na grapikong interface upang maisagawa ang mga gawain sa pagmimina ng data, pagtatasa ng data at iba pa.
• Pinapayagan ang mga developer upang subukan ang kanilang mga modelo sa iba't ibang hanay ng mga posibleng kaso ng pagsubok at makakatulong sa pagbibigay ng modelo na nagbibigay ng pinaka tumpak na output.
• Mayroon din itong isang simple, ngunit madaling maunawaan na CLI (Command Line Interface) upang magpatakbo ng mga pangunahing utos.

IBM Watson Studio

Alam nating lahat kung magkano ang naiambag ng IBM sa mundo na hinihimok ng AI. Tulad ng karamihan sa mga serbisyong ibinibigay ng IBM, ang IBM Watson Studio ay isang tool na batay sa AI na ginagamit para sa malawak na pagtatasa ng data, Pag-aaral ng Makina, Agham sa Data at iba pa.

Tinutulungan nito ang mga samahan na mapagaan ang proseso ng pagtatasa ng data at alagaan ang end-to-end na daloy ng trabaho, mula sa pagproseso ng data hanggang sa pag-deploy. Ito ay isa sa mga pinakakilalang tool para sa Data Science at Machine Learning sa merkado.

Narito ang ilang pangunahing tampok ng IBM Watson Studio:

• Nagbibigay ng suporta upang maisagawa ang paghahanda ng data, paggalugad at pagmomodelo sa loob ng isang span ng ilang minuto at ang buong proseso ay awtomatiko.
• Sinusuportahan ang maraming mga wika sa Agham ng Data at mga tool tulad ng Python 3 Notebooks, Jython scripting, SPSS Modeler, at Data Refinery
• Para sa mga coder at Data Scientists, nag-aalok itopagsasama sa R ​​Studio, Scala, Python at iba pa.
• Gumagamit ng SPSS Modeler na nagbibigay ng pag-andar ng drag-and-drop para sa paggalugad ng data at pagbuo ng mga malalakas na modelo ng Pag-aaral ng Machine.

Lupon

Lupon ay ang pinakatanyag na tool ng visualization ng data na ginamit sa merkado. Pinapayagan kang maghiwalay ng hilaw, hindi nai-format na data sa isang napaproseso at naiintindihan na format. Ang mga visualization na nilikha sa pamamagitan ng paggamit ng Tableau ay madaling makatulong sa iyo na maunawaan ang mga dependency sa pagitan ng mga variable ng hula.

Bagaman pangunahing ginagamit ang Tableau para sa layunin ng pagpapakita, maaari rin itong magsagawa ng pagtatasa ng data at paggalugad.

Narito ang ilang mga tampok ng Tableau:

• Maaari itong magamit upang kumonekta sa maraming mga mapagkukunan ng data, at maaari nitong mailarawan ang napakalaking mga hanay ng data upang makahanap ng mga ugnayan at pattern.
• Pinapayagan ka ng tampok na Tableau Desktop na lumikha ng mga na-customize na ulat at dashboard upang makakuha ng mga real-time na pag-update
• Nagbibigay din ang tableau ng pag-andar na cross-database na nagbibigay-daan sa iyo upang lumikha ng mga kalkuladong patlang at sumali sa mga talahanayan, makakatulong ito sa paglutas ng kumplikadong hinihimok ng datamga problema.
• Isang madaling maunawaan na tool, na gumagamit ng tampok na drag-and-drop upang makuha ang mga kapaki-pakinabang na pananaw mula sa data at magsagawa ng pagtatasa ng data

Trifacta

Ang Trifacta ay isang platform ng pag-aaway ng data ng enterprise para sa pagtugon sa mga pangangailangan ng iyong negosyo. Ang pag-unawa nang eksakto kung ano ang nasa iyong data at kung paano ito magiging kapaki-pakinabang para sa iba't ibang mga pagtuklas na analitiko ay ang susi sa pagkilala sa halaga ng data. Ang Trifacta ay itinuturing na pinakamahusay na tool para sa pagsasagawa ng data wrangling, paglilinis, at pagtatasa.

Narito ang ilang mga tampok ng Trifacta:

• Kumokonekta sa maraming mga mapagkukunan ng data anuman ang buhay ng data
• Nagbibigay ng isang interactive na GUI para sa pag-unawa sa data upang hindi lamang makuha ang pinakamahalagang data ngunit upang alisin din ang hindi kinakailangan o kalabisan na mga variable.
• Nagbibigay ng gabay sa visual, mga daloy ng workflow ng Machine, at puna na gagabay sa iyo sa pagtatasa ng data at pagganap ng kinakailangang pagbabago ng data.
• Patuloy na sinusubaybayanang mga hindi pagkakapare-pareho sa data at inaalis ang anumang mga null na halaga o nawawalang halaga at tinitiyak na ang normalisasyon ng data ay ginaganap upang maiwasan ang anumang bias sa output.

KNIME

Ang KNIME ay isang open-source platform ng analytics ng data na naglalayong lumikha sa labas ng kahon ng mga aplikasyon ng Data Science at Machine Learning. Ang mga aplikasyon sa Building Data Science ay nagsasangkot ng isang serye ng mga gawain na mahusay na pinamamahalaan ng ganap na awtomatikong tool na ito. Nagbibigay ito ng isang napaka-interactive at madaling maunawaan na GUI na ginagawang madali upang maunawaan ang buong pamamaraan ng Data Science.

kung paano hawakan ang popup sa selenium webdriver

Narito ang ilang mga tampok ng KNIME:

• Maaari itong magamit upang bumuo ng mga end-to-end na daloy ng agham ng Data nang walang anumang pag-coding, kailangan mo lamang i-drag-at-drop ang mga module.
• Nagbibigay ng suporta upang mai-embed ang mga tool mula sa iba't ibang mga domain, kabilang ang scripting sa R, Python at nagbibigay din ito ng mga API upang isama sa Apache Hadoop.
• Tugma sa iba't ibang mga format ng sourcing ng data kabilang ang mga simpleng format ng teksto, tulad ng CSV, PDF, XLS, JSON, at mga hindi istrakturang format ng data kabilang ang mga imahe, GIF, atbp.
• Nagbibigay ng ganap na suporta para sa pagsasagawa ng pag-aaway ng data, pagpili ng tampok, normalisasyon, pagmomodelo ng data, pagsusuri ng modelo at pinapayagan ka ring lumikha ng mga interactive na visualization.

Ngayong alam mo na ang nangungunang mga tool para sa Data Science at Pag-aaral ng Machine para sa mga hindi programmer, sigurado akong interesado kang malaman ang higit pa. Narito ang ilang mga blog na makakatulong sa iyong makapagsimula sa Data Science:

Kung nais mong magpatala para sa isang kumpletong kurso sa Artipisyal na Katalinuhan at Pag-aaral ng Makina, ang Edureka ay may espesyal na na-curate iyon ay magpapasikat sa iyo sa mga diskarteng tulad ng Pinangangasiwaang Pag-aaral, Hindi Pinapamahalaang Pag-aaral, at Pagproseso ng Likas na Wika. Kabilang dito ang pagsasanay sa pinakabagong mga pagsulong at panteknikal na diskarte sa Artipisyal na Pag-intelektuwal at Pag-aaral ng Makina tulad ng Deep Learning, Mga Modelong Grapiko at Pag-aaral ng Patatag.