Khoa học dữ liệu và máy học dành cho người không phải lập trình viên

Với việc tạo ra dữ liệu liên tục, nhu cầu và Khoa học dữ liệu đã tăng lên theo cấp số nhân. Nhu cầu này đã kéo rất nhiều chuyên gia không chuyên về CNTT vào lĩnh vực Khoa học dữ liệu. Blog về Khoa học Dữ liệu và Học máy dành cho Người không phải Lập trình viên này đặc biệt dành riêng cho những người không phải là chuyên gia CNTT đang cố gắng tạo dựng sự nghiệp trong Khoa học Dữ liệu và Học máy mà không có kinh nghiệm làm việc trên các ngôn ngữ lập trình.

Để có kiến ​​thức chuyên sâu về Trí tuệ nhân tạo và Máy học, bạn có thể đăng ký trực tiếp của Edureka với hỗ trợ 24/7 và quyền truy cập trọn đời.

Đây là danh sách các chủ đề sẽ được đề cập trong blog này:

1. Giới thiệu về Khoa học Dữ liệu và Học máy
2. Khoa học dữ liệu và Máy học
3. Khoa học dữ liệu và Công cụ học máy cho người không phải lập trình viên

Giới thiệu về Khoa học Dữ liệu và Học máy

Khoa học Dữ liệu và Máy học đã thu hút các chuyên gia từ mọi nền tảng. Lý do cho nhu cầu này là hiện tại, mọi thứ xung quanh chúng ta đều chạy trên dữ liệu.

Dữ liệu là chìa khóa để phát triển doanh nghiệp, giải quyết các vấn đề phức tạp trong thế giới thực và xây dựng các mô hình hiệu quả giúp phân tích rủi ro, dự báo bán hàng, v.v. Khoa học dữ liệu và Máy học là chìa khóa để tìm ra giải pháp và thông tin chi tiết từ dữ liệu.

Trước khi chúng tôi đi bất kỳ hơn nữa, hãy làm rõ một điều. Khoa học dữ liệu và Máy học không giống nhau. Mọi người thường có xu hướng nhầm lẫn giữa hai điều này. Để làm rõ ràng mọi thứ, chúng ta hãy hiểu sự khác biệt:

Khoa học dữ liệu và Máy học

Khoa học dữ liệu là một thuật ngữ bao trùm nhiều lĩnh vực, bao gồm Trí tuệ nhân tạo (AI), Học máy và Học sâu.

Hãy chia nhỏ nó ra:

Trí tuệ nhân tạo: là một tập hợp con của Khoa học dữ liệu cho phép máy móc mô phỏng hành vi của con người.

lợi thế của jquery so với javascript

Học máy: là một lĩnh vực phụ của Trí tuệ nhân tạo cung cấp cho máy khả năng học hỏi tự động và cải thiện từ kinh nghiệm mà không cần được lập trình rõ ràng để làm như vậy.

Học kĩ càng: Học kĩ càng là một một phần của Học máy sử dụng các biện pháp tính toán và thuật toán khác nhau lấy cảm hứng từ cấu trúc và chức năng của bộ não được gọi là Mạng thần kinh nhân tạo (ANN).

Do đó, Khoa học dữ liệu xoay quanh việc trích xuất thông tin chi tiết từ dữ liệu. Để làm như vậy, nó sử dụng một số công nghệ và phương pháp khác nhau từ nhiều lĩnh vực khác nhau, như Học máy, AI và Học sâu. Một điểm cần lưu ý ở đây là Khoa học Dữ liệu là một lĩnh vực rất rộng lớn và không chỉ dựa vào những kỹ thuật này.

Bây giờ bạn đã biết những kiến ​​thức cơ bản, hãy hiểu những lợi ích của việc sử dụng các công cụ Khoa học dữ liệu và ML.

Tại sao sử dụng Khoa học dữ liệu và Công cụ học máy?

Dưới đây là danh sách các lý do sẽ giúp bạn hiểu được lợi ích của việc sử dụng các công cụ Khoa học dữ liệu:

• Bạn không yêu cầu kỹ năng lập trình để sử dụng Khoa học dữ liệu và Công cụ học máy. Điều này đặc biệt thuận lợi đối với các chuyên gia không phải là It không có kinh nghiệm lập trình bằng Python, R, v.v.
• Họ cung cấp một GUI tương tác rất dễ sử dụng và học hỏi.
• Những công cụ này cung cấp một cách rất xây dựng để xác định toàn bộ quy trình Khoa học Dữ liệu và triển khai nó mà không phải lo lắng về bất kỳ lỗi hoặc lỗi mã hóa nào.

• Thực tế là những công cụ này không yêu cầu bạn viết mã, việc xử lý dữ liệu và xây dựng các mô hình Học máy mạnh sẽ nhanh hơn và dễ dàng hơn.
• Tất cả các quy trình liên quan đến quy trình làm việc đều được tự động hóa và yêu cầu sự can thiệp tối thiểu của con người.
• Nhiều công ty định hướng dữ liệu đã thích ứng với các công cụ Khoa học dữ liệu và thường tìm kiếm các chuyên gia có khả năng xử lý và quản lý các công cụ đó.

Bây giờ bạn đã biết lợi thế của việc sử dụng các công cụ Khoa học dữ liệu và Máy học, hãy cùng xem các công cụ hàng đầu mà bất kỳ người không phải là lập trình viên nào cũng có thể sử dụng:

Khoa học dữ liệu và công cụ học máy

Trong phần này, chúng ta sẽ thảo luận về các công cụ Khoa học Dữ liệu và Máy học tốt nhất dành cho những người không phải là lập trình viên. Xin lưu ý rằng danh sách này không có thứ tự cụ thể.

Đây là danh sách Khoa học Dữ liệu và MáyCác công cụ học tập được thảo luận bên dưới:

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

RapidMiner

Không có gì ngạc nhiên khi RapidMiner lọt vào danh sách này. Một trong những công cụ Khoa học Dữ liệu và Máy học được sử dụng rộng rãi nhất được ưa chuộng bởi không chỉ những người mới bắt đầu chưa được trang bị tốt về kỹ năng lập trình mà còn cả các Nhà khoa học Dữ liệu có kinh nghiệm. RapidMiner là công cụ tất cả trong một xử lý toàn bộ quy trình làm việc của Khoa học dữ liệu, từ xử lý dữ liệu đến mô hình hóa và triển khai dữ liệu.

Nếu bạn không rành về kỹ thuật, RapidMiner là một trong những công cụ tốt nhất dành cho bạn. Nó cung cấp một GUI mạnh mẽ mà chỉ yêu cầu kết xuất dữ liệu, không cần mã hóa. Nó xây dựng các mô hình dự đoán và mô hình Học máy sử dụng các thuật toán phức tạp để đạt được kết quả đầu ra chính xác.

Dưới đây là một số tính năng chính của nó:

• Cung cấp một môi trường lập trình trực quan mạnh mẽ.
• Đi kèm với RapidMiner Radoop được tích hợp sẵn cho phép bạn tích hợp với khung Hadoop để khai thác và phân tích dữ liệu.
• Nó hỗ trợ mọi định dạng dữ liệu vàthực hiện phân tích dự đoán cấp cao nhất bằng cách làm sạch dữ liệu một cách chuyên nghiệp
• Sử dụng các cấu trúc lập trình để tự động hóa các tác vụ cấp cao như mô hình hóa dữ liệu

DataRobot

DataRobot là một nền tảng Học máy tự động xây dựng các mô hình dự đoán chính xác để thực hiện phân tích dữ liệu mở rộng. Nó là một trong những công cụ tốt nhất để khai thác dữ liệu và trích xuất tính năng. Các chuyên gia có ít kinh nghiệm lập trình sử dụng DataRobot vì nó được coi là một trong những công cụ đơn giản nhất để phân tích dữ liệu.

Giống như RapidMiner, DataRobot cũng là một nền tảng duy nhất có thể được sử dụng để xây dựng giải pháp AI đầu cuối. Nó sử dụng các phương pháp hay nhất trong việc tạo ra các giải pháp có thể được sử dụng để mô hình hóa các trường hợp kinh doanh trong thế giới thực.

Dưới đây là một số tính năng chính của nó:

• Tự động xác định các tính năng quan trọng nhất và xây dựng mô hình xung quanh các tính năng này.
• Chạy dữ liệu trên các mô hình Học máy khác nhau để kiểm tra mô hình nào cung cấp kết quả chính xác nhất
• Cực kỳ nhanh chóng trong việc xây dựng, đào tạo,và thử nghiệm các mô hình dự đoán, thực hiện khai thác văn bản, chia tỷ lệ dữ liệu, v.v.
• Có thể chạy các dự án Khoa học dữ liệu quy mô lớn và kết hợp các phương pháp đánh giá mô hình như điều chỉnh tham số, v.v.

BigML

BigML giúp giảm bớt quá trình phát triển các mô hình Học máy và Khoa học dữ liệu bằng cách cung cấp các cấu trúc sẵn có giúp giải quyết các vấn đề phân loại, hồi quy và phân cụm. Nó kết hợp một loạt các thuật toán Học máy và giúp xây dựng một mô hình mạnh mẽ mà không cần con người can thiệp nhiều, điều này cho phép bạn tập trung vào các nhiệm vụ quan trọng như cải thiện việc ra quyết định.

Dưới đây là một số tính năng chính của nó:

• Một công cụ Học máy toàn diện hỗ trợ các thuật toán Học máy phức tạp nhất, liên quan đến hỗ trợ đầy đủ cho học tập có Giám sát và Không giám sát, bao gồm phát hiện bất thường, khai thác liên kết, v.v.
• Cung cấp giao diện web đơn giản và các API có thể được thiết lập trong một phần nhỏ thời gian đối với các hệ thống truyền thống.
• Tạo tương tác trực quancác mô hình dự đoán giúp dễ dàng tìm thấy mối tương quan giữa các tính năng trong dữ liệu
• Kết hợp các ràng buộc và thư viện của các ngôn ngữ Khoa học Dữ liệu phổ biến nhất như Python, Java, v.v.

MLBase

MLbase là một công cụ mã nguồn mở là một trong những nền tảng tốt nhất được sử dụng để tạo các dự án Học máy quy mô lớn. Nó giải quyết các vấn đề gặp phải khi lưu trữ các mô hình phức tạp yêu cầu tính toán cấp cao.

MLBase sử dụng ba thành phần chính:

1. Trình tối ưu hóa ML: Mục đích chính của trình tối ưu hóa là tự động hóa việc xây dựng đường ống Học máy.
2. MLI: MLI là một API tập trung vào việc phát triển các thuật toán và thực hiện trích xuất tính năng cho các tính toán cấp cao
3. MLlib: Đây là thư viện Học máy rất riêng của Apache Spark hiện được hỗ trợ bởi cộng đồng Spark.

Dưới đây là một số tính năng chính của nó:

• Cung cấp GUI đơn giản để phát triển các mô hình Học máy
• Nó học và kiểm tra dữ liệu về các thuật toán học tập khác nhau để tìm ra mô hình nào mang lại độ chính xác tốt nhất
• Những người không phải lập trình viên có thể dễ dàng mở rộng quy mô Các mô hình Khoa học dữ liệu do tính dễ dàng và đơn giản của công cụ
• Nó có thể mở rộng các dự án lớn, phức tạp hiệu quả hơn nhiều so với bất kỳ hệ thống truyền thống nào

Google Cloud AutoML

Cloud AutoML là một nền tảng của các sản phẩm máy học cho phép các chuyên gia có kinh nghiệm hạn chế về Khoa học dữ liệu đào tạo các mô hình cao cấp cụ thể cho nhu cầu kinh doanh của họ. Một trong những nền tảng Học máy tốt nhất với hơn 10 năm xây dựng Google Research được đào tạo để giúp bạn xây dựng các mô hình dự đoán hoạt động tốt hơn tất cả các mô hình tính toán truyền thống.

Dưới đây là một số tính năng chính của nó:

• Các chuyên gia có kiến ​​thức chuyên môn tối thiểu trong lĩnh vực ML có thể dễ dàng đào tạo và xây dựng các mô hình Học máy cấp cao cụ thể cho nhu cầu kinh doanh của họ.
• Tích hợp hoàn toàn với nhiều dịch vụ Google Cloud khác giúp khai thác dữ liệu và lưu trữ dữ liệu.
• Tạo API REST trong khi đưa ra dự đoán về kết quả đầu ra
• Cung cấp GUI đơn giản để tạo các mô hình ML tùy chỉnh có thể được đào tạo, thử nghiệm, cải tiến và triển khai thông qua cùng một nền tảng.

WEKA tự động

Auto-WEKA là một công cụ dựa trên GUI mã nguồn mở, lý tưởng cho người mới bắt đầu vì nó cung cấp giao diện rất trực quan để thực hiện tất cả các tác vụ liên quan đến Khoa học dữ liệu.

Nó hỗ trợ xử lý dữ liệu tự động, các thuật toán học tập EDA, Supervised và Unsupervised. Công cụ này hoàn hảo cho những người mới bắt đầu với Khoa học Dữ liệu và Học máy. Nó có một cộng đồng các nhà phát triển, những người đủ tử tế để xuất bản các hướng dẫn và tài liệu nghiên cứu về cách sử dụng công cụ này.

Dưới đây là một số tính năng của công cụ:

• WEKA cung cấp một loạt các thuật toán Máy học để phân loại, hồi quy, phân cụm, phát hiện bất thường, khai thác liên kết, khai thác dữ liệu, v.v.
• Cung cấp giao diện đồ họa tương tác để thực hiện các tác vụ khai thác dữ liệu, phân tích dữ liệu, v.v.
• Cho phép các nhà phát triển để kiểm tra mô hình của họ trên một loạt các trường hợp thử nghiệm có thể có và giúp cung cấp mô hình cho kết quả chính xác nhất.
• Nó cũng đi kèm với một CLI (Giao diện dòng lệnh) đơn giản nhưng trực quan để chạy các lệnh cơ bản.

IBM Watson Studio

Tất cả chúng ta đều biết IBM đã đóng góp bao nhiêu cho thế giới do AI định hướng. Giống như hầu hết các dịch vụ do IBM cung cấp, IBM Watson Studio là một công cụ dựa trên AI được sử dụng để phân tích dữ liệu mở rộng, Học máy, Khoa học dữ liệu, v.v.

Nó hỗ trợ các tổ chức dễ dàng quá trình phân tích dữ liệu và chăm sóc quy trình làm việc đầu cuối, từ xử lý dữ liệu đến triển khai. Đây là một trong những công cụ được công nhận nhất cho Khoa học Dữ liệu và Học máy trên thị trường.

Dưới đây là một số tính năng chính của IBM Watson Studio:

• Cung cấp hỗ trợ để thực hiện chuẩn bị, thăm dò và lập mô hình dữ liệu trong khoảng thời gian vài phút và toàn bộ quy trình được tự động hóa.
• Hỗ trợ nhiều ngôn ngữ và công cụ Khoa học Dữ liệu như Máy tính xách tay Python 3, Jython scripting, SPSS Modeler và Data Refinery
• Đối với lập trình viên và các nhà khoa học dữ liệu, nó cung cấptích hợp với R Studio, Scala, Python, v.v.
• Sử dụng Trình mô hình SPSS cung cấp chức năng kéo và thả để khám phá dữ liệu và xây dựng các mô hình Học máy mạnh mẽ.

Bảng

Bảng là công cụ trực quan hóa dữ liệu phổ biến nhất được sử dụng trên thị trường. Nó cho phép bạn chia nhỏ dữ liệu thô, chưa được định dạng thành một định dạng có thể xử lý và dễ hiểu. Hình ảnh hóa được tạo bằng cách sử dụng Tableau có thể dễ dàng giúp bạn hiểu sự phụ thuộc giữa các biến dự báo.

Mặc dù Tableau chủ yếu được sử dụng cho mục đích trực quan, nó cũng có thể thực hiện phân tích và thăm dò dữ liệu.

Dưới đây là một vài tính năng của Tableau:

• Nó có thể được sử dụng để kết nối với nhiều nguồn dữ liệu và nó có thể trực quan hóa các tập dữ liệu khổng lồ để tìm ra các mối tương quan và các mẫu.
• Tính năng Tableau Desktop cho phép bạn tạo các báo cáo và trang tổng quan tùy chỉnh để nhận các bản cập nhật theo thời gian thực
• Tableau cũng cung cấp chức năng kết hợp cơ sở dữ liệu chéo cho phép bạn tạo các trường được tính toán và nối các bảng, điều này giúp giải quyết các dữ liệu phức tạp theo hướngcác vấn đề.
• Một công cụ trực quan, sử dụng tính năng kéo và thả để thu thập thông tin chi tiết hữu ích từ dữ liệu và thực hiện phân tích dữ liệu

Trifacta

Trifacta là một nền tảng thu thập dữ liệu doanh nghiệp để đáp ứng nhu cầu kinh doanh của bạn. Hiểu chính xác những gì có trong dữ liệu của bạn và nó sẽ hữu ích như thế nào cho các khám phá phân tích khác nhau là chìa khóa để xác định giá trị của dữ liệu. Trifacta được coi là công cụ tốt nhất để thực hiện việc xử lý, làm sạch và phân tích dữ liệu.

Dưới đây là một vài tính năng của Trifacta:

• Kết nối với nhiều nguồn dữ liệu bất kể dữ liệu ở đâu
• Cung cấp GUI tương tác để hiểu dữ liệu để không chỉ lấy được dữ liệu quan trọng nhất mà còn để loại bỏ các biến không cần thiết hoặc dư thừa.
• Cung cấp hướng dẫn trực quan, quy trình công việc Học máy và phản hồi sẽ hướng dẫn bạn đánh giá dữ liệu và thực hiện chuyển đổi dữ liệu cần thiết.
• Giám sát liên tụcsự mâu thuẫn trong dữ liệu và loại bỏ bất kỳ giá trị rỗng hoặc giá trị bị thiếu nào và đảm bảo việc chuẩn hóa dữ liệu được thực hiện để tránh bất kỳ sai lệch nào trong đầu ra.

KNIME

KNIME là một nền tảng phân tích dữ liệu mã nguồn mở nhằm tạo ra các ứng dụng Khoa học Dữ liệu và Máy học. Xây dựng các ứng dụng Khoa học Dữ liệu liên quan đến một loạt các nhiệm vụ được quản lý tốt bởi công cụ hoàn toàn tự động này. Nó cung cấp một GUI rất tương tác và trực quan giúp bạn dễ dàng hiểu toàn bộ phương pháp Khoa học Dữ liệu.

hồi quy logistic trong ví dụ python

Dưới đây là một số tính năng của KNIME:

• Nó có thể được sử dụng để xây dựng quy trình làm việc Khoa học Dữ liệu từ đầu đến cuối mà không cần bất kỳ mã hóa nào, bạn chỉ cần kéo và thả các mô-đun.
• Cung cấp hỗ trợ để nhúng các công cụ từ các miền khác nhau, bao gồm cả viết mã bằng R, Python và nó cũng cung cấp các API để tích hợp với Apache Hadoop.
• Tương thích với các định dạng tìm nguồn dữ liệu khác nhau bao gồm các định dạng văn bản đơn giản, chẳng hạn như CSV, PDF, XLS, JSON và các định dạng dữ liệu phi cấu trúc bao gồm hình ảnh, GIF, v.v.
• Cung cấp hỗ trợ chính thức để thực hiện việc bao bọc dữ liệu, lựa chọn tính năng, chuẩn hóa, mô hình hóa dữ liệu, đánh giá mô hình và thậm chí cho phép bạn tạo hình ảnh trực quan tương tác.

Giờ bạn đã biết các công cụ hàng đầu về Khoa học dữ liệu và Học máy dành cho những người không phải là lập trình viên, tôi chắc chắn rằng bạn muốn tìm hiểu thêm. Dưới đây là một số blog sẽ giúp bạn bắt đầu với Khoa học dữ liệu:

Nếu bạn muốn đăng ký một khóa học hoàn chỉnh về Trí tuệ nhân tạo và Học máy, Edureka có một điều đó sẽ giúp bạn thành thạo các kỹ thuật như Học có giám sát, Học không giám sát và Xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Nó bao gồm đào tạo về những tiến bộ và phương pháp tiếp cận kỹ thuật mới nhất trong Trí tuệ nhân tạo & Máy học như Học sâu, Mô hình đồ họa và Học tăng cường.