Вы можете делать Data Science в графическом интерфейсе
Data Science – это зонтик для областей анализа данных, интеллектуального анализа данных, машинного обучения и искусственного интеллекта. Он нацелен на поиск информации из данных. Недавние тенденции продемонстрировали быстрый рост внедрения практики использования данных во многих отраслях.
- Аналитика бизнеса
- Статьи
- Вы можете делать Data Science в графическом интерфейсе
Оглавление
На рисунке показан рабочий процесс исследования и анализа данных в Spotfire Data Science
Data Science – это зонтик для областей анализа данных, интеллектуального анализа данных, машинного обучения и искусственного интеллекта. Он нацелен на поиск информации из данных. Недавние тенденции продемонстрировали быстрый рост внедрения практики использования данных во многих отраслях.
Бизнес-специалисты с опытом работы в бизнес-процессах и бизнес-процессах. Эти специалисты включают, но не ограничиваются, экспертов по теме, полевых инженеров и бизнес-лидеров. Эти люди обладают высокой степенью институциональных знаний, но у них нет сильного опыта в разработке программного обеспечения.
Предоставление мощной аналитической информации доступным высококвалифицированным экспертам в области бизнеса позволяет им быстро и щедро внедрять инновации, согласовывая достижения в машинном обучении с бизнес-целями компании. Это подчеркивает необходимость демократизации науки о данных. Инструменты и платформы с низким кодом, щелчком и настройкой GUI (графический пользовательский интерфейс) в качестве экспертов для экспертов домена, предоставляя им возможность прототипа, тестирования и развертывания расширенной аналитики для решения сложных задач.
TIBCO Spotfire Data Science, Statistic и Spotfire шаблоны. Пользователи могут работать вместе сложным способом для решения проблемы. Все это через графический интерфейс. Более того, эти решения визуально инкапсулируют весь процесс, что облегчает понимание и работу создателя и сотрудников на более позднем этапе. Каждый оператор или модуль предоставляется экспертами и предоставляет множество показателей для диагностики и интерпретации. Эти решения особенно благоприятны для совместной работы благодаря функциям, которые облегчают совместную работу (аннотации, совместное использование рабочего процесса, журналы активности и закладки с сохранением состояния). Например, эксперт по предмету может создать прототип рабочего процесса, и данные ученого могут его уточнить.
Вы можете задаться вопросом, что произойдет, если конкретный анализ или алгоритм необходим в программном обеспечении или нуждается в настройке? Это легко исправить, вставив фрагменты кода или пользовательские новые операторы в рабочий процесс. Набор аналитических решений TIBCO поддерживает целый ряд современных языков программирования, чтобы вносить необходимые изменения в рабочий процесс. Продукты также избавляют от необходимости выделенной команды для решения проблем, связанных с версированием, развертыванием, доступом к данным и документацией.
Таким образом, вы можете делать науку в графическом интерфейсе – когда GUI остается гибким в настройках по мере необходимости.
Примеры линейной регрессии
Если вы считаете регрессионное моделирование недоступным для понимания, или если у вас были проблемы с …
Почитать еще
Скользкий склон безудержной семантики
Недавняя статья под названием «Спящее будущее визуализации данных? Фотография »расширяет определение визуализации данных до нового предела.
Data mining средства обнаружения данных могут создавать ценность для бизнеса?
Мы живем во время, когда данные вокруг нас. В эпоху цифровых технологий те, кто может выжать
Визуализация данных и виртуальная реальность
Время от времени кто-то заявляет, что визуализация данных может быть улучшена при просмотре в виртуальной
Информационный шум
Чтобы тщательно, точно и четко информировать, мы должны определить предполагаемый сигнал, а затем усилить его,
Аналитическая зрелость
В течение последних двадцати лет ментальная модель зрелости аналитики соответствовала схеме, представленной ниже, начиная с
Машинное обучение
Глубокое обучение – это продвинутая форма машинного обучения. Глубокое обучение относится к способности компьютерных систем, известных
ETL или подготовки данных
Технологии извлечения, преобразования и загрузки (ETL), которыми управляют исключительно ИТ, до недавнего времени были основным
Как начать карьеру в области науки о данных
Каждая область имеет уровень сложности, который человек должен оценить, прежде чем посвящать ему свое время
Как самостоятельно изучить искусственный интеллект и машинное обучение
В наши дни, в эпоху демократизации знаний, стало очень легко глубоко изучить любую дисциплину. Это