Datenwissenschaft und maschinelles Lernen für Nicht-Programmierer

Mit der kontinuierlichen Generierung von Daten wird die Notwendigkeit für und Data Science hat exponentiell zugenommen. Diese Nachfrage hat viele Nicht-IT-Experten in den Bereich Data Science gezogen. Dieser Blog über Data Science und maschinelles Lernen für Nicht-Programmierer richtet sich speziell an Nicht-IT-Experten, die versuchen, Karriere in Data Science und maschinellem Lernen zu machen, ohne über die Erfahrung in der Arbeit mit Programmiersprachen zu verfügen.

Um detaillierte Kenntnisse über künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen zu erhalten, können Sie sich live anmelden von Edureka mit 24/7 Support und lebenslangem Zugriff.

Hier ist eine Liste der Themen, die sein werden in diesem Blog behandelt:

1. Einführung in Data Science und maschinelles Lernen
2. Data Science vs Machine Learning
3. Tools für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen für Nicht-Programmierer

Einführung in Data Science und maschinelles Lernen

Data Science und Machine Learning haben Fachleute aus allen Bereichen angezogen. Der Grund für diese Nachfrage ist die Tatsache, dass derzeit alles um uns herum mit Daten betrieben wird.

Daten sind der Schlüssel zum Wachstum von Unternehmen, zur Lösung komplexer Probleme in der realen Welt und zur Erstellung effektiver Modelle, die bei der Risikoanalyse, Umsatzprognose usw. helfen. Datenwissenschaft und maschinelles Lernen sind der Schlüssel, um Lösungen und Erkenntnisse aus Daten zu finden.

Bevor wir gehen Lassen Sie uns eines klarstellen. Data Science und Machine Learning sind nicht dasselbe. Menschen neigen oft dazu, zwischen den beiden zu verwechseln. Um die Dinge klar zu machen, verstehen wir den Unterschied:

Data Science vs Machine Learning

Data Science ist ein Überbegriff, der eine breite Palette von Bereichen abdeckt, einschließlich künstlicher Intelligenz (KI), maschinellem Lernen und tiefem Lernen.

Lassen Sie es uns zusammenfassen:

Künstliche Intelligenz: ist ein Teilmenge von Data Science Dadurch können Maschinen menschliches Verhalten simulieren.

Erste Schritte mit MySQL Workbench

Maschinelles Lernen: ist ein Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz Dies gibt Maschinen die Möglichkeit, automatisch zu lernen und sich aus Erfahrungen zu verbessern, ohne explizit dafür programmiert zu sein.

Tiefes Lernen: Tiefes Lernen ist ein Teil des maschinellen Lernens Dabei werden verschiedene Rechenmaße und Algorithmen verwendet, die von der Struktur und Funktion des Gehirns inspiriert sind und als künstliche neuronale Netze (ANN) bezeichnet werden.

Daher dreht sich bei Data Science alles um die Extraktion von Erkenntnissen aus Daten. Zu diesem Zweck werden verschiedene Technologien und Methoden aus verschiedenen Disziplinen wie maschinelles Lernen, KI und Deep Learning verwendet. Hierbei ist zu beachten, dass Data Science ein sehr weites Feld ist und sich nicht ausschließlich auf diese Techniken stützt.

Nachdem Sie die Grundlagen kennen, möchten wir Ihnen die Vorteile der Verwendung von Data Science- und ML-Tools erläutern.

Warum sollten Sie Tools für Data Science und maschinelles Lernen verwenden?

Hier ist eine Liste von Gründen, die Ihnen helfen, die Vorteile der Verwendung von Data Science-Tools zu verstehen:

• Sie benötigen keine Programmierkenntnisse, um Data Science- und Machine Learning-Tools verwenden zu können. Dies ist besonders vorteilhaft für Non-It-Profis, die keine Erfahrung mit der Programmierung in Python, R usw. haben.
• Sie bieten eine sehr interaktive Benutzeroberfläche, die sehr einfach zu bedienen und zu erlernen ist.
• Diese Tools bieten eine sehr konstruktive Möglichkeit, den gesamten Data Science-Workflow zu definieren und zu implementieren, ohne sich um Codierungsfehler oder -fehler sorgen zu müssen.

• Angesichts der Tatsache, dass für diese Tools kein Code erforderlich ist, ist es schneller und einfacher, Daten zu verarbeiten und starke Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen.
• Alle am Workflow beteiligten Prozesse sind automatisiert und erfordern nur minimale menschliche Eingriffe.
• Viele datengesteuerte Unternehmen haben sich an Data Science-Tools angepasst und suchen häufig nach Fachleuten, die mit solchen Tools umgehen und sie verwalten können.

Jetzt wo du das kennst Schauen wir uns die wichtigsten Tools an, die jeder Nicht-Programmierer verwenden kann:

Tools für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen

In diesem Abschnitt werden die besten Tools für Data Science und maschinelles Lernen für Nicht-Programmierer erläutert. Bitte beachten Sie, dass diese Liste in keiner bestimmten Reihenfolge ist.

Hier ist eine Liste von Data Science und MachineLernwerkzeuge, die unten erläutert werden:

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

RapidMiner

Es ist keine Überraschung, dass RapidMiner es auf diese Liste geschafft hat. Eines der am häufigsten verwendeten Tools für Data Science und maschinelles Lernen, das nicht nur von Anfängern bevorzugt wird, die nicht über gute Programmierkenntnisse verfügen, sondern auch von erfahrenen Data Scientists. RapidMiner ist das All-in-One-Tool, das den gesamten Data Science-Workflow von der Datenverarbeitung bis zur Datenmodellierung und -bereitstellung abdeckt.

Wenn Sie keinen technischen Hintergrund haben, ist RapidMiner eines der besten Tools für Sie. Es bietet eine starke GUI, die nur das Speichern der Daten erfordert, es ist keine Codierung erforderlich. Es werden Vorhersagemodelle und Modelle für maschinelles Lernen erstellt, die verschachtelte Algorithmen verwenden, um präzise Ergebnisse zu erzielen.

Hier sind einige der wichtigsten Funktionen:

• Bietet eine leistungsstarke visuelle Programmierumgebung.
• Kommt mit einem eingebauten RapidMiner Radoop, mit dem Sie das Hadoop-Framework für Data Mining und Analyse integrieren können.
• Es unterstützt jedes Datenformat undführt erstklassige prädiktive Analysen durch, indem die Daten fachmännisch bereinigt werden
• Verwendet Programmierkonstrukte, die allgemeine Aufgaben wie die Datenmodellierung automatisieren

DataRobot

DataRobot ist eine automatisierte Plattform für maschinelles Lernen, die präzise Vorhersagemodelle für eine umfassende Datenanalyse erstellt. Es ist eines der besten Tools für Data Mining und Feature-Extraktion. Profis mit weniger Programmiererfahrung entscheiden sich für DataRobot, da es als eines der einfachsten Tools für die Datenanalyse gilt.

Wie RapidMiner ist auch DataRobot eine einzige Plattform, mit der eine End-to-End-KI-Lösung erstellt werden kann. Es verwendet die Best Practices bei der Erstellung von Lösungen, mit denen reale Geschäftsfälle modelliert werden können.

Hier sind einige seiner Hauptmerkmale:

• Identifiziert automatisch die wichtigsten Features und erstellt ein Modell um diese Features herum.
• Führt die Daten in verschiedenen Modellen für maschinelles Lernen aus, um zu überprüfen, welches Modell das genaueste Ergebnis liefert
• Extrem schnell im Bauen, Training,Testen von Vorhersagemodellen, Durchführen von Text Mining, Datenskalierung usw.
• Kann große Data Science-Projekte ausführen und Methoden zur Modellbewertung wie Parameteroptimierung usw. einbeziehen.

BigML

BigML vereinfacht die Entwicklung von Modellen für maschinelles Lernen und Data Science, indem leicht verfügbare Konstrukte bereitgestellt werden, die bei Klassifizierungs-, Regressions- und Clustering-Problemen helfen. Es enthält eine breite Palette von Algorithmen für maschinelles Lernen und hilft dabei, ein starkes Modell ohne viel menschliches Eingreifen zu erstellen. Auf diese Weise können Sie sich auf wichtige Aufgaben wie die Verbesserung der Entscheidungsfindung konzentrieren.

Hier sind einige seiner Hauptmerkmale:

• Ein umfassendes Tool für maschinelles Lernen, das die komplexesten Algorithmen für maschinelles Lernen unterstützt und die vollständige Unterstützung für überwachtes und unbeaufsichtigtes Lernen umfasst, einschließlich Anomalieerkennung, Assoziations-Mining usw.
• Bietet eine einfache Weboberfläche und APIs, die in einem Bruchteil der Zeit eingerichtet werden können, die für herkömmliche Systeme erforderlich ist.
• Erstellt visuell interaktivVorhersagemodelle, die es einfach machen, Korrelationen zwischen den Merkmalen in den Daten zu finden
• Enthält Bindungen und Bibliotheken der beliebtesten Data Science-Sprachen wie Python, Java usw.

MLBase

MLbase ist ein Open-Source-Tool, das eine der besten Plattformen für die Erstellung umfangreicher Projekte für maschinelles Lernen darstellt. Es befasst sich mit den Problemen beim Hosten komplexer Modelle, für die Berechnungen auf hoher Ebene erforderlich sind.

MLBase verwendet drei Hauptkomponenten:

1. ML-Optimierer: Der Hauptzweck des Optimierers besteht darin, den Aufbau der Pipeline für maschinelles Lernen zu automatisieren.
2. MLI: Das MLI ist eine API, die sich auf die Entwicklung von Algorithmen und die Durchführung der Merkmalsextraktion für Berechnungen auf hoher Ebene konzentriert
3. MLlib: Es handelt sich um Apache Spark's eigene Bibliothek für maschinelles Lernen, die derzeit von der Spark-Community unterstützt wird.

Hier sind einige seiner Hauptmerkmale:

• Bietet eine einfache Benutzeroberfläche zum Entwickeln von Modellen für maschinelles Lernen
• Es lernt und testet die Daten verschiedener Lernalgorithmen, um herauszufinden, welches Modell die beste Genauigkeit bietet
• Nicht-Programmierer können leicht skalieren Data Science-Modelle aufgrund der Einfachheit und Einfachheit des Tools
• Es kann große, komplizierte Projekte viel effektiver skalieren als jedes herkömmliche System

Google Cloud AutoML

Cloud AutoML ist eine Plattform für Produkte für maschinelles Lernen, mit der Fachleute mit begrenzter Erfahrung in Data Science High-End-Modelle trainieren können, die auf ihre Geschäftsanforderungen zugeschnitten sind. Eine der besten Plattformen für maschinelles Lernen mit über 10 Jahren geschulten Google Research-Konstrukten, mit denen Sie Vorhersagemodelle erstellen können, die alle herkömmlichen Rechenmodelle übertreffen.

Hier sind einige seiner Hauptmerkmale:

• Fachleute mit minimalem Fachwissen auf dem Gebiet der ML können auf einfache Weise hochrangige Modelle für maschinelles Lernen trainieren und erstellen, die auf ihre Geschäftsanforderungen zugeschnitten sind.
• Eine vollwertige Integration mit vielen anderen Google Cloud-Diensten, die beim Data Mining und bei der Datenspeicherung hilft.
• Generiert die REST-API während Vorhersagen über die Ausgabe gemacht werden
• Bietet eine einfache Benutzeroberfläche zum Erstellen benutzerdefinierter ML-Modelle, die über dieselbe Plattform trainiert, getestet, verbessert und bereitgestellt werden können.

Auto-WEKA

Auto-WEKA ist ein Open-Source-Tool auf GUI-Basis, das sich ideal für Anfänger eignet, da es eine sehr intuitive Benutzeroberfläche für die Ausführung aller Data Science-bezogenen Aufgaben bietet.

Es unterstützt automatisierte Datenverarbeitungs-, EDA-, überwachte und unbeaufsichtigte Lernalgorithmen. Dieses Tool ist perfekt für Anfänger, die gerade erst mit Data Science und maschinellem Lernen beginnen. Es gibt eine Community von Entwicklern, die freundlicherweise Tutorials und Forschungsarbeiten zur Verwendung des Tools veröffentlicht haben.

Hier sind einige Funktionen des Tools:

• WEKA bietet eine Vielzahl von Algorithmen für maschinelles Lernen zur Klassifizierung, Regression, Clusterbildung, Erkennung von Anomalien, Assoziations-Mining, Data-Mining usw.
• Bietet eine interaktive grafische Oberfläche zum Ausführen von Data Mining-Aufgaben, Datenanalysen usw.
• Ermöglicht Entwicklern ihre Modelle an einer Vielzahl möglicher Testfälle zu testen und dabei zu helfen, das Modell bereitzustellen, das die genaueste Ausgabe liefert.
• Es kommt auch mit einer einfachen, aber intuitiven CLI (Command Line Interface), um grundlegende Befehle auszuführen.

IBM Watson Studio

Wir alle wissen, wie viel IBM zur KI-gesteuerten Welt beigetragen hat. Wie die meisten von IBM bereitgestellten Services ist IBM Watson Studio ein AI-basiertes Tool, das für umfassende Datenanalyse, maschinelles Lernen, Data Science usw. verwendet wird.

Es unterstützt Unternehmen dabei, den Prozess der Datenanalyse zu vereinfachen, und kümmert sich um den End-to-End-Workflow von der Datenverarbeitung bis zur Bereitstellung. Es ist eines der bekanntesten Tools für Data Science und maschinelles Lernen auf dem Markt.

Hier sind einige wichtige Funktionen von IBM Watson Studio:

• Bietet Unterstützung für die Datenaufbereitung, -exploration und -modellierung innerhalb weniger Minuten, und der gesamte Prozess ist automatisiert.
• Unterstützt mehrere Data Science-Sprachen und -Tools wie Python 3-Notizbücher, Jython-Skripte, SPSS Modeler und Data Refinery
• Für Programmierer und Data Scientists bietet esIntegration mit R Studio, Scala, Python und so weiter.
• Verwendet den SPSS Modeler, der die Drag-and-Drop-Funktion zum Erkunden von Daten und zum Erstellen starker Modelle für maschinelles Lernen bietet.

Tafel

Tafel ist das beliebteste Datenvisualisierungstool auf dem Markt. Sie können damit unformatierte Rohdaten in ein verarbeitbares und verständliches Format zerlegen. Mit Tableau erstellte Visualisierungen können Ihnen das Verständnis der Abhängigkeiten zwischen den Prädiktorvariablen erleichtern.

Obwohl Tableau hauptsächlich zu Visualisierungszwecken verwendet wird, kann es auch Datenanalysen und -erkundungen durchführen.

Hier sind einige Funktionen von Tableau:

aktive und passive Transformation in der Informatik

• Es kann verwendet werden, um eine Verbindung zu mehreren Datenquellen herzustellen, und es kann massive Datensätze visualisieren, um Korrelationen und Muster zu finden.
• Mit der Tableau Desktop-Funktion können Sie benutzerdefinierte Berichte und Dashboards erstellen, um Aktualisierungen in Echtzeit zu erhalten
• Tableau bietet auch datenbankübergreifende Verknüpfungsfunktionen, mit denen Sie berechnete Felder und Verknüpfungstabellen erstellen können. Dies hilft bei der Lösung komplexer datengesteuerter FunktionenProbleme.
• Ein intuitives Tool, das mithilfe der Drag & Drop-Funktion nützliche Erkenntnisse aus Daten ableitet und Datenanalysen durchführt

Trifacta

Trifacta ist eine Enterprise Data Wrangling-Plattform zur Erfüllung Ihrer Geschäftsanforderungen. Das genaue Verständnis dessen, was in Ihren Daten enthalten ist und wie es für verschiedene analytische Untersuchungen nützlich sein wird, ist der Schlüssel zur Identifizierung des Werts der Daten. Trifacta gilt als das beste Tool zum Durchführen, Bereinigen und Analysieren von Daten.

Hier sind einige Funktionen von Trifacta:

• Stellt eine Verbindung zu mehreren Datenquellen her, unabhängig davon, wo sich die Daten befinden
• Bietet eine interaktive Benutzeroberfläche zum Verständnis der Daten, um nicht nur die wichtigsten Daten abzuleiten, sondern auch unnötige oder redundante Variablen zu entfernen.
• Bietet visuelle Anleitungen, Workflows für maschinelles Lernen und Feedback, die Sie bei der Bewertung der Daten und der Durchführung der erforderlichen Datentransformation unterstützen.
• Kontinuierliche Überwachungdie Inkonsistenzen in Daten und entfernt alle Nullwerte oder fehlenden Werte und stellt sicher, dass eine Datennormalisierung durchgeführt wird, um Verzerrungen in der Ausgabe zu vermeiden.

KNIME

KNIME ist eine Open-Source-Datenanalyseplattform, mit der sofort einsatzbereite Data Science- und Machine Learning-Anwendungen erstellt werden können. Das Erstellen von Data Science-Anwendungen umfasst eine Reihe von Aufgaben, die von diesem vollautomatisierten Tool gut verwaltet werden. Es bietet eine sehr interaktive und intuitive Benutzeroberfläche, die das Verständnis der gesamten Data Science-Methodik erleichtert.

Hier sind einige Funktionen von KNIME:

• Es kann verwendet werden, um End-to-End-Data-Science-Workflows ohne Codierung zu erstellen. Sie müssen lediglich die Module per Drag & Drop verschieben.
• Bietet Unterstützung für das Einbetten von Tools aus verschiedenen Domänen, einschließlich Skripten in R, Python, und bietet APIs für die Integration in Apache Hadoop.
• Kompatibel mit verschiedenen Datenbeschaffungsformaten, einschließlich einfacher Textformate wie CSV, PDF, XLS, JSON und unstrukturierten Datenformaten wie Bildern, GIFs usw.
• Bietet umfassende Unterstützung für die Durchführung von Daten-Wrangling, Funktionsauswahl, Normalisierung, Datenmodellierung und Modellbewertung und ermöglicht sogar die Erstellung interaktiver Visualisierungen.

Nachdem Sie die wichtigsten Tools für Data Science und maschinelles Lernen für Nicht-Programmierer kennen, sind Sie sicher neugierig, mehr zu erfahren. Hier sind einige Blogs, die Ihnen den Einstieg in Data Science erleichtern:

Wenn Sie sich für einen vollständigen Kurs über künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen anmelden möchten, hat Edureka einen speziell kuratierten Kurs Dadurch beherrschen Sie Techniken wie überwachtes Lernen, unbeaufsichtigtes Lernen und Verarbeitung natürlicher Sprachen. Es umfasst Schulungen zu den neuesten Fortschritten und technischen Ansätzen im Bereich künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen wie Deep Learning, grafische Modelle und Reinforcement Learning.