Science des données et apprentissage automatique pour les non-programmeurs

Ce blog sur la science des données et l'apprentissage automatique pour les non-programmeurs est destiné aux professionnels non informatiques qui construisent une carrière dans la science des données et l'apprentissage automatique.

Avec la génération continue de données, le besoin et Science des données a augmenté de façon exponentielle. Cette demande a attiré de nombreux professionnels non informatiques dans le domaine de la science des données. Ce blog sur la science des données et l'apprentissage automatique pour les non-programmeurs est spécifiquement dédié aux professionnels non informatiques qui tentent de faire carrière dans la science des données et l'apprentissage automatique sans avoir l'expérience de travailler sur des langages de programmation.

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Voici une liste de sujets qui seront couvert dans ce blog:

  1. Introduction à la science des données et à l'apprentissage automatique
  2. Science des données vs apprentissage automatique
  3. Outils de science des données et d'apprentissage automatique pour les non-programmeurs

Introduction à la science des données et à l'apprentissage automatique

La science des données et l'apprentissage automatique ont attiré des professionnels de tous horizons. La raison de cette demande est le fait qu'actuellement, tout autour de nous fonctionne sur des données.



Les données sont la clé pour faire croître les entreprises, résoudre des problèmes complexes du monde réel et créer des modèles efficaces qui aideront à l'analyse des risques, à la prévision des ventes, etc. La science des données et l'apprentissage automatique sont la clé pour trouver des solutions et des informations à partir des données.

Introduction à la science des données et à lAvant de partir de plus, clarifions une chose. La science des données et l'apprentissage automatique ne sont pas les mêmes. Les gens ont souvent tendance à se confondre entre les deux. Pour clarifier les choses, comprenons la différence:

Science des données vs apprentissage automatique

Science des données est un terme générique qui couvre un large éventail de domaines, notamment l'intelligence artificielle (IA), l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond.



Décomposons-le:

Intelligence artificielle: est un sous-ensemble de la science des données qui permet aux machines de simuler un comportement de type humain.

jobtracker et tasktracker dans hadoop

Apprentissage automatique: est un sous-domaine de l'intelligence artificielle qui fournit aux machines la capacité d'apprendre automatiquement et de s'améliorer à partir de l'expérience sans être explicitement programmées pour le faire.

L'apprentissage en profondeur: L'apprentissage en profondeur est un fait partie de l'apprentissage automatique qui utilise diverses mesures et algorithmes informatiques inspirés de la structure et de la fonction du cerveau appelés réseaux de neurones artificiels (ANN).

Par conséquent, la science des données tourne autour de l'extraction d'insights à partir de données. Pour ce faire, il utilise un certain nombre de technologies et de méthodes différentes de diverses disciplines, telles que l'apprentissage automatique, l'intelligence artificielle et l'apprentissage profond. Un point à noter ici est que la Data Science est un domaine très vaste et ne repose pas exclusivement sur ces techniques.

Maintenant que vous connaissez les principes de base, comprenons les avantages de l'utilisation des outils Data Science et ML.

Pourquoi utiliser des outils de science des données et d'apprentissage automatique?

Voici une liste de raisons qui vous aideront à comprendre les avantages de l'utilisation des outils de science des données:

  • Vous n'avez pas besoin de compétences en programmation pour utiliser les outils de science des données et d'apprentissage automatique. Ceci est particulièrement avantageux pour les professionnels non-informatiques qui n’ont pas d’expérience en programmation en Python, R, etc.
  • Ils fournissent une interface graphique très interactive qui est très facile à utiliser et à apprendre.
  • Ces outils offrent un moyen très constructif de définir l'ensemble du flux de travail Data Science et de l'implémenter sans se soucier des bogues ou des erreurs de codage.

  • Étant donné que ces outils ne nécessitent pas de codage, il est plus rapide et plus facile de traiter les données et de créer des modèles d'apprentissage automatique solides.
  • Tous les processus impliqués dans le flux de travail sont automatisés et nécessitent une intervention humaine minimale.
  • De nombreuses entreprises axées sur les données se sont adaptées aux outils de science des données et recherchent souvent des professionnels capables de manipuler et de gérer de tels outils.

Maintenant que vous connaissez le avantages de l'utilisation des outils de science des données et d'apprentissage automatique, examinons les principaux outils que tout non-programmeur peut utiliser:

Outils de science des données et d'apprentissage automatique

Dans cette section, nous aborderons le meilleur des outils de science des données et d'apprentissage automatique pour les non-programmeurs. Veuillez noter que cette liste n'est dans aucun ordre particulier.

Voici une liste de Data Science and MachineOutils d'apprentissage décrits ci-dessous:

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

RapidMiner

Il n’est pas surprenant que RapidMiner figure sur cette liste. L'un des outils de science des données et d'apprentissage automatique les plus largement utilisés, préféré non seulement par les débutants qui ne sont pas bien équipés en matière de programmation, mais également par les scientifiques des données expérimentés. RapidMiner est l'outil tout-en-un qui prend en charge l'ensemble du flux de travail de la science des données, du traitement des données à la modélisation et au déploiement des données.

Si vous n'avez pas de formation technique, RapidMiner est l'un des meilleurs outils pour vous. Il fournit une interface graphique forte qui ne nécessite que de vider les données, aucun codage n'est requis. Il crée des modèles prédictifs et des modèles d'apprentissage automatique qui utilisent des algorithmes alambiqués pour obtenir des résultats précis.

Voici quelques-unes de ses principales caractéristiques:

  • Fournit un environnement de programmation visuel puissant.
  • Livré avec un RapidMiner Radoop intégré qui vous permet de l'intégrer au framework Hadoop pour l'exploration et l'analyse de données.
  • Il prend en charge tous les formats de données eteffectue des analyses prédictives de premier ordre en nettoyant les données de manière experte
  • Utilise des constructions de programmation qui automatisent des tâches de haut niveau telles que la modélisation de données

DataRobot

DataRobot est une plateforme d'apprentissage automatique automatisée qui construit des modèles prédictifs précis pour effectuer une analyse approfondie des données. C'est l'un des meilleurs outils d'exploration de données et d'extraction de fonctionnalités. Les professionnels ayant moins d'expérience en programmation optent pour DataRobot car il est considéré comme l'un des outils les plus simples d'analyse de données.

Comme RapidMiner, DataRobot est également une plate-forme unique qui peut être utilisée pour créer une solution d'IA de bout en bout. Il utilise les meilleures pratiques pour créer des solutions qui peuvent être utilisées pour modéliser des analyses de rentabilisation du monde réel.

Voici quelques-unes de ses principales caractéristiques:

  • Identifie automatiquement les fonctionnalités les plus significatives et crée un modèle autour de ces fonctionnalités.
  • Exécute les données sur différents modèles d'apprentissage automatique pour vérifier quel modèle fournit le résultat le plus précis
  • Extrêmement rapide dans la construction, la formation,et tester des modèles prédictifs, effectuer une exploration de texte, une mise à l'échelle des données, etc.
  • Peut exécuter des projets de science des données à grande échelle et incorporer des méthodes d'évaluation de modèles telles que le réglage des paramètres, etc.

BigML

BigML facilite le processus de développement de modèles d'apprentissage automatique et de science des données en fournissant des constructions facilement disponibles qui aident dans les problèmes de classification, de régression et de clustering. Il intègre un large éventail d'algorithmes d'apprentissage automatique et aide à construire un modèle solide sans trop d'intervention humaine, ce qui vous permet de vous concentrer sur des tâches importantes telles que l'amélioration de la prise de décision.

Voici quelques-unes de ses principales caractéristiques:

  • Un outil d'apprentissage automatique complet qui prend en charge les algorithmes d'apprentissage automatique les plus complexes, impliquant une prise en charge complète de l'apprentissage supervisé et non supervisé, y compris la détection d'anomalies, l'exploration d'associations, etc.
  • Fournit une interface Web simple et des API qui peuvent être configurées en une fraction du temps nécessaire pour les systèmes traditionnels.
  • Crée visuellement interactifdes modèles prédictifs qui facilitent la recherche de corrélations entre les caractéristiques des données
  • Incorpore des liaisons et des bibliothèques des langages de science des données les plus populaires tels que Python, Java, etc.

MLBase

MLbase est un outil open source qui est l'une des meilleures plates-formes utilisées pour créer des projets d'apprentissage automatique à grande échelle. Il résout les problèmes rencontrés lors de l'hébergement de modèles complexes qui nécessitent des calculs de haut niveau.

MLBase utilise trois composants principaux:

comment tester une base de données
  1. Optimiseur ML: l'objectif principal de l'optimiseur est d'automatiser la construction du pipeline d'apprentissage automatique.
  2. MLI: Le MLI est une API qui se concentre sur le développement d'algorithmes et la réalisation d'extraction de fonctionnalités pour des calculs de haut niveau
  3. MLlib: Il s'agit de la propre bibliothèque Machine Learning d'Apache Spark, actuellement prise en charge par la communauté Spark.

Voici quelques-unes de ses principales caractéristiques:

  • Fournit une interface graphique simple pour développer des modèles d'apprentissage automatique
  • Il apprend et teste les données sur différents algorithmes d'apprentissage pour découvrir quel modèle donne la meilleure précision
  • Les non-programmeurs peuvent facilement évoluer Modèles de science des données grâce à la facilité et à la simplicité de l'outil
  • Il peut mettre à l'échelle de grands projets complexes de manière beaucoup plus efficace que n'importe quel système traditionnel

Google Cloud AutoML

Cloud AutoML est une plate-forme de produits d'apprentissage automatique qui permet aux professionnels ayant une expérience limitée en science des données de former des modèles haut de gamme spécifiques à leurs besoins commerciaux. L'une des meilleures plates-formes d'apprentissage automatique avec plus de 10 ans de concepts Google Research formés pour vous aider à créer des modèles prédictifs qui surpassent tous les modèles de calcul traditionnels.

Voici quelques-unes de ses principales caractéristiques:

  • Les professionnels disposant d'une expertise minimale dans le domaine du ML peuvent facilement former et créer des modèles d'apprentissage automatique de haut niveau spécifiques à leurs besoins commerciaux.
  • Une intégration à part entière avec de nombreux autres services Google Cloud qui facilite l'exploration de données et le stockage de données.
  • Génère l'API REST tout en faisant des prédictions sur la sortie
  • Fournit une interface graphique simple pour créer des modèles ML personnalisés qui peuvent être formés, testés, améliorés et déployés via la même plate-forme.

Auto-WEKA

Auto-WEKA est un outil open-source basé sur une interface graphique, idéal pour les débutants car il fournit une interface très intuitive pour effectuer toutes les tâches liées à la science des données.

Il prend en charge le traitement automatisé des données, l'EDA, les algorithmes d'apprentissage supervisé et non supervisé. Cet outil est parfait pour les débutants qui commencent tout juste avec la science des données et l'apprentissage automatique. Il dispose d'une communauté de développeurs, qui ont eu la gentillesse de publier des tutoriels et des documents de recherche sur l'utilisation de l'outil.

Voici quelques fonctionnalités de l'outil:

  • WEKA fournit une vaste gamme d'algorithmes d'apprentissage automatique pour la classification, la régression, le clustering, la détection d'anomalies, l'exploration d'associations, l'exploration de données, etc.
  • Fournit une interface graphique interactive pour effectuer des tâches d'exploration de données, l'analyse de données, etc.
  • Permet aux développeurs pour tester leurs modèles sur un ensemble varié de cas de test possibles et aide à fournir le modèle qui donne la sortie la plus précise.
  • Il est également livré avec une CLI (interface de ligne de commande) simple mais intuitive pour exécuter des commandes de base.

IBM Watson Studio

Nous savons tous à quel point IBM a contribué au monde de l’IA. Comme la plupart des services fournis par IBM, IBM Watson Studio est un outil basé sur l'IA utilisé pour l'analyse approfondie des données, l'apprentissage automatique, la science des données, etc.

Il aide les organisations à faciliter le processus d'analyse des données et prend en charge le flux de travail de bout en bout, du traitement des données au déploiement. C'est l'un des outils les plus reconnus du marché pour la science des données et l'apprentissage automatique.

Voici quelques fonctionnalités clés d'IBM Watson Studio:

  • Fournit une assistance pour effectuer la préparation, l'exploration et la modélisation des données en quelques minutes et l'ensemble du processus est automatisé.
  • Prise en charge de plusieurs langages et outils de science des données tels que Python 3 Notebooks, Jython scripting, SPSS Modeler et Data Refinery
  • Pour les codeurs et les data scientists, il offreintégration avec R Studio, Scala, Python et ainsi de suite.
  • Utilise le SPSS Modeler qui fournit la fonctionnalité glisser-déposer pour explorer les données et créer des modèles d'apprentissage automatique solides.

Tableau

Tableau est l'outil de visualisation de données le plus utilisé sur le marché. Il vous permet de décomposer les données brutes et non formatées dans un format traitable et compréhensible. Les visualisations créées à l'aide de Tableau peuvent facilement vous aider à comprendre les dépendances entre les variables de prédiction.

Bien que Tableau soit principalement utilisé à des fins de visualisation, il peut également effectuer une analyse et une exploration de données.

Voici quelques fonctionnalités de Tableau:

  • Il peut être utilisé pour se connecter à plusieurs sources de données, et il peut visualiser des ensembles de données massifs pour trouver des corrélations et des modèles.
  • La fonction Tableau Desktop vous permet de créer des rapports et des tableaux de bord personnalisés pour obtenir des mises à jour en temps réel
  • Tableau fournit également une fonctionnalité de jointure entre bases de données qui vous permet de créer des champs calculés et de joindre des tables, ce qui aide à résoudre les problèmes complexes liés aux donnéesproblèmes.
  • Un outil intuitif, qui utilise la fonction glisser-déposer pour obtenir des informations utiles à partir des données et effectuer une analyse des données

Trifacta

Trifacta est une plate-forme de gestion de données d'entreprise pour répondre aux besoins de votre entreprise. Comprendre exactement ce que contiennent vos données et comment elles seront utiles pour différentes explorations analytiques est la clé pour identifier la valeur des données. Trifacta est considéré comme le meilleur outil pour effectuer le tri, le nettoyage et l'analyse des données.

Voici quelques fonctionnalités de Trifacta:

  • Se connecte à plusieurs sources de données, quel que soit l'endroit où se trouvent les données
  • Fournit une interface graphique interactive pour comprendre les données non seulement pour dériver les données les plus importantes, mais également pour supprimer les variables inutiles ou redondantes.
  • Fournit des conseils visuels, des flux de travail d'apprentissage automatique et des commentaires qui vous guideront dans l'évaluation des données et dans l'exécution de la transformation de données nécessaire.
  • Surveille en permanenceles incohérences dans les données et supprime toutes les valeurs nulles ou les valeurs manquantes et s'assure que la normalisation des données est effectuée pour éviter tout biais dans la sortie.

KNIME

KNIME est une plate-forme d'analyse de données open-source visant à créer des applications de science des données et d'apprentissage automatique prêtes à l'emploi. La création d'applications Data Science implique une série de tâches bien gérées par cet outil entièrement automatisé. Il fournit une interface graphique très interactive et intuitive qui facilite la compréhension de l'ensemble de la méthodologie Data Science.

Voici quelques fonctionnalités de KNIME:

  • Il peut être utilisé pour créer des flux de travail Data Science de bout en bout sans aucun codage, il vous suffit de glisser-déposer les modules.
  • Fournit un support pour intégrer des outils de différents domaines, y compris les scripts en R, Python et il fournit également des API à intégrer à Apache Hadoop.
  • Compatible avec divers formats de source de données, y compris les formats de texte simples, tels que CSV, PDF, XLS, JSON et les formats de données non structurés, y compris les images, les GIF, etc.
  • Fournit une prise en charge complète pour la gestion des données, la sélection des fonctionnalités, la normalisation, la modélisation des données, l'évaluation des modèles et vous permet même de créer des visualisations interactives.

Maintenant que vous connaissez les meilleurs outils de science des données et d'apprentissage automatique pour les non-programmeurs, je suis sûr que vous êtes curieux d'en savoir plus. Voici quelques blogs qui vous aideront à démarrer avec la science des données:

Si vous souhaitez vous inscrire à un cours complet sur l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique, Edureka a un Cela vous permettra de maîtriser des techniques telles que l'apprentissage supervisé, l'apprentissage non supervisé et le traitement du langage naturel. Il comprend une formation sur les dernières avancées et approches techniques de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique, telles que l'apprentissage en profondeur, les modèles graphiques et l'apprentissage par renforcement.