Ciencia de datos y aprendizaje automático para no programadores

Con la generación continua de datos, la necesidad de y Ciencia de los datos ha aumentado exponencialmente. Esta demanda ha atraído a muchos profesionales que no son de TI al campo de la ciencia de datos. Este blog sobre ciencia de datos y aprendizaje automático para no programadores está específicamente dedicado a los profesionales que no son de TI que intentan hacer una carrera en ciencia de datos y aprendizaje automático sin la experiencia de trabajar en lenguajes de programación.

Para obtener un conocimiento profundo de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, puede inscribirse en vivo de Edureka con soporte 24/7 y acceso de por vida.

Aquí hay una lista de temas que serán cubierto en este blog:

1. Introducción a la ciencia de datos y el aprendizaje automático
2. Ciencia de datos vs aprendizaje automático
3. Herramientas de ciencia de datos y aprendizaje automático para no programadores

Introducción a la ciencia de datos y el aprendizaje automático

La ciencia de datos y el aprendizaje automático han atraído a profesionales de todos los orígenes. La razón de esta demanda es el hecho de que, actualmente, todo lo que nos rodea funciona con datos.

Los datos son la clave para hacer crecer las empresas, resolver problemas complejos del mundo real y crear modelos efectivos que ayudarán en el análisis de riesgos, la previsión de ventas, etc. La ciencia de datos y el aprendizaje automático son la clave para encontrar soluciones y conocimientos a partir de los datos.

Antes de irnos Además, dejemos una cosa clara. La ciencia de datos y el aprendizaje automático no son lo mismo. Las personas a menudo tienden a confundirse entre los dos. Para aclarar las cosas, comprendamos la diferencia:

Ciencia de datos vs aprendizaje automático

Ciencia de los datos es un término general que cubre una amplia gama de dominios, incluida la inteligencia artificial (IA), el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo.

Vamos a desglosarlo:

Inteligencia artificial: es un subconjunto de ciencia de datos que permite a las máquinas simular comportamientos similares a los humanos.

estructuras de datos básicas en java

Aprendizaje automático: es un subcampo de la inteligencia artificial que proporciona a las máquinas la capacidad de aprender automáticamente y mejorar a partir de la experiencia sin estar programadas explícitamente para hacerlo.

Aprendizaje profundo: Aprendizaje profundo es un parte del aprendizaje automático que utiliza varias medidas y algoritmos computacionales inspirados en la estructura y función del cerebro llamadas Redes neuronales artificiales (ANN).

Por lo tanto, la ciencia de datos gira en torno a la extracción de conocimientos de los datos. Para hacerlo, utiliza una serie de tecnologías y métodos diferentes de diversas disciplinas, como el aprendizaje automático, la inteligencia artificial y el aprendizaje profundo. Un punto a tener en cuenta aquí es que la ciencia de datos es un campo muy amplio y no se basa exclusivamente en estas técnicas.

Ahora que conoce los conceptos básicos, comprendamos los beneficios de utilizar las herramientas de ciencia de datos y aprendizaje automático.

¿Por qué utilizar herramientas de ciencia de datos y aprendizaje automático?

A continuación, se incluye una lista de motivos que lo ayudarán a comprender los beneficios de usar herramientas de ciencia de datos:

• No se requieren conocimientos de programación para utilizar las herramientas de ciencia de datos y aprendizaje automático. Esto es especialmente ventajoso para los profesionales ajenos a las tecnologías de la información que no tienen experiencia en programación en Python, R, etc.
• Proporcionan una GUI muy interactiva que es muy fácil de usar y aprender.
• Estas herramientas proporcionan una forma muy constructiva de definir todo el flujo de trabajo de la ciencia de datos e implementarlo sin preocuparse por errores o errores de codificación.

• Dado que estas herramientas no requieren que usted codifique, es más rápido y fácil procesar datos y crear modelos sólidos de aprendizaje automático.
• Todos los procesos involucrados en el flujo de trabajo están automatizados y requieren una mínima intervención humana.
• Muchas empresas basadas en datos se han adaptado a las herramientas de ciencia de datos y, a menudo, buscan profesionales que puedan manejar y administrar dichas herramientas.

Ahora que conoces el ventajas de utilizar las herramientas de ciencia de datos y aprendizaje automático, echemos un vistazo a las principales herramientas que puede usar cualquier no programador:

Herramientas de ciencia de datos y aprendizaje automático

En esta sección, analizaremos lo mejor de las herramientas de ciencia de datos y aprendizaje automático para quienes no son programadores. Tenga en cuenta que esta lista no está en ningún orden en particular.

Aquí hay una lista de ciencia de datos y máquinasHerramientas de aprendizaje que se analizan a continuación:

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

RapidMiner

No es de extrañar que RapidMiner haya llegado a esta lista. Una de las herramientas de ciencia de datos y aprendizaje automático más utilizadas, preferida no solo por principiantes que no están bien equipados con habilidades de programación, sino también por científicos de datos experimentados. RapidMiner es la herramienta todo en uno que se encarga de todo el flujo de trabajo de la ciencia de datos, desde el procesamiento de datos hasta el modelado e implementación de datos.

Si no tiene antecedentes técnicos, RapidMiner es una de las mejores herramientas para usted. Proporciona una GUI sólida que solo requiere volcar los datos, no se requiere codificación. Construye modelos predictivos y modelos de aprendizaje automático que utilizan algoritmos complicados para lograr resultados precisos.

Estas son algunas de sus características clave:

• Proporciona un potente entorno de programación visual.
• Viene con un RapidMiner Radoop incorporado que le permite integrarse con el marco Hadoop para la minería y el análisis de datos.
• Admite cualquier formato de datos yrealiza análisis predictivos de primera clase limpiando los datos de forma experta
• Utiliza construcciones de programación que automatizan tareas de alto nivel como el modelado de datos

DataRobot

DataRobot es una plataforma automatizada de aprendizaje automático que crea modelos predictivos precisos para realizar análisis de datos exhaustivos. Es una de las mejores herramientas para la minería de datos y la extracción de características. Los profesionales con menos experiencia en programación eligen DataRobot porque se considera una de las herramientas más simples para el análisis de datos.

Al igual que RapidMiner, DataRobot también es una plataforma única que se puede utilizar para crear una solución de IA de extremo a extremo. Utiliza las mejores prácticas para crear soluciones que se pueden utilizar para modelar casos comerciales del mundo real.

Estas son algunas de sus características clave:

• Identifica automáticamente las características más importantes y crea un modelo en torno a estas características.
• Ejecuta los datos en diferentes modelos de aprendizaje automático para verificar qué modelo proporciona el resultado más preciso
• Extremadamente rápido en la construcción, entrenamiento,y probar modelos predictivos, realizar minería de texto, escalar datos, etc.
• Puede ejecutar proyectos de ciencia de datos a gran escala e incorporar métodos de evaluación de modelos, como el ajuste de parámetros, etc.

BigML

BigML facilita el proceso de desarrollo de modelos de ciencia de datos y aprendizaje automático al proporcionar construcciones fácilmente disponibles que ayudan en los problemas de clasificación, regresión y agrupación. Incorpora una amplia gama de algoritmos de aprendizaje automático y ayuda a construir un modelo sólido sin mucha intervención humana, esto le permite concentrarse en tareas importantes como mejorar la toma de decisiones.

Estas son algunas de sus características clave:

• Una herramienta integral de aprendizaje automático que admite los algoritmos de aprendizaje automático más complejos, que incluye soporte completo para el aprendizaje supervisado y no supervisado, incluida la detección de anomalías, la minería de asociaciones, etc.
• Proporciona una interfaz web y API sencillas que se pueden configurar en una fracción del tiempo que tardan los sistemas tradicionales.
• Crea visualmente interactivoModelos predictivos que facilitan la búsqueda de correlaciones entre las características de los datos.
• Incorpora enlaces y bibliotecas de los lenguajes de ciencia de datos más populares como Python, Java, etc.

MLBase

MLbase es una herramienta de código abierto que es una de las mejores plataformas utilizadas para crear proyectos de aprendizaje automático a gran escala. Aborda los problemas que se enfrentan al alojar modelos complejos que requieren cálculos de alto nivel.

MLBase utiliza tres componentes principales:

1. ML Optimizer: el objetivo principal del optimizador es automatizar la construcción de la canalización de Machine Learning.
2. MLI: MLI es una API que se centra en desarrollar algoritmos y realizar la extracción de características para cálculos de alto nivel.
3. MLlib: es la propia biblioteca de aprendizaje automático de Apache Spark que actualmente es compatible con la comunidad de Spark.

Estas son algunas de sus características clave:

• Proporciona una GUI simple para desarrollar modelos de aprendizaje automático.
• Aprende y prueba los datos en diferentes algoritmos de aprendizaje para descubrir qué modelo ofrece la mejor precisión.
• Los no programadores pueden escalar fácilmente Modelos de ciencia de datos por la facilidad y sencillez de la herramienta
• Puede escalar proyectos grandes y complicados con mucha más eficacia que cualquier sistema tradicional.

Google Cloud AutoML

Cloud AutoML es una plataforma de productos de aprendizaje automático que permite a los profesionales con experiencia limitada en ciencia de datos entrenar modelos de alta gama específicos para sus necesidades comerciales. Una de las mejores plataformas de aprendizaje automático con más de 10 años de construcciones de investigación de Google capacitadas para ayudarlo a crear modelos predictivos que superen a todos los modelos computacionales tradicionales.

Estas son algunas de sus características clave:

• Los profesionales con una experiencia mínima en el campo del aprendizaje automático pueden capacitar y construir fácilmente modelos de aprendizaje automático de alto nivel específicos para sus necesidades comerciales.
• Una integración completa con muchos otros servicios de Google Cloud que ayuda en la minería y el almacenamiento de datos.
• Genera API REST al hacer predicciones sobre la salida
• Proporciona una GUI simple para crear modelos de AA personalizados que se pueden entrenar, probar, mejorar e implementar a través de la misma plataforma.

Auto-WEKA

Auto-WEKA es una herramienta basada en GUI de código abierto que es ideal para principiantes, ya que proporciona una interfaz muy intuitiva para realizar todas las tareas relacionadas con la ciencia de datos.

Es compatible con el procesamiento de datos automatizado, EDA, algoritmos de aprendizaje supervisados ​​y no supervisados. Esta herramienta es perfecta para los principiantes que recién están comenzando con la ciencia de datos y el aprendizaje automático. Tiene una comunidad de desarrolladores, que tuvieron la amabilidad de publicar tutoriales y artículos de investigación sobre el uso de la herramienta.

A continuación, se muestran algunas características de la herramienta:

• WEKA proporciona una amplia gama de algoritmos de aprendizaje automático para clasificación, regresión, agrupamiento, detección de anomalías, minería de asociaciones, minería de datos, etc.
• Proporciona una interfaz gráfica interactiva para realizar tareas de minería de datos, análisis de datos, etc.
• Permite a los desarrolladores para probar sus modelos en un conjunto variado de posibles casos de prueba y ayuda a proporcionar el modelo que ofrece la salida más precisa.
• También viene con una CLI (interfaz de línea de comandos) simple pero intuitiva para ejecutar comandos básicos.

IBM Watson Studio

Todos somos conscientes de cuánto ha contribuido IBM al mundo impulsado por la IA. Como la mayoría de los servicios proporcionados por IBM, IBM Watson Studio es una herramienta basada en inteligencia artificial que se utiliza para un análisis de datos exhaustivo, aprendizaje automático, ciencia de datos, etc.

Ayuda a las organizaciones a facilitar el proceso de análisis de datos y se encarga del flujo de trabajo de un extremo a otro, desde el procesamiento de datos hasta la implementación. Es una de las herramientas de ciencia de datos y aprendizaje automático más reconocidas del mercado.

Estas son algunas de las características clave de IBM Watson Studio:

• Brinda soporte para realizar la preparación, exploración y modelado de datos en un lapso de pocos minutos y todo el proceso está automatizado.
• Admite múltiples lenguajes y herramientas de ciencia de datos, como Python 3 Notebooks, secuencias de comandos Jython, SPSS Modeler y Data Refinery
• Para codificadores y científicos de datos, ofreceintegración con R Studio, Scala, Python y así sucesivamente.
• Utiliza SPSS Modeler que proporciona la funcionalidad de arrastrar y soltar para explorar datos y crear modelos sólidos de aprendizaje automático.

Tablero

Tablero es la herramienta de visualización de datos más popular del mercado. Le permite desglosar datos sin formato y sin formato en un formato procesable y comprensible. Las visualizaciones creadas con Tableau pueden ayudarlo a comprender fácilmente las dependencias entre las variables predictoras.

Aunque Tableau se utiliza principalmente con fines de visualización, también puede realizar análisis y exploración de datos.

A continuación, se muestran algunas funciones de Tableau:

• Se puede utilizar para conectarse a múltiples fuentes de datos y puede visualizar conjuntos de datos masivos para encontrar correlaciones y patrones.
• La función Tableau Desktop le permite crear informes y paneles personalizados para obtener actualizaciones en tiempo real
• Tableau también proporciona una funcionalidad de unión entre bases de datos que le permite crear campos calculados y unir tablas, lo que ayuda a resolver problemas complejos basados ​​en datosproblemas.
• Una herramienta intuitiva que utiliza la función de arrastrar y soltar para obtener información útil de los datos y realizar análisis de datos.

Trifacta

Trifacta es una plataforma de gestión de datos empresariales para satisfacer sus necesidades comerciales. Comprender exactamente qué hay en sus datos y cómo será útil para diferentes exploraciones analíticas es la clave para identificar el valor de los datos. Trifacta se considera la mejor herramienta para realizar la manipulación, limpieza y análisis de datos.

que es un parámetro en tableau

Aquí hay algunas características de Trifacta:

• Se conecta a múltiples fuentes de datos independientemente de dónde residan los datos
• Proporciona una GUI interactiva para comprender los datos, no solo para obtener los datos más significativos, sino también para eliminar variables innecesarias o redundantes.
• Proporciona orientación visual, flujos de trabajo de aprendizaje automático y comentarios que lo guiarán en la evaluación de los datos y la realización de la transformación de datos necesaria.
• Monitorea continuamentelas inconsistencias en los datos y elimina los valores nulos o faltantes y se asegura de que se realice la normalización de datos para evitar sesgos en la salida.

KNIME

KNIME es una plataforma de análisis de datos de código abierto destinada a crear aplicaciones de ciencia de datos y aprendizaje automático listas para usar. La creación de aplicaciones de ciencia de datos implica una serie de tareas que están bien gestionadas por esta herramienta totalmente automatizada. Proporciona una GUI muy interactiva e intuitiva que facilita la comprensión de toda la metodología de la ciencia de datos.

Aquí hay algunas características de KNIME:

• Se puede utilizar para crear flujos de trabajo de ciencia de datos de un extremo a otro sin ningún tipo de codificación, solo tiene que arrastrar y soltar los módulos.
• Brinda soporte para incrustar herramientas de diferentes dominios, incluido el scripting en R, Python y también proporciona API para integrarse con Apache Hadoop.
• Compatible con varios formatos de origen de datos, incluidos formatos de texto simples, como CSV, PDF, XLS, JSON y formatos de datos no estructurados, incluidas imágenes, GIF, etc.
• Brinda un soporte completo para realizar disputas de datos, selección de características, normalización, modelado de datos, evaluación de modelos e incluso le permite crear visualizaciones interactivas.

Ahora que conoce las principales herramientas de ciencia de datos y aprendizaje automático para quienes no son programadores, estoy seguro de que tiene curiosidad por saber más. Aquí hay algunos blogs que lo ayudarán a comenzar con la ciencia de datos:

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