Ciência de dados e aprendizado de máquina para não programadores

Com a geração contínua de dados, a necessidade de e Ciência de Dados aumentou exponencialmente. Essa demanda atraiu muitos profissionais que não eram de TI para o campo da ciência de dados. Este blog sobre Ciência de dados e aprendizado de máquina para não programadores é especificamente dedicado a profissionais que não são de TI que estão tentando fazer carreira em ciência de dados e aprendizado de máquina sem a experiência de trabalhar com linguagens de programação.

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Aqui está uma lista de tópicos que serão coberto neste blog:

1. Introdução à ciência de dados e aprendizado de máquina
2. Ciência de dados x aprendizado de máquina
3. Ferramentas de ciência de dados e aprendizado de máquina para não programadores

Introdução à ciência de dados e aprendizado de máquina

A ciência de dados e o aprendizado de máquina atraíram profissionais de todas as origens. A razão para essa demanda é o fato de que, atualmente, tudo ao nosso redor funciona com base em dados.

Os dados são a chave para expandir os negócios, resolver problemas complexos do mundo real e construir modelos eficazes que ajudarão na análise de risco, previsão de vendas e assim por diante. Ciência de dados e aprendizado de máquina são a chave para encontrar soluções e ideias a partir de dados.

Antes de irmos qualquer além disso, vamos deixar uma coisa bem clara. Data Science e Machine Learning não são a mesma coisa. As pessoas costumam ficar confusas entre os dois. Para deixar as coisas claras, vamos entender a diferença:

Ciência de dados x aprendizado de máquina

Ciência de Dados é um termo abrangente que cobre uma ampla gama de domínios, incluindo Inteligência Artificial (IA), Aprendizado de Máquina e Aprendizado Profundo.

Vamos decompô-lo:

Inteligência artificial: é um subconjunto de Data Science que permite que as máquinas simulem o comportamento humano.

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Aprendizado de máquina: é um subcampo da Inteligência Artificial que fornece às máquinas a capacidade de aprender automaticamente e melhorar com a experiência sem serem explicitamente programadas para isso.

Aprendizado profundo: Aprendizado Profundo é um parte do aprendizado de máquina que usa várias medidas computacionais e algoritmos inspirados na estrutura e função do cérebro chamadas Redes Neurais Artificiais (RNA).

Portanto, Data Science gira em torno da extração de insights de dados. Para fazer isso, ele usa uma série de diferentes tecnologias e métodos de várias disciplinas, como aprendizado de máquina, IA e aprendizado profundo. Um ponto a ser observado aqui é que Data Science é um campo muito vasto e não depende exclusivamente dessas técnicas.

Agora que você conhece o básico, vamos entender os benefícios do uso de ferramentas de ciência de dados e ML.

Por que usar ferramentas de ciência de dados e aprendizado de máquina?

Aqui está uma lista de motivos que o ajudarão a entender os benefícios do uso de ferramentas de ciência de dados:

• Você não precisa de habilidades de programação para usar ferramentas de ciência de dados e aprendizado de máquina. Isso é especialmente vantajoso para profissionais que não são de TI, que não têm experiência com programação em Python, R, etc.
• Eles fornecem uma GUI muito interativa que é muito fácil de usar e aprender.
• Essas ferramentas fornecem uma maneira muito construtiva de definir todo o fluxo de trabalho da Ciência de Dados e implementá-lo sem se preocupar com quaisquer bugs ou erros de codificação.

• Dado o fato de que essas ferramentas não exigem que você codifique, é mais rápido e fácil processar dados e construir modelos robustos de aprendizado de máquina.
• Todos os processos envolvidos no fluxo de trabalho são automatizados e requerem intervenção humana mínima.
• Muitas empresas orientadas a dados se adaptaram às ferramentas de Ciência de Dados e frequentemente procuram profissionais que sejam capazes de manusear e gerenciar tais ferramentas.

Agora que você conhece o vantagens de usar ferramentas de ciência de dados e aprendizado de máquina, vamos dar uma olhada nas principais ferramentas que qualquer não programador pode usar:

Ferramentas de ciência de dados e aprendizado de máquina

Nesta seção, discutiremos o melhor das ferramentas de ciência de dados e aprendizado de máquina para não programadores. Observe que esta lista não está em uma ordem específica.

Aqui está uma lista de Ciência de Dados e MáquinaFerramentas de aprendizagem que são discutidas abaixo:

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

RapidMiner

Não é nenhuma surpresa que RapidMiner fez parte desta lista. Uma das ferramentas de ciência de dados e aprendizado de máquina mais amplamente usadas, preferida não apenas por iniciantes que não estão bem equipados com habilidades de programação, mas também por cientistas de dados experientes. RapidMiner é a ferramenta completa que cuida de todo o fluxo de trabalho da Data Science, desde o processamento de dados até a modelagem e implantação de dados.

Se você não tem formação técnica, RapidMiner é uma das melhores ferramentas para você. Ele fornece uma GUI forte que requer apenas o despejo dos dados, sem a necessidade de codificação. Ele cria modelos preditivos e modelos de aprendizado de máquina que usam algoritmos complicados para obter resultados precisos.

Aqui estão alguns de seus principais recursos:

• Fornece um ambiente de programação visual poderoso.
• Vem com um RapidMiner Radoop embutido que permite a integração com a estrutura do Hadoop para mineração e análise de dados.
• Ele suporta qualquer formato de dados eexecuta análises preditivas de primeira classe, limpando habilmente os dados
• Usa construções de programação que automatizam tarefas de alto nível, como modelagem de dados

DataRobot

DataRobot é uma plataforma de aprendizado de máquina automatizada que constrói modelos preditivos precisos para realizar análises extensas de dados. É uma das melhores ferramentas para mineração de dados e extração de recursos. Profissionais com menos experiência em programação optam pelo DataRobot por ser considerado uma das ferramentas mais simples para análise de dados.

Como RapidMiner, DataRobot também é uma plataforma única que pode ser usada para construir uma solução ponta a ponta de IA. Ele usa as melhores práticas na criação de soluções que podem ser usadas para modelar casos de negócios do mundo real.

Aqui estão alguns de seus principais recursos:

• Identifica automaticamente os recursos mais significativos e cria um modelo em torno desses recursos.
• Executa os dados em diferentes modelos de aprendizado de máquina para verificar qual modelo fornece o resultado mais preciso
• Extremamente rápido na construção, treinamento,e teste de modelos preditivos, realizando mineração de texto, dimensionamento de dados e assim por diante.
• Pode executar projetos de Ciência de Dados em grande escala e incorporar métodos de avaliação de modelo, como ajuste de parâmetro e assim por diante.

BigML

BigML facilita o processo de desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina e ciência de dados, fornecendo construções prontamente disponíveis que ajudam na classificação, regressão e problemas de clustering. Ele incorpora uma ampla gama de algoritmos de aprendizado de máquina e ajuda a construir um modelo forte sem muita intervenção humana, o que permite que você se concentre em tarefas importantes, como melhorar a tomada de decisões.

Aqui estão alguns de seus principais recursos:

• Uma ferramenta abrangente de aprendizado de máquina que oferece suporte aos algoritmos de aprendizado de máquina mais complexos, envolvendo suporte total para aprendizado supervisionado e não supervisionado, incluindo detecção de anomalias, mineração de associação e assim por diante.
• Fornece uma interface web simples e APIs que podem ser configuradas em uma fração do tempo que leva para sistemas tradicionais.
• Cria visualmente interativomodelos preditivos que tornam mais fácil encontrar correlações entre os recursos nos dados
• Incorpora associações e bibliotecas das linguagens de ciência de dados mais populares, como Python, Java, etc.

MLBase

MLbase é uma ferramenta de código aberto que é uma das melhores plataformas usadas para criar projetos de aprendizado de máquina em grande escala. Ele aborda os problemas enfrentados ao hospedar modelos complexos que exigem cálculos de alto nível.

MLBase usa três componentes principais:

1. Otimizador de ML: o objetivo principal do otimizador é automatizar a construção do pipeline de aprendizado de máquina.
2. MLI: a MLI é uma API focada no desenvolvimento de algoritmos e na extração de recursos para cálculos de alto nível
3. MLlib: é a própria biblioteca de aprendizado de máquina do Apache Spark que é atualmente suportada pela comunidade Spark.

Aqui estão alguns de seus principais recursos:

• Fornece uma GUI simples para desenvolver modelos de aprendizado de máquina
• Ele aprende e testa os dados em diferentes algoritmos de aprendizagem para descobrir qual modelo oferece a melhor precisão
• Não programadores podem escalar facilmente Modelos de ciência de dados devido à facilidade e simplicidade da ferramenta
• Ele pode escalar projetos grandes e complicados com muito mais eficácia do que qualquer sistema tradicional

Google Cloud AutoML

O Cloud AutoML é uma plataforma de produtos de aprendizado de máquina que permite que profissionais com experiência limitada em ciência de dados treinem modelos sofisticados específicos para suas necessidades de negócios. Uma das melhores plataformas de aprendizado de máquina com mais de 10 anos de construções treinadas do Google Research para ajudá-lo a construir modelos preditivos que superam todos os modelos computacionais tradicionais.

Aqui estão alguns de seus principais recursos:

• Profissionais com experiência mínima na área de ML podem facilmente treinar e criar modelos de aprendizado de máquina de alto nível específicos para suas necessidades de negócios.
• Uma integração completa com muitos outros serviços do Google Cloud que ajudam na mineração e armazenamento de dados.
• Gera API REST ao fazer previsões sobre a saída
• Fornece uma GUI simples para criar modelos de ML personalizados que podem ser treinados, testados, aprimorados e implantados por meio da mesma plataforma.

Auto-WEKA

Auto-WEKA é uma ferramenta baseada em GUI de código aberto ideal para iniciantes, pois fornece uma interface muito intuitiva para realizar todas as tarefas relacionadas à Ciência de Dados.

Ele suporta processamento automatizado de dados, algoritmos de aprendizado supervisionado e não supervisionado, EDA. Essa ferramenta é perfeita para iniciantes que estão apenas começando com a ciência de dados e o aprendizado de máquina. Possui uma comunidade de desenvolvedores, que tiveram a gentileza de publicar tutoriais e trabalhos de pesquisa sobre o uso da ferramenta.

Aqui estão alguns recursos da ferramenta:

• O WEKA oferece uma grande variedade de algoritmos de aprendizado de máquina para classificação, regressão, agrupamento, detecção de anomalias, mineração de associação, mineração de dados e assim por diante.
• Fornece uma interface gráfica interativa para realizar tarefas de mineração de dados, análise de dados e assim por diante.
• Permite desenvolvedores para testar seus modelos em um conjunto variado de casos de teste possíveis e ajuda a fornecer o modelo que oferece a saída mais precisa.
• Ele também vem com uma CLI (Command Line Interface) simples, mas intuitiva, para executar comandos básicos.

IBM Watson Studio

Todos nós sabemos o quanto a IBM tem contribuído para o mundo orientado para IA. Como a maioria dos serviços fornecidos pela IBM, o IBM Watson Studio é uma ferramenta baseada em IA usada para análise extensiva de dados, aprendizado de máquina, ciência de dados e assim por diante.

Ele ajuda as organizações a facilitar o processo de análise de dados e cuida do fluxo de trabalho de ponta a ponta, desde o processamento de dados até a implantação. É uma das ferramentas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina mais reconhecidas do mercado.

Aqui estão alguns recursos principais do IBM Watson Studio:

• Fornece suporte para realizar a preparação, exploração e modelagem de dados em poucos minutos e todo o processo é automatizado.
• Suporta várias linguagens e ferramentas de ciência de dados, como Python 3 Notebooks, scripts Jython, SPSS Modeler e Data Refinery
• Para codificadores e cientistas de dados, ofereceintegração com R Studio, Scala, Python e assim por diante.
• Usa o SPSS Modeler que fornece a funcionalidade de arrastar e soltar para explorar dados e construir modelos de aprendizado de máquina fortes.

Borda

Borda é a ferramenta de visualização de dados mais popular do mercado. Ele permite que você divida dados brutos e não formatados em um formato processável e compreensível. As visualizações criadas com o Tableau podem ajudá-lo facilmente a entender as dependências entre as variáveis ​​preditoras.

Embora o Tableau seja usado principalmente para fins de visualização, ele também pode realizar análise e exploração de dados.

Aqui estão alguns recursos do Tableau:

• Ele pode ser usado para se conectar a várias fontes de dados e pode visualizar conjuntos de dados massivos para encontrar correlações e padrões.
• O recurso Tableau Desktop permite que você crie relatórios e painéis personalizados para obter atualizações em tempo real
• O Tableau também oferece a funcionalidade de associação entre bancos de dados que permite criar campos calculados e tabelas de associação, o que ajuda a resolverproblemas.
• Uma ferramenta intuitiva que usa o recurso de arrastar e soltar para obter insights úteis de dados e realizar análises de dados

Trifacta

Trifacta é uma plataforma de organização de dados corporativos para atender às suas necessidades de negócios. Entender exatamente o que está em seus dados e como isso será útil para diferentes explorações analíticas é a chave para identificar o valor dos dados. Trifacta é considerada a melhor ferramenta para realizar a preparação, limpeza e análise de dados.

Aqui estão alguns recursos da Trifacta:

• Conecta-se a várias fontes de dados, independentemente de onde os dados residem
• Fornece uma GUI interativa para entender os dados não apenas para derivar os dados mais significativos, mas também para remover variáveis ​​desnecessárias ou redundantes.
• Fornece orientação visual, fluxos de trabalho de aprendizado de máquina e feedback que o guiará na avaliação dos dados e na execução da transformação de dados necessária.
• Monitora continuamenteas inconsistências nos dados e remove quaisquer valores nulos ou valores ausentes e garante que a normalização dos dados seja realizada para evitar qualquer polarização na saída.

KNIME

KNIME é uma plataforma de análise de dados de código aberto destinada a criar aplicativos de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina prontos para uso. A construção de aplicativos de ciência de dados envolve uma série de tarefas que são bem gerenciadas por essa ferramenta totalmente automatizada. Ele fornece uma GUI muito interativa e intuitiva que facilita o entendimento de toda a metodologia de Data Science.

qual é a diferença entre uma classe abstrata e uma interface?

Aqui estão alguns recursos do KNIME:

• Ele pode ser usado para criar fluxos de trabalho de Data Science de ponta a ponta sem nenhuma codificação, basta arrastar e soltar os módulos.
• Fornece suporte para incorporar ferramentas de diferentes domínios, incluindo scripts em R, Python e também fornece APIs para integração com Apache Hadoop.
• Compatível com vários formatos de fonte de dados, incluindo formatos de texto simples, como CSV, PDF, XLS, JSON e formatos de dados não estruturados, incluindo imagens, GIFs, etc.
• Fornece suporte completo para a realização de wrangling de dados, seleção de recursos, normalização, modelagem de dados, avaliação de modelo e permite até mesmo a criação de visualizações interativas.

Agora que você conhece as principais ferramentas de ciência de dados e aprendizado de máquina para não programadores, tenho certeza de que está curioso para saber mais. Aqui estão alguns blogs que ajudarão você a começar com a ciência de dados:

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