¿Puede un no programador aprender ciencias de datos?

Con la generación continua de datos, la necesidad de Aprendizaje automático y Ciencia de los datos ha aumentado exponencialmente. Esta demanda ha llevado a muchos profesionales no informáticos al campo de la Ciencia de los Datos. Este blog sobre Ciencia de datos y aprendizaje automático para no programadores está dedicado específicamente a profesionales no informáticos que están tratando de hacer una carrera en Ciencia de datos y aprendizaje automático sin la experiencia de trabajar en lenguajes de programación.

Introducción a la ciencia de los datos y el aprendizaje automático

Ciencia de datos y 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 construir modelos eficaces que ayuden en el análisis de riesgos, pronósticos de ventas y así sucesivamente. Ciencia de datos y aprendizaje automático es la clave para encontrar soluciones e ideas a partir de datos.

Antes de que nos vayamos Además, vamos a dejar una cosa clara. La ciencia de los datos y el aprendizaje automático no son lo mismo. La gente a menudo tiende a confundirse entre los dos. Para dejar las cosas claras, entendamos la diferencia:

Ciencia de datos vs aprendizaje automático

Ciencia de los datos es un término general que cubre una amplia gama de dominios, incluyendo Inteligencia Artificial (AI), Aprendizaje automático y Aprendizaje Profundo.

Aprendizaje automático: Aprendizaje automático es una subcampo de Inteligencia Artificial que proporciona a las máquinas la capacidad de aprender automáticamente y mejorar de la experiencia sin estar explícitamente programada para hacerlo.

Aprendizaje profundo: Aprendizaje profundo es una Parte del aprendizaje automático que utiliza varias medidas computacionales y algoritmos inspirados en la estructura y función del cerebro llamados Redes Neural Artificiales (ANN).

Por lo tanto, Data Science gira en torno a la extracción de información a partir de datos. Para ello, utiliza una serie de tecnologías y métodos diferentes de diversas disciplinas, como Machine Learning, IA y Deep Learning. Un punto a señalar aquí es que la ciencia de los datos es un campo muy vasto y no confía exclusivamente en estas técnicas.

Ahora que sabes lo básico, vamos a entender los beneficios de usar las herramientas de Data Science y ML.

¿Por qué utilizar Data Science y Machine Learning Tools?

He aquí una lista de razones que le ayudarán a entender los beneficios de usar herramientas de Ciencia de Datos:

Usted no requiere habilidades de programación para utilizar la ciencia de datos y herramientas de aprendizaje automático. Esto es especialmente ventajoso para los profesionales de Non-It que no tienen experiencia con la 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 Data Science e implementarlo sin preocuparse por errores o errores de codificación.
Dado el hecho de que estas herramientas no requieren que usted codee, es más rápido y fácil procesar datos y construir fuertes modelos de Machine Learning.
Todos los procesos que intervienen en el flujo de trabajo son automatizados y requieren una intervención humana mínima.
Muchas empresas basadas en datos se han adaptado a las herramientas de Data Science y a menudo buscan profesionales capaces de manejar y gestionar dichas herramientas.

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

Ciencia de datos y herramientas de aprendizaje automático

En esta sección, vamos a discutir lo mejor de las herramientas de ciencia de datos y aprendizaje automático para los no programadores. Tenga en cuenta que esta lista no está en ningún orden en particular.

Aquí está una lista de la ciencia de datos y la máquina Instrumentos de aprendizaje que se examinan a continuación:

RapidMiner

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

Si usted es de un fondo no técnico, RapidMiner es una de las mejores herramientas para usted. Proporciona una GUI fuerte que sólo requiere volcar los datos, no se requiere codificación. Construye modelos predictivos y modelos de Machine Learning que utilizan algoritmos enrevesados para lograr salidas precisas.

Aquí están algunas de sus características clave:

Proporciona un entorno de programación visual potente.
Viene con un Radoop RapidMiner incorporado que le permite integrarse con el framework de Hadoop para la minería y el análisis de datos.
Soporta cualquier formato de datos y realiza análisis predictivos de primera clase mediante la limpieza experta de los datos

DataRobot

DataRobot es una plataforma automatizada de Machine Learning que construye modelos predictivos precisos para realizar un extenso análisis de datos. Es una de las mejores herramientas para la extracción de datos y características. Profesionales con menos experiencia de programación van para DataRobot porque se considera una de las herramientas más simples para el análisis de datos.

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

Estas son algunas de sus características clave:

Identifica automáticamente las características más significativas y construye un modelo alrededor de estas características.
Ejecuta los datos de diferentes modelos de aprendizaje automático para comprobar qué modelo proporciona el resultado más preciso
Puede ejecutar proyectos de ciencia de datos a gran escala e incorporar métodos de evaluación de modelos como la afinación de parámetros y así sucesivamente.

BigML

BigML facilita el proceso de desarrollo de modelos de Machine Learning y Data Science proporcionando construcciones fácilmente disponibles que ayudan en la clasificación, regresión y problemas de agrupamiento. Incorpora una amplia gama de algoritmos de Machine Learning y ayuda a construir un modelo fuerte sin mucha intervención humana, esto le permite centrarse en tareas importantes como mejorar la toma de decisiones.

Estas son algunas de sus características clave:

Una herramienta de aprendizaje automático integral que soporta los algoritmos de aprendizaje automático más complejos, que incluye el apoyo total para el aprendizaje supervisado y no supervisado, incluyendo la detección de anomalías, la minería de asociaciones, etc.
Proporciona una interfaz web simple y APIs que se pueden configurar en una fracción del tiempo que toma para los sistemas tradicionales.
Crea visualmente interactivo modelos predictivos que facilitan encontrar correlaciones entre las características de los datos
Incorpora encuadernaciones 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. En él se abordan los problemas que se plantean al acoger modelos complejos que requieren cálculos de alto nivel.

MLBase utiliza tres componentes principales:

Optimizador ML: El objetivo principal del optimizador es automatizar la construcción de la tubería de Machine Learning.
MLI: El MLI es una API que se centra en desarrollar algoritmos y realizar extracción de características para cálculos de alto nivel
MLlib: Es la propia biblioteca de aprendizaje automático de Apache Spark que actualmente cuenta con el apoyo de la comunidad Spark.

Estas son algunas de sus características clave:

Proporciona una interfaz gráfica sencilla para el desarrollo de modelos de aprendizaje automático
Aprende y prueba los datos en diferentes algoritmos de aprendizaje para averiguar qué modelo da la mejor precisión
Los no programadores pueden escalar fácilmente Modelos de Data Science debido a la facilidad y simplicidad de la herramienta
Puede escalar proyectos grandes y enredados con mucha eficacia que cualquier sistema tradicional

Google Cloud AutoML

Cloud AutoML es una plataforma de productos de aprendizaje automático que permite a profesionales con experiencia limitada en Data Science formar modelos de gama alta específicos para sus necesidades empresariales. Una de las mejores plataformas de Machine Learning con más de 10 años de formación de Google Research construye para ayudarle a construir modelos predictivos que superen todos los modelos computacionales tradicionales.

Estas son algunas de sus características clave:

Los profesionales con una experiencia mínima en el campo del ML pueden entrenar y construir fácilmente modelos de aprendizaje automático de alto nivel específicos para sus necesidades empresariales.
Una integración completa con muchos otros servicios de Google Cloud que ayuda en la extracción de datos y el almacenamiento de datos.
Genera la API REST mientras se hacen predicciones sobre la salida
Proporciona una GUI sencilla para crear modelos ML personalizados que pueden ser entrenados, probados, mejorados e implementados 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 Data Science.

Soporta el procesamiento automatizado de datos, EDA, algoritmos de aprendizaje supervisados y no supervisados. Esta herramienta es perfecta para los novatos que acaban de empezar con Data Science y Machine Learning. Tiene una comunidad de desarrolladores, que fueron lo suficientemente amables de publicar tutoriales y artículos de investigación sobre el uso de la herramienta.

Permite a los desarrolladores para probar sus modelos en un conjunto variado de posibles casos de prueba y ayuda a proporcionar el modelo que da la salida más precisa.
También viene con un CLI simple, pero intuitivo (Interfaz de línea de comandos) para ejecutar comandos básicos.

IBM Watson Studio

Todos somos conscientes de lo mucho que IBM ha contribuido al mundo impulsado por la IA. Como la mayoría de los servicios prestados por IBM, IBM Watson Studio es una herramienta basada en la IA utilizada para el análisis de datos extensos, Machine Learning, Data Science, etc.

Ayuda a las organizaciones a facilitar el proceso de análisis de datos y se ocupa del flujo de trabajo de extremo a extremo, desde el procesamiento de datos hasta el despliegue. Es una de las herramientas más reconocidas para la ciencia de datos y el aprendizaje automático en el mercado.

Estas son algunas características clave de IBM Watson Studio:

Proporciona soporte para realizar la preparación, exploración y modelado de datos en un lapso de unos pocos minutos y todo el proceso está automatizado.
Para codificadores y científicos de datos, ofrece integración con R Studio, Scala, Python, etc.
Utiliza el modelador SPSS que proporciona la funcionalidad de arrastrar y soltar para explorar datos y construir modelos sólidos de Machine Learning.

Tableau

Tableau es la herramienta de visualización de datos más popular utilizada en el mercado. Le permite desglosar los datos crudos, sin formato en un formato procesable y comprensible. Las visualizaciones creadas mediante Tableau pueden ayudarle a comprender fácilmente las dependencias entre las variables predictoras.

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

Estas son algunas características 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 tableros personalizados para obtener actualizaciones en tiempo real
Tableau también proporciona funcionalidad de unión de bases de datos cruzadas que le permite crear campos calculados y unir tablas, esto ayuda a resolver complejos basados en datos problemas.
Una herramienta intuitiva, que utiliza la función arrastrar y soltar para obtener información útil de los datos y realizar análisis de datos

Trifacta

Trifacta es una plataforma de forcejeo de datos empresariales para satisfacer las necesidades de su negocio. Comprender exactamente lo que hay en tus datos y cómo será útil para diferentes exploraciones analíticas es la clave para identificar el valor de los datos. Trifacta es considerada la mejor herramienta para realizar forcejeo, limpieza y análisis de datos.

Estas son algunas características de Trifacta:

Se conecta a múltiples fuentes de datos independientemente de dónde vivan los datos
Proporciona una GUI interactiva para entender los datos no sólo para obtener los datos más significativos, sino también para eliminar variables innecesarias o redundantes.
Proporciona orientación visual, flujos de trabajo de Machine Learning y retroalimentación que le guiarán en la evaluación de los datos y la realización de la transformación de datos necesaria.
Monitoreo continuo las inconsistencias en los datos y elimina los valores nulos o los valores que faltan y se asegura de que la normalización de los datos se realice para evitar cualquier sesgo en la salida.

KNIME

KNIME es una plataforma de análisis de datos de código abierto destinada a crear aplicaciones de Data Science y Machine Learning. La construcción de aplicaciones de Data Science implica una serie de tareas que son bien gestionadas por esta herramienta totalmente automatizada. Proporciona una GUI muy interactiva e intuitiva que facilita la comprensión de toda la metodología de Ciencia de Datos.

Estas son algunas características de KNIME:

Se puede utilizar para crear flujos de trabajo de Data Science de extremo a extremo sin ninguna codificación, sólo tiene que arrastrar y soltar los módulos.
Proporciona soporte para incrustar herramientas de diferentes dominios, incluyendo scripting en R, Python y también proporciona API para integrarse con Apache Hadoop.

Ahora que conoce las mejores herramientas para la ciencia de datos y el aprendizaje automático para los no programadores, estoy seguro de que tiene curiosidad por aprender más. La necesidad de Data Science con los profesionales de programación de Python ha aumentado dramáticamente, haciendo que este curso sea ideal para personas de todos los niveles de experiencia. Los Curso de Ciencia de Datos con Python es ideal para profesionales de la analítica que buscan trabajar en conjunto con Python, Software y profesionales de TI interesados en el área de Analytics y cualquier persona con una pasión por la ciencia de datos. Estos son algunos blogs que te ayudarán a empezar con Data Science:

Edureka tiene un curado especial Programa de maestrías en ciencia de datos que le ayuda a adquirir experiencia en algoritmos de aprendizaje automático como el agrupamiento de K-Means, árboles de decisión, bosque aleatorio y bahías naive. También aprenderás los conceptos de Estadísticas, Series de Tiempo, Minería de Textos y una introducción al Aprendizaje Profundo. Resolverá casos de estudio de la vida real en medios de comunicación, atención médica, redes sociales, aviación y recursos humanos. ¡Nuevos lotes para este curso comenzarán pronto!¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡

Ahora, cualquier persona con una pasión por convertirse en una Ciencia de Datos puede convertirse en uno a través de un profesional Curso de Ciencia de Datos . Por lo tanto, obtener formación en Ciencia de Datos y convertirse en el profesional más cool en el campo de la TI.