Выбери действия которые выполняет эта программа твой анализ будет передан в отдел аналитики

Выбери действия которые выполняет эта программа твой анализ будет передан в отдел аналитики

Неверные решения при разработке нового продукта или функции сервиса могут стоить компании репутации и денег. Чтобы этого не произошло, компании обращаются к аналитику данных. Он собирает, обрабатывает, изучает и интерпретирует данные: проводит А/B-тесты, строит модели и проверяет, как пользователи и клиенты реагируют на нововведения. Это стоит дешевле и снижает риски бизнеса.

Аналитик данных работает с разными инструментами анализа, не ограничиваясь готовыми решениями и системами, знает языки программирования и формулирует гипотезы.

Такие специалисты особенно востребованы в data-driven компаниях — то есть тех, которые ориентируются в решениях на big data и аналитику данных.

Например, специалисты по данным Netflix вычислили популярность сериала «Карточный домик» с помощью аналитики: зрителям оригинального британского «Карточного домика» также нравились фильмы Финчера и (или) картины, где играл Спейси. Netflix объединили Дэвида Финчера (один из режиссеров House of Cards), политические интриги и Спейси в одном проекте. Видеосервис заключил контракт со Спейси и Финчером без съемок пилотной версии. Рейтинг сериала на IMDb и «Кинопоиске» составляет 8,7 и 8,3 соответственно.

Обязанности аналитика данных

Рабочие задачи Data Analyst находятся на стыке математики, программирования и продакт-менеджмента. В результате его работы компания может получать больше прибыли и делать пользователей счастливее. Обязанности аналитика данных могут различаться в зависимости от места работы и уровня квалификации.

Как правило, такой специалист проводит статистические тесты и решает бизнес-проблемы, на которые пока ответа нет. Затем составляет прогнозы, стратегии, планы и рекомендации.

Чем обычно занимается аналитик данных:

1. Общается с представителями бизнеса и выявляет проблемные места компании.
2. Собирает информацию.
3. Составляет гипотезы для улучшения определенных показателей.
4. Готовит данные к проведению анализа: сортирует, фильтрует и делает выборку.
5. Находит закономерности.
6. Визуализирует данные: переводит статистику и Big Data в понятные выводы и наглядные графики.
7. Предлагает решения, которые используются для развития проекта или бизнеса.

На основе данных, предоставленных Data Analyst, компания может принимать любые бизнес-решения.

Личные качества

Хороший аналитик данных — это не только метрики и отчеты. Вне зависимости от профиля, классный специалист должен обладать гибкими навыками, которые нужны для продуктивной работы:

• Системное мышление и логика. Важно уметь анализировать, синтезировать, сравнивать и делать выводы из порой неочевидных закономерностей. Аналитик должен понимать, из каких предпосылок он исходит в своих суждениях, и проверять их корректность.
• Внимание к деталям, методичность и рациональный скептицизм. Все результаты анализа должны быть проверены, перепроверены и обоснованы. Лучше уточнить непонятные детали и усомниться даже в самом авторитетном мнении, чем запустить ненужный продукт.
• Вежливость, навыки общения и повествования. Аналитики общаются со специалистами из разных направлений: бизнес, ИТ, бухгалтерия и безопасность. Важно сохранять конструктивный и вежливый подход, не поддаваться на провокации и лоббировать интересы своего отдела.
• Терпение. Пригодится при очередном письме «концепция изменилась, давайте посчитаем заново».
• Прагматизм и деловой подход. Важно концентрироваться на тех вопросах, которые позволят улучшить показатели работы компании: увеличить доходы, сократить затраты, оптимизировать процессы.
• Стремление учиться. Хороший аналитик любит узнавать новое и расширять свой кругозор.

Как стать аналитиком данных и где этому учат

67% специалистов по аналитике пришли в Data Science из других сфер. В основном это разработчики и маркетологи, но есть и неожиданные профессиональные бэкграунды: геммологи, звукорежиссеры и даже ядерные физики.

Чаще всего изучать аналитику начинают с профессиональной литературы, тематических статей, авторитетных блогов и профильных каналов в мессенджерах. В открытом доступе много теоретической информации, где можно собрать базовый пул теории и практики. И все же для первых самостоятельных шагов нужна система. Проще и быстрее погрузиться в практическую аналитику на образовательных курсах.

Роман Крапивин
руководитель проектов, компания ООО «ИНТЭК»:

«В 2020 я задумался о смене профессии, поскольку пандемия коронавируса серьезно ударила по строительному бизнесу, где я работал руководителем проектов последние три года. Долго выбирал онлайн-курсы, хотел прокачать свои скилы в проектном управлении и пошел на курс Project Manager.

После первого блока обучения стало понятно, что хорошему руководителю проектов просто необходимо разбираться в аналитике, хотя бы на базовом уровне.

Поэтому я начал изучать Power BI, на котором научился визуализировать данные и получил первые знания для дальнейшей работы с аналитическими данными. Но тогда я понял, что для меня мало базовых основ аналитики. Поэтому для себя я открыл профессию Аналитик BI. И в настоящее время изучаю программу визуализации данных Tableau, программу для работы с базами данных SQL, прошел курс по аналитике больших данных (Big Data). К сожалению, на настоящем месте работы я не могу в полной мере применять аналитические знания и программы, которые я освоил. Поэтому задумался о смене профессии: хотел бы попробовать себя в финансовом секторе или крупном ритейле, чтобы погрузиться в мир аналитики».

Иван Натаров
консультант отдела развития предпринимательства Министерства экономического развития Приморского края:

«Будучи студентом магистратуры, проводил исследование инновационной экосистемы Приморского края, тогда познакомился с нейросетями и Data Science. Суть исследования заключалась в разработке алгоритма, основанного на нейросетях и теории нечеткого множества и нечеткой логики, который позволял бы давать объективную оценку инновационного развития региона. У нас это получилось, даже научную статью написали.

Параллельно я изучал Data Science и посетил форум «Открытые инновации» в 2019 году. Послушав экспертов, я понял, что влюбился в эту сферу.

Я люблю узнавать истории из данных, поэтому и выбрал направление аналитики данных.

Я все еще учусь, но почти за год прокачался в этом направлении довольно неплохо. Из инструментов, что я изучил, любимыми стали Python и Power BI, они смогли автоматизировать многие процессы в работе, активно чекаю их. Python больше использую для написания парсеров XML и HTML, Power BI — для предобработки данных и визуализации».

Что должен знать и уметь аналитик данных

Такой специалист формулирует гипотезы, проводит статистические тесты на существующих данных для решения текущих вопросов, на которые нет ответа.

Минимальный набор скиллов начинающего аналитика:

1. Работать в Google-таблицах, группировать, фильтровать данные — на ходу, без перекладывания из таблички в табличку.
2. Уметь писать SQL-запросы.
3. Изучить минимум один язык программирования: Python или R.
4. Делать выводы и представлять результаты в виде интерактивных дашбордов (Tableau, Power BI).
5. Разбираться в бизнес-процессах и понимать ключевые метрики анализа эффективности.

Инструменты, которые используют аналитики

Основные навыки аналитика данных:

• Сбор и анализ требований заказчиков к отчетности.
• Получение данных с помощью языка запросов SQL.
• Применение в работе ключевых математических методов и основ статистики.
• Очистка и трансформация данных с помощью Python.
• Прогнозирование событий на основе данных.
• Анализ результатов кампаний, исследований и тестирования продуктовых гипотез.
• Способность создавать аналитические решения и представлять их бизнесу

А еще хорошие аналитики данных умеют работать с Big Data, проверять гипотезы с помощью подходов А/Б-тестирования и быть настоящими исследователями.

Большинство работодателей просят посчитать определенные метрики, например, какие товары чаще всего возвращают покупатели. Иногда нужно рассчитать инвестиционный потенциал и скорректировать бизнес-модель.

Востребованность профессии и перспективы работы

Сейчас аналитика данных используется в более чем 50% компаний по всему миру. Аналитики востребованы в ИТ-компаниях, ритейле, кинопроизводстве, науке, машиностроении и медицине. В октябре 2020 года по запросу «Аналитик данных» на hh.ru было открыто 8 699 вакансий с зарплатой от 65 тысяч рублей до 300 тысяч рублей.

По результатам исследования 2019 года, спрос на специалистов сферы Data Science за два года вырос на 226%. Популярность профессии аналитика данных со временем только растет, поскольку для развития бизнеса необходимо собирать и изучать данные клиентов и конкурентов.

В профессии аналитика данных пока нет границ и сложно достичь потолка. При этом можно развиваться вертикально, от начинающего специалиста до главы аналитического отдела, или горизонтально, меняя сферы деятельности: продуктовая аналитика, банковская аналитика, маркетинговая аналитика.

Сколько зарабатывают аналитики данных в России

Зарплата будет зависеть от опыта и географии. Так, аналитик-стажер в Воронеже получает 25 тысяч рублей, а Data Analyst в московском офисе международной компании зарабатывает 200 тысяч рублей.

В Москве аналитик данных с опытом работы от двух лет в среднем зарабатывает 134 тысячи рублей. В Санкт-Петербурге такой же специалист может рассчитывать на 101 тысячу рублей в месяц. Стажеры и Junior-специалисты зарабатывают от 60 тысяч рублей.

Сколько зарабатывают аналитики данных в США

Больше половины аналитиков готовы рассмотреть релокацию и работать за рубежом. Средняя годовая зарплата для аналитиков данных в США составляет $62 тысячи.

Больше всего на американском рынке труда востребованы Data Scientists. Это одна из самых высокооплачиваемых специальностей со средней годовой зарплатой в $130 тысяч. По прогнозам McKinsey, в ближайшие годы разрыв между предложением и спросом у специалистов в этой области составит 50%.

Рынок труда и будущее аналитики данных

Только за последние два года через направление Data Science Нетологии прошло более 3000 студентов, большинство из них работают на профильных позициях в российских и зарубежных компаниях.

Со временем эксперты ожидают повышение спроса на аналитиков Big Data и представителей смежных специальностей. Чтобы оставаться востребованными, необходимо учиться и работать.

Осознанный подход организаций к анализу данных и понимание важности Data Science увеличивает потребность бизнеса в интерпретируемых аналитических методах.

По данным International Data Corp. (IDC), мировой доход от решений для больших данных и бизнес-аналитики (BDA) достигнет 260 миллиардов долларов в 2022 году при среднегодовом темпе роста (CAGR) 11,9 процента. В 2025 программные роботы будут выполнять большинство задач, таких как очистка и сбор данных, т.е. многие процессы станут более автоматизированными. К 2030 году Data Science уже не будет заниматься поиском и очисткой данных. Эту задачу возьмут на себя программные роботы.

В настоящее время технологии уже развиваются и достигают своих высот. Подумайте о будущем, когда искусственный интеллект будет в зените, машинное обучение — на пике, облако захватит рынок, а интернет вещей начнет проникать в большинство отраслей. Специалисту по данным потребуются лучшие навыки, будь то технические или социальные, чтобы быть востребованным к 2030 году.

Игорь Полянский, Head of Global product analytics в Gett:

«Мир продолжает ускоряться, а вместе с ним — и требования бизнеса к скорости принятия решений. Подход «задай вопрос, направь его аналитику, а он проанализирует» больше не удовлетворяет требования к оперативности получения инсайтов. Поэтому стандартные подходы к анализу все больше упаковываются в коробочные решения.

В 2020 году анализ, на который раньше уходили часы аналитика, менеджер может сделать в несколько кликов. Аналитики же делают более сложные исследования, и требования к их компетенциям повышаются. Системы аналитики все больше переходят на формат real-time анализа. У многих компаний это давно must have».

11 полезных инструментов для бизнес-анализа

Бизнес-аналитик — универсальный боец для работы с анализом рынка и данных, финансовым планированием, бизнес-моделированием. При такой многозадачности помимо качественной работы имеет значение и скорость, и здесь на помощь придут проверенные инструменты и сервисы.

Подготовили подборку инструментов анализа, структурирования, визуализации информации и управления проектами. А также разобрали пару задач, которые можно решить при помощи этих сервисов.

Константин большухин

Партнёр студии продвинутой аналитики Modelta

Поделился инструментами, которые пригодятся бизнес-аналитику

Excel

Используют для базовых расчётов, работы с таблицами и диаграммами.

В первую очередь нужно научиться использовать функции ВПР, СУММЕСЛИ, СРЗНАЧ, СЧЁТ, а также сводные таблицы, фильтры и графики.

Также будут полезны:

• Функции «Удалить дубликаты», «Текст по столбцам», «Найти и заменить» — помогут очистить и обработать массив данных и привести их к нужному виду.
• Сводная диаграмма, Условное форматирование, Проверка данных и спарклайны (диаграммы, встроенные в ячейку Excel) — обеспечат гибкость при создании отчётности или финансовых и математических моделей.
• Горячие клавиши Ctrl+F/H, Ctrl + Shift + →/←, Ctrl + PgDn / PgUp и другие — сэкономят время.
• Надстройки Power Query и Power Pivot — помогут подключить данные из базы напрямую в Excel (принцип похож на BI).

Достойна упоминания надстройка VBA, которая помогает писать макросы для автоматизации действий в Excel. Однако сейчас редко кто ей пользуется. Из примеров использования: запуск последовательности расчётов для обновления модели, собирающей данные из нескольких файлов, и выгрузки данных с сайта с последующей обработкой в модели. В последнее время похожие задачи можно решить при помощи R, Python или программ, которые помогают парсить данные или настроить интеграцию без применения кода.

С другими функциями и возможностями Excel стоит разбираться по мере необходимости.

Вместо Excel можно использовать гугл-таблицы, Airtable, таблицы в Notion. Разница в интерфейсе, количестве функций, интеграции с онлайн-сервисами.

Примеры задач, которые помогает решить Excel:

• составление финансовых моделей и бюджетирования,
• анализ воронки продаж или лидов,
• сбор данных и структурирование информации о клиентах и рынке,
• иногда — отслеживание задач по проекту, в качестве CRM для ведения клиентов или анкеты с вопросами.

PowerPoint или Keynote

Презентации — часть базового инструментария аналитика. Недостаточно просто разобраться в программе — нужно научиться делать качественные презентации.

В первую очередь следует обращать внимание на структурирование презентации, композицию информации на слайде, подбор цветов, картинок и иконок. В освоении помогут видео и курсы от студий разработки презентаций Esprezo, Метаформы, Presium.

Рекомендуем тренировать насмотренность, искать качественные примеры — особенно из консалтинга. Например, отчет McKinsey Global Energy Perspective 2019: Reference Case или отчёт BCG «Исследование развития комфортной городской среды в Москве и ведущих городах мира».

13 лучших инструментов для анализа данных

Вы когда-нибудь задумывались, какой ключевой процесс стоит за такими достижениями в области технологий, как машинное обучение и дополненная реальность? Ответ — наука о данных.

Наука о данных — это область знаний, объединяющая статистику, информатику, анализ данных и различные смежные методы для понимания сложных закономерностей, скрытых в структурированных или неструктурированных данных.

В ней используются теории и методы, взятые из многих различных областей в контексте информатики, вычислительной техники и знаний о предметной области.

Сегодня в Интернете можно найти множество современных инструментов для извлечения знаний из различных типов данных. Однако не все из них стоит пробовать.

В этой статье мы собрали некоторые из лучших инструментов науки о данных, которые могут быть использованы исследователями и бизнес-аналитиками для получения ценных знаний.

Прежде чем начать, мы хотим уточнить, что в этом списке представлены только инструменты Data Science, а не языки программирования или скрипты для реализации Data Science.

9. DataRobot

Плюсы:

Идеально подходит для масштабирования возможностей машинного обучения.
Содержит массивную библиотеку моделей с открытым исходным кодом и собственной разработки.
Решает самые сложные проблемы в области науки о данных.
Предоставляет полностью объяснимый ИИ с помощью удобных для человека визуальных представлений.

Минусы: Довольно дорого по сравнению с другими инструментами.

Цена: Зависит от размера и сложности проекта.| Доступна бесплатная пробная версия.

DataRobot интегрирован с сотнями новейших алгоритмов машинного обучения, что обеспечивает полную прозрачность и контроль над процессом построения и развертывания моделей.

Начнем с того, что вы можете выбрать наиболее подходящую модель для развертывания из множества возможных. Используя DataRobot API, вы можете быстро запустить любую модель в производство, независимо от того, нужны ли вам пакетные развертывания, прогнозы в реальном времени или скоринг на Hadoop. Возможно, вам потребуется добавить несколько строк кода для настройки процесса.

Помимо того, что DataRobot уделяет особое внимание таким методам, как трансфертное обучение и машинное обучение, он также включает функции, обеспечивающие ценность для бизнеса, такие как кривые прибыли, прогнозы на основе данных и развертывание в один клик с управлением.

Платформа может быть использована для решения широкого спектра задач науки о данных, начиная от прогнозирования продаж миллионов товаров и заканчивая работой со сложными геномными данными.

8. Alteryx

Плюсы:

Интуитивно понятный интерфейс.
Готовые к использованию шаблоны прогностического моделирования.
Визуализация сложных запросов.
Подготовка, смешивание и анализ данных с помощью перетаскивания данных.
Интегрированный OCR и текстовый анализ.

Минусы:

Дорогой.
Функции вспомогательного моделирования требуют дополнительной лицензии.

Цена: От $2300 в год на одного пользователя.| Доступна 30-дневная бесплатная пробная версия.

Alteryx объединяет аналитику, машинное обучение, науку о данных и автоматизацию процессов в единую сквозную платформу. Она принимает данные с сотен платформ (включая Oracle, Amazon и Salesforce), позволяя вам тратить больше времени на анализ и меньше на поиск.

Вы можете исследовать данные, создавая, получая доступ и выбирая функции с помощью визуального интерфейса программирования — Analytic Process Automation. Она позволяет вносить детальные изменения в отдельные аналитические блоки, используя готовые варианты конфигурации или добавляя собственный код на Python или R в аналитический рабочий процесс.

Alteryx позволяет быстро создавать прототипы моделей машинного обучения и конвейеров с помощью автоматизированных блоков обучения моделей. Она помогает легко визуализировать данные на протяжении всего пути решения задач и моделирования. Как? Автоматически создает таблицы, графики и отчеты на любом этапе вашего процесса.

Платформа предназначена для компаний любого размера. Если у вас средний бизнес, она поможет вам найти новые идеи и добиться высокоэффективных результатов.

7. H2O.ai

Плюсы:

Распределенное машинное обучение в памяти.
Простота развертывания больших моделей.
Автоматизация рабочего процесса машинного обучения.
Работает на существующей инфраструктуре больших данных.

Минусы:

Ограниченные возможности обработки данных.
Отсутствие документации.

Цена: Зависит от размера и сложности проекта.| Доступна 14-дневная бесплатная пробная версия.

H2O — это инструмент машинного обучения с открытым исходным кодом и распределенной памятью, обладающий линейной масштабируемостью. Он поддерживает почти все популярные статистические алгоритмы и алгоритмы машинного обучения, включая обобщенные линейные модели, глубокое обучение и машины с градиентным усилением. Он принимает данные непосредственно из Spark, Azure, Spark, HDFS и различных других источников в свое распределенное хранилище ключевых значений in-memory.

Для построения моделей вы можете использовать либо язык программирования R/Python, либо H2O Flow (графический блокнот), который не требует кодирования.

H2O AutoML упрощает обучение и оценку моделей машинного обучения. Это помогает автоматизировать задачи науки о данных (такие, как выбор алгоритма, итеративное моделирование, настройка гиперпараметров, генерация признаков и оценка моделей) и больше сосредоточиться на важных проблемах.

Платформа чрезвычайно популярна в сообществах Python и R и используется более чем 18 000 организаций.

6. D3.js

Плюсы:

Легкий и быстрый.
Дает вам полный контроль над визуализацией данных.
Работает с такими веб-стандартами, как SVG и HTML.
Множество встроенных многократно используемых функций и фабрик функций.

Минусы:

Документация может быть немного улучшена.

Цена: Бесплатно.

D3.js (сокращение от Data-Driven Documents) — это библиотека JavaScript для создания динамических, интерактивных визуализаций данных в веб-браузерах. Она использует выборочные предварительно разработанные функции для создания объектов SVG, их настройки или добавления к ним динамических эффектов. К этим SVG-объектам можно присоединять большие наборы данных для создания текстовых/графических диаграмм и графиков.

D3 не имеет стандартного формата визуализации. Она позволяет создавать что угодно — от круговых диаграмм и графиков до HTML-таблиц и геопространственных карт.

Данные могут быть в различных форматах, таких как CSV или JSON. Вы можете даже написать код JavaScript для чтения других форматов данных или повторно использовать код с помощью широкой коллекции официальных и разработанных сообществом модулей.

5. Project Jupyter

Плюсы:

Легкий и простой в использовании.
Отличная поддержка математических библиотек Python.
Предопределенные модели визуализации.
Легко редактировать и отслеживать потоки данных.
Автоматически создает контрольные точки.

Минусы:

Сложность работы с несколькими ядрами.
Ограниченные возможности сотрудничества.

Цена: Бесплатно.

Проект Jupyter — это коллекция интерактивных веб-инструментов с открытым исходным кодом, которые ученые, изучающие данные, могут использовать для объединения программного кода, результатов вычислений, мультимедийных ресурсов и пояснительного текста в одном документе.

Хотя Jupyter существует уже несколько десятилетий, его популярность резко возросла за последние пару лет. Jupyter предлагает различные продукты для разработки программного обеспечения с открытым исходным кодом, открытых стандартов и услуг для интерактивных вычислений.

Jupyter Notebook позволяет создавать и обмениваться документами, содержащими живые уравнения, код, визуализации и повествовательный текст.
Jupyter Kernels обрабатывает множество запросов, таких как выполнение и проверка кода, и предоставляет ответ.
JupyterLab предоставляет строительные блоки (терминал, файловый браузер, текстовый редактор, расширенные выходные данные и т.д.) в интуитивно понятном пользовательском интерфейсе.
JupyterHub поддерживает множество пользователей, порождая, управляя и проксируя несколько отдельных серверов Jupyter Notebook.

Вы можете использовать эти инструменты (бесплатно) для проведения численного моделирования, очистки данных, статистического моделирования, визуализации данных и многого другого прямо из браузера.

4. Apache Spark

Плюсы:

Надежность и отказоустойчивость.
Эффективно реализует модели машинного обучения для больших наборов данных.
Может получать данные из нескольких источников данных.
Поддержка нескольких языков.

Минусы:

Высокая кривая обучения.
Плохая визуализация данных.

Цена: Бесплатно.

Apache Spark — это механизм обработки данных с открытым исходным кодом, созданный для больших наборов данных. Он использует современный планировщик DAG, оптимизатор запросов и эффективный механизм выполнения для достижения высокой производительности как для пакетных, так и для потоковых данных. Он может выполнять рабочие нагрузки до 100 раз быстрее.

Spark использует множество библиотек, включая GraphX, MLlib для машинного обучения, Spark Streaming, SQL и DataFrames. Все эти библиотеки могут быть легко объединены в одно приложение.

Этот инструмент имеет иерархическую архитектуру главный-подчиненный. «Драйвер Spark» — это главный узел, который управляет несколькими рабочими (подчиненными) узлами и доставляет результаты данных клиентскому приложению.

Фундаментальная структура Spark — это устойчивые распределенные наборы данных, отказоустойчивый набор компонентов, которые могут быть распределены между несколькими узлами в кластере и работать с ними параллельно.

Он предоставляет более 80 операторов высокого уровня, что упрощает разработку параллельных приложений. Кроме того, вы также можете использовать Spark в интерактивном режиме из оболочек R, Python, Scala и SQL.

3. IBM SPSS Statistics

Плюсы:

Автоматизированная подготовка данных.
Позволяет точно моделировать линейные и нелинейные взаимосвязи.
Обнаружение аномалий и прогнозирование.
Поддержка алгоритмов и графиков R.

Минусы:

Большинство функций доступны в платных версиях.
Интерфейс выглядит устаревшим.

Цена: От 99 долларов США в месяц | 30-дневная бесплатная пробная версия.

SPSS Statistics — это мощная статистическая программная платформа, позволяющая максимально использовать ценную информацию, которую предоставляют ваши данные. Она предназначена для решения деловых и исследовательских задач посредством детального анализа, проверки гипотез и прогнозной аналитики.

SPSS может читать и записывать данные из электронных таблиц, баз данных, текстовых файлов ASCII и других статистических пакетов. Она может читать и записывать данные во внешние таблицы реляционных баз данных через SQL и ODBC.

Большинство ключевых функций SPSS доступны через выпадающие меню. Вы можете использовать язык командного синтаксиса 4GL для упрощения повторяющихся задач и выполнения сложных манипуляций с данными и анализа.

Исследователи рынка, добытчики данных, правительства и опросные компании широко используют эту платформу для понимания данных, анализа тенденций, проверки предположений и точных выводов.

2. RapidMiner

Плюсы:

Поставляется с богатым набором алгоритмов машинного обучения.
Интуитивно понятный графический интерфейс.
Полная автоматизация там, где это необходимо.
Расширения для подключения других полезных инструментов.
Исчерпывающие руководства.

Минусы:

Графики немного старомодны.
Большие наборы данных требуют времени для обработки.

Цена: Бесплатно.

RapidMiner , разработанный на основе открытой модели ядра, поддерживает все этапы метода машинного обучения, включая подготовку данных, визуализацию результатов, проверку модели и оптимизацию.

Помимо собственной коллекции наборов данных, RapidMiner предоставляет несколько вариантов создания базы данных в облаке для хранения огромных объемов данных. Вы можете хранить и загружать данные с различных платформ, таких как NoSQL, Hadoop, RDBMS и др.

Такие общие задачи, как предварительная обработка, визуализация и очистка данных, могут быть выполнены с помощью опций drag-and-drop без необходимости записывать ни одной строки кода.

Библиотека RapidMiner (содержащая более 1 500 функций и алгоритмов) позволяет подобрать оптимальную модель для любого случая использования. Она также поставляется с предварительно разработанными шаблонами, которые можно использовать в таких распространенных случаях, как выявление мошенничества, предиктивное обслуживание и отток клиентов.

Платформа широко используется для разработки делового и коммерческого программного обеспечения, а также для быстрого создания прототипов, образования, обучения и исследований. Более 700 000 аналитиков используют RapidMiner для увеличения доходов, снижения операционных расходов и предотвращения рисков.

1. Apache Hadoop

Плюсы:

Высокая масштабируемость, поскольку работает в распределенной среде.
Избыточная конструкция обеспечивает отказоустойчивость.
Может использоваться в облачной среде или на обычном оборудовании.
Хранение данных в любом формате.

Минусы:

Менее эффективен, чем другие современные фреймворки.
Требует значительных знаний для настройки, обслуживания и обновления.

Цена: Бесплатно.

Hadoop — это экосистема утилит с открытым исходным кодом, которая в корне меняет способы хранения, обработки и анализа данных. В отличие от обычных платформ, она позволяет выполнять множество различных типов аналитических рабочих нагрузок на одних и тех же данных, в одно и то же время, в больших масштабах на стандартном промышленном оборудовании.

Hadoop распределяет большие наборы данных и аналитические задания по узлам вычислительного кластера, преобразуя их в более мелкие рабочие нагрузки, которые могут выполняться параллельно. Она может обрабатывать как структурированные, так и неструктурированные данные и масштабироваться от одной машины до тысяч устройств.

Этот инструмент состоит из пяти основных модулей:

Распределенная файловая система Hadoop (HDFS) может хранить большие наборы данных на узлах отказоустойчивым способом.
Еще один посредник по согласованию ресурсов (YARN) отвечает за планирование задач, управление ресурсами кластера и планирование заданий, выполняемых в Hadoop.
MapReduce — это механизм обработки больших данных и модель программирования, которая обеспечивает параллельное вычисление больших наборов данных.
Hadoop Common состоит из библиотек и утилит, необходимых для других модулей Hadoop.
Hadoop Ozone — это хранилище объектов, оптимизированное для миллиардов небольших файлов.

В целом, Hadoop включает в себя новые форматы данных (например, данные о настроениях в социальных сетях и потоки кликов) и помогает аналитикам принимать более эффективные решения на основе данных в реальном времени.

Другие не менее замечательные инструменты для работы с данными

10. Tableau

Подходит для: малого бизнеса для визуализации данных и получения содержательной информации.

Tableau — это платформа визуальной аналитики, которая позволяет вам видеть и понимать данные. Она предлагает широкий спектр вариантов источников данных, к которым можно подключаться и получать данные.

Самое лучшее в Tableau — это то, что для извлечения значимых выводов не требуется кодирование или технические навыки. Вы можете использовать ее функции на основе пользовательского интерфейса для создания пользовательских информационных панелей и анализа отчетов. Благодаря простоте использования и продвинутой визуализации Tableau заинтересовал специалистов по работе с данными, аналитиков, руководителей предприятий и преподавателей.

11. Databricks Lakehouse

Подходит для: специалистов по обработке данных и инженеров для совместной работы при любых рабочих нагрузках.

Databricks Lakehouse объединяет все ваши рабочие нагрузки, связанные с данными, аналитикой и искусственным интеллектом, в единую платформу. Она позволяет использовать инструменты бизнес-аналитики непосредственно на исходных данных, сокращая задержки и повышая эффективность затрат.

Платформа поддерживает широкий спектр рабочих нагрузок, включая машинное обучение, SQL, аналитику и многое другое. Она предлагает бесшовную интеграцию с AWS, Azure и Google Cloud.

Созданная на основе открытого исходного кода и открытых стандартов, встроенные возможности Databricks для совместной работы расширяют возможности командной работы и ускоряют внедрение инноваций. В целом, это решение ускорит ваше видение науки о данных и поможет вам видеть дальше дорожной карты.

12. TIBCO Data Science

Подходит для: студентов и преподавателей, создающих сложные процессы обработки данных, статистики и машинного обучения.

От подготовки данных и создания моделей до развертывания и мониторинга, инструменты TIBCO Data Science позволяют автоматизировать утомительные задачи и создавать бизнес-решения, используя алгоритмы машинного обучения.

Настольный пользовательский интерфейс включает более 16 000 функций, которые вы можете использовать для создания сложных рабочих процессов расширенной аналитики. Также есть возможность интегрировать R, Python и другие узлы в конвейеры.

Кроме того, встроенные узлы дают вам доступ к аналитике графов, текстов, временных рядов, регрессии, нейронных сетей, статистическому управлению процессами и многомерной статистике.

TIBCO также предлагает широкую поддержку корпоративного управления в таких отраслях, как здравоохранение, фармацевтика, производство, финансы и страхование.

13. Weka

Подходит для: решения реальных задач интеллектуального анализа данных

Weka — это набор инструментов визуализации и алгоритмов для анализа данных и прогностического моделирования. Все они доступны бесплатно по лицензии GNU General Public License.

Более конкретно, Weka содержит инструменты для предварительной обработки данных, классификации, регрессии, кластеризации и визуализации. Для людей, которые давно не программировали, Weka с ее графическим интерфейсом пользователя обеспечивает легкий переход в мир науки о данных.

Пользователи могут экспериментировать со своими наборами данных, применяя различные алгоритмы, чтобы увидеть, какая модель дает наилучший результат. Затем они могут использовать инструменты визуализации для изучения данных.

Часто задаваемые вопросы

В чем разница между наукой о данных, AI и ML?

Наука о данных — это широкая область знаний, которая включает в себя предварительную обработку, анализ и визуализацию структурированных и неструктурированных данных. Полученные из данных выводы затем применяются в широком спектре областей применения.

Искусственный интеллект означает обучение машины подражать человеческому поведению. Цели исследования ИИ включают представление знаний, планирование, обучение, рассуждения, обработку естественного языка, восприятие и способность манипулировать объектами.

Машинное обучение — это подмножество ИИ, которое фокусируется на том, как использовать данные и алгоритмы, чтобы имитировать способ обучения людей. Чем больше данных (также называемых обучающими данными) получает модель машинного обучения, тем точнее она делает прогнозы, не будучи явно запрограммированной на это.

Какие этапы включает в себя наука о данных?

Наука о данных включает в себя шесть итерационных этапов.

Планирование: Определите проект и его предполагаемые результаты.

1. Построение модели данных: Используйте соответствующий инструмент науки о данных для создания моделей машинного обучения.
2. Оценить: Используйте метрики оценки и визуализацию для измерения производительности модели на основе новых данных.
3. Объяснить (простыми словами) внутреннюю механику моделей машинного обучения.
4. Развертывание хорошо обученной модели в безопасной и масштабируемой среде.
5. Контролировать работу модели, чтобы убедиться, что она работает правильно.

Что нужно учитывать перед выбором инструмента для работы с данными?

Ниже перечислены ключевые характеристики, на которые следует обратить внимание при выборе платформы для анализа данных:

• Она должна позволять нескольким пользователям работать вместе над одной моделью.
• Должна включать поддержку последних приложений с открытым исходным кодом.
• Должна быть масштабируемой.
• Должна иметь возможность автоматизировать утомительные задачи.
• Должна иметь возможность легко внедрять модели в производство.

Как наука о данных помогает бизнесу?

Наука о данных играет важную роль в анализе состояния бизнеса. Она извлекает ценную информацию из необработанных данных и прогнозирует степень успешности продуктов и услуг компании. Она также помогает выявлять неэффективные производственные процессы, ориентироваться на нужную аудиторию и набирать нужные кадры для организации.

Некоторые отрасли используют науку о данных для повышения безопасности своего бизнеса и защиты конфиденциальной информации. Банки, например, используют алгоритмы машинного обучения для выявления мошенничества на основе обычной финансовой деятельности клиента. Эти алгоритмы оказались гораздо более эффективными и точными в выявлении мошенничества, чем ручные расследования.

Согласно отчету GlobalNewswire, глобальный рынок платформ data science достигнет 224 миллиардов долларов к 2026 году и будет расти со скоростью 31 процент в год.