कैसे 'बिना प्रोग्रामिंग ज्ञान' के हम टॉप10 'डाटा विज्ञान टूल का 2022 में इस्तेमाल कर सकते है ?

  कोडिंग का ज्ञान होना कंप्यूटर प्रोग्रामिंग  के लिए अनिवार्य माना जाता है। पर इसके बिना भी अब प्रोग्रामिंग संभव होने जा रहा है। टॉप10 डाटा साइंस टूल्स हमें यह शक्ति प्रदान करते हैं, इसलिए  आपको किसी प्रोग्रामिंग से परेशान होने की आवश्यकता नहीं है।

  सूचना विज्ञान ने आईटी और व्यवसाय दोनों के लिए एक आश्रय के रूप में प्रदर्शन किया है।  विकास डेटा से सम्मान प्राप्त करने, जानकारी और उसके उदाहरणों को समझने और थोड़े समय बाद उससे परिणाम की अपेक्षा करने या वितरित करने में शामिल होता है।  यह क्षेत्र उन लोगों के लिए एक लाभकारी निर्णय के रूप में उभरा है जो विशाल सूचना संस्करणों से सामना खत्म करने, नियंत्रित करने और बनाने के बारे में उत्साहित हैं।  उद्यमों में सूचना शोधकर्ताओं के लिए एक विशाल रुचि है, जिसने विभिन्न गैर-आईटी विशेषज्ञों और गैर-सॉफ्टवेयर इंजीनियरों को इस क्षेत्र में खींच लिया है।  केवल उचित क्षमता और प्रशिक्षण के साथ ही नहीं, एक प्रभावी सूचना शोधकर्ता को उपकरण की एक विशेष व्यवस्था में प्रतिभाशाली होना चाहिए।  यह आलेख शीर्ष सूचना विज्ञान उपकरणों को रिकॉर्ड करता है जहां आपको इन उपकरणों के साथ काम करने के लिए किसी प्रोग्रामिंग या कोडिंग क्षमता से परेशान होने की आवश्यकता नहीं है।

👉 अपाचे हडूप

Apache Hadoop एक ओपन-सोर्स स्ट्रक्चर है।  अपाचे हडूप का उपयोग करके बनाए गए सरल प्रोग्रामिंग मॉडल पीसी समूहों में विशाल सूचनात्मक अनुक्रमणिका के परिचालित संचालन कर सकते हैं।  एप्लिकेशन स्तर पर निराशा को पहचानने और उससे निपटने के लिए एक बहुमुखी चरण का उपयोग किया जा सकता है।  इसके अतिरिक्त, इसमें Hadoop Common, HDFS, Hadoop Map Reduce, Hadoop Ozone और Hadoop YARN जैसे कई मॉड्यूल शामिल हैं।

👉 एलटेरिक्स

एलटेरिक्स सूचना को खोजने, तैयार करने और तोड़ने के लिए एक मंच प्रदान करता है।  यह जांच को बड़े पैमाने पर संप्रेषित और साझा करके आगे के अनुभवों को ट्रैक करने में भी आपकी सहायता करेगा।  यह जानकारी खोजने और पूरे ग्रुप में एक साथ काम करने के लिए तत्व देता है।  Alteryx में मॉडल को तैयार करने और विच्छेदन करने के लिए कार्यात्मकता है, और एक चरण आपको क्लाइंट, कार्य प्रक्रियाओं, सूचना संसाधनों की देखरेख करने, R, Python और Alteryx मॉडल को अपने चक्रों में स्थापित करने की अनुमति देता है।

👉 सूचना रोबोट

सूचना रोबोट मशीनीकृत एआई के लिए मंच है।  यह सूचना शोधकर्ताओं, प्रमुखों, प्रोग्रामर और आईटी विशेषज्ञों द्वारा उपयोग किया जाता है।  सूचना रोबोट एक आश्चर्यजनक सूचना विज्ञान उपकरण है क्योंकि यह एक सरल भेजने की प्रक्रिया देता है, मॉडल को सुव्यवस्थित करता है, समान संचालन की अनुमति देता है और इसके अलावा एक पायथन एसडीके और एपीआई है।

👉 एमएस एक्सेल

एमएस एक्सेल का उपयोग सूचना विज्ञान के लिए एक उपकरण के रूप में किया जा सकता है।  यह गैर-विशिष्ट लोगों के लिए उपयोग में आसान उपकरण है।  यह जानकारी को तोड़ने के लिए उपयोगी है।  जैसा कि आप शायद जानते हैं, एमएस एक्सेल में सूचनाओं को हल करने और सारांशित करने और हाइलाइट्स को व्यवस्थित करने के लिए महान तत्व हैं और सबसे बढ़कर यह आपको सूचनाओं को सॉर्ट और चैनल करने की अनुमति देता है।

👉 केरस

केरस एक प्रोग्रामिंग इंटरफ़ेस है जो सूचना शोधकर्ताओं को TensorFlow AI चरण का अधिक प्रभावी ढंग से उपयोग करने और उपयोग करने में सक्षम बनाता है।  यह एक ओपन-सोर्स डीप लर्निंग एपीआई और सिस्टम है जिसे पायथन में लिखा गया है जो टेंसरफ्लो के शीर्ष की मांग में अचानक वृद्धि करता है और वर्तमान में उस चरण में समन्वित है।

👉 नाइम

सूचना के लिए KNIME शोधकर्ता उन्हें उपकरणों और सूचना प्रकारों को मिलाने में मदद करेंगे।  यह एक ओपन-सोर्स स्टेज है।  यह आपको अपने पसंदीदा उपकरणों का उपयोग करने और उन्हें अतिरिक्त क्षमताओं के साथ विकसित करने की अनुमति देगा।  KNIME थकाऊ और थकाऊ कोणों के लिए अत्यंत मूल्यवान है और यह कई सूचना स्रोतों और विभिन्न प्रकार के चरणों के साथ काम कर सकता है।  अपाचे स्पार्क और विशाल जानकारी का परीक्षण और विस्तार करता है।

👉 रैपिड माइनर

रैपिडमाइनर शायद प्रदर्शन की उम्मीद के कुल जीवन-पैटर्न के लिए सबसे अच्छा डेटा विज्ञान उपकरण है।  इसमें डेटा कोर्स ऑफ़ एक्शन, मॉडल डिज़ाइन, एंडोर्समेंट और एसोसिएशन के लिए हर एक फंक्शनालिटी है।  यह पूर्वनिर्धारित ब्लॉकों को इंटरफेस करने के लिए एक जीयूआई देता है।

👉 एसपीएसएस

एसपीएसएस जटिल मापन योग्य जानकारी की निगरानी और जांच के लिए प्रोग्रामिंग का एक समूह है।  इसमें दो आवश्यक वस्तुएं शामिल हैं: एसपीएसएस सांख्यिकी, एक तथ्यात्मक परीक्षा, सूचना धारणा, खुलासा करने वाला उपकरण, और एसपीएसएस मॉडलर, एक सरलीकृत यूआई और एआई क्षमताओं के साथ एक सूचना विज्ञान और प्रेजेंटेशन जांच चरण है।

👉 ट्राइफैक्टा

ट्राइफैक्टा शायद सबसे अच्छा डेटा विज्ञान उपकरण है क्योंकि यह सूचना की लड़ाई और सूचना तत्परता के लिए तीन आइटम देता है।  यह लोगों, समूहों और संघों द्वारा उपयोग किया जाता है।  ट्राइफैक्टा रैंगलर आपको कार्य क्षेत्र के रिकॉर्ड की जांच, परिवर्तन, सफाई और संयोजन में मदद करेगा और ट्रिफैक्टा रैंगलर प्रो सूचना तत्परता के लिए एक उच्च स्तरीय स्व-प्रशासन चरण है।  Trifacta Wrangler Enterprise परीक्षक समूह को सक्षम करने के लिए है।

👉एक्सप्लेंटी

Xplenty एक डेटा मिक्स, ETL और एक ELT चरण है जो आपके सभी डेटा स्रोतों को एक साथ ला सकता है।  यह डेटा पाइपलाइनों के निर्माण के लिए एक तैयार टूल कम्पार्टमेंट है।  यह अनुकूलनीय और लचीला क्लाउड चरण क्लाउड पर जांच के लिए डेटा को व्यवस्थित, बातचीत और योजना बना सकता है।  यह आगे बढ़ने, सौदेबाजी, ग्राहक सहायता और आर्किटेक्ट्स के लिए प्रतिक्रियाएं प्रदान करने में मदद करता है।