L’intérêt et l’adoption de la science des données et de l’apprentissage machine sont à la hausse, avec une surabondance de nouveaux outils, nouveaux algorithmes, nouvelles bibliothèques et nouveaux ensembles de données tels que Twitter et bien d’autres.
La difficulté des entreprises à extraire des informations commerciales de leurs données est exacerbée par une pénurie constante de spécialistes des données. Ce manque de compétences, associé au fait que de nombreux outils existants sont spécialisés, nécessitant des compétences différentes, a de plus en plus compliqué la tâche des entreprises d’extraire de l’information importante qui pourrait améliorer la prise de décision et les résultats opérationnels.
Data Science Experience Local est conçu par des scientifiques de données pour augmenter leur productivité. Il apporte une solution à de nombreux défis actuels, permettant aux entreprises d’augmenter rapidement l’impact de la science des données pour optimiser l’utilité de leurs données provenant des ressources existantes. Les équipes interfonctionnelles peuvent désormais collaborer sur le même projet d’apprentissage automatique et les modèles qui en résultent peuvent être facilement déployés, évalués et surveillés au fil du temps.
SPSS Modeler pour Data Science Experience propose une intégration d’une nouvelle interface pour IBM SPSS Modeler dans Data Science Experience Local. Grâce aux fonctionnalités visuelles complètes en science des données du Modeler et à son interface intuitive de type glisser-déposer, les utilisateurs peuvent facilement accomplir de nombreuses tâches relatives à la science des données, allant de la préparation des données à de nombreux algorithmes d’apprentissage machine. Ceux qui découvrent la science des données peuvent tirer parti des techniques automatisées, y compris la préparation et la modélisation des données. L’interface visuelle a été mise à jour pour être accessible avec un navigateur Web et a le même aspect que Data Science Experience Local. Cette mise à jour vers IBM SPSS Modeler inclut également de nouvelles visualisations interactives. Grâce à cette intégration, les codeurs et les non-codeurs de la même équipe peuvent travailler sur différents aspects d’un projet de science des données.
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