מיקרוסופט מכריזה על זמינות ציבורית של שני כלי עזר למדעי נתונים

מדעני נתונים מבלים כמות משמעותית של זמן בכתיבת קוד בחיפוש אחר תשובות לשאלות למטה רוב הזמן.

• איך נראים הנתונים? מה הסכימה?
• מה איכות הנתונים? מהי חומרת הנתונים החסרים?
• כיצד מתחלקים משתנים בודדים? האם אני צריך לעשות טרנספורמציה משתנה?
• עד כמה הנתונים רלוונטיים למשימת למידת מכונה? כמה קשה משימת למידת המכונה עצמה?
• אילו משתנים הכי רלוונטיים ליעד למידת מכונה?
• האם יש דפוס מקבץ ספציפי בנתונים?
• כיצד יפעלו מודלים של ML על הנתונים? אילו משתנים משמעותיים במודלים?

ניתן להכליל חלק גדול מהקוד לכלי עזר למדעי נתונים שניתן לעשות בהם שימוש חוזר בין פרויקטים המסייעים למדעני נתונים לעבוד על משימות ספציפיות בפרויקט במצב מודרך, תוך הבטחת עקביות ושלמות של המשימות הבסיסיות. כדי לעזור למדעני נתונים, מיקרוסופט משחררת שני כלי עזר למדעי נתונים,

1. חקירה, ניתוח ודיווח נתונים אינטראקטיביים (IDEAR), וכן
2. מידול ודיווח אוטומטיים (AMAR).

ניתן לגשת אל שני כלי השירות הללו, הפועלים ב-CRAN-R אתר GitHub זה.

קרא עוד על כלי עזר אלה כאן.