Microsoft thông báo về sự sẵn có công khai của hai tiện ích khoa học dữ liệu

Các nhà khoa học dữ liệu dành rất nhiều thời gian để viết mã tìm kiếm câu trả lời cho các câu hỏi bên dưới hầu hết thời gian.

• Dữ liệu trông như thế nào? Lược đồ là gì?
• Chất lượng của dữ liệu là gì? Mức độ nghiêm trọng của việc thiếu dữ liệu là gì?
• Các biến riêng lẻ được phân phối như thế nào? Tôi có cần thực hiện chuyển đổi biến không?
• Mức độ liên quan của dữ liệu với nhiệm vụ học máy? Bản thân nhiệm vụ học máy khó đến mức nào?
• Biến nào có liên quan nhất đến mục tiêu học máy?
• Có bất kỳ mẫu phân cụm cụ thể nào trong dữ liệu không?
• Các mô hình ML trên dữ liệu sẽ hoạt động như thế nào? Những biến nào có ý nghĩa trong các mô hình?

Phần lớn mã có thể được tổng quát hóa thành các tiện ích khoa học dữ liệu có thể được sử dụng lại trong các dự án giúp các nhà khoa học dữ liệu làm việc trên các nhiệm vụ cụ thể trong một dự án ở chế độ được hướng dẫn, đảm bảo tính nhất quán và đầy đủ của các nhiệm vụ cơ bản. Để giúp các nhà khoa học dữ liệu, Microsoft đang phát hành hai tiện ích khoa học dữ liệu,

1. Khám phá, phân tích và báo cáo dữ liệu tương tác (IDEAR) và
2. Lập mô hình và báo cáo tự động (AMAR).

Hai tiện ích này, chạy trong CRAN-R, có thể được truy cập từ trang GitHub này.

Đọc thêm về các tiện ích này tại đây.