Ciencia de datos y aprendizaje de máquina

El uso riguroso de los datos está aumentando actualmente en casi todos los roles profesionales. Se ha demostrado que tienen un gran impacto en la productividad, la toma de decisiones e incluso en la reducción de los niveles de estrés de los empleados, porque los problemas se pueden resolver más rápido y más fácil si se cuenta con los datos correctos. Descubra cómo Hitachi Ventara utiliza las soluciones sin código y de bajo código de Minitab para ayudar a los profesionales que dirigen sus operaciones diarias a usar la analítica predictiva y el aprendizaje de máquina.

No se puede trabajar en la ciencia de datos sin manejar datos, lo que significa que si no puede acceder a sus datos, ¡tampoco puede analizarlos! Una vez que haya recopilado sus datos, integrarlos y prepararlos para el análisis es lo que realmente le prepara para el éxito. Minitab da a los usuarios empresariales la posibilidad de acceder a sus datos, integrarlos y prepararlos para su exploración y análisis.

A diferencia de la mayoría de las soluciones de ciencia de datos, Minitab permite a los analistas explorar sus datos a través de visualizaciones y análisis preliminares antes de saltar al modelado predictivo. Como líderes del mercado en análisis estadístico, ofrecemos a los científicos de datos la posibilidad de utilizar herramientas como la estadística descriptiva y visualizaciones tanto para entender mejor sus datos como para colaborar con sus colegas.

Minitab ofrece algoritmos patentados y probados para el modelado predictivo y el aprendizaje de máquina. Al proporcionar métodos tradicionales, como el análisis de regresión,  y aprendizaje de máquina más avanzado, como el método patentado MARS^® (Splines de regresión adaptativa multivariable), los mejores métodos basados en árboles, como los Árboles de clasificación y regresión, mejor conocidos como CART^® , Random Forests^® y la potenciación de gradientes, mejor conocida como TreeNet^® .

La ingeniería de características ha resurgido recientemente como un “tema candente” en el mundo de la analítica de datos, ya que es una etapa crítica que apoya los exitosos procesos de aprendizaje de máquina y analítica predictiva. A medida que lea más sobre la ingeniería de características, puede que también la asocie a procesos fundamentales relacionados con los datos como la manipulación de datos, el preproceso o la normalización. Conozca los aspectos básicos y la importancia de la ingeniería de características y cómo puede implementar con éxito algunas de las técnicas más comunes de ingeniería de características para su organización con las soluciones de Minitab.

El aprendizaje de máquina automatizado de Minitab ayuda a identificar los mejores predictores y/o el mejor modelo para asegurar que se utilice el algoritmo más útil para obtener las mejores predicciones. 

Minitab se integra con R y Python, ofreciendo la posibilidad de ejecutar fácilmente código personalizado a través de un botón en la interfaz de Minitab. Al proporcionar un software sin código que se integra con el código abierto, Minitab permite la colaboración en toda la organización.