Science des données et auto-apprentissage par la machine

Une utilisation rigoureuse des données est de plus en plus sollicitée dans presque toutes les professions. La technologie a fait ses preuves, avec un impact considérable sur la productivité, la prise de décision et la réduction du stress des employés, car les données appropriées permettent de résoudre les problèmes plus vite et plus facilement. Découvrez comment Hitachi Ventara utilise les solutions no- et low-code Minitab pour permettre aux professionnels d'utiliser l'analyse prédictive et l'auto-apprentissage par la machine.

Sans données, pas de science des données. Vous ne pouvez donc pas analyser vos données si vous ne parvenez pas à y accéder ! Une fois que vous avez vos données, il est essentiel de les intégrer et de les préparer pour l'analyse. Minitab offre aux utilisateurs professionnels la possibilité d'accéder à leurs données, de les intégrer et de les préparer pour l'exploration et l'analyse.

Contrairement à la plupart des solutions de science des données, Minitab permet aux analystes d'explorer leurs données par le biais de visualisations et d'analyses préliminaires avant de se lancer dans la modélisation prédictive. En tant que leader du marché de l'analyse statistique, nous offrons aux data scientists la possibilité d'utiliser des outils tels que les statistiques descriptives et les visualisations pour mieux comprendre leurs données et collaborer avec leurs collègues.

Minitab propose des algorithmes exclusifs et éprouvés pour la modélisation prédictive et l'auto-apprentissage par la machine. Nous proposons des méthodes traditionnelles, comme l'analyse de régression, et des méthodes d'auto-apprentissage par la machine plus avancées, comme les méthodes exclusives telles que MARS^® (Multivariate Adaptive Regression Splines, ou splines de régression adaptables multivariées), les meilleures méthodes basées sur les arbres, telles que les arbres de classification et de régression, plus connus sous le nom de CART^® , Random Forests^®, et le boosting de gradient, plus connu sous le nom de TreeNet^® .

L'ingénierie des caractéristiques occupe à nouveau le devant de la scène depuis peu dans l'univers de l'analyse de données. Il s'agit d'un procédé essentiel qui permet de réaliser efficacement des tâches d'auto-apprentissage par la machine et des analyses prédictives. En vous intéressant d'un peu plus près à l'ingénierie des caractéristiques, vous pourrez également découvrir qu'elle compte parmi les principaux processus de gestion des données, au même titre que la manipulation des données, le prétraitement ou encore la normalisation. Découvrez les principes fondamentaux de l'ingénierie des caractéristiques et son importance et comment mettre en oeuvre certaines des techniques les plus courantes dans ce domaine au sein de votre entreprise avec les solutions Minitab.

L'auto-apprentissage par la machine automatisé de Minitab permet d'identifier les meilleurs prédicteurs et/ou le meilleur modèle afin de s'assurer que vous utilisez l'algorithme le plus utile pour fournir les meilleures prédictions. 

Minitab s'intègre à la fois à R et à Python, ce qui vous permet d'exécuter facilement du code personnalisé depuis un simple bouton dans l'interface de Minitab. Grâce à son logiciel sans code qui s'intègre à l'open source, Minitab favorise la collaboration dans l'ensemble de votre entreprise.