Veri Bilimi uygulamaları farklı alanlara/disiplinlere yayıldığından, bir kişi alan uzmanı olmak istiyorsa, veri biliminin temel bilgilerini anlamadan veya bunlara sahip olmadan bir alanda uzmanlaşmak neredeyse imkansızdır.

Bu nedenle, hangi disiplinden olursa olsun tüm öğrencilerin veri bilimini öğrenmesi zorunludur. Son on yılda bilgi işlem gücü ve veri depolama yeteneklerinin geliştiğini gördük. Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme algoritmalarının büyümesi, çeşitli veri kaynaklarından gelen büyük miktarda veriyi analiz etme yeteneği ile olağanüstü olmuştur.

Monarch, Knowledge Studio, Panopticon ve RapidMiner gibi Altair araçları, Makine Öğreniminin otomatik iş akışına dayandığından, öğrencilerin Veri Analitiğine girmelerini kolaylaştırır.

Monarch ve Knowledge Studio ücretsiz öğrenci versiyonunu İNDİRİN

RapidMiner Studio Community versiyonunu ücretsiz İNDİRİN

Veri Hazırlama Nedir – Altair Monarch

Altair Monarch, metin, Excel, PDF, XML ve HTML gibi rapor dosyalarından veri çıkarmak için kullanılan bir rapor madenciliği aracıdır. Monarch ayrıca OLE DB/ODBC veri kaynaklarından, elektronik tablolardan ve masaüstü veritabanlarından veri alabilir. Yazılım, verileri Monarch’taki 80’den fazla önceden oluşturulmuş fonksiyonla geliştirilebilen tablo biçiminde ayrıştırır. Veriler, başta elektronik tablolar olmak üzere çeşitli formatlara kolayca aktarılabilir. Uygulama Örnekleri

Veri Analizi ve Modelleme – Altair Knowledge Studio

Altair Knowledge Studio, veri keşfi ve modellerin geliştirilmesi ve dağıtımı için kullanılan gelişmiş bir görsel modelleme ve görsel tahmine dayalı analitik aracıdır. Knowledge Studio, tek bir satır kod gerektirmeden hızlı bir şekilde açıklanabilir sonuçlar üretir. Uygulama Örnekleri

Veri Görselleştirme – Altair Panopticon

Altair Panopticon, Altair’in veri görselleştirme yazılımıdır. Kullanıcıların sürükle ve bırak arayüzü ile gelişmiş veri görselleştirme ve akış işleme uygulamaları oluşturmasına, değiştirmesine ve dağıtmasına olanak tanır. Uygulama Örnekleri

RapidMiner

RapidMiner, veri madenciliğinden model dağıtımına ve model işlemlerine kadar her şeyi mümkün kılan güçlü bir veri madenciliği aracıdır. Uçtan uca veri bilimi platformu, kuruluşunuz genelinde gerçek etki yaratmak için gereken tüm veri hazırlama ve makine öğrenimi yeteneklerini sunar.

The post Veri Analitiği nedir ve neden tüm disiplinlerden öğrenciler bunu bilmelidir? appeared first on Blog.

Altair HyperStudy’de Veri Görselleştirme

Bu tür beklentileri karşılamak için Altair HyperStudy, veri görselleştirmeyi kişiselleştirmek için iki seçenek sunar: Özel Raporlar (Custom Reports) ve Yardımcı Araç (Utility Tool). Her iki yöntem de python tabanlıdır ve bu yazı “Yardımcı Araç” seçeneğine odaklanacaktır.

Yukarıda da belirtildiği gibi, “yardımcı araç” python tabanlıdır ve onu “özel raporlara” göre çekici kılan şey, GUI’deki tablolardan veri seçmeye izin vermesidir. Aracın bu esnekliği veri görselleştirmede esneklik sağlar, yani ilgilenilen değişkenler herhangi bir raporu yeniden oluşturmadan değiştirilebilir.

Örnek olarak, kabarcık grafikleri oluşturmak için python’daki plotly kütüphanesinden yararlanılan bir durum ele alalım. Thickness 1 ve Thickness 2 tasarım değişkenleri sırasıyla x ve y ekseninde temsil edilmektedir. Boyut ve renk boyutları için ise sırasıyla Mass ve Displacement yanıtları seçilmiştir. Şekil 1’de ilgili sütunlar seçilmiş ve kayıtlı yardımcı fonksiyon plotly_bubbleplot çağrılmıştır.

Yardımcı program işlevi, kabarcık grafiğini Şekil 2’de gösterildiği gibi Chrome web tarayıcıda oluşturur. Ancak, Python’un görselleştirme kütüphanelerine aşina değilseniz, kütüphane destekliyorsa veriler istediğiniz herhangi bir platformda oluşturulabilir.

Kullanılan python kodunu aşağıda bulabilirsiniz.

#!/usr/bin/env python

"""This module provides examples for a python user utility"""
"""You can register it interactively or from a preference file via *RegisterPythonUserUtility"""


import alt.hst.utl.hstlogging as hstlogging
# -------------------------------------------------------------------------------
def logArgs(arg1=None, arg2=None, arg3=None, arg4=None):
    hstlogging.logger.LogInfo("Args are %s %s %s %s" % (str(arg1), str(arg2), str(arg3), str(arg4)))

def plot(df):
    
    import plotly.express as px
    import plotly.io as pio
    pio.renderers.default = "browser"

    fig = px.scatter(df, x = df.columns[0], y = df.columns[1], labels = dict(x = df.columns[0], y = df.columns[1]),
                     size = df.columns[2], color = df.columns[3])
    
    fig.show()
# -------------------------------------------------------------------------------
def logContext(context):
    
    if context.getTable():
        
        table = context.getTable()
        rows = context.getSelectedRows()
        columns = context.getSelectedColumns()
        df = []
        for row in rows:
            rowValues = []
            for col in columns:
                rowValues.append(table.getValue(row, col))
            df.append(rowValues)
        
        selected_vars = []
        for each in columns:
            selected_vars.append(table.getColumnLabels()[each])
        import pandas as pd
        plot(pd.DataFrame(df, columns = selected_vars))
# End of file:

Altair HyperStudy yazılımını denemek için Altair ONE Marketplace‘den indirebilir, sorularınız için iletişim formunu kullanabilirsiniz.

The post Özel Veri Görselleştirme appeared first on Blog.

Altair SAO (Software Asset Optimization ), yazılımların kullanım oranlarını tesisler, bölümler, departmanlar ve kullanıcılar arasında görselleştirmenizi ve analiz etmenizi sağlar. Daha iyi planlama ve tahminler için az kullanılan yazılımları tespit etmek kolaydır.

SAO web portalı, kapsamlı detaylandırma yeteneklerine sahip 70’ten fazla uyarı, kullanım ve analiz raporu sunmaktadır. Bir özet raporun yanı sıra yıllık, aylık, haftalık, günlük, saatlik ve 5 dakikalık raporlarda oluşturabilirsiniz.

Altair SAO‘nun desteklediği lisans yönetici yazılımları ; Altair LMX, FlexNet Publisher, BetaCAE, DSLS, Animator V4/GNSLS, ClearCase, IBM LUM, LSTC (LS-DYNA), RLM, Sentinel RMS, Hasp, Altium, Gemalto, Automation Studio, CodeMeter, Mathematica, SlimD, ArborText, Zoo, BetaCAD, LICMAN, Intergraph SmartPlant, OrcaFlex, OLicense.

Yazılım maliyetlerinizi azaltmak istiyorsanız ALTAIR SAO doğru çözüm olacaktır.

The post Yazılım kullanım verilerinin toplanması , analiz edilmesi ve görselleştirilmesi – Altair SAO appeared first on Blog.