10 年のデータ アナリストとデータ サイエンティスト向けの AI を活用したツールのベスト 2023 以上

AI を活用したツールは、膨大で複雑なデータセットから有意義な洞察を抽出しようとする専門家にとって不可欠な資産となっています。 これらの AI ツールは、データ アナリストや科学者が複雑な課題に取り組み、ワークフローを自動化し、意思決定プロセスを最適化できるようにします。 

これらの AI を活用したデータ ツールは、高度なアルゴリズムと機械学習技術を活用することで、専門家が隠れたパターンを発見し、正確な予測を行い、実用的な洞察を生成できるようにします。 これらのツールは、反復的なタスクを自動化し、効率化します。 データの準備とモデリングのプロセスを提供し、ユーザーがデータセットから最大の価値を引き出すことができるようにします。

各ツールは、データ分析プロセスのさまざまな側面に合わせて調整された独自の機能セットを提供します。 データの抽出とクレンジングから探索的分析と 予測モデリング、これらのツールは、エンドツーエンドのデータ分析のための包括的なツールキットを提供します。 通常、直感的なインターフェイスを使用します。 プログラミング言語、またはユーザーがデータを操作し、複雑な計算を実行し、結果を効果的に視覚化できるようにするビジュアル ワークフロー。

あなたがデータ サイエンティスト/アナリストで、 ワークフローを合理化する、探索できる 10 個以上の AI を活用したツールのリストをまとめました。

Google Cloud AutoML

Google Cloud AutoML は、機械学習モデルの構築プロセスを簡素化する強力な AI ツールです。 トレーニングのプロセスを合理化します 機械学習モデル ハイパーパラメータ調整やモデル アーキテクチャの選択などの反復的なタスクを自動化します。

また、直感的なグラフィカル インターフェイスも提供しており、 データサイエンティストは、大規模な作業を行わずにモデルを構築してデプロイできます。 コーディングの知識。 また、他の Google Cloud ツールやサービスとシームレスに統合します。

長所：

• 機械学習モデルの開発を簡素化します。
• 高度なコーディングスキルは必要ありません。
• Google Cloud Platformとうまく統合します。

短所：

• 高度なモデルのカスタマイズには柔軟性が限られています。
• 大規模なプロジェクトの場合、価格が高額になる場合があります。
• Google Cloud エコシステムへの依存。

アマゾンセージメーカー

アマゾンセージメーカー は、データ サイエンティストにエンドツーエンドのモデル開発機能を提供する包括的な機械学習プラットフォームです。 そのスケーラブルなインフラストラクチャは、モデルのトレーニングとデプロイメントという重労働を処理するため、大規模プロジェクトに適しています。 

Sagemaker は、回帰、分類、クラスタリングなどのさまざまなタスクに対応する幅広い組み込みアルゴリズムを提供します。 また、データ アナリストがシームレスに共同作業して作業を共有できるようになり、チーム内の生産性と知識共有が向上します。

長所：

• 大規模プロジェクト向けのスケーラブルなインフラストラクチャ。
• 多様な組み込みアルゴリズムのセット。
• 共同作業環境によりチームワークが強化されます。

短所：

• 初心者向けの学習曲線が急峻になります。
• 高度なカスタマイズにはコーディングのスキルが必要な場合があります。
• 広範囲の使用と保管に対するコストの考慮事項。

IBMワトソンスタジオ

IBMワトソンスタジオ データ サイエンティスト、開発者、アナリストが意思決定プロセスを最適化しながら、AI モデルを作成、展開、管理できるようにします。 IBM Cloud Pak® for Data で利用可能なこのプラットフォームにより、チームはシームレスにコラボレーションし、AI ライフサイクルを自動化し、オープン マルチクラウド アーキテクチャを通じて価値実現までの時間を短縮できます。

IBM Watson Studio を使用すると、ユーザーは PyTorch、TensorFlow、scikit-learn などのさまざまなオープンソース フレームワークを、コードベースとビジュアル データ サイエンスの両方に対応する IBM 独自のエコシステム ツールとともに活用できます。 このプラットフォームは、Jupyter ノートブック、JupyterLab、コマンドライン インターフェイス (CLI) などの一般的な環境をサポートしており、ユーザーは Python、R、Scala などの言語で効率的に作業できます。 

長所：

• データサイエンティスト、開発者、アナリスト向けに幅広いツールと機能を提供します
• コラボレーションと自動化を促進します。
• 他の IBM Cloud サービスおよびツールとシームレスに統合できます。

短所：

• 初心者にとって学習曲線は急な場合があります。
• 高度な機能とエンタープライズレベルの機能には、有料のサブスクリプションが必要な場合があります。
• IBM 以外のツールやオープンソースのツールやテクノロジーを使用することを好むユーザーにとっては柔軟性が限られています。

アレックス

アレックス は、データ アナリストに幅広い機能を提供するように設計された強力なデータ分析およびワークフロー自動化ツールです。 このツールを使用すると、データ アナリストは複数のソースからの多様なデータセットを簡単にブレンドしてクリーンアップできるため、包括的で信頼性の高い分析データセットを作成できます。

また、統計分析、予測モデリング、空間分析などのさまざまな高度な分析ツールも提供しており、分析者がパターンや傾向を明らかにし、データ駆動型の予測を行うことができます。

長所：

• 包括的なデータのブレンディングおよび準備機能。
• 詳細な分析とモデリングのための高度な分析ツール。
• ワークフローの自動化 手作業が軽減され、効率が向上します。

短所：

• ツールが複雑なため、初心者の学習曲線はより急になります。
• 高度な機能とカスタマイズには追加のトレーニングが必要な場合があります。
• 小規模なチームや組織では、価格が高額になる場合があります。

Altair RapidMiner

Altair RapidMiner は、組織が従業員、専門知識、データの総合的な影響を分析できるようにする、エンタープライズに特化したデータ サイエンス プラットフォームです。 このプラットフォームは、AI ライフサイクル全体を通じて多数の分析ユーザーをサポートするように設計されています。 2022 年 XNUMX 月、RapidMiner は Altair Engineering に買収されました  

データ準備、機械学習、予測分析を XNUMX つのプラットフォームに組み合わせ、データ アナリストがシンプルなドラッグ アンド ドロップ メカニズムを通じて複雑なデータ ワークフローを構築できるビジュアル インターフェイスを提供します。 このツールは、特徴の選択を含む機械学習プロセスを自動化します。 モデルトレーニング、評価により、分析パイプラインが簡素化されます。 また、演算子の広範なライブラリもあり、アナリストがさまざまなデータ操作や分析タスクを実行できるようになります。

長所：

• 直感的なドラッグアンドドロップインターフェイス。
• 自動化された機械学習によりプロセスが合理化されます。
• 柔軟なデータ分析のためのさまざまな演算子。

短所：

• 上級ユーザー向けの限られたカスタマイズ オプション。
• 複雑なワークフローの学習曲線が急勾配になります。
• 特定の機能には追加のライセンスが必要な場合があります。

明るいデータ

明るいデータ データ アナリストは、グローバル プロキシ ネットワークを通じて膨大な量の Web データを収集および分析できます。 プラットフォーム上のすべてのデータ収集は、AI および ML 駆動のアルゴリズムを使用して行われます。

このプラットフォームは、包括的なデータ検証および検証プロセスを提供することで高品質のデータを保証すると同時に、データ プライバシー規制へのコンプライアンスも確保します。 Bright Data では追加の属性とメタデータを使用して、アナリストがデータセットを強化し、分析の深度と品質を向上させることができます。

長所：

• 広範な Web データ収集機能。
• 高品質で準拠したデータ。
• より深い分析のためのデータ強化。

短所：

• 小規模プロジェクトの場合、価格が法外に高くなる場合があります。
• 初心者のための急な学習曲線。
• Web データ ソースへの依存は、特定の業界では制限がある場合があります。

グレーテルアイ

グレーテル は、機械学習技術を使用して、実際のデータセットを厳密に模倣した合成データを生成するプラットフォームを提供します。 高度な機械学習技術を利用して、現実世界のデータセットを厳密に反映する合成データを作成します。 この合成データは同様の統計的特性とパターンを示し、組織が機密情報や個人情報にアクセスすることなく堅牢なモデルのトレーニングと分析を実行できるようになります。

このプラットフォームは、機密データを直接操作する必要性を排除することで、データのプライバシーとセキュリティを優先します。 合成データを利用することで、組織は機密情報を保護しながら、貴重な洞察を導き出し、効果的な機械学習モデルを開発できます。

長所：

• プライバシー保護のための合成データの生成。
• 安全な分析のためのプライバシー強化技術。
• データのラベル付けと変換機能。

短所：

• 合成データは、実際のデータの複雑さを完全には表現していない可能性があります。
• プライバシーを重視した使用例に限定されます。
• 高度なカスタマイズには追加の専門知識が必要になる場合があります。

ほとんどAI

2017 年に XNUMX 人のデータサイエンティストによって設立され、 ほとんどAI 機械学習技術を活用して、さまざまな分析目的で現実的でプライバシーを保護する合成データを生成します。 重要な統計特性を保持しながら機密データの機密性を確保するため、アナリストはプライバシー規制を遵守しながらデータを操作できます。

このプラットフォームは共有可能な AI 生成の合成データを提供し、組織全体での効率的なコラボレーションとデータ共有を可能にします。 ユーザーは、顧客プロファイル、患者の経過、金融取引など、さまざまな種類の機密の逐次および時間データを共同作業することもできます。 MostlyAI は次のような柔軟性も提供します。 defiデータベースの特定の部分を合成用に使用し、カスタマイズ オプションをさらに強化します。

長所：

• 現実的な合成データの生成.
• 匿名化とプライバシー保護機能。
• 信頼性の高い分析のためのデータユーティリティ評価。

短所：

• 合成データ生成のユースケースに限定されます。
• 高度なカスタマイズには技術的な専門知識が必要な場合があります。
• データ内の複雑な関係を把握する際の潜在的な課題。

トニックAI

トニックAI AI を利用したデータ模倣を提供して合成データを生成します。 合成データとは、アルゴリズムを使用して人工的に生成されたデータです。 これは、高価で時間がかかり、入手が困難な実世界のデータを補完したり置き換えたりするためによく使用されます。

このプラットフォームは匿名化、合成、サブセット化を提供しており、ユーザーは特定のデータのニーズに応じてこれらの方法を組み合わせて使用​​できます。 この汎用性により、さまざまなシナリオにわたってデータが適切かつ安全に処理されることが保証されます。 さらにTonic AIのサブセット化機能 ユーザーがデータの特定のサブセットを抽出できるようにします ターゲットを絞った分析を行うことで、リスクを最小限に抑えながら必要な情報のみが使用されるようにします。

長所：

• 効果的なデータ匿名化手法。
• コンプライアンスのためのルールベースの変換。
• コラボレーション機能とバージョン管理機能。

短所：

• データの匿名化および変換タスクに限定されます。
• 高度なカスタマイズにはコーディングのスキルが必要な場合があります。
• 特定の機能には追加のライセンスが必要な場合があります。

騎士

騎士Konstanz Information Miner としても知られる、無料かつオープンソースの堅牢なデータ分析、レポート、統合プラットフォームです。 機械学習とデータマイニングのための包括的な機能を提供し、データ分析のための多用途ツールとなります。 KNIME の強みは、ユーザーがさまざまなコンポーネントをシームレスに統合し、「分析のビルディング ブロック」コンセプトを活用できるモジュール式データ パイプライン アプローチにあります。

KNIME プラットフォームを採用することで、ユーザーは特定のニーズに合わせたさまざまな構成要素を組み立てて接続することで、複雑なデータ パイプラインを構築できます。 これらのビルディング ブロックには、データ前処理、特徴エンジニアリング、統計分析、視覚化、機械学習などの幅広い機能が含まれています。 KNIME のモジュール式で柔軟な性質により、ユーザーは統一された直感的なインターフェイス内でエンドツーエンドの分析ワークフローを設計および実行できます。

長所：

• データ分析、レポート、統合のための多用途のモジュール式プラットフォーム。
• 機械学習とデータマイニングのための幅広い構成要素とコンポーネントを提供します。
• 無料でオープンソース。

短所：

• 初心者向けの学習曲線が急峻になります。
• 大規模またはエンタープライズレベルのプロジェクトの拡張性が制限されています。
• ある程度の技術的熟練が必要です。

DataRobot

DataRobot データの前処理、特徴の選択、モデルの選択など、機械学習モデルを構築するエンドツーエンドのプロセスを自動化します。 これにより、機械学習モデルの意思決定プロセスに関する洞察が得られ、アナリストがモデルの予測を理解して説明できるようになります。 また、モデルを展開および監視する機能も提供し、継続的なパフォーマンスの評価と改善を保証します。

長所：

• 自動化された機械学習により、モデル開発が合理化されます。
• 信頼性の高い予測のためのモデルの説明可能性と透明性。
• モデルの展開および監視機能。

短所：

• 高度なカスタマイズにはコーディングのスキルが必要な場合があります。
• 初心者向けの学習曲線が急峻になります。
• 大規模なプロジェクトの場合、価格が高額になる場合があります。

データ アナリスト/科学者向けの AI 搭載ツールの比較シート

AIツール	特徴	価格	メリット	デメリット
Google Cloud AutoML	カスタム機械学習モデル	あなたが行くように支払う	– 機械学習モデルの開発を簡素化します。 – 高度なコーディングスキルは必要ありません。 – Google Cloud Platformとうまく統合します。	– 高度なモデルのカスタマイズには柔軟性が限られています。 – 大規模プロジェクトの場合、価格が高額になる場合があります。 – Google Cloud エコシステムへの依存。
アマゾンセージメーカー	エンドツーエンドの機械学習プラットフォーム	段階的な使用法	– 大規模プロジェクト向けのスケーラブルなインフラストラクチャ。 – 多様な組み込みアルゴリズムのセット。 – 共同作業環境によりチームワークが強化されます。	– 初心者向けの学習曲線が急勾配になります。 – 高度なカスタマイズにはコーディングのスキルが必要な場合があります。 – 広範囲の使用と保管に対するコストの考慮事項。
IBMワトソンスタジオ	AI モデルの構築、展開、管理	ライト: 無料 プロフェッショナル: 1.02 米ドル/キャパシティ ユニット時間あたり	– データサイエンティスト、開発者、アナリスト向けに幅広いツールと機能を提供 – コラボレーションと自動化を促進します。 – 他の IBM Cloud サービスおよびツールとシームレスに統合できます。	– 初心者にとって学習曲線は急な場合があります。 – 高度な機能とエンタープライズレベルの機能には、有料のサブスクリプションが必要な場合があります。 – IBM 以外のツールやオープンソースのツールやテクノロジーを使用することを好むユーザーにとっては、柔軟性が限られています。
アレックス	データブレンディング、高度な分析、予測モデリング	デザイナー クラウド: 4,950 ドルから デザイナーデスクトップ: $5,195	– 包括的なデータのブレンディングおよび準備機能。 – 詳細な分析とモデリングのための高度な分析ツール。 – ワークフローの自動化により手作業が軽減され、効率が向上します。	– ツールが複雑なため、初心者の学習曲線が急峻になります。 – 高度な機能とカスタマイズには追加のトレーニングが必要な場合があります。 -小規模なチームや組織の場合、価格は高価になる可能性があります。
RapidMiner	エンタープライズ分析のためのデータ サイエンス プラットフォーム	リクエストも承ります	– 直感的なドラッグアンドドロップインターフェイス。 – 自動化された機械学習によりプロセスが合理化されます。 – 柔軟なデータ分析のためのさまざまな演算子。	– 上級ユーザー向けの限られたカスタマイズ オプション。 – 複雑なワークフローの学習曲線が急峻になります。 – 特定の機能には追加のライセンスが必要な場合があります。
明るいデータ	ウェブデータの収集と分析	従量課金制: $15/GB 成長: 500ドル ビジネス：$ 1,000 エンタープライズ: リクエストに応じて	– 広範な Web データ収集機能。 – 高品質で準拠したデータ。 – より深い分析のためのデータ強化。	– 小規模プロジェクトの場合、価格が法外に高くなる可能性があります。 – 初心者にとって学習曲線は急峻です。 – Web データ ソースへの依存は、特定の業界では制限がある場合があります。
グレーテルアイ	合成データを作成するためのプラットフォーム	個人：2.00ドル /クレジット チーム: $295 /月 + $2.20 /クレジット エンタープライズ：カスタム	– プライバシー保護のための合成データの生成。 – 安全な分析のためのプライバシー強化技術。 – データのラベル付けと変換機能。	– 合成データは、実際のデータの複雑さを完全には表現していない可能性があります。 – プライバシーを重視した使用例に限定されます。 – 高度なカスタマイズには追加の専門知識が必要になる場合があります。
ほとんどAI	AI が生成した共有可能な合成データ	無料版 チーム: $3/クレジット エンタープライズ: $5/クレジット	– 現実的な合成データの生成。 – 匿名化とプライバシー保護機能。 – 信頼性の高い分析のためのデータユーティリティ評価。	– 合成データ生成のユースケースに限定されます。 – 高度なカスタマイズには技術的な専門知識が必要な場合があります。 – データ内の複雑な関係を把握する際の潜在的な課題。
トニックAI	データの匿名化と変換	基本: 無料トライアル プロフェッショナルおよびエンタープライズ: カスタム	– 効果的なデータ匿名化技術。 – コンプライアンスのためのルールベースの変換。 – コラボレーションおよびバージョン管理機能。	– データの匿名化および変換タスクに限定されます。 高度なカスタマイズにはコーディングのスキルが必要な場合があります。 – 特定の機能には追加のライセンスが必要な場合があります。
騎士	オープンソースのデータ分析および統合プラットフォーム	無料枠と有料枠	– データ分析、レポート作成、統合のための多用途のモジュール式プラットフォーム。 – 機械学習とデータマイニングのための幅広い構成要素とコンポーネントを提供します。 – 無料かつオープンソース。	– 初心者向けの学習曲線が急勾配になります。 – 大規模またはエンタープライズレベルのプロジェクトの拡張性が制限されています。 – ある程度の技術的熟練が必要です。
DataRobot	自動化された機械学習プラットフォーム	カスタム価格	– 自動機械学習によるモデル開発の合理化。 – 信頼性の高い予測のためのモデルの説明可能性と透明性。 – モデルの導入および監視機能。	– 高度なカスタマイズにはコーディングのスキルが必要な場合があります。 – 初心者向けの学習曲線が急勾配になります。 – 大規模プロジェクトの場合、価格が高額になる場合があります。

よくあるご質問

通常、さまざまな機能が提供されます。 これらには、乱雑なデータセットを処理するためのデータ前処理およびクリーニング機能、仮説検証および回帰モデリングのための高度な統計分析が含まれます。 予測モデリングおよび分類タスクのための機械学習アルゴリズム、有益なチャートやグラフを作成するデータ視覚化ツール。 さらに、多くの AI ツールは、反復的なタスクを合理化し、効率的なデータ処理を可能にする自動化機能を提供します。

AI ツールはデータ アナリストにとって強力なアシスタントですが、データ アナリストの批判的思考や専門知識に代わることはできません。 人間のアナリスト。 AI ツールは特定のタスクを自動化し、複雑な分析を実行できますが、データ アナリストにとって依然として重要なのは、 結果を解釈する、仮説を検証し、ドメインの知識と経験に基づいて情報に基づいた意思決定を行います。 データ アナリストと AI ツールのコラボレーションにより、より正確で洞察力に富んだ結果が得られます。

データ分析用に設計された AI ツールは通常、データのプライバシーとセキュリティを優先します。 多くの場合、保管中および送信中に機密データを保護するための暗号化メカニズムが提供されます。 さらに、評判の良い AI ツールは GDPR などのプライバシー規制を遵守し、許可された個人のみがデータにアクセスして操作できるようにするための厳格なアクセス制御を実装しています。 データ アナリストにとって、信頼できるプロバイダーの AI ツールを選択し、使用する前にセキュリティ対策を評価することが重要です。

AI ツールには多くの利点がありますが、制限もあります。 制限の XNUMX つは品質への依存です トレーニングデータ。 トレーニング データに偏りがあるか不十分な場合、ツールの出力の精度と信頼性に影響を与える可能性があります。 もう XNUMX つの制限は、継続的な監視と検証の必要性です。 データ アナリストは、AI ツールによって生成された結果を検証し、それが専門分野の専門知識と一致していることを確認する必要があります。 さらに、一部の AI ツールは大量の計算リソースを必要とするため、大規模なデータセットやコンピューティング能力が限られた組織ではスケーラビリティが制限される場合があります。

データアナリストができることは、 リスクを軽減する AI ツールを使用する際には慎重かつ批判的なアプローチを採用します。 ツールのアルゴリズムと基礎となる前提を完全に理解することが重要です。 データ アナリストは、出力を独自の分析や分野の専門知識と比較して検証する必要があります。 バイアスや矛盾を特定するには、ツールのパフォーマンスを定期的に監視および監査することも重要です。 さらに、機密情報を適切に取り扱うためには、データ プライバシー規制とコンプライアンス基準に関する最新の知識を維持することが必要です。

まとめ

これらの AI を活用したツールは計り知れない価値を提供しますが、使用する際には特定の要素を考慮することが不可欠です。 まず、正確で信頼性の高い結果を確保するには、基礎となるアルゴリズムの制限と前提を理解することが重要です。 第 XNUMX に、特に機密情報や機密情報を扱う場合には、データのプライバシーとセキュリティを優先する必要があります。 各ツールを特定のプロジェクト要件に合わせるために、各ツールに関連するスケーラビリティ、統合機能、およびコストへの影響を評価することも重要です。

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