최고의 40 데이터 사이언스 AI 도구 및 웹사이트 - Gneo.AI

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데이터 사이언스 인사이트

데이터 사이언스에 대한 최고 10 AI 도구는 무엇인가요?

	핵심 기능	가격	사용 방법
Mito	미토는 스프레드시트 데이터를 편집하고 Python 코드를 생성하는 도구입니다.
Lyzr	리저는 AI 기반의 추천을 제공하는 인사이트 플랫폼으로 성장을 촉진시킵니다.		리저를 사용하려면 로컬 데이터나 중앙 데이터 레이크에서 데이터를 연결하기만 하면 됩니다. 이 플랫폼은 강력한 데이터 사이언스와 생성적 AI 기능을 갖춘 사용하기 쉬운 인터페이스를 제공합니다. 코딩이 필요하지 않습니다. 연결 후 즉시 수백 개의 사전 빌드된 인사이트에 액세스할 수 있습니다. 전문가 팀이 제품을 안내하고 빠르게 시작할 수 있도록 도와줄 수 있습니다.
Athena	AI 에이전트를 갖춘 데이터 과학 플랫폼입니다.		아테나를 데이터베이스에 연결하고, 팀원들과 협력하여 사용자 정의 워크플로우를 빌드하고, 코파일럿과 오토파일럿 모드를 활용하여 자동 실행합니다.
Best AI Jobs	엔지니어와 개발자와 같은 AI 직무에 대한 2000개 이상의 목록을 제공하는 선도적인 AI 취업 게시판입니다.		최고의 AI 취업 정보를 사용하려면 웹사이트를 방문하여 사용 가능한 채용 공고를 검색하십시오. 특정 직무 제목이나 위치를 검색할 수 있습니다. 관심 있는 채용 공고를 찾으면 클릭하여 세부 정보 및 지원 프로세스를 확인하십시오.
Byterat - Battery Data Platform	기계 학습을 활용하여 배터리 연구 실험실을 변형하는 클라우드 플랫폼인 바이터랫입니다.		바이터랫을 사용하려면 제품 기술 팀과 데모를 예약하면 됩니다. 이 플랫폼은 데이터 클리닝을 자동화하고 실험실 데이터를 실시간으로 동기화하며, 데이터부터 인사이트까지 걸리는 시간을 단축시킵니다. 바이터랫은 배터리 설계와 성능 사이의 숨겨진 패턴을 발견하고, 사용자가 실험 결과를 미리 예측할 수 있게 해줍니다. 또한 바이터랫은 모든 배터리 테스트에 대한 완전한 감사 추적을 제공합니다.
clickworker	인공지능 교육 데이터 및 데이터 관리 서비스		6백만 명 이상의 클릭 워커의 힘과 크라우드소싱 원리를 사용하세요
CodePal	CodePal 은 개발자들이 개발 프로세스를 향상시키기 위해 코딩 도우미와 도구를 제공하는 플랫폼입니다.		CodePal 을 사용하려면 텍스트 입력에 생성하고자하는 코드의 일반 단어 또는 설명을 입력하십시오. 코드를 생성하고자하는 프로그래밍 언어 또는 기술을 선택하십시오. AI 기반 도구는 입력에 기반하여 작동하는 코드를 생성합니다. 플랫폼에서 제공되는 다른 도구와 도우미를 사용하여 코드를 분석, 검토, 리팩터링, 단순화 등의 작업을 수행할 수도 있습니다.
Streamlit	스트림릿은 데이터 과학과 머신 러닝을 위한 웹 앱을 만들고 배포할 수 있게 해줍니다.		스트림릿을 사용하려면 pip를 사용하여 설치한 후 원하는 기능을 가진 파이썬 스크립트를 만들어야 합니다. 그런 다음 'streamlit run' 명령을 사용하여 스크립트를 실행하면 웹 브라우저가 열리고 애플리케이션이 표시됩니다.
Daetama	대타마는 포괄적인 자원과 강좌를 제공하는 데이터 과학 준비 플랫폼입니다.		대타마를 사용하려면 웹 사이트에서 계정을 등록하십시오. 등록 후에 사용자는 제공되는 강좌와 자원을 찾아보고 원하는 강좌에 등록하고 자신의 속도로 학습을 시작할 수 있습니다. 대타마는 사용자 친화적 인터페이스와 상호 작용 가능한 학습 자료를 제공하여 학습 과정을 용이하게 합니다.
Data Science Kit	정해진 월간 요금으로 온디맨드 데이터 과학.		데이터 과학 키트를 사용하려면 멤버십 플랜 중 하나에 가입하세요. 가입 후 플랫폼을 통해 무제한 데이터 과학 요청을 제출할 수 있습니다. 전문 데이터 과학자 네트워크가 요청에 작업하고 몇 영업일 안에 고품질 솔루션을 제공합니다. 당사 팀과 원활하고 회의 없는 채널을 통해 의사 소통할 수 있습니다. 우선적으로 작업 관리에 중점을 두어 요구사항을 순위를 매기고 작업 진행 상황을 추적할 수 있습니다. 또한 팀 전체 액세스 권한이 있어 팀 전체가 데이터 요청을 시작하고 업데이트할 수 있습니다.

최신 데이터 사이언스 AI 웹사이트

Xero.AI
제로.AI는 머신러닝을 위한 노코드 플랫폼으로, 머신러닝 모델을 쉽게 구축하고 배포할 수 있게 해줍니다.

AI 제품 설명 생성기 AI 이미지 인식 노 코드&로우 코드 AI 데이터 마이닝
WisBot
데이터 과학자와 ML 엔지니어를 위한 AI 기반 어시스턴트로, 데이터 분석부터 머신 러닝까지 다양한 지원을 제공합니다.

AI 코드 어시스턴트
wesupplyAI
위어AI공급은 비즈니스가 데이터 과학팀을 고용하지 않고도 인공지능 기술에 접근할 수 있도록 머신러닝 구독 서비스를 제공합니다.

AI API 디자인

데이터 사이언스에 대한 자주 묻는 질문

데이터 과학자가 되려면 어떤 기술이 필요한가요?: 데이터 과학자는 프로그래밍, 통계, 기계 학습 및 도메인 전문 지식의 결합이 필요합니다. Python 또는 R과 같은 언어에 능통하며, 통계 개념에 대한 지식 및 기계 학습 알고리즘에 익숙해야 합니다.

데이터 과학과 기계 학습의 차이점은 무엇인가요?: 데이터 과학은 데이터 수집, 전처리, 분석 및 시각화를 포함한 전체 데이터 처리 수명주기를 아우르는 보다 넓은 분야입니다. 기계 학습은 데이터를 기반으로 예측이나 결정을 내리기 위한 모델을 구축하는 데이터 과학의 하위 집합입니다.

일반적인 데이터 과학 도구와 기술은 무엇인가요?: 인기있는 데이터 과학 도구에는 Python 라이브러리 (NumPy, Pandas, Scikit-learn), R 프로그래밍 언어, SQL 데이터베이스, Apache Hadoop, Apache Spark 및 Tableau 및 Power BI와 같은 데이터 시각화 도구가 포함됩니다.

데이터 과학이 기업이 경쟁 우위를 확보하는 데 어떻게 도움이 되나요?: 데이터 과학을 통해 비즈니스는 데이터 기반 의사 결정을 내리고 프로세스를 최적화하며 비용을 절감하고 고객 만족도를 향상시킬 수 있습니다. 데이터에서 얻은 통찰을 활용하여 기업은 새로운 기회를 식별하고 대상 마케팅 캠페인을 만들고 혁신적인 제품과 서비스를 개발할 수 있습니다.

데이터 과학에서의 윤리적 고려 사항은 무엇인가요?: 데이터 과학에서 데이터 프라이버시, 보안 및 데이터의 책임 있는 사용은 중요한 윤리적 고려 사항입니다. 데이터 과학자는 GDPR과 같은 규정 준수를 확보하고 필요한 동의를 얻으며 민감한 정보를 보호해야 합니다. 알고리즘 및 모델의 편견과 공정성도 차별적 결과를 피하기 위해 해결해야 하는 문제입니다.

데이터 과학의 미래 전망은 어떻게 되나요?: 데이터 과학 전문가에 대한 수요는 앞으로 상당히 증가할 것으로 예상됩니다. 기관이 점점 더 데이터 기반의 통찰력을 의존함에 따라 데이터 과학의 적용은 다양한 산업에 걸쳐 확대될 것입니다. 딥 러닝, 엣지 컴퓨팅, 양자 컴퓨팅과 같은 신기술은 데이터 과학 분야를 더욱 발전시킬 것입니다.