Наша двухнедельная подборка обязательных к прочтению сообществ для сообщества
В крупных организациях группы данных используют различные наборы инструментов или платформ кодирования для выполнения своих задач. Продуктивность группы данных выше, если каждый может сотрудничать и работать, используя предпочитаемый инструмент. Представьте себе организацию, в которой некоторые группы данных выполняют свои задачи с помощью инструмента на основе визуального программирования, а другие используют Python, JavaScript, Java или R. Было бы здорово, если бы вы могли использовать аналитическую платформу, которая плавно объединяет эти скрипты — адаптированные потребностям организации — и другие технологии в одной интегрированной среде с минимальным кодом? Зачем выбирать между кодированием и отсутствием кодирования, если вы можете извлечь выгоду из обоих и повысить производительность группы обработки данных? Например, сценарии можно заключить в компонент и сделать доступными для всех пользователей KNIME в организации надежным и удобным для пользователя способом.
Статьи, которые мы выбрали для этого выпуска Workflow, иллюстрируют, как KNIME может сочетать языки программирования, инструменты и технологии для удовлетворения потребностей и навыков каждого специалиста по работе с данными в организации. От увлекательного снимка основ платформы KNIME Analytics и ее экосистемы до введения в узел Python Script (Labs), который делает Python таким же быстрым в KNIME, как и везде. В последней статье представлена красота для глаз (и информационных панелей): создание анимированной гистограммы с помощью Python и проверенного компонента KNIME на основе JavaScript. Независимо от того, какие инструменты предпочитает ваша команда по работе с данными, KNIME предлагает решение для быстрого и продуктивного сотрудничества!
Начнем с KNIME!
Автор Манойкумар Раджкумар
KNIME Analytics Platform — это бесплатное программное обеспечение с открытым исходным кодом для создания науки о данных. Это помогает обнаружить потенциал, скрытый в ваших данных, извлечь свежие идеи или предсказать новые функции. В этой статье Manojkumar Rajkumar предоставляет краткий обзор основ платформы KNIME Analytics и ее экосистемы: узлы, типы портов узлов, учебные материалы, форум KNIME и документацию. Чего же ты ждешь? Скачай KNIME и начни создавать свое решение для аналитики без кода!
Передача данных между KNIME и Python стала еще быстрее
Автор Махантеш Паттадкал
Наука о данных стала неотъемлемым аспектом всех отраслей, и люди во всех областях охватывают ее. Пользователи предпочитают программное обеспечение, совместимое с существующими технологиями или языками программирования в соответствующих областях. Платформа KNIME Analytics используется в самых разных отраслях, поскольку ее можно интегрировать с любым инструментом, программным обеспечением или технологией. Для программистов в организации KNIME поддерживает интеграцию Python, которая позволяет пользователям запускать сценарии Python внутри KNIME Analytics Platform, а также позволяет пользователям Python упаковывать свои пользовательские библиотеки в виде компонента KNIME, чтобы они могли беспрепятственно запускать их. В этой статье Махантеш Паттадкал представляет недавнее дополнение KNIME к узлам сценариев: узел Python Script (Labs), который делает Python таким же быстрым в KNIME, как и везде. Отсутствие задержки при переносе таблиц KNIME на узлы Python, значительный прирост производительности и возможность использования пакетной обработки. Поскольку весь бэкенд был переписан, передача данных между KNIME и Python никогда не была такой быстрой!
Гонка гистограммы с KNIME
Автор Беды Харизма
Все любят проницательную и красивую визуализацию, потому что это мощный способ рассказать историю ваших данных. Однако большинство визуализаций, будь то точечные диаграммы, круговые диаграммы, линейные диаграммы и т. д., являются статичными. Как красиво захватывать и динамически отображать данные? В этой статье Беды Харизма иллюстрирует, как визуализировать рынок подвижного состава на протяжении многих лет, создавая информационную панель с анимированными гистограммами. Сначала он приводит пример на Python, а затем показывает решение без кода с использованием KNIME и проверенного компонента Animated Bar Chart. Всего несколькими щелчками мыши он может выбрать метрики для размера полосы, метки времени, детализации метки времени, заголовка и многого другого. Посетите KNIME Hub и перетащите этот компонент в свой рабочий процесс!
Нам нравится изучать новые творческие решения с использованием KNIME из статей, которые мы публикуем, и мы любим делиться ими с вами. Мы гордимся тем, что вместе создали процветающее сообщество, которое поддерживает друг друга, делится опытом и формирует будущее науки о данных с низким кодом.
Увидимся в следующем рабочем процессе,
Редакторы Low Code для продвинутой науки о данных
PS:📅 #HELPLINE. Хотите обсудить свою статью? Нужна помощь в структурировании вашей истории? Назначьте свидание с редакцией через Calendly (каждый второй четверг).
