Нашата двуседмична селекция от задължителни четива от общността, за общността
В големите организации екипите за данни използват различни набори от инструменти или платформи за кодиране, за да изпълняват своите задачи. Производителността на екипа за данни е по-висока, ако всеки може да си сътрудничи и работи, докато все още използва предпочитания от тях инструмент. Представете си организация, в която някои екипи за данни изпълняват задачите си с инструмент, базиран на визуално програмиране, докато други използват Python, JavaScript, Java или R. Не би ли било чудесно, ако можете да използвате платформа за анализ, която плавно обединява тези скриптове – съобразени за нуждите на организацията — и други технологии в една интегрирана среда с нисък код? Защо да избирате между кодиране и липса на кодиране, когато можете да се възползвате и от двете и да повишите продуктивността на екипа за данни? Например, скриптовете могат да бъдат опаковани в компонент и предоставени на всички потребители на KNIME в организацията по надежден и удобен за потребителя начин.
Статиите, които избрахме за това издание на Workflow, илюстрират как KNIME може да съчетава езици за програмиране, инструменти и технологии, за да отговори на нуждите и уменията на всеки специалист по данни в организацията. От увлекателна моментна снимка на основите на KNIME Analytics Platform и нейната екосистема до въведение в Python Script (Labs) възел, който прави Python също толкова бърз в KNIME, колкото е навсякъде другаде. Последната статия предоставя парче красота за очите (и таблата за управление): създаване на анимирана лентова диаграма с Python и с базиран на JavaScript KNIME потвърден компонент. Без значение какви инструменти предпочита вашият екип за данни, KNIME предлага решение за бързо и продуктивно сътрудничество!
„Да започнем с KNIME!“
KNIME Analytics Platform е безплатен софтуер с отворен код за създаване на научни данни. Помага да откриете потенциала, скрит във вашите данни, да търсите свежи прозрения или да прогнозирате нови функции. В тази статия Manojkumar Rajkumar предоставя моментна снимка на основите на KNIME Analytics Platform и нейната екосистема: възлите, типовете портове на възлите, образователните материали, KNIME форума и документацията. Какво чакаш? Изтеглете KNIME и започнете да изграждате своето решение за анализ без код!
„Трансферът на данни между KNIME и Python стана по-бърз“
Науката за данни се превърна в неразделна част от всички индустрии и хората във всяка област я възприемат. Потребителите предпочитат софтуер, който е съвместим със съществуващата технология или езици за програмиране в съответните им домейни. Платформата KNIME Analytics се използва в широк спектър от индустрии, тъй като може да бъде интегрирана с всеки инструмент, софтуер или технология. За програмистите в организацията KNIME поддържа интеграция на Python, която позволява на потребителите да изпълняват скриптове на Python в платформата за анализ на KNIME и също така позволява на потребителите на Python да пакетират своите персонализирани библиотеки под формата на компонент на KNIME, така че да могат да ги изпълняват безпроблемно. В тази статия Mahantesh Pattadkal представя скорошното допълнение на KNIME към скриптовите възли: възелът Python Script (Labs), който прави Python също толкова бърз в KNIME, колкото е навсякъде другаде. Без забавяне, когато KNIME прехвърля таблици към възли на Python, значително повишаване на производителността и възможност за използване на групова обработка. С пренаписването на целия бекенд, трансферът на данни между KNIME и Python никога не е бил толкова бърз!
„Състезание в лентови диаграми с KNIME“
Всеки обича проницателните и красиви визуализации, тъй като те са мощен начин да разкажете историята на вашите данни. Въпреки това, повечето визуализации, независимо дали са точкови диаграми, кръгови диаграми, линейни диаграми и т.н., са статични. Как добре да улавяте и показвате данни динамично? В тази статия Bedy Kharisma илюстрира как да визуализирате пазара на подвижния състав през годините, като изграждате табло за управление с анимирани лентови диаграми. Той първо предоставя пример в Python и след това показва безкодово решение, използващо KNIME и компонента Анимирана лентова диаграма. Само с няколко щраквания той може да избере показателите за размера на лентата, клеймото за време, детайлността на етикета за време, заглавието и много други. Посетете KNIME Hub и плъзнете и пуснете този компонент във вашия работен процес!
Обичаме да научаваме нови креативни решения с помощта на KNIME от статиите, които публикуваме, и обичаме да ги споделяме с вас. Гордеем се, че заедно изграждаме процъфтяваща общност, която се подкрепя, споделя опит и оформя бъдещето на науката за данни с нисък код.
Ще се видим в следващия работен процес,
Редакторите на Low Code for Advanced Data Science
PS:📅 #HELPLINE. Искате ли да обсъдим вашата статия? Нуждаете се от помощ при структурирането на вашата история? Уговорете среща с редакторите чрез Calendly (всеки втори четвъртък).
