Getting most out of your data
Eind maart vond Microsoft Ignite plaats, hét Microsoft-event voor ontwikkelaars en ICT-professionals met meer dan 100 workshops en sessies door Microsoft-experts. Wat nemen wij mee op het gebied van Data, Cloud Services en Machine Learning.
Aantrekkelijk weergeven van jouw data met Power BI
Getting most out of your data is een thema waar veel organisaties druk mee bezig zijn. Het inzichtelijk maken je data is hier een onderdeel van en Microsoft’s Power BI kan hierbij helpen.
Data scientist Marian Dragt laat tijdens de sessie zien hoe een Power BI project kan worden opgezet. Power BI kan data inlezen vanuit legio typen databronnen, zoals Excel of een database. Marian gebruikt als voorbeeld een PDF document, een formaat waar doorgaans lastig data uitgelezen kan worden. Met een paar stappen wordt de data geïmporteerd, opgeschoond en getransformeerd naar de juiste structuur. De data is nu klaar voor het maken van inzichten.
Power BI geeft data specialisten uitvoerige opties om analyses op data los te laten en verbanden te creëren. Ook voor minder gevorderde data-analisten biedt Power BI echter leuke features. Zo kan via de ask a question about your data een vraag worden ingevoerd, waarna Power BI zelf een aantal data-analyses genereert. De eindgebruiker hoeft alleen maar een suggestie te selecteren. Verschillende analyses kunnen naast elkaar worden gepresenteerd, waarmee ze direct inzetbaar zijn voor presentaties, real-time dashboards of voor bijvoorbeeld storytelling toepassingen.
Power BI maakt op deze manier data-analyse verre van saai. Hoe gaaf is het om je jaarlijkse omzet per klant te presenteren in een aquarium, zodat je letterlijk ziet wat de grote vissen voor jouw organisatie zijn? (zie onderstaande foto).
Microsoft Azure Cloud Services: volle gereedschapskist met altijd de nieuwste tools
Azure is een verzameling cloud-diensten van Microsoft. Met Azure kunnen applicaties gebouwd, gehost en beheerd worden naar de flexibele wens van de afnemer. De Azure “gereedschapskist” wordt voortdurend uitgebreid met nieuw gereedschap, maar ook de bestaande tools worden verbeterd. Op Microsoft Ignite zijn daarom meerdere sessies ingepland om de mogelijkheden die Azure biedt verder toe te lichten.
Veiligheid en betrouwbaarheid zijn sleutelfactoren in de cloud. Het Azure platform wordt daarom continue bijgewerkt op basis van de laatst bekende threats. Microsoft geeft echter aan dat cloud beveiliging een gedeelde verantwoordelijkheid is. Ook de afnemer van de diensten heeft een rol en Microsoft biedt voldoende hulpmiddelen om jouw applicatie zo veilig mogelijk in te richten. In het Azure Security Center worden potentieel onveilige configuratie gedetecteerd en suggesties gegeven hoe dit op te lossen.
Ga jij kopje onder als je aan boord was van de Titanic? Machine Learning toegepast
Machine Learning is een vorm van Kunstmatige intelligentie, waarmee een machine getraind wordt om patronen te herkennen in data. Hiermee kan een Machine Learning toepassing gebruikt worden om uitkomsten van toekomstige situaties te voorspellen.
Interpulse ontwikkeld haar Machine Learning toepassingen m.b.v. Azure Machine Learning Studio van Microsoft. Reden genoeg om bij Vlad Iliescu aan te schuiven voor meer informatie over deze tool. Tijdens de live-demo sessie doen we mee met de Titanic: Machine Learning from Disaster competitie van Kaggle. De vraag die we willen beantwoorden is: Overleefd deze passagier de Titanic ramp?
De data bestaat uit de passagierslijst van de Titanic. Hierbij is per passagier informatie beschikbaar over bijvoorbeeld leeftijd, geslacht, familierelaties, opstapplaats, betaalde ticketprijs én of de persoon de ramp heeft overleefd. Een apart deel van de passagierslijst wordt gebruikt om de machine te trainen. Het andere deel om de Machine Learning oplossing te toetsen.
Tijdens de demo geeft Vlad diverse tips hoe analyses op de trainingsdata kunnen worden uitgevoerd en welke opties de Azure Machine Learning Studio biedt om de nauwkeurigheid van de oplossing beter te maken. Aan het eind van de sessie voorspelt de Machine Learning toepassing in 85% van de gevallen de juiste uitkomst, waaruit blijkt dat een mannelijke passagier van middelbare leeftijd ook met onze oplossing letterlijk kopje onder gaat.
Probeer je het zelf ook uit?
https://demos.datasciencedojo.com/demo/titanic/
