Dataiku startpage - HenryN-DEN21DS/CV_STUFF GitHub Wiki

Dataiku is een van de meest gebruikte platforms om data science, machine learning en data engineering in een enterprise-omgeving samen te brengen. Het geeft zowel data scientists, engineers als business-analisten de kans om met data te werken in één platform, zonder alles zelf van nul te coderen.

Ik zet hieronder een uitgebreid overzicht voor je neer, met wat Dataiku is, waar je het voor gebruikt, hoe het technisch werkt, en hoe je een headstart kunt maken.

🔎 Wat is Dataiku?

Dataiku DSS (Data Science Studio) is een end-to-end data platform dat organisaties helpt om:

Data pipelines te bouwen en beheren (ETL/ELT).

Data te verkennen en analyseren (exploratory data analysis).

Machine learning modellen te ontwikkelen, trainen, en uitrollen (MLOps).

Samen te werken tussen business (low-code/no-code) en technisch (Python, SQL, R, Spark).

Governance & security rond AI en data te organiseren.

Kort gezegd: Dataiku combineert de werelden van ETL, BI, ML, en AI governance in één tool.

⚙️ Architectuur & Technologie

Een paar kernpunten om te begrijpen:

Data Connectors

Kan verbinding maken met vrijwel alles: SQL databases (Oracle, Snowflake, PostgreSQL, BigQuery), bestanden (CSV, Excel, Parquet), data lakes (S3, ADLS), API’s, Hadoop/Spark clusters, enz.

Data Preparation (Visual Recipes)

Low-code data wrangling: joinen, filteren, groeperen, verrijken, dedupliceren.

Alles wordt omgezet in onderliggende SQL of Spark code (je hoeft dus niet altijd zelf te coderen).

Code Notebooks

Ondersteunt Python, R, SQL, PySpark, Julia.

Ideaal voor advanced analytics en ML.

Machine Learning

AutoML: met een wizard kun je modellen trainen en vergelijken.

Integratie met scikit-learn, TensorFlow, XGBoost.

Modellogging en explainability ingebouwd.

Deployment / Ops

API Deployer: ML-modellen beschikbaar maken als API.

Scenario’s (geplande jobs) om pipelines en rapportages te automatiseren.

Integratie met CI/CD en GIT.

Collaboration

Teams kunnen samen in één project werken met versiebeheer, documentatie en dashboards.

Business users kunnen rapporten en eenvoudige modellen maken, terwijl data scientists dieper kunnen coderen.

🚀 Waar begin je? (Headstart Plan)

  1. Conceptueel begrip

📘 Lees de Dataiku Academy → gratis leerplatform met interactieve labs.

Begrijp de workflow: Connect → Prepare → Analyze → Model → Deploy.

  1. Hands-on oefenen

Download Dataiku DSS Free Edition (on-prem) → draait op je laptop (Linux/Mac, Windows via WSL/VM).

Of gebruik een cloud trial (AWS/Azure marketplace).

Begin met kleine datasets: maak een project met een CSV of SQL-database.

  1. Typische oefenprojecten

Data prep: Sales dataset opschonen, verrijken met externe data (bijv. landen, valuta).

Exploratie: Gebruik visualisaties om trends en correlaties te vinden.

ML: Bouw een eenvoudig classificatiemodel (churn prediction, fraud detection).

Deployment: Zet een API flow op die een voorspelling teruggeeft.

  1. Learning Path (aanbevolen volgorde)

Dataiku Core Designer Certificate (gratis).

Dataiku Advanced Designer / ML Practitioner.

Voor meer technische rollen: Dataiku Developer (Python/Spark integraties).

Voor architectuur/governance: Dataiku Administrator & MLOps.

📊 Dataiku vs Alternatieven

Het helpt om Dataiku te plaatsen tegenover andere tools:

Alteryx → sterk in drag-and-drop data prep, minder in ML/Ops.

Databricks → sterk in big data/ML infra, minder gebruiksvriendelijk voor business users.

KNIME → open source alternatief, minder enterprise features.

PowerBI / Tableau → meer BI/reporting, geen echte ML pipelines.

Dataiku onderscheidt zich vooral doordat het business & tech samenbrengt in één omgeving.

🌟 Headstart Tips

Start met een klein business use case (bijv. klantsegmentatie, sales forecast).

Werk samen met verschillende rollen (business vs data scientist) → zo zie je de kracht van collaboration.

Zet meteen in op best practices: GIT-integratie, naming conventions, scenario’s voor automatisering.

Houd governance in het vizier: wie mag data zien, wie mag modellen deployen.

👉 ODIN, wil je dat ik voor je een stapsgewijze onboarding roadmap maak (bijv. in 5 weken van beginner tot Dataiku practitioner), of wil je liever dat ik eerst een voorbeeld use case in Dataiku voor je uitwerk (zoals customer churn of sales forecasting)?

Je zei: is er ook een VM voor Dataiku DSS Free Edition ChatGPT zei:

Goede vraag 👍

Ja, Dataiku DSS Free Edition kun je niet alleen op je eigen laptop installeren, maar er zijn ook VM-opties beschikbaar. Ik zet ze even op een rijtje:

🖥️ VM-opties voor Dataiku DSS Free Edition

  1. Officiële download (installer)

Dataiku levert de Free Edition als Linux installer.

Je kunt zelf een VM maken (bijv. in VirtualBox of VMware) met Ubuntu 20.04/22.04 of CentOS/RHEL en daarop Dataiku DSS installeren.

Dit is de meest flexibele optie, maar je moet wél de dependencies goed instellen (Python, Java, PostgreSQL embedded).

👉 Handleiding: Dataiku DSS installation

  1. Docker / Container-setup

Er bestaan community- en Dataiku-provided Docker images voor DSS.

Handig voor snelle test, maar minder geschikt voor langdurige projecten (storage en persistency zijn tricky).

  1. Cloud VM images

Dataiku biedt kant-en-klare VM’s in cloud marktplaatsen (die starten direct met een DSS instance):

AWS Marketplace → "Dataiku DSS Free Edition" AMI

Azure Marketplace → idem (Dataiku DSS Free Edition image)

GCP Marketplace → ook beschikbaar

🔑 Belangrijk: deze cloud-VM’s zijn vaak Free Edition (tot 3 gebruikers en 10k rows per dataset), maar de infrastructuur (VM zelf) betaal je aan AWS/Azure/GCP.

  1. Community / Prebuilt VM’s

Er zijn ook community-images op Vagrant / VirtualBox (niet officieel ondersteund, maar wel kant-en-klaar).

Deze hebben meestal Ubuntu + DSS Free al geïnstalleerd.

Voor een snelle start ideaal, maar updates zijn lastiger.

✅ Advies voor een headstart

Als je gewoon lokaal wilt oefenen:

Zet een Ubuntu VM in VirtualBox op je laptop → installeer DSS Free Edition daar.

Dan heb je volledige controle en geen cloudkosten.

Als je meteen cloud-native wilt oefenen (handig als je later enterprise integraties wilt testen):

Pak een AWS/Azure/GCP Marketplace image → draait binnen 5 minuten.

👉 Zal ik voor je een kant-en-klare VirtualBox VM build recipe maken (Ubuntu + Dataiku DSS Free + PostgreSQL ingebouwd), zodat je het direct kunt importeren en starten?