Le 10 migliori piattaforme di data science nel 2023

Che cos'è la tecnologia della scienza dei dati?

La tecnologia della scienza dei dati è una delle tecnologie in rapida crescita di questa era. La scienza dei dati è il campo della tecnologia che include competenze di dominio e capacità di programmazione con una conoscenza della matematica e della statistica. Tutti si combinano per estrarre valori significativi dai dati.

Questa tecnologia applica algoritmi di apprendimento automatico alle informazioni raccolte sotto forma di numeri o testo o immagini o qualcosa come video o audio e molti altri. Sono utilizzati per produrre sistemi di intelligenza artificiale che svolgono ulteriormente lavori simili all'intelligenza umana. Di conseguenza, questi sistemi creano informazioni preziose che gli analisti valutano di trasformare in valore aziendale.

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Perché la scienza dei dati sta diventando sempre più importante per un'azienda?

Con le innovazioni nelle tecnologie, le aziende realizzano i requisiti di Data Science, Machine Learning e Intelligenza Artificiale. Qualunque sia la dimensione dell'organizzazione, la scienza dei dati gioca sempre un ruolo importante per sviluppare e implementare intuizioni significative per molte operazioni e strategie aziendali.

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Cosa sono le piattaforme di data science?

Le piattaforme di data science vengono utilizzate per estrarre grandi volumi di dati, siano essi strutturati o non strutturati, e trasformarli in una risorsa preziosa per identificare i modelli per gestire le operazioni. Con la crescente domanda di data science e machine learning, stanno emergendo software e strumenti sviluppati con nuove tecnologie. Ecco alcune delle migliori piattaforme di data science che fungono da migliori piattaforme di data science nel 2021 per soddisfare i requisiti del business.

1. Dataiku DSS di Dataiku

La soluzione Dataiku DSS aiuta il team di data science a eseguire progetti con Advanced Analytics. Questa piattaforma di data science incoraggia a fornire maggiori informazioni sul business e, alla fine, ha un impatto significativo.

Dataiku è la piattaforma centralizzata di dati. Aiuta a spostare le aziende lungo la loro collaborazione sui dati dall'analisi su larga scala all'intelligenza artificiale aziendale.

Dataiku fornisce un luogo comune sia per gli esperti di dati che per gli esploratori, combinandoli così con un repository di best practice che coinvolge l'apprendimento automatico e la distribuzione/gestione dell'IA.

La cosa migliore di Dataiku è che è un fornitore di un ambiente centralizzato e controllato, diventando così il catalizzatore per le aziende basate sui dati.

Espande la sua utilità nei clienti di una vasta gamma di vendita al dettaglio, finanza, e-commerce, settore pubblico, produzione, trasporti, assistenza sanitaria, prodotti farmaceutici e altro ancora. Dataiku è sulla buona strada per accelerare l'analisi self-service garantendo l'operatività dei modelli di machine learning in produzione. Sottolinea la rimozione degli ostacoli, offrendo così maggiori opportunità per creare un modello di impatto sul business. Le sue soluzioni creative consentono ai team di data science di lavorare con un approccio più innovativo.

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2. Alteryx Designer di Alteryx

Alteryx Designer è una delle migliori piattaforme di data science nel 2021.

È progettato in modo così brillante da consentire ai data scientist e agli analisti di assistere a un'esperienza di analisi dei dati. Deriva risposte da quasi tutte le fonti di dati disponibili con molti strumenti senza codice che sono anche facili da usare.

Semplifica la preparazione dei dati con la combinazione dei dati e il reporting, utilizzando l'analisi predittiva e avanzata. È progettato per la facilità d'uso del team di data scientist. Alteryx Designer fornisce la fusione dei dati in un semplice modulo di trascinamento della selezione che può essere applicato alla creazione di fogli di calcolo, database, data lake, fonti cloud, applicazioni aziendali, bot RPA e molti altri.

La cosa principale di Alteryx è che automatizza ogni fase dell'analisi che include la preparazione dei dati, la fusione, il reporting, l'analisi predittiva e la scienza dei dati. Alla fine accelera le intuizioni visive e arricchisce ulteriori operazioni. Poiché automatizza l'analisi e applica processi ripetitivi, questo aiuta a guidare azioni più veloci in quanto viene utilizzato per pubblicare i risultati su dashboard interattivi o inviare i risultati direttamente alle applicazioni aziendali.

Alteryx Designer aiuta ad accedere a qualsiasi fonte di dati o file, applicazione o tipo di dati. Con oltre 260 elementi costitutivi drag-and-drop, Alteryx alimenta una piattaforma self-service che consente ai suoi utenti di sperimentare la semplicità e aiuta a iniziare a creare un modulo interattivo.

Quando un data scientist preferisce utilizzare un'opzione "code-first" o "low-code", può scegliere Alteryx Designer e sfruttare gli strumenti integrati come gli strumenti R e Python. Alteryx Designer offre la preparazione e la qualità dei dati integrate nella creazione del modello che aiuta ulteriormente a creare modelli ML in un lasso di tempo più rapido con un'esperienza di modellazione guidata e assistita.

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3. RapidMiner Studio di RapidMiner

RapidMiner è una piattaforma intuitiva con un design visivo del flusso di lavoro e un'automazione completa. È una piattaforma completa che richiede una codifica minima. È in grado di sfruttare l'intera libreria Python. RapidMiner soddisfa tutte le esigenze del principiante nella scienza dei dati per l'esperto scienziato dei dati. Utilizza un'interfaccia visiva drag and drop che aiuta ad accelerare e automatizzare la creazione di modelli predittivi. RapidMiner ha una ricca libreria di oltre 1.500 algoritmi, garantendo il miglior modello per un modello completo.

RapidMiner Studio ha una raccolta di modelli predefiniti all'interno del software. Offrono alcuni scopi comuni come l'abbandono dei clienti, il rilevamento delle frodi, la manutenzione predittiva e alcuni altri lavori importanti.

Lo studio RapidMiner ha una funzione unica chiamata "Wisdom of Crowds" che fornisce raccomandazioni proattive per aiutare gli utenti di livello principiante. Una delle caratteristiche essenziali di RapidMiner è che crea connessioni istantanee a database, data warehouse aziendali, cloud storage, data lake, applicazioni aziendali e molti altri. Forniscono persino connessioni di riutilizzo ogni volta che l'utente ne ha bisogno ed è facilmente condivisibile con chiunque richieda l'accesso. La cosa migliore è che RapidMiner consente all'utente di interrogare e recuperare dati senza la necessità di scrivere SQL complessi e consente di facilitare cluster di database altamente scalabili.

RapidMiner Studio supporta MySQL, Google BigQuery e PostgreSQL.

4. Statistiche IBM SPSS di IBM

IBM SPSS viene utilizzato per ordinare, organizzare e analizzare volumi significativi di dati come il set di dati del sondaggio per la modellazione predittiva e altre attività analitiche. Il vantaggio principale di questa piattaforma è che è veloce nell'organizzare il set di dati e fornire analisi.

La piattaforma software IBM SPSS offre una vasta gamma di efficienza e affidabilità per analisi statistiche avanzate. Consiste in una vasta libreria di algoritmi di apprendimento automatico. IBM SPSS offre anche estensibilità open source, analisi del testo e integrazione con i big data. Fornisce una distribuzione senza soluzione di continuità nelle applicazioni.

IBM SPSS è diventata una delle migliori piattaforme di data science nel 2021 e le piattaforme più popolari tra i team di data science per la sua facilità d'uso.Offre inoltre flessibilità e scalabilità che rendono SPSS accessibile agli utenti di tutti i livelli di abilità, dai principianti agli esperti. Inoltre, è appropriato per progetti di tutte le dimensioni e livelli di complessità. SPSS aiuta i team e l'organizzazione a trovare nuove opportunità, migliorando l'efficienza e minimizzando i rischi.

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5. H2O AI senza conducente di H2O.ai

H2O è uno dei migliori strumenti per l'apprendimento automatico quando si tratta di gestire grandi volumi di dati. H2O aiuta a migliorare i tempi di esecuzione con iterazioni e sviluppo del modello più rapidi.

La principale caratteristica importante di H2O è che fornisce un'intelligenza artificiale senza conducente che consente ai data scientist di lavorare sui progetti in modo più intelligente e veloce. Funziona in modo efficiente utilizzando la tecnologia di automazione per eseguire attività di machine learning chiave in un breve lasso di tempo.

H2O offre ingegneria automatica delle funzionalità, messa a punto del modello, selezione e distribuzione del modello, convalida del modello, interpretabilità dell'apprendimento automatico e generazione automatica della pipeline per il punteggio del modello.

H2O Driverless AI fornisce alle organizzazioni di data science una piattaforma di data science estensibile e personalizzabile. Aiuta a soddisfare i requisiti di una vasta gamma di applicazioni di cui ogni azienda ha bisogno in ogni campo. H2O Driverless AI ha una vasta libreria di algoritmi. Fornisce trasformazioni per automatizzare le funzionalità di alto valore per un set di dati specifico. I team di data science possono sempre estendere la piattaforma H2O Driverless AI se desiderano caricare i propri modelli, trasformatori e segnapunti. Aiuta ulteriormente nel flusso di lavoro di machine learning automatico.

6. Piattaforma Google AI di Google

Google Cloud AI è una piattaforma end-to-end completamente gestita. Offre una governance brillante con modelli interpretabili in modo più veloce.

Questa piattaforma è efficiente per ogni utente di livello di abilità. Le caratteristiche principali di questa piattaforma includono AutoML o l'ottimizzazione avanzata del modello insieme a un servizio di etichettatura dei dati integrato. Fornisce inoltre la convalida del modello e le spiegazioni AI. C'è una caratteristica unica chiamata What-If Tool che aiuta a comprendere gli output del modello e verificare il comportamento del modello. Esiste un servizio di ottimizzazione della scatola nera chiamato Vizier che consente di ottimizzare gli iperparametri. Aiuta anche a ottimizzare le prestazioni del modello. Questa piattaforma gestisce modelli, esperimenti e flussi di lavoro end-to-end con pipeline che applicano MLOps.

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7. RStudio

Rstudio è un ambiente di sviluppo integrato (IDE) per R che è un linguaggio di programmazione. Questo è usato specialmente per il calcolo statistico e la grafica. È una piattaforma dedicata a investimenti sostenibili in software gratuito e open source per la scienza dei dati.

Rstudio è disponibile in due formati: RStudio Desktop, che è una normale applicazione desktop, mentre un altro è RStudio Server che viene eseguito su un server remoto. Rstudio Server consente di accedere a RStudio tramite un browser web.

RStudio include un editor di evidenziazione della sintassi che supporta l'esecuzione diretta del codice. Offre inoltre strumenti per la stampa, la cronologia, il debug e la gestione dell'area di lavoro. C'è RStudio Server Pro che è un ambiente di sviluppo integrato per R e Python. Utilizza una console, un editor di evidenziazione della sintassi per supportare l'esecuzione del codice diretto. RStudio Server Pro utilizza strumenti per la stampa, la cronologia e il debug con la gestione dell'area di lavoro.

8. Piattaforma di analisi KNIME di KNIME

Standard KNIME per il Konstanz Information Miner. È una piattaforma open source gratuita per l'analisi dei dati su un flusso di lavoro basato su GUI.

È anche una piattaforma di reporting e integrazione. KNIME integra diversi componenti per l'apprendimento automatico e l'elaborazione dei dati attraverso la sua pipeline di dati modulare che supporta il concetto di "Lego of Analytics".

Utilizza GUI (Graphical User Interface) e JDBC che consentono di assemblare i nodi, il blending consente l'assemblaggio di nodi che uniscono diverse fonti di dati e include anche la pre-elaborazione che è ETL: estrazione, trasformazione, caricamento ai fini della modellazione, analisi dei dati e visualizzazione . Potrebbe accadere con l'aiuto di una programmazione minima.

Si possono eseguire varie funzioni a partire dall'I/O di base fino alla manipolazione dei dati, alle trasformazioni e all'elaborazione dei dati. Consolida tutte le parti dell'intero processo in un unico flusso di lavoro.

9. Matlab di MathWorks

MATLAB è una piattaforma di calcolo numerico utilizzata per elaborare informazioni matematiche. È un software a codice chiuso. MATLAB offre funzioni matriciali e implementazione algoritmica. Fornisce inoltre modelli statistici dei dati. MATLAB è il software più utilizzato in una vasta gamma di applicazioni scientifiche.

MATLAB viene utilizzato per simulare reti neurali e logica fuzzy.

Si possono creare potenti visualizzazioni utilizzando la libreria grafica MATLAB. MATLAB è inoltre utilizzato nell'elaborazione di immagini e segnali che crea uno strumento cruciale e versatile per i data scientist. Li aiuta a gestire tutte le attività come la pulizia dei dati, l'analisi dei dati e gli algoritmi avanzati di Deep Learning.

MATLAB rende la scienza dei dati più efficiente con strumenti facilmente accessibili e aiuta a pre-elaborare i dati. Fornisce inoltre una soluzione per la creazione di machine learning e modelli predittivi. MATLAB aiuta nella distribuzione di modelli ai sistemi IT aziendali.

10. Kraken di Big Squid

Kraken è una piattaforma AutoML creata per consentire l'analisi dei dati con Advanced Analytics Solutions.

Kraken include un potente strumento di analisi dei dati integrato nella piattaforma. Con un solo clic si può fare quello che si vuole: trama, colore, ordinamento e molto altro. In questo modo, aiuta a comprendere meglio i dati mentre il data scientist costruisce e itera i modelli predittivi.

Le caratteristiche principali di Kraken includono KRAKEN PIPELINE e KRAKEN AUTOML.

La piattaforma Kraken automatizzata di machine learning (AutoML) senza codice aiuta a semplificare e automatizzare i lavori di data science come la preparazione e la pulizia dei dati, la selezione degli algoritmi, l'addestramento dei modelli e la messa a punto. Aiuta anche a

distribuzione del modello che aiuta ulteriormente a concentrarsi sull'attività con priorità più alta.

Il futuro della scienza dei dati

La scienza dei dati sta emergendo con lo scopo di fornire soluzioni alle organizzazioni per trasformare un determinato insieme di dati in una risorsa preziosa che alla fine aiuterà a creare impatto nel valore aziendale. Con il rapido aumento delle imprese e delle organizzazioni commerciali, la scienza dei dati sta diventando sempre più diffusa in ogni aspetto. L'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale stanno emergendo nella nuova era della tecnologia dell'informazione, il software e gli strumenti di data science emergenti stanno svolgendo un ruolo fondamentale in ogni modello di business.

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