¿Qué herramienta de ciencia de datos o aprendizaje automático es la mejor?
Vivimos en la era de las opciones. La revolución de los datos ha transformado la forma en que funcionan las empresas y se comportan los clientes. Y definitivamente tenemos muchas opciones cuando se trata de ciencia de datos y aprendizaje automático instrumentos.
Donde solo SAS existió una vez como la herramienta de referencia para el análisis (todavía está a la altura, como lo mostrará el Cuadrante Mágico de Gartner), ahora tenemos muchas otras herramientas con las que trabajar. Uno de los lanzamientos más emocionantes de los últimos años es la gran cantidad de herramientas de aprendizaje automático automatizado, como Google Cloud Platform, Microsoft Azure ML, etc.
Estas herramientas de aprendizaje automático ofrecen soluciones listas para usar que muchos proyectos de ciencia de datos pueden conectar y usar (suponiendo que tengan la infraestructura adecuada, por supuesto).
Lo que me lleva a la pregunta del millón de dólares: ¿qué ciencia de datos o herramienta de aprendizaje automático debería elegir? Bueno, ¿quién más puede responder mejor a esa pregunta que Gartner?
Gartner publica su Cuadrante Mágico anual para ‘Herramientas de ciencia de datos y aprendizaje automático’ cada febrero. Los principales gigantes tecnológicos y organizaciones de todos los dominios e industrias miran este Cuadrante Mágico para comprender qué aprendizaje automático herramienta que deben integrar en sus procesos.
“Gartner define una plataforma DSML como un producto central y una cartera de soporte de productos, componentes, bibliotecas y marcos de trabajo integrados coherentemente (incluidos los propietarios, los socios y el código abierto). Sus usuarios principales son profesionales de la ciencia de datos. Estos incluyen científicos de datos expertos, científicos de datos ciudadanos, ingenieros de datos e ingenieros / especialistas en aprendizaje automático (ML) «.
Nota: ¿Está buscando el Cuadrante mágico 2020 de Gartner para herramientas de análisis y BI? ¡Te tenemos cubierto!
Entonces, aquí está el Cuadrante mágico 2020 de Gartner para plataformas de ciencia de datos y aprendizaje automático:
Y así es como se desarrolló el Cuadrante Mágico para herramientas de ciencia de datos y aprendizaje automático en 2019:
Puede ver el informe completo de todas las herramientas en Sitio oficial de Gartner. Es un informe exhaustivo que detalla las fortalezas y debilidades de cada plataforma mencionada anteriormente.
Análisis de Vidhya en el Cuadrante Mágico 2020 de Gartner para herramientas de ciencia de datos y aprendizaje automático
- Hemos visto un fuerte movimiento hacia los segmentos de ‘Visionarios’ y ‘Líderes’ este año
- SAS no solo permanece en el apartado ‘Líderes’, sino que ha mejorado su puntuación en ambos ejes. Esto es muy interesante, a pesar de todas las discusiones que escuchamos en la comunidad de que SAS está muerto o no innova lo suficiente.
- RapidMiner se movió del cuadrante de ‘Líderes’ a ‘Visionarios’, ahora ubicado cerca de DataRobot y KNIME
- Alteryx y Dataiku han pasado de ‘Challengers’ a ‘Leaders’ – un gran salto para ambas empresas
- IBM, en un movimiento un poco sorpresa, ha pasado de un ‘Visionario’ a un ‘Challenger’
- Para todos los fanáticos de Python, Anaconda permanece en el segmento ‘Jugadores de nicho’
- Altair es un recién llegado este año y se ha asentado en la sección ‘Jugadores de nicho’. Estaré atento a esto para el Cuadrante Mágico del próximo año. No me sorprendería ver un salto para Altair
- Google, Microsoft, H20.ai y DataRobot mantener su posición en el segmento ‘Visionarios’ del Cuadrante Mágico
- MathWorks y Databricks han dado el salto de ‘visionarios’ a ‘líderes’
- SAVIA ¡no está incluido en ninguno de los cuadrantes!
¡Exprese su opinión sobre el Cuadrante Mágico!
¿Qué te llamó la atención en el Cuadrante Mágico de este año? Ciertamente, estoy vigilando Altair y H20.ai este año. Espero que den un salto significativo en los próximos meses.
Si es nuevo en el mundo del aprendizaje automático, le recomiendo que consulte el popular Aprendizaje automático aplicado ¡curso!
