探索 2022 年顶级数据科学和机器学习 (DSML) 平台

介绍

现代的数据科学和机器学习平台是流行的软件产品，旨在帮助公司开发和部署数据科学和机器学习解决方案。 

根据 Gartner 的说法，数据科学和机器学习平台可以定义为，“一种内聚的软件应用程序，它提供了基本构建块的组合，这对于创建一系列数据科学解决方案以及将这些解决方案整合到业务流程、周围的基础设施、和产品……”

机器学习可以被认为是数据科学的一个流行子集，它保证在评估这些平台时给予特别关注。了解特定的数据科学和机器学习 (DSML) 平台有助于企业选择合适的平台来满足其动态业务需求并加速产品开发。 

截至 2021 年 1 月，Gartner 的数据科学和机器学习平台魔力象限如下所示： 

此外，据 Gartner 称，到 2025 年，人工智能和数据科学平台市场预计将以 21.6% 的惊人复合年增长率增长超过 100 亿美元。

这种增长体现了 DSML 平台对各类企业的效用，并充分说明了平台、每个供应商必须优先考虑的功能、要映射的市场主要趋势等。此外，由于 DSML 平台的实用性不断提高，全球各种形状、规模和形式的组织都在增加对 DSML 平台的投资。

DSML 市场中的顶级玩家 

DSML 平台领域非常拥挤且竞争激烈，Gartner 最近审查并命名了 DSML 市场的前 20 名参与者，以帮助营销人员获取数据、构建模型和实施机器学习模型。 

到 2022 年，数据科学和机器学习市场将继续受到新技术的推动，包括生成对抗深度学习 (GADL)、人工智能聊天机器人和认知计算。 

让我们来看看 2022 年排名前 20 的 DSML 平台，它们的功能、技术和服务被组织用来通过使用 AI 解决方案来转变他们的业务：

1.MathWorks 的 Matlab 

MathWorks 的 Matlab – MATLAB 提供了大量的交流。它允许轻松定义序列、矩阵和输入。 

Matlab 是一个用于编程、问题解决和数据分析的平台。它提供了许多有用的功能，可以轻松找到问题的答案。

这些程序可用于解决数学和科学问题。许多算术和逻辑问题很容易解决，只需几秒钟。它提供了强大的编程和数据可视化工具以及可以使用用户编写的函数进行扩展的综合函数库，使其适用于广泛的应用程序。MATLAB 提供了一个界面，您可以在其中与数据进行可视化交互。

2.Alteryx 的 Alteryx 设计师 

Altertyx Designer 是一个直观的平台，可以轻松在云中启动和运行。这使用户可以轻松构建和部署模型。该界面显示模型运行时的性能，并显示每个组件执行所花费的时间。借助自然语言处理 (NLP)，您可以为数据集成、文本分析、情感分析、情感分类和文本分类构建模型。

该平台是一组工具，可让您快速轻松地将数据导入 Alteryx 平台并开始连接各个点。结果？数据可视化、数据清理和预测分析。

 Altertyx 数据集成软件非常棒。如果您不是拥有高级 IT 部门的大公司，Altertyx Designer 标准版的 UX 是其最大的优势之一。设计和可视化界面简洁明了，而且非常易于使用。最重要的是，它的速度是惊人的。它的使用简单，以及创建复杂模型的出色速度，是它的两个最大优势，因为 DSML 平台需要花费很多时间来学习和掌握。

3.IBM 的 IBM SPSS Statistics 

IBM SPSS Statistics 是一种业务流程管理软件，可以从各种来源收集数据并将数据转换为目标变量，以生成有意义的信息。

它为商业智能提供统计分析工具，包括以下几个方面： 

IBM SPSS Statistics 包含 PowerPivot，它是一个 Excel 插件，可处理数据并将其转换为表格格式，并具有用于数据探索、分析计算和临时报告的新功能。IBM 还通过直接的 DB2 接口提供对其他数据库的访问。 

IBM SPSS Statistics 函数能够运行用户需要的任何类型的统计分析，无论其复杂程度如何。通过使用 IBM 的 SPSS Statistics，计算机科学家可以非常灵活地执行复杂的计算，而无需学习多个系统，因为它在多个不同的操作环境下运行。IBM SPSS Statistics 提供的一些功能示例包括运行描述性统计、统计测试、回归，甚至某些预测分析。

SPSS Modeler 是作者的作品，IBM SPSS Statistics 是一个编译良好的数据分析解决方案，允许我们通过它运行我们的新业务想法，并根据我们为它设置的参数以友好的语气获得结果预测。

4. RapidMiner 的 RapidMiner Studio 

RapidMiner 是当今大多数公司都能负担得起的最强大、最直观的数据科学软件之一。借助 RapidMiner 的 Alpha 技术，您可以访问您公司已经使用的商业智能工具中的所有类型的数据，例如 Tableau、Qlikview 和 Excel。

使用 RapidMiner Studio，您可以轻松地训练、验证和部署您的模型。直观的拖放界面让您可以从头开始创建自定义数据管道或重用现有模型。

5.数据库

Dataiku 为您提供了一个分析平台，使数据科学家能够通过提供一流的实时结果来利用他们最新技术的力量，帮助他们在几分钟而不是几个月内发现见解。Dataiku 是领先的数据管理和分析平台。它快速、敏捷、可靠且易于使用，为您的所有数据管理需求提供单一集成的现代解决方案。

Dataiku 为我们的团队提供了一个可扩展、高性能和有效的分析平台，使我们能够专注于我们最擅长的事情——构建伟大的产品。Dataiku 帮助企业精简他们的数据团队并增强他们的分析能力。

6. DataRobot的DataRobot AI云平台

DataRobot AI Cloud Platform是一个全面的数据科学平台，支持实施实时机器学习、预测分析和数据管理，以积极改进业务流程。该工具被认为是自动化所有复杂和平凡的数据科学操作的最佳工具之一。 

DataRobot AI Cloud Platform是第一个为所有医疗保健公司、酒店业务和金融公司提供个性化人工智能服务的品牌人工智能平台。DataRobot 通过分析来自常规数据收集等来源的数据来帮助个性化用户体验，它会自动生成帮助客户接触目标受众的产品。

这是一个功能强大且可扩展的开放平台，可让企业尽可能快速、轻松地开始使用人工智能。它提供了用于构建 AI 解决方案的关键组件：DataRobot AI 云平台为您提供了开始构建 AI 驱动的应用程序所需的工具，例如自然语言处理、视觉、深度学习等。人们甚至可以创建一系列具有广泛功能的智能应用程序。可以轻松部署、配置和扩展本地工作负载。

7. SAS 基础 SAS

该解决方案专为希望将 SAS 用于其机器学习项目的数据科学家而设计。它加快了导入和查看数据的任务，因此无需预处理或以其他方式分离数据集。

SAS 的 Base SAS 是研发中最常用的操作系统。标准软件为用户提供了许多好处，包括简单快速的安装。

所有领先的预测分析公司都在不断寻找新方法来帮助我们的客户将数据变为现实。如果您对数据科学和机器学习充满热情，Base SAS 是一款易于使用的产品，可通过直观的界面提供快速的性能。它在设计时考虑了简单性——我们希望让您更轻松地开始探索数据和执行强大的实时分析。

8. SAS 的 SAS 企业指南

SAS Enterprise Guide 易于使用，是一款功能强大且适应性强的应用程序，可在您需要的上下文中提供数据的即时视图。您可以立即查看趋势、诊断问题并将性能与其他业务指标相关联。它是一种以技术为中心的最先进产品，可提供满足您在云中的数据管理需求的解决方案。SAS Enterprise Guide 包括与 SAS Enterprise Guide 和其他产品、服务和应用程序相关的有价值的内容。它还包括帮助您进行客户自助服务的技术信息。

SAS 的 SAS Enterprise Guide 是开发、部署和管理 Web 应用程序的首要平台。它的设计初衷是为了满足当今中小型企业 (SMB) 的需求。SAS 的 SAS Enterprise Guide 是一个易于使用的平台，您可以立即部署。通过简单、直观的设置和一组丰富的演示应用程序，您将在几分钟内启动并运行。

9. Alteryx 的 Alteryx APA 平台

Alteryx APA 平台是组织广泛使用的数据分析解决方案，以实现其业务目标。它帮助我构建代码块、开发满足业务需求的软件以及开发数据分析应用程序。

Alteryx 的 Alteryx AI 平台为企业提供了发展和改进业务所需的可扩展性、速度和灵活性。

Alteryx 的 APA 平台是一个经过验证的性能驱动平台，可为开发人员提供集成功能来执行数据分析、可视化、报告和信息传输。强大的工作流引擎允许用户应用大量集成来从不同的数据源创建自定义工作流。

 Alteryx 的 APA 平台可帮助您结合 Web 和云分析、ERP 和 OLAP 工具，以实时推动可操作的见解。它更快，更准确，更快地完成数据探索。

10. Anaconda 的 Anaconda Enterprise

Anaconda 是一个虚拟环境管理器，在数据科学领域已经超越了竞争对手，是目前使用最广泛的数据科学建模平台之一。借助 Anaconda Enterprise，用户可以更高效、更快速地处理他们的数据分析项目。Anaconda Enterprise 提供了一个基于云的软件平台，使学生、研究人员和科学家能够更高效、更快速地处理他们的数据分析项目。

Anaconda 具有直观的用户界面，旨在与交互式 R 和 Python API 配合使用。它使开发人员能够使用各种类型的语言、数据源和工具。

Anaconda 的 Anaconda Enterprise 恰好是世界上最受欢迎的数据科学平台，为所有类型的用户提供了一系列广泛的功能。无论您的技能水平如何，Anaconda 都可以帮助您创建令人惊叹的可视化和分析，并更快、更轻松地探索数据。该平台汇集了一流的工具和最强大的库，为预测分析、机器学习和数据科学提供世界一流的解决方案。

11.Databricks 的 Databricks Lakehouse 平台 

Databricks Lakehouse 平台是两全其美的。它可以让您轻松管理您的 lakehouse，这样您就可以专注于您的业务，而我们会处理所有繁重的工作。

Databricks Lakehouse 平台是两全其美的：企业级功能和现代开源开发。它包括预构建的企业工具，只需单击几下即可将您从零带到生产环境，并且适用于所有托管平台。与我们的合作伙伴一起构建，它还允许您在您的管道中使用最新的开源技术，如 Elasticsearch，并允许您根据需要自定义所有内容。 

该平台为用户提供了一种无缝的方式来深入研究他们的数据并更快地做出更好的决策。作为同类产品中的首创，它为企业带来了大数据的力量——使您能够以更少的努力和更少的资源发现洞察力。并在您组织的现有基础设施内完成所有工作。

12. KNIME 的 KNIME 分析平台

KNIME 分析平台 (KNIME) 是一种基于逻辑的多数据分析工具，可提供高度的灵活性和智能。人们可以依赖 KNIME 作为一种多数据注册工具，因为它具有高价值的预测分析和模式发现功能。它的风险分析被我们部门用来开发新模型。 

该平台用作软件即服务工具，可让您通过图形用户界面轻松分析大量数据。它提供了广泛的有价值的分析功能，包括统计建模和数据挖掘、数学和物理基础以及信号处理、算法评估和优化。

它是一款具有图形用户界面的出色分析工具。它是用 Java 编写的，可以在最现代和最强大的框架中快速运行。它的功能包括用于分析任务（例如集群）的预构建库。该平台提供强大的模型和最先进的概率和贝叶斯数据建模实现。除了支持标准数据科学任务外，它还支持高级分析任务，例如大规模机器学习和自动推理。

13. SAS 的 SAS Enterprise Miner

SAS 的 SAS Enterprise Miner 是一个机器学习平台，可在各种场景中为分析师和数据科学家提供支持。它提供无与伦比的数据洞察力、自动化和预测建模功能，可以部署这些功能为业务决策制定带来竞争优势。最初的免费试用允许最终用户体验产品的特性和功能。 

它还是一个集成平台，使数据科学家能够轻松处理非结构化和结构化数据。该解决方案为机器学习、预测分析和文本分析提供了先进的数据工具和服务。移动应用程序允许随时随地进行探索性分析。

SAS Enterprise Miner (SASEM) 专为释放 Hadoop 和 Spark 的性能而设计，是一款功能强大的数据挖掘器，可通过单一用户界面完全控制分析的各个方面。SASEM 可以处理大型数据集，一次运行多个应用程序，在磁盘和内存中进行分析，利用 Hadoop 和 Spark 的计算能力，自动管理集群中的 MapReduce 作业并执行复杂的数据处理任务，例如使用朴素贝叶斯和逻辑回归模型。

 SAS Enterprise Miner 是释放数据力量的最简单方法，您可以使用各种工具来发现重要的见解。

14. Amazon Web Services (AWS) 的 Amazon SageMaker

Amazon Web Services (AWS) 的 Amazon SageMaker 是一种云服务，可让您运行机器学习和数据科学任务。它提供对一组监督算法、预训练机器学习模型和计算机视觉服务的访问，这些服务可帮助您构建快速、生产就绪的模型以进行训练。您可以使用 Amazon SageMaker 作为单点解决方案，将经过训练的机器学习模型部署到您自己的应用程序中，或者在云中运行它们以处理工作负载而无需任何自定义代码。

Amazon SageMaker 提供了一个强大的软件平台，允许您使用预训练的机器学习模型创建和训练 ML 模型。您需要做的就是指定适当的输入，执行一些训练，然后在您的数据上运行经过训练的模型，以获得有关模型执行情况的实时反馈。

它可用于提供可重复的实时机器学习反馈循环，这是迈向高级领域民主化的一步。

AWS 是一个数据科学平台，旨在帮助开发人员、数据科学家和其他人使用机器学习大规模解决问题。该服务提供易于使用的编码环境、完全托管的服务和计算资源、灵活的工作流程以及可在 EC2 上实时运行的强大分析功能。它使用 AWS Lambda、Amazon S3、AutoScaling、CloudWatch、Code Deploy 和 AWS KMS 等安全存储。

15. Microsoft 的 Microsoft Azure 机器学习

Microsoft Azure 机器学习是 Microsoft Azure 中的一项云服务，可让您轻松地在应用程序中使用机器学习。它允许您使用任何数据源（包括网络、流媒体和社交媒体）构建、部署和训练分布式模型。借助云，您只需单击一个按钮即可轻松放大或缩小，以便您的模型日复一日以相同的方式运行。

Microsoft 的 Microsoft Azure Machine Learning 是设置和共享机器学习实验的绝佳选择。

如果您正在寻找一种简单的方法来设置和共享您的机器学习实验，它有一个简单易用的界面，易于使用且有据可查。 

该平台可以被认为是机器学习实验的重要资产。 

16. Alteryx 的 Alteryx 服务器

Alteryx 服务器是一套基于云的数据管理、分析和自动化解决方案，使决策者能够在企业生命周期的每个阶段做出更明智的决策，从而使企业能够捕获、管理、转换和释放业务价值。他们的统一平台是您新建或遗留系统以及下一代数字化转型工作的基础。

Alteryx Server 是一个定制的解决方案，用于分析、可视化和报告您的数据。它不仅仅是另一种点击式工具。Alteryx Server 是用于一键式分析、增强可视化和报告、与公司或企业中的其他人实时协作以及自动警报的终极移动解决方案，因此您不会错过任何机会。

17. RStudio 团队

对于初学者来说，RStudio 是一个极好的选择。您可以快速创建简单的图表和图形，无需任何编程知识。如果您需要更多功能和灵活性（成本高），您可以从那里使用非常强大和高级的 SAS 安装。成本显着降低，而且由于它提供的功能更少，您可以创建更简单的模型而无需花费大量资金。

RStudio 的 RStudio Team 是一个免费的开源软件包，可以轻松创建和管理 Web 应用程序。它支持使用各种框架和技术进行 Web 开发，包括 HTML、JavaScript、CSS 和 Node。js——并且有适用于 Android 和 iOS 设备的移动应用程序。 

RStudio Team 是一个用于编程、分析和可重复研究的协作工作区，使您能够与团队中或协作者组内的其他 R 用户一起编写代码。团队功能包括文件共享。项目中的每个参与者都可以看到每个其他用户的代码和数据文件，从而可以通过签入贡献或评论他人的代码来轻松地进行协作。同步。所有数据都在用户的本地机器和中央服务器之间同步，因此项目中的每个人始终将工作会话开始时的所有数据都保存在一个地方。多用户编辑会话。协作工作需要同时更改共享文档，

18. 谷歌的 Vertex AI

Google 的 Vertex AI 是一种基于云的 AI 工具，可以轻松创建自定义智能代理。它结合了由 TensorFlow 和 NVIDIA GPU 提供支持的 AI 核心，并针对能效、可扩展性和性能进行了优化，以创建用于构建智能应用程序的高性能平台。该平台结合了人工智能、数据科学和机器学习，以改进贵公司的业务流程。

它是一个用于构建机器学习模型的简单、直观的平台。其预建的常用操作库和庞大的集成生态系统为您提供了开始下一个 AI 项目所需的所有工具。Vertex AI 提供多种智能功能，可帮助您快速设计和测试数据科学模型。

它有许多 AI 内置功能，如果您想进一步探索 AI，还有几个免费选项。

19. IBM 的 IBM SPSS Modeler

IBM SPSS Modeler 是业界领先的统计软件，经常用于分析各种规模的数据。它帮助用户快速探索并从他们的数据中发现洞察力，并提供产品内分析功能，帮助确定需要改进的地方。IBM SPSS Enterprise Statistics Modeler 提供全面的分析功能，使您能够访问、可视化和报告使用 IBM Cognos Business Intelligence Unwired 发现的新洞察——通过 IBM SPSS Enterprise Statistics Modeler 提供对更强大分析的即时访问。 

它使用户能够相对轻松地快速创建复杂的分析，无论变量有多高级。它是一款简单、快速、可靠且用户友好的软件，使我能够毫不费力地获得对数据的新见解。

20. Domino 企业 MLOps 平台

Domino Enterprise MLOps Platform 是用于构建、管理和运行机器学习和 AI 模型的统一平台。它使开发人员、数据科学家、产品经理和业务分析师能够创建认知应用程序，这些应用程序可以实时学习、即时学习新任务，并且可以跨任何云或操作系统进行部署。Domino 让他们可以更自由地使用机器学习更流畅地工作，无论他们身在何处，都可以直接在手机上处理数据——无论是非结构化数据还是结构化数据（例如文本）、开放 API 或外部回调。

Domino Enterprise MLOps 平台是市场上唯一的整体数据科学和 MLOps 解决方案。它结合了来自您所有云源的实时数据流，以及一个易于使用的分析界面，可逐步执行所有 ML 模型并实时可视化您的结果。这是同类产品中的第一款，以其卓越的用户体验和独特的功能组合而脱颖而出，非常适合需要从数据“黑匣子”内部快速提升曲线的大型企业科学家们。

最后的话

顶级 DSML 平台是为用户提供构建、部署、监控和管理决策算法的工具的平台。这些平台将智能算法与数据相结合，以创建业务解决方案。其中一些平台允许对预建算法和工作流进行第三方集成，而这些算法和工作流几乎不需要编码知识。其他人则要求开发人员从头开始编写机器学习解决方案。可以说，当今 ML 开发中使用的最流行的算法称为决策树分析或深度学习。在这篇文章中，我们试图涵盖 Gartner 在 2022 年描绘的前 20 个最佳数据科学和机器学习平台。 

这些平台可以使用开源软件和专有代码构建。一些平台提供带有可视化设计选项的拖放式界面，无需太多技术知识即可定制以满足特定需求，而另一些平台则要求设计人员在构建自己的算法之前熟悉编码。 

数据科学和机器学习平台类别适用于具有使没有密集数据科学技能的用户能够从平台功能中受益的产品。AI 平台与平台即服务 (PaaS) 非常相似，后者允许进行基本的应用程序开发，但这些产品的不同之处在于提供机器学习选项。

本文中描述的平台旨在为最终用户提供合适的工具和高级机器学习功能，以帮助他们利用数据。我们还强调了不同类型的 AI 应用程序，并强调了一些平台不需要任何特定的编程语言或代码。