2024 年 5 大最佳数据科学平台
更新于 2024 年 10 月 18 日
简介
如今，有许多数据科学平台可供选择，随着该领域的不断发展，每年都会涌现新的选择。这使得组织很难为其特定用例选择合适的解决方案。
事实上，许多组织选择数据科学平台后，却面临着入门挑战、集成问题、可扩展性和性能限制以及其他障碍。因此，我们整理了本指南，以帮助您驾驭复杂的数据科学生态系统，并选择一个能为您的组织带来最大价值的平台。
请继续阅读，以了解选择数据科学平台时需要考虑的关键特性、优势和因素。
了解数据科学平台
数据科学平台将多种工具和库集成到一个单一的解决方案中，以满足各种用例。这些平台通常包括软件包管理器、开发环境、协作工具以及其他支持整个数据科学和 AI 生命周期的功能。
数据科学平台的关键组件包括：
安全性和合规性： 诸如访问控制、数据加密和审计跟踪等安全措施可以保护数据并确保符合法规。
数据摄取和准备： 从数据库和 API 等不同来源收集数据，以及通过处理缺失值、删除重复项以及将数据转换为合适的格式来准备用于分析的原始数据的功能。
数据探索和可视化： 用于与数据交互、执行探索性分析以及创建任何生成见解的可视化表示的功能。
模型构建、训练和部署： 用于创建和运行 AI 模型的工具和集成。 这还包括监控模型性能，并在需要时重新训练它们。
协作和版本控制： 共享见解并允许数据科学、工程和业务团队轻松协作的能力。 能够跟踪不同用户对数据集和 AI 模型的更改也很重要。
5 大最佳数据科学平台
让我们根据关键特性、集成、可扩展性和其他标准来比较顶级数据科学平台。
1. Anaconda
Anaconda 是一个流行且全面的数据科学平台，它为 Python 和 R 编程语言提供了集成环境，专门为数据科学、机器学习和 AI 应用量身定制。
- 特性和功能：包括流行的 Python 和 R 库、Jupyter Notebooks 和 Conda 软件包管理器
- 开源与专有：开源核心，并提供企业选项
- 安全措施：强大的软件包验证和安全仓库
- 集成：与各种 IDE、云平台和数据科学工具集成
- 成本和定价模式：免费个人版，提供付费企业计划
- 可扩展性和性能：高度可扩展，适用于从个人用户到大型企业的各种规模
2. DataRobot
DataRobot 是一个数据科学和机器学习平台，它为构建和部署 AI 模型提供了统一的体验。
- 特性和功能：包括用于快速构建生成式 AI 应用的 AI 加速器
- 开源与专有：专有企业 AI 平台
- 安全措施：通过 ISO 27001、SOC2 Type II 和 HIPAA 认证的平台，具有多层安全保护
- 集成：与各种 AI 框架、数据平台和业务应用集成
- 成本和定价模式：无免费试用，提供 Essentials 和 Business Critical 年度订阅选项
- 可扩展性和性能：可扩展且安全的 SaaS 或自管理部署选项
3. Databricks
Databricks 是一个统一的数据智能平台，适用于所有数据、分析和 AI 工作负载。
- 特性和功能：包括用于数据仓库、治理、编排等的功能
- 开源与专有：构建在许多开源数据技术之上的专有企业数据平台
- 安全措施：安全措施内置于平台的每一层
- 集成： 与各种 ETL、数据摄取、商业智能、AI 和治理工具集成
- 成本和定价模式：提供按需付费和承诺使用折扣定价选项，以及 14 天免费试用
- 可扩展性和性能：利用来自不同云服务提供商的可扩展和按需资源
4. IBM Watson Studio
IBM Watson Studio 是一个用于构建、运行和管理 AI 模型的集成环境。
- 特性和功能：包括用于 AI 模型、数据可视化、规范分析等的功能
- 开源与专有：专有企业数据平台
- 安全措施：用于数据和应用的全面安全机制
- 集成： 与各种开源框架和库集成
- 成本和定价模式：按需付费定价和多种许可选项；也提供免费试用
- 可扩展性和性能：多云架构利用来自不同云服务提供商的可扩展和按需资源
5. Google Cloud Vertex AI Studio
Google Cloud Vertex AI Studio 是一个完全托管的 AI 平台工具，用于快速原型设计和测试生成式 AI 模型。
- 特性和功能：提供用于使用专有数据调整基础 AI 模型以使其适应您自身用例的工具
- 开源与专有：专有企业平台和 AI 模型
- 安全措施：实施 Google Cloud 安全控制以保护模型和训练数据
- 集成： 包括访问 Google 的 Gemini 多模态生成式 AI 模型和其他专有基础模型
- 成本和定价模式：定价因 AI 模型和 API 使用情况而异
- 可扩展性和性能：利用 Google Cloud 资源来实现可扩展性和高性能
选择数据科学平台时的 6 个关键考虑因素
在选择数据科学平台时，重要的是它要与您组织的独特需求相符。 以下是在评估潜在平台时需要考虑的一些因素：
- 与业务目标的一致性： 所选平台应有助于提高运营效率、优化决策流程并推动业务增长。
- 特性和功能： 评估平台在数据可视化、处理结构化和非结构化数据、数据集成选项以及高级分析功能（如机器学习算法和实时分析）方面的能力。
- 易用性： 该平台应易于从数据科学家首选的各种编程语言（如 Python、R 和 MATLAB）访问。 优先考虑具有用户友好界面的平台，以方便整个组织的易用性和采用。 应避免陡峭的学习曲线，以便数据科学家和其他团队能够专注于其核心战略工作，而不是学习复杂的系统。
- 开放性和互操作性： 确保平台可以与您组织现有的系统和数据源集成。 此外，还要寻找一个提供协作功能并与其他工具和系统良好集成的平台，而不会造成供应商锁定。
- 可扩展性和灵活性： 选择一个可以处理不断增长的数据量并适应不断变化的业务需求而不会影响性能的平台。 平台即服务 (PaaS) 架构将允许数据科学家轻松访问计算资源，而无需成为基础设施工程师。 最灵活的平台也可以在公有云、私有云或本地环境中运行。
- 安全性和治理： 为了满足 IT 标准，请考虑用户访问控制、软件包治理、静态和传输中数据加密以及审计跟踪等功能。
了解为何 Anaconda 是排名第一的数据科学平台
在采用数据科学平台时，需要考虑许多因素，并且有许多不同的选项可供选择。 因此，选择易于采用和使用、拥有强大的社区和生态系统并支持您的组织所需的工具和技术的解决方案非常重要。
Anaconda 是领先的数据科学平台，拥有超过 4500 万用户和一个活跃的社区，该社区提供支持和交流想法。 许多组织采用 Anaconda 是因为其核心平台基于开源技术，并利用蓬勃发展的 Python 生态系统。 我们的使命是普及数据科学，因此我们构建了具有用户友好界面的平台，以帮助提高数据素养并简化整个组织的入门流程。
该平台支持最流行的 IDE 和 Jupyter Notebooks，使您可以灵活地将 Anaconda 集成到您现有的工作流程中。 跨平台兼容性确保 Anaconda 可以在 Windows、macOS 和 Linux 操作系统上无缝运行。 该平台对并行计算和优化工具的支持也有助于 AI 和数据工作负载的可扩展性和性能。
该平台的内置软件包管理器 Conda 简化了从超过 7,500 个数据科学软件包的广泛仓库中安装、更新和管理软件包的过程。 您可以为特定项目创建和管理具有不同软件包和依赖项的隔离环境。
Anaconda 使数据科学家和组织能够将流行的数据科学库和新兴的开源技术集成到工作流程中。 这种易于集成和使用 — 结合 Anaconda 的可扩展性和安全功能 — 是组织使用 Anaconda 来充分利用其数据的方式。
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