Los mejores proveedores de aprendizaje automático recomendados por Gartner

Los mejores proveedores de aprendizaje automático recomendados por Gartner

El Cuadrante Mágico de Gartner para las plataformas de ciencia de datos y aprendizaje automático (2019) ha publicado una lista de los 17 principales proveedores de ciencia de datos y aprendizaje automático.

Anteriormente titulado Magic Quadrant for Data Science Platforms y Magic Quadrant for Advanced Analytics Platforms, el informe evaluó a los proveedores por su integridad de visión y capacidad de ejecución.

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Aquí están los 17 principales proveedores de Ciencia de datos y Aprendizaje automático seleccionados por Gartner.

1. Alteryx

Alteryx tiene su sede en Irvine, California, EE. UU. Ofrece cuatro productos de software, incluida su plataforma de ciencia de datos. Incluye Alteryx Connect, Alteryx Designer, Alteryx Server y Alteryx Promote.

2. Anaconda

Anaconda tiene su sede en Austin, Texas, EE. UU. Ofrece Anaconda Enterprise 5.2, un entorno de desarrollo de ciencia de datos basado en un concepto de cuaderno interactivo (este análisis excluye los paquetes de distribución de Conda) que ve a los usuarios utilizando Python y paquetes de código abierto basados ​​en R.

3. Databricks

Databricks tiene su sede en San Francisco, EE. UU. Su plataforma de análisis unificado basada en Apache Spark combina datos Su plataforma de análisis unificado basada en Apache Spark combina capacidades de ingeniería de datos y ciencia de datos utilizando varios lenguajes de código abierto. Además de Spark, Amazon Web Services (AWS) ofrece características patentadas para seguridad, confiabilidad, operacionalización, rendimiento e implementación en tiempo real.

4. Dataiku

Dataiku, con sede en la ciudad de Nueva York, EE. UU., Tiene su sede en París, Francia. Ofrece un Data Science Studio (DSS) centrado en la colaboración interdisciplinaria y la usabilidad.

5. DataRobot

DataRobot tiene su sede en Boston, Massachusetts, EE. UU., Proporciona ciencia de datos aumentada y plataforma ML. La plataforma automatiza tareas críticas, permitiendo a los científicos de datos trabajar de manera eficiente y a los científicos de datos ciudadanos para construir modelos rápidamente.

6. Datawatch (Angoss)

Datawatch tiene su sede en Bedford, Massachusetts, EE. UU. En enero de 2018, adquirió Angoss y sus principales componentes de productos de ciencia de datos. Estos incluyen KnowledgeSEEKER, dirigido a científicos de datos ciudadanos en un contexto de escritorio; KnowledgeSTUDIO, que proporciona muchos modelos y capacidades adicionales que KnowledgeSEEKER; y KnowledgeENTERPRISE, un producto insignia que incluye toda la gama de habilidades.

7. Domino

Domino (Domino Data Lab) es una empresa con sede en San Francisco, California. Su plataforma de ciencia de datos Domino es una solución integral integral para científicos de datos. La plataforma incluye herramientas de código abierto y patentadas, a la vez que proporciona capacidades de desarrollo e implementación colaborativas, reproductivas y de modelos.

8. Google

Google, una subsidiaria de Alphabet, tiene su sede en Mountain View, California, EE. UU. Sus principales ofertas de plataforma ML incluyen Cloud ML Engine, Cloud AutoML, Open Source TensorFlow y recientemente anunció BigQuery ML. Sus componentes ML requieren otros componentes de extremo a extremo de Google, como Google Cloud Dataprep, Google Datalab, Google BigQuery, Google Cloud Dataflow y Google Cloud Dataprep.U.S.

9. H2O.ai

H2O.ai tiene su sede en Mountain View, California, EE. UU., Y ofrece aprendizaje gratuito y de código abierto H2O Open-Source Machine Learning (H2O, Sparkling Water y H2O4GPU) y un producto comercial, llamado H2O Driverless A.I. La fuerza central de H2O son sus componentes ML de alto rendimiento, que están estrechamente integrados en varias plataformas de la competencia evaluadas en este Cuadrante Mágico.

10. IBM

IBM tiene su sede en Armonk, Nueva York, EE. UU. Este Cuadrante Mágico evaluó dos de sus plataformas: SPSS (incluido SPSS Modeler y SPSS Statistics) y Watson Studio, que incluye el producto anterior Data Science Experience (DSX) de IBM.

11. KNIME

Con sede en Zúrich, Suiza, KNIME proporciona la plataforma de análisis KNIME de forma totalmente gratuita, mientras que KNIME Server, una extensión comercial, ofrece funciones más avanzadas, como capacidades de equipo, automatización e implementación.

12. Microsoft

Microsoft proporciona ciencia de datos y productos de software ML que incluyen Azure Machine Learning (incluido Azure Machine Learning Studio), Azure HDInsight, Azure Data Factory, Azure Databricks y Power B.I. en las nubes. Microsoft ofrece Machine Learning Server para cargas de trabajo en el sitio.

13. RapidMiner

RapidMiner, con sede en Boston, tiene una plataforma estadounidense que incluye RapidMiner Studio, RapidMiner Server, RapidMiner Cloud, RapidMiner Real-Time Scoring y RapidMiner Radoop.

14. SAP

SAP, con sede en Walldorf, Alemania, ofrece SAP Predictive Analytics (P.A.). Esta plataforma tiene varios componentes, incluido el Administrador de datos para la preparación de conjuntos de datos y la ingeniería de características, el Modelador automático para científicos de datos ciudadanos, Expert Analytics para ML más avanzado y Predictive Factory para la operacionalización. SAP PA está estrechamente integrado con SAP HANA.

15. SAS

SAS, con sede en Cary, Carolina del Norte, EE. UU., Ofrece muchos productos de software para análisis y ciencia de datos. Para este Cuadrante Mágico, evaluamos SAS Enterprise Miner (EM) y SAS Visual Data Mining and Machine Learning (VDMML).

16. Software TIBCO

TIBCO Software, con sede en Palo Alto, California, ha construido una plataforma de análisis robusta y completa, tU.S. a través de la adquisición de informes empresariales y B.I. Proveedores de plataformas (Jaspersoft y Spotfire), proveedores de plataformas de análisis descriptivos y predictivos (Statistica y Alpine Data) y un proveedor de análisis de transmisión (StreamBase Systems).


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