Introduzione alla piattaforma di scienza dei dati
La piattaforma di data science è un pacchetto di diversi strumenti che si occupa dell'intero processo di modellazione dei dati. La piattaforma di scienza dei dati offre agli scienziati dei dati energetici la possibilità di ricavare preziose informazioni dai dati raccolti presso le fonti. Non solo produce una visione d'insieme, ma aiuta anche i team di data scientist a visualizzare e comunicare i risultati a clienti e stakeholder chiave. La piattaforma di data science offre un vantaggio alle aziende di prendere decisioni basate sui dati per massimizzare il loro output e migliorare la soddisfazione dei clienti. Mentre la tecnologia si sta sviluppando giorno dopo giorno, la piattaforma di data science offre al team una maggiore flessibilità e scalabilità aggiungendo gli strumenti più recenti di data science all'inventario.
Piattaforma di data science
Diversa piattaforma di data science è la seguente:
1. Piattaforma Anaconda
La piattaforma Anaconda è la distribuzione gratuita e open source per i linguaggi Python e R per il calcolo scientifico. Semplifica la gestione e la distribuzione dei pacchetti utilizzando Conda ("Sistema di gestione dei pacchetti"). Anaconda Copre fino a 1500 popolari pacchetti di data science e attualmente utilizzati da 15 milioni di utenti (come affermato dalla società). Questa piattaforma è disponibile su Windows, Linux e macOS. Anaconda Navigator GUI è un punto in più per la piattaforma Anaconda in quanto è migliore della CLI. I navigatori possono cercare pacchetti su anaconda cloud o repository locali, installarli e aggiornarli come richiesto. 
Per la piattaforma Anaconda: https://www.anaconda.com/
2. Piattaforma H2o.ai
H2O.ai è una piattaforma open source e distribuita liberamente. Sta lavorando per semplificare AI e ML. H2O è popolare tra i principianti e gli esperti di dati. Suite di apprendimento automatico H2O.ai.
- H2O- Piattaforma per costruire e produrre modelli di dati.
- Deepwater: un'integrazione con i carichi di lavoro TensorFlow, MXNet e Caffe per Dl.
- Acqua frizzante - Un'integrazione con Apache Spark.
- Steam: l'offerta aziendale dell'azienda per la creazione e la distribuzione di applicazioni e API. (Versione a pagamento)
- AI senza conducente - Una funzione semplificata per i dipendenti non tecnici per preparare dati, ottimizzare i parametri, determinare soluzioni ottimali per problemi aziendali specifici senza conoscere alcun tecnicismo.
Per la piattaforma H2O.ai: https://www.h2o.ai/
3. KNIME
KNIME è una piattaforma gratuita e open source. KNIME utilizza diversi strumenti di data science per ML e data mining; il suo concetto modulare di pipelining dei dati lo rende una piattaforma di data science completa (Data analytics, reporting, integrazione). La GUI e JDBC diKNIME consentono all'utente di lavorare su diverse fonti di dati per analisi, modellazione e visualizzazione con o senza programmazione. KNIME inizialmente era uno strumento di ricerca farmaceutica, ma il concetto modulare fa una scelta appropriata anche per diversi settori. 
Per la piattaforma KNIME: https://www.knime.com/
4. Alteryx Analytics
Alteryx Analytics è una delle principali piattaforme di data science utilizzate da molte multinazionali. La piattaforma non è open source ma progettata per semplificare l'analisi avanzata per tutti gli esperti di dati e per i principianti. Attualmente l'azienda offre quattro prodotti nella sua suite di analisi.
- Alteryx Connect
- Designer Alteryx
- Promuovi Alteryx
- Alteryx Server
Il programma più popolare di Alteryx è l'analisi self-service. Fornisce agli analisti della BI un flusso di lavoro riutilizzabile per i dati self-service, in modo da poter dedicare meno tempo alla preparazione dei dati e dedicare più tempo all'analisi. La sua interfaccia drag-drop è ottima anche per utenti non tecnici.
Per l'analisi di Alteryx: https://www.alteryx.com/
5. Rapidminer
Rapidminer è una piattaforma di data science integrata che fornisce analisi avanzate e predittive. È utilizzato per applicazioni commerciali di piccole e grandi dimensioni, nonché per ricerca, istruzione, formazione, prototipazione rapida e sviluppo di applicazioni. È un software a pagamento ma disponibile gratuitamente per 1 elaboratore logico con licenza AGPL.
Rapidminer offre attualmente cinque prodotti.
- Rapidminer Studio - È la piattaforma stessa.
- Rapidminer Auto Model: è un'estensione di Studio che accelera il processo di creazione e convalida dei modelli.
- Rapidminer Turbo Prep - È progettato per facilitare la preparazione dei dati. Fornisce un'interfaccia utente in cui i tuoi dati sono sempre visibili in primo piano.
- Rapidminer Server: è un server specifico per l'applicazione progettato per prestazioni ottimizzate.
- Rapidminer Radoop: è l'integrazione per la tecnologia Hadoop.
Per la piattaforma Rapidminer: https://www.rapidminer.com/
6. DataBricks
Databricks è una piattaforma di data science basata su cloud open source sviluppata sul framework informatico Spark di apache. È stato sviluppato dal team che ha sviluppato Apache Spark all'Università della California. La suite di analisi unificata di Databricks comprende:
- Databricks Workspace: gestisce tutti i processi analitici, dall'ETL ai modelli di formazione e implementazione. (ad esempio python, R, Java)
- Databricks Runtime: prepara dati puliti su vasta scala e addestra modelli ML per le tue applicazioni AI. (ad esempio, Hadoop, TensorFlow)
- Databricks Cloud services - Essendo basato sul cloud, riduce la complessità dell'infrastruttura, più tempo per concentrarsi sui problemi dei dati mantenendo i dati gestiti e sicuri (ad esempio AWS, Azure).
Per Databricks: https://www.databricks.com/
7. SAS Unified data science
SAS è una delle più antiche piattaforme di data science. Offre big data, analisi avanzate e analisi predittiva in un unico pacchetto. La suite di software SAS fornisce anche GUI per linguaggi non tecnici e SAS per utenti tecnici. Il modulo di sistema SAS viene fornito con una varietà di strumenti come SAS di base, SAS / STAT, SAS / ETS, SAS / OR, SAS / QR, SAS / Graph, SAS AF, SAS / Access e molti altri. SAS Viya è un altro prodotto dell'azienda SAS che è una piattaforma aperta, potente, unificata e multi-piattaforma. Offre una varietà di opzioni per l'installazione, come on-site, Cloud e ibrido. SAS Viya utilizza i set di archiviazione dei dati Teradata per le sue operazioni. 
Per la piattaforma SAS Data Science: https://www.sas.com/en_in/software/platform.html
Conclusione
La piattaforma di data science è l'esigenza della generazione di oggi. Oggi stiamo producendo altrettanti dati, come mai prima d'ora. Con l'uso degli strumenti di Data Science, possiamo aiutare la nostra generazione a migliorare la vita, come descritto sopra. La piattaforma di Data Science ci sta aiutando in molti campi.
- Sanità e scienze della vita
- Tecnologia dell'informazione
- Banche, servizi finanziari e assicurativi (BFSI)
- Produzione
- Energia e servizi pubblici
- Ricerca
Il mercato globale della piattaforma di Data Science ha previsto di crescere con un CAGR del 40% per i prossimi 5-7 anni. Durante l'anno fiscale 2016-17, il mercato della piattaforma Global Data Science ha rappresentato 20 miliardi di dollari (secondo Data Bridge Market Research). Dato che Data Science Platform ci sta aiutando in molti campi, tuttavia abbiamo una forte carenza di forza lavoro per consentire alla piattaforma di eseguire l'attività. Secondo il Rapporto sulla forza lavoro di LinkedIn, oltre 151.000 posti di lavoro di Data Scientist non venivano svolti solo negli Stati Uniti.
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