Introducción a la plataforma de ciencia de datos
La plataforma de ciencia de datos es un paquete de diferentes herramientas que se encarga de todo el proceso de modelado de datos. La plataforma de ciencia de datos brinda a los científicos de datos de poder obtener ideas valiosas de los datos recopilados en las fuentes. No solo produce una idea, sino que también ayuda a los equipos de científicos de datos a visualizar y comunicar resultados a clientes clave y partes interesadas. La plataforma de ciencia de datos ofrece una ventaja a las empresas para tomar decisiones basadas en datos para maximizar su producción y mejorar la satisfacción del cliente. A medida que la tecnología se desarrolla día a día, la plataforma de ciencia de datos proporciona al equipo una mejor flexibilidad y escalabilidad al agregar las últimas herramientas de ciencia de datos al inventario.
Plataforma de ciencia de datos
Diferente plataforma de ciencia de datos es la siguiente:
1. Plataforma Anaconda
La plataforma Anaconda es la distribución gratuita y de código abierto para los lenguajes python y R para computación científica. Simplifica la gestión e implementación de paquetes utilizando Conda ('Sistema de gestión de paquetes'). Anaconda cubre hasta 1500 paquetes populares de ciencia de datos y actualmente son utilizados por 15 millones de usuarios (según lo afirma la compañía). Esta plataforma está disponible en Windows, Linux y macOS. La GUI de Anaconda Navigator es un punto positivo para la plataforma anaconda, ya que es mejor que la CLI. Los navegadores pueden buscar paquetes en anaconda cloud o repositorio local, instalarlos y actualizarlos según sea necesario. 
Para la plataforma Anaconda: https://www.anaconda.com/
2. Plataforma H2o.ai
H2O.ai es una plataforma de código abierto y de distribución gratuita. Está trabajando para hacer que AI y ML sean más fáciles. H2O es popular entre los científicos de datos novatos y expertos. H2O.ai Suite de aprendizaje automático.
- H2O- Plataforma para construir y producir modelos de datos.
- Deepwater: una integración con TensorFlow, MXNet y Caffe para cargas de trabajo Dl.
- Agua con gas: una integración con Apache Spark.
- Steam: la oferta empresarial de la empresa para crear e implementar aplicaciones, así como API. (Versión de pago)
- IA sin controlador: una función simplificada para que los empleados no técnicos preparen datos, ajusten parámetros y determinen soluciones óptimas para problemas comerciales específicos sin conocer ningún tecnicismo.
Para la plataforma H2O.ai: https://www.h2o.ai/
3. KNIME
KNIME es una plataforma gratuita y de código abierto. KNIME utiliza diferentes herramientas de ciencia de datos para ML y minería de datos; su concepto modular de canalización de datos lo convierte en una plataforma completa de ciencia de datos (análisis de datos, informes, integración). La GUI y JDBC de KNIME permiten al usuario trabajar en diferentes fuentes de datos para análisis, modelado y visualización con o sin programación. KNIME inicialmente comenzó como una herramienta de investigación farmacéutica, pero el concepto modular también hace una elección apropiada para diferentes campos. 
Para la plataforma KNIME: https://www.knime.com/
4. Alteryx Analytics
Alteryx Analytics es una de las principales plataformas de ciencia de datos utilizada por muchas multinacionales. La plataforma no es de código abierto, sino que está diseñada para facilitar el análisis avanzado para todos los expertos en datos, así como para los novatos. Actualmente, la compañía ofrece cuatro productos en su suite de análisis.
- Alteryx Connect
- Alteryx Designer
- Alteryx Promocionar
- Servidor Alteryx
El programa más popular de Alteryx es el análisis de autoservicio. Proporciona a los analistas de BI un flujo de trabajo reutilizable para datos de autoservicio, por lo que puede dedicar menos tiempo a la preparación de datos e invertir más tiempo en el análisis. Su interfaz de arrastrar y soltar también es buena para usuarios no técnicos.
Para análisis de Alteryx: https://www.alteryx.com/
5. Rapidminer
Rapidminer es una plataforma integrada de ciencia de datos que proporciona análisis avanzado y predictivo. Se utiliza para aplicaciones comerciales pequeñas y grandes, así como para investigación, educación, capacitación, creación rápida de prototipos y desarrollo de aplicaciones. Es un software pago pero está disponible gratuitamente para 1 procesador lógico bajo la licencia AGPL.
Rapidminer actualmente ofrece cinco productos.
- Rapidminer Studio: es la plataforma misma.
- Rapidminer Auto Model: es una extensión de Studio que acelera el proceso de creación y validación de modelos.
- Rapidminer Turbo Prep: está diseñado para facilitar la preparación de datos. Proporciona una interfaz de usuario donde sus datos siempre están visibles al frente y al centro.
- Servidor Rapidminer: es un servidor específico de la aplicación diseñado para un rendimiento optimizado.
- Rapidminer Radoop: es integración para la tecnología Hadoop.
Para la plataforma Rapidminer: https://www.rapidminer.com/
6. DataBricks
Databricks es una plataforma de ciencia de datos basada en la nube de código abierto desarrollada en el marco informático Apache Spark. Es desarrollado por el equipo que desarrolló Apache Spark en la Universidad de California. El paquete de análisis unificado Databricks comprende:
- Databricks Workspace: maneja todos los procesos analíticos, desde ETL hasta modelos de capacitación e implementación. (por ejemplo, python, R, Java)
- Databricks Runtime: prepara datos limpios a escala masiva y entrena modelos ML para sus aplicaciones de IA. (por ejemplo, Hadoop, TensorFlow)
- Servicios de Databricks Cloud: como está basado en la nube, reduce la complejidad de la infraestructura, más tiempo para concentrarse en los problemas de datos y al mismo tiempo mantener los datos administrados y seguros (por ejemplo, AWS, Azure).
Para Databricks: https://www.databricks.com/
7. Ciencia de datos unificada SAS
SAS es una de las plataformas de ciencia de datos más antiguas. Ofrece big data, análisis avanzado y análisis predictivo en un solo paquete. El paquete de software SAS también proporciona GUI para idiomas no técnicos y SAS para usuarios técnicos. El módulo del sistema SAS viene con una variedad de herramientas como Base SAS, SAS / STAT, SAS / ETS, SAS / OR, SAS / QR, SAS / Graph, SAS AF, SAS / Access y muchas más. SAS Viya es un producto más de la compañía SAS que es una plataforma abierta, potente, unificada y basada en múltiples plataformas. Ofrece una variedad de opciones de instalación, como in situ, en la nube e híbrido. SAS Viya utiliza conjuntos de almacenamiento de datos de Teradata para sus operaciones. 
Para la plataforma SAS Data Science: https://www.sas.com/en_in/software/platform.html
Conclusión
La plataforma Data Science es la necesidad de la generación actual. Hoy estamos produciendo la mayor cantidad de datos, como nunca antes. Con el uso de herramientas de ciencia de datos, podemos ayudar a nuestra generación a tener una vida mejor, como se describió anteriormente. La plataforma Data Science nos está ayudando en muchos campos.
- Salud y ciencias de la vida.
- Tecnologías de la información
- Banca, servicios financieros y seguros (BFSI)
- Fabricación
- Energía y servicios Públicos
- Investigación
El mercado global de la plataforma Data Science proyecta crecer a una tasa compuesta anual del 40% durante los próximos 5 a 7 años. Durante el año fiscal 2016-17, el mercado de la plataforma Global Data Science representó USD 20 mil millones (según Data Bridge Market Research). Como Data Science Platform nos está ayudando en muchos campos, aún tenemos una gran escasez de mano de obra para que la plataforma realice la tarea. De acuerdo con el Informe de la Fuerza Laboral de LinkedIn, más de 151, 000 trabajos de Data Scientist no se completaron en los EE. UU.
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