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数据科学和机器学习平台
**数据科学（Data Science）**是一个跨学科领域，它使用统计学、计算机科学和领域知识，从结构化与非结构化数据中提取有价值的知识与洞察。它融合了数据分析、机器学习、数据挖掘、可视化等方法，支持数据驱动的决策制定。
数据科学与机器学习平台
探索全球领先的数据科学解决方案供应商与平台
Altair
平台: Knowledge Works
相关产品:
Knowledge Studio
Knowledge Studio for Spark
Knowledge Hub
Panopticon
Monarch
Altair（前身为 Datawatch）提供一套解决方案，以高级数据挖掘和预测分析工作台为主角。具有决策树、工作流驱动的图形界面，包含数据准备、可视化数据分析、预测建模和数据库内分析功能。
Alteryx
相关产品:
Designer
Intelligence Suite
Server
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通过一套软件提供数据科学和机器学习功能。以自动化数据准备、数据混合、报告、预测分析为主导，包含超过260个拖放构建块，可快速查看变量关系和分布，轻松比较算法性能。
Anaconda
相关产品:
Distribution
Team Edition
Enterprise
提供以Python和R为重点的开源平台，可在多种操作系统上执行数据科学和机器学习。用户可下载超过1,500个数据科学包，管理库和依赖项，使用Dask、NumPy等工具分析数据。
Databricks
平台: 统一分析平台
提供基于云和Apache Spark的统一分析平台，结合数据工程和数据科学功能。数据科学工作区支持协作探索数据和构建模型，提供对预配置ML环境的一键访问。
Dataiku
平台: Data Science Studio (DSS)
提供高级分析解决方案，允许组织创建自己的数据工具。基于团队的UI界面提供统一框架，用户可以应用机器学习和数据科学技术构建和部署预测数据流。
DataRobot
平台: 企业人工智能平台
相关产品:
Paxata 数据准备
自动化机器学习
自动化时间序列
MLOps
提供企业AI平台，自动执行构建、部署和维护AI的端到端流程。由开源算法支持，可在多种环境中部署，包括多个完全集成的工具以满足业务需求和IT要求。
Domino
平台: Data Science Platform
相关产品:
Model Monitor
提供企业数据科学平台，允许构建和运行预测模型。通过基础设施自动化和协作，帮助组织开发和交付模型，提供数据科学工作台和开源工具，以便发布API和Web应用。
Google Cloud
平台: 人工智能平台
相关产品:
Cloud Data Fusion
Cloud AutoML
BigQuery ML
AI Platform Notebooks
TensorFlow
提供领域最大的机器学习堆栈之一，产品完全托管并通过可解释模型提供治理。包括内置数据标签服务、模型验证、假设分析工具、预测部署和MLOps功能。
H2O.ai
平台: H2O无人驾驶AI
相关产品:
H2O 3
H2O AutoML
Sparkling Water
H2O Wave
提供多个AI和数据科学产品，其平台是开源的分布式内存机器学习平台。支持广泛的统计和机器学习算法，并提供AutoML功能自动运行所有算法生成最佳模型。
IBM
平台: Watson Studio
相关产品:
Cloud Pak for Data
SPSS Modeler
Decision Optimization
Watson Machine Learning
使用户能够跨任何云构建、运行和管理AI模型。提供灵活架构，可利用PyTorch、TensorFlow和scikit-learn等开源框架，自动化AI生命周期管理。
KNIME
平台: 分析平台
相关产品:
KNIME 服务器
用于创建数据科学的开源平台，通过拖放式图形界面创建可视化工作流程。用户可以选择2000多个节点构建工作流，混合任何来源的数据，利用AI和机器学习进行可视化。
MathWorks
平台: MATLAB
相关产品:
Simulink
将针对迭代分析和设计过程调整的桌面环境与编程语言相结合。包括实时编辑器创建脚本，提供专业开发的工具箱和应用程序，帮助了解不同算法处理数据的方式。
Microsoft
平台: Azure 机器学习
相关产品:
数据工厂
数据目录
HDInsight
Azure Databricks
Azure DevOps
Power BI
让开发人员和数据科学家构建、训练和部署机器学习模型。为所有技能水平提供生产力工具，具有扩展的MLops功能，支持负责任的机器学习，保护数据并支持开源框架和语言。
RapidMiner
平台: RapidMiner Studio
相关产品:
AI Hub
RapidMiner Go
Notebooks
AI Cloud
提供数据科学平台，使企业中所有技能水平的人员能够构建和操作AI解决方案。涵盖AI生产全生命周期，通过可视化用户界面简化构建复杂模型的过程。
SAS
平台: 可视化数据挖掘和机器学习
相关产品:
SAS Viya
视觉机器学习
视觉数据科学
数据科学编程
视觉数据决策
提供一套先进的分析和数据科学产品，可访问任何格式和来源的数据，自动化数据准备、数据沿袭和模型管理。自动生成跨模型变量见解，具有自然语言生成功能创建项目摘要。
TIBCO
平台: TIBCO 数据科学
相关产品:
Spotfire
Streaming
提供广泛的产品组合，包括现代BI、描述性和预测性分析、流分析和数据科学。用户可进行数据准备、模型构建、部署和监控，具有AutoML和拖放式工作流程功能。
行业趋势与技术演进
数据科学与机器学习平台的未来发展方向
AutoML 的普及
自动化机器学习成为平台标配功能，大幅降低数据科学门槛
实时分析增强
对流数据的实时处理和分析能力成为核心竞争优势
负责任的AI
可解释性、公平性和隐私保护成为平台的核心关注点