Quelle est la meilleure plateforme de science des données pour les petites entreprises ?

Nous examinons des plateformes de science des données et d'apprentissage automatique qui conviennent bien aux petites entreprises. Idéalement, la bonne plateforme devrait équilibrer puissance et convivialité, offrir des fonctionnalités de collaboration et ne pas nécessiter un investissement massif en infrastructure pour démarrer. Voici quelques-unes des principales plateformes de science des données que j'ai trouvées jusqu'à présent. Si vous avez travaillé avec l'une d'elles, j'aimerais savoir comment s'est passée l'expérience. 1. Vertex AI : La plateforme entièrement gérée de Google pour construire, entraîner et déployer des modèles d'apprentissage automatique. Une option solide si vous utilisez déjà l'écosystème Google Cloud. 2. Databricks Data Intelligence Platform : Combine l'ingénierie des données et les notebooks collaboratifs. Idéal pour les petites équipes qui développent des charges de travail analytiques et d'IA. 3. Deepnote : Notebooks collaboratifs en temps réel avec une interface intuitive. Conçu pour les équipes qui souhaitent partager et itérer rapidement sur des projets de données. 4. Dataiku : Plateforme de bout en bout pour la préparation des données, la modélisation ML et le déploiement. Utile si vous recherchez des options sans code et la collaboration entre les équipes de données et les équipes commerciales. 5. Saturn Cloud : Environnement cloud évolutif pour les utilisateurs de Python et Jupyter. Adapté aux équipes utilisant de grands ensembles de données et le calcul parallèle, sans surcharge DevOps. Si vous avez utilisé l'un de ces outils ou quelque chose de similaire, j'aimerais savoir comment ils ont fonctionné, quelle a été la courbe d'apprentissage et quelles fonctionnalités ont fait la plus grande différence pour votre équipe.