¿Cuál es el mejor servicio de ciencia de datos para aplicaciones basadas en la nube?
Los equipos nativos de la nube necesitan herramientas de ciencia de datos que puedan escalar con su infraestructura, apoyar flujos de trabajo modernos e integrarse bien con otros servicios en la nube. Ya sea que el objetivo sea construir modelos predictivos, ejecutar análisis o desplegar aprendizaje automático en producción, seleccionar la plataforma adecuada es crítico.
Aquí hay algunos servicios de ciencia de datos altamente valorados comúnmente utilizados para apoyar aplicaciones basadas en la nube:
- Vertex AI: Una plataforma de ML totalmente gestionada en Google Cloud con soporte para AutoML y despliegue de modelos personalizados. Muy adecuada para equipos que ya están construyendo en GCP.
- Databricks Data Intelligence Platform: Combina el procesamiento de datos a escala en la nube con el desarrollo colaborativo de ML. A menudo se utiliza en entornos de nube para flujos de trabajo unificados de datos e IA.
- Deepnote: Cuadernos colaborativos basados en la web que se integran con almacenamiento en la nube y fuentes de datos. Ideal para equipos que iteran rápidamente en análisis y experimentación.
- Dataiku: Ofrece una interfaz flexible para flujos de trabajo con y sin código, con opciones de despliegue en múltiples proveedores de nube. Soporta la colaboración entre usuarios técnicos y de negocio.
- Saturn Cloud: Entorno basado en Jupyter con recursos de cómputo escalables. Diseñado para usuarios de Python que gestionan aplicaciones en la nube con gran cantidad de datos y con una carga mínima de DevOps.
¿Qué plataformas han demostrado ser más efectivas para apoyar ML y análisis en sistemas basados en la nube? La retroalimentación de equipos que despliegan en producción o integran a través de ecosistemas en la nube sería especialmente útil.
Déjame saber si te gustaría una versión más enfocada en casos de uso de despliegue, infraestructura o DevOps.
