[Infografica] Panorama degli strumenti per dati e machine learning

Data Science e machine learning non sono mai stati così popolari. Con la crescita del settore, sta maturando anche l’intero spettro di strumenti oggi a disposizione dei professionisti.

Un’evoluzione positiva è stata l’emergere di un’ampia varietà di nuovi strumenti, startup e intere categorie pensate per risolvere problemi specifici che professionisti e organizzazioni si trovano ad affrontare. In questa infografica, offriamo una panoramica del panorama degli strumenti in data science e machine learning nel 2022.

Per una versione scaricabile di questa infografica, fai clic sull’immagine qui sopra.

Qui sotto trovi una panoramica dettagliata degli strumenti citati nell’infografica.

Data Management

Un grande passo avanti nello stato dell’arte degli strumenti negli ultimi anni è stato l’arrivo di molte soluzioni che consentono di gestire meglio i dati per i flussi di lavoro di data science e machine learning. Si va dagli strumenti per la generazione di dati sintetici, che permettono di generare dati, agli strumenti di data observability, che monitorano le pipeline dati in produzione, agli strumenti di versioning dei dati, che forniscono il controllo di versione sui dati, agli strumenti di data pipelining e di orchestrazione, che consentono di orchestrare i flussi di lavoro, ai data catalog, che presentano i dati dell’organizzazione per il consumo, e molto altro.

Dati sintetici

Data Observability

Versioning dei dati

Data labeling

Data pipelining

Orchestrazione dei dati

Data catalog

Piattaforme di machine learning end-to-end

Le piattaforme di machine learning si stanno avviando a diventare la norma. Queste piattaforme consentono di gestire flussi end-to-end, dall’elaborazione delle feature al deployment, con alcuni strumenti che offrono funzionalità di machine learning e deployment automatizzati.

Modeling

Nell’ecosistema della data science rientra una pletora di strumenti che va da Notebook e IDE, a pacchetti e software per l’analisi dei dati, visualizzazione dei dati, feature store per memorizzare le feature usate nel machine learning, librerie di deep learning e machine learning, librerie per l’ottimizzazione degli iperparametri, strumenti di debugging dei modelli e altro ancora.

Notebook e IDE

Analisi dei dati

Data visualization

Feature store

Framework di machine learning

Framework di deep learning

Ottimizzazione degli iperparametri

Spiegabilità dei modelli

Debugging dei modelli

Deployment

Negli ultimi due anni si è affermato l’MLOps e l’importanza di mettere in produzione i modelli di machine learning. Questo ha stimolato lo sviluppo e l’evoluzione di strumenti che consentono di impacchettare i modelli in applicazioni, monitorarli in produzione, tracciare gli esperimenti su larga scala e servire i modelli in produzione.

Model packaging

Monitoraggio dei modelli

Tracciamento degli esperimenti

Model serving

Argomenti

Data Science Machine Learning Python R

Correlato

blog