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L’ultimate list des plateformes SaaS de Data Science !

La data science se démocratise … à tel point que l’on voit fleurir de plus en plus de SaaS et autres plateformes pour devenir le parfait petit DataScientist ! C’est l’avènement du DSaaS (DataScience As A Service), que l’on constate surtout outre-atlantique, mais cela ne saurait tarder en France !

Je vous propose de lister ici ces nouvelles plateformes, user-friendly, qui rendent la data science facile. La liste a pour dessein d’évoluer dans le temps !

Les gros

  • Google cloud platform, bien intégré dans l’ééco-système Google, et qui bénéficie de nombreux API
  • Amazon Machine learning, gratuit pendant … 12 mois !
  • IBM Watson, qui non seulement extrait de vos données la substantifique moele, mais également permet d’outiller le service client et gérer un masse importante de document
  • Le MicroSoft Azure Machine learning studio qui permet via des jeux de flux de traiter la donnée et d’y appliquer différents modèles et algorithmes

Les petits qui montent

  • le dataScience Studio de Dataiku, une jeune startup française !
  • Eureqa, de Nutonian, petite entreprise américaine, qui promet l’intelligence artificielle rapidement utilisable
  • Wise.io, startup canadienne créée en 2012, qui rend l’implémentation de modèle ultra-simple sur des cas d’usages pragmatiques : service client, rétention, monétisation, acquisition
  • Hugedata.com, qui se présente comme un ‘Big Data Science As A service’ !

Je n’ai pas encore eu l’occasion de tester ces différentes plateformes, il faudrait je pense un post pour chacun d’eux ! Mais pourquoi pas un jour 😉

Pour quel usage ?

Ces plateformes vont pouvoir permettre de rendre plus accessibles des algorithmes statistiques très poussés pour pallier le manque d’effectifs probable dans les rangs des data scientists demain. Et pourquoi pas, simplifier le travail des datascientists eux-même qui pourront se concentrer sur le résultat et non plus passer du temps à fine-tuner leurs modèles !

Une interface simple, un process d’import rapide de données, des contrôles qualités et insights prêts à l’emploi et une facilité d’implémentation de modèles prédéfinis ou custom en font les meilleurs compagnons des data scientits !

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1 Comment

  • Reply Marie-Jeanne 11 octobre 2016 at 7 h 13 min

    Merci pour cet article très intéressant. D’ailleurs j’aime beaucoup votre blog et le choix des photos que vous publiez.
    J’ai testé DSS de Dataiku que je trouve complet et très pratique pour son côté collaboratif.
    Si cela vous intéresse je vous invite à consulter mon blog : lovelyanalytics.com qui traite de sujets d’analyse de données et de visualisation. Vous y trouverez entre autre un article sur le Data Science Studio.
    Bonne continuation.

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