# Qual è il miglior servizio di data science per app basate su cloud?

<p class="elv-tracking-normal elv-text-default elv-font-figtree elv-text-base elv-leading-base elv-font-normal" elv="true">I team cloud-native hanno bisogno di strumenti di data science che possano scalare con la loro infrastruttura, supportare flussi di lavoro moderni e integrarsi bene con altri servizi cloud. Che l'obiettivo sia costruire modelli predittivi, eseguire analisi o distribuire il machine learning in produzione, selezionare la piattaforma giusta è fondamentale.</p><p class="elv-tracking-normal elv-text-default elv-font-figtree elv-text-base elv-leading-base elv-font-normal" elv="true">Ecco alcuni servizi di <a class="a a--md" elv="true" href="https://www.g2.com/categories/data-science-and-machine-learning-platforms">data science</a> più apprezzati comunemente utilizzati per supportare applicazioni basate su cloud:</p><ol>
<li>
<a class="a a--md" elv="true" href="https://www.g2.com/products/google-vertex-ai/reviews">Vertex AI</a>: Una piattaforma ML completamente gestita su Google Cloud con supporto per AutoML e distribuzione di modelli personalizzati. Adatta per i team che già lavorano su GCP.</li>
<li>
<a class="a a--md" elv="true" href="https://www.g2.com/products/databricks-data-intelligence-platform/reviews">Databricks Data Intelligence Platform</a>: Combina l'elaborazione dati su scala cloud con lo sviluppo collaborativo di ML. Spesso utilizzata in ambienti cloud per flussi di lavoro unificati di dati e AI.</li>
<li>
<a class="a a--md" elv="true" href="https://www.g2.com/products/deepnote/reviews">Deepnote</a>: Notebook collaborativi basati sul web che si integrano con l'archiviazione cloud e le fonti di dati. Ideale per i team che iterano rapidamente su analisi ed esperimenti.</li>
<li>
<a class="a a--md" elv="true" href="https://www.g2.com/products/dataiku/reviews">Dataiku</a>: Offre un'interfaccia flessibile per flussi di lavoro sia con codice che senza codice, con opzioni di distribuzione su più fornitori di cloud. Supporta la collaborazione tra utenti tecnici e aziendali.</li>
<li>
<a class="a a--md" elv="true" href="https://www.g2.com/products/saturn-cloud-saturn-cloud/reviews">Saturn Cloud</a>: Ambiente basato su Jupyter con risorse di calcolo scalabili. Costruito per utenti Python che gestiscono applicazioni cloud con molti dati e un minimo carico DevOps.</li>
</ol><p class="elv-tracking-normal elv-text-default elv-font-figtree elv-text-base elv-leading-base elv-font-normal" elv="true">Quali piattaforme si sono dimostrate più efficaci per supportare ML e analisi in sistemi basati su cloud? Feedback da team che distribuiscono in produzione o integrano attraverso ecosistemi cloud sarebbe particolarmente utile.</p><p class="elv-tracking-normal elv-text-default elv-font-figtree elv-text-base elv-leading-base elv-font-normal" elv="true">Fammi sapere se desideri una versione più focalizzata sulla distribuzione, infrastruttura o casi d'uso DevOps.</p><p class="elv-tracking-normal elv-text-default elv-font-figtree elv-text-base elv-leading-base elv-font-normal" elv="true"></p>

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&lt;p&gt;Ho sentito che Vertex AI e Databricks Data Intelligence Platform sono entrambi forti per la scienza dei dati nelle app basate su cloud. Quale offre un flusso di lavoro migliore per lo sviluppo e il deployment dei modelli?&lt;/p&gt;&lt;p&gt;&lt;br&gt;&lt;/p&gt;&lt;p&gt;&lt;br&gt;&lt;/p&gt;&lt;p&gt;&lt;br&gt;&lt;/p&gt;&lt;p&gt;&lt;br&gt;&lt;/p&gt;&lt;p&gt;&lt;br&gt;&lt;/p&gt;&lt;p&gt;&lt;br&gt;&lt;/p&gt;&lt;p&gt;&lt;br&gt;&lt;/p&gt;

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