# Best Data Science and Machine Learning Platforms

## How Many Data Science and Machine Learning Platforms Products Does G2 Track?

**Total Products under this Category:** 1,043

### Category Stats (Aug 2026)

- **Average Rating:** 4.46/5 (↑0.01 vs Jul 2026) The average rating of products in this category, based on all submitted ratings
- **Top Trending Product:** FalkorDB (+5.88%) - Among all products in this category, FalkorDB recorded the largest rating increase compared to last month

_Last updated: August 01, 2026_

## How Does G2 Rank Data Science and Machine Learning Platforms Products?

**Why You Can Trust G2's Software Rankings:**

- 30 Analysts and Data Experts
- 14,000+ Authentic Reviews
- 1,043+ Products
- Unbiased Rankings

G2's software rankings are built on verified user reviews, rigorous moderation, and a consistent research methodology maintained by a team of analysts and data experts. Each product is measured using the same transparent criteria, with no paid placement or vendor influence. While reviews reflect real user experiences, which can be subjective, they offer valuable insight into how software performs in the hands of professionals. Together, these inputs power the G2 Score, a standardized way to compare tools within every category.

## G2 Grid® for Data Science and Machine Learning Platforms
 ![G2 Grid® for Data Science and Machine Learning Platforms plotting products by satisfaction and market presence](https://www.g2.com/categories/data-science-and-machine-learning-platforms/grids.png?focus%5B%5D=10470&focus%5B%5D=21469&focus%5B%5D=1327283&focus%5B%5D=67045&focus%5B%5D=10938&focus%5B%5D=1308796&focus%5B%5D=162504&focus%5B%5D=7150)

Highlighted products: Databricks, Gemini Enterprise Agent Platform, SAS Viya, Google Cloud AutoML, Snowflake, IBM watsonx.data, Hex, and Dataiku.

Underlying data: [Grid® JSON](https://www.g2.com/categories/data-science-and-machine-learning-platforms/grids.json?focus%5B%5D=databricks&focus%5B%5D=gemini-enterprise-agent-platform&focus%5B%5D=sas-sas-viya&focus%5B%5D=google-cloud-automl&focus%5B%5D=snowflake&focus%5B%5D=ibm-watsonx-data&focus%5B%5D=hex-tech-hex&focus%5B%5D=dataiku)

**Sponsored**

### KNIME

KNIME helps everybody make sense of data. Its free and open source KNIME Analytics Platform enables anyone — whether they come from a business, technical or data background — to intuitively work with data, every day. KNIME Business Hub is the commercial complement to KNIME Analytics Platform and enables users to collaborate on data science and share insights across the organization. Together, the products support the complete data science lifecycle, allowing teams at all levels of analytics readiness to support the operationalization of data and to build a scalable data science practice.

[Visit website](https://www.g2.com/external_clickthroughs/record?secure%5Bad_program%5D=ppc&secure%5Bad_slot%5D=category_product_list_llm&secure%5Bcategory_id%5D=692&secure%5Bchosen_at%5D=2026-08-01T13%3A44%3A00Z&secure%5Bdisplayable_resource_id%5D=692&secure%5Bdisplayable_resource_type%5D=Category&secure%5Bmedium%5D=sponsored&secure%5Bplacement_reason%5D=page_category&secure%5Bplacement_resource_ids%5D%5B%5D=692&secure%5Bprioritized%5D=false&secure%5Bproduct_id%5D=16291&secure%5Bresource_id%5D=692&secure%5Bresource_type%5D=Category&secure%5Bsource_type%5D=category_page&secure%5Bsource_url%5D=https%3A%2F%2Fwww.g2.com%2Fcategories%2Fdata-science-and-machine-learning-platforms%3Fopen_modal_url%3D%252Fproducts%252Fbandera-ai%252Fwishlists%253Fhost_path%253D%25252Fcategories%25252Fdata-science-and-machine-learning-platforms%2526source%253Dcategory&secure%5Btoken%5D=e4437031b9257bf605485116c460ef7fb0a424246cb055c49d537cb91f278ef8&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.knime.com%2Flp%2Fdemo%3Futm_medium%3D3rd-party%26utm_source%3DG2%26utm_campaign%3Dbrand%26utm_term%3Dpaid%26utm_content%3D&secure%5Burl_type%5D=custom_url)

### [Databricks](https://www.g2.com/products/databricks/reviews)

Databricks is a unified data and AI platform that helps organizations build, govern and scale data pipelines, analytics, machine learning, AI applications and agents. More than 20,000 organizations worldwide — including adidas, AT&T, Bayer, Block, Mastercard, Rivian, Unilever, and 70% of the Fortune 500 — rely on Databricks to work with enterprise data and AI at scale. Headquartered in San Francisco with 30+ offices around the globe, Databricks offers a unified platform that includes Agent Bricks, Lakeflow, Lakehouse, Lakebase, Genie and Unity Catalog. Founded in 2013 by the original creators of Apache Spark™, Delta Lake, MLflow and Unity Catalog, Databricks is built on an open lakehouse architecture that brings data, analytics and AI together. The platform is used by data engineers, data scientists, analysts, developers, machine learning teams, AI teams and business users to collaborate across the full data and AI lifecycle. Key Databricks capabilities include: - Data engineering: Build, automate and manage reliable batch, streaming and real-time data pipelines. - Analytics and business intelligence: Run SQL analytics, create dashboards and enable business teams to explore data. - Data governance: Discover, secure and manage data and AI assets across teams, clouds and workloads. - Machine learning and AI: Develop models, build generative AI applications and create production-grade AI agents. - Data applications: Build and deploy data-driven applications using governed enterprise data. Available across AWS, Azure and Google Cloud, Databricks helps organizations work across clouds, reduce data silos and simplify collaboration across teams and tools. Customers use Databricks for use cases such as customer personalization, fraud detection, predictive maintenance, real-time analytics, cybersecurity, healthcare research, financial risk management, supply chain optimization and AI-powered decision-making. Databricks is used across industries including financial services, healthcare and life sciences, retail, manufacturing, energy and the public sector. Organizations use the platform to modernize data infrastructure, accelerate AI adoption and turn enterprise data into business value.

**Average Rating:** 4.6/5.0

**Total Reviews:** 1,326

#### How Do G2 Users Rate Databricks?

- **Application:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Managed Service:** 8.5/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Natural Language Understanding:** 8.4/10 (Category avg: 8.2/10)
- **Ease of Admin:** 8.4/10 (Category avg: 8.5/10)

#### Who Is the Company Behind Databricks?

- **Seller:** [Databricks Inc.](https://www.g2.com/sellers/databricks-inc)
- **Company Website:** databricks.com
- **Year Founded:** 2013
- **HQ Location:** San Francisco, CA
- **Twitter:** @databricks  
92,269 Twitter followers
- **LinkedIn® Page:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/external_clickthroughs/record?secure%5Bsource_type%5D=product_profile&secure%5Btoken%5D=bddca64732f61b923d96364e8c8eb35711aab4f98797cb00ab071ff24fbdd392&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.linkedin.com%2Fcompany%2F3477522%2F&secure%5Burl_type%5D=linkedin_company_website)  
15,627 employees on LinkedIn®

#### Who Uses This Product?

- **Who Uses This:** Data Engineer, Data Analyst
- **Top Industries:** Information Technology and Services, Financial Services
- **Company Size:** 47% Large, 38% Medium

#### What Do G2 Reviewers Say About Databricks?

_AI-generated summary from verified user reviews_

##### Pros

- Users praise the **ease of use** and **comprehensive features** of Databricks for data warehousing and ML applications.
- Users praise the **ease of use** of Databricks, enhancing their experience with intuitive interfaces and reliable services.
- Users appreciate the **seamless integrations** of Databricks with AWS and other tools, enhancing daily operations and efficiency.
- Users value the **seamless collaboration** offered by Databricks, enhancing teamwork on data projects with real-time insights.
- Users praise the **integrated analytical features** of Databricks, enhancing collaborative data processing and insight visualization.

##### Cons

- Users note a **steep learning curve** initially, with confusing permissions and compute modes affecting usability.
- Users note that the **costs can be quite high** for utilizing Databricks effectively, especially for large data projects.
- Users find a **steep learning curve** with Databricks, especially challenging for newcomers to big data tools.
- Users find the **complexity** of Databricks challenging, especially for smaller teams and initial setup processes.
- Users face **complex setup** challenges initially, though support helps simplify the experience over time.

#### What Are Recent G2 Reviews of Databricks?

**["Databricks Streamlines ETL and Analytics with Scalable Notebooks"](https://www.g2.com/survey_responses/databricks-review-13181721)**

**Rating:** 5.0/5.0 stars

_— Diana C._

[Read full review](https://www.g2.com/survey_responses/databricks-review-13181721)

**["Helpful for Managing and Analyzing Operational Data"](https://www.g2.com/survey_responses/databricks-review-13090803)**

**Rating:** 4.5/5.0 stars

_— Vishaka C._

[Read full review](https://www.g2.com/survey_responses/databricks-review-13090803)

#### What Are G2 Users Discussing About Databricks?

- [What does Databricks software do?](https://www.g2.com/discussions/what-does-databricks-software-do) - 3 comments, 1 upvote
- [What is Databricks unified analytics platform?](https://www.g2.com/discussions/what-is-databricks-unified-analytics-platform) - 3 comments
- [What is Lakehouse in Databricks?](https://www.g2.com/discussions/what-is-lakehouse-in-databricks) - 4 comments, 2 upvotes
- [What are the features of Databricks?](https://www.g2.com/discussions/what-are-the-features-of-databricks) - 4 comments, 2 upvotes

### [Gemini Enterprise Agent Platform](https://www.g2.com/fr/products/gemini-enterprise-agent-platform/reviews)

La plateforme complète de Google Cloud pour les développeurs afin de créer, mettre à l'échelle, gérer et optimiser des agents et des modèles. C'est une destination unique pour les équipes techniques afin de créer des agents qui peuvent transformer les applications et les flux de travail d'entreprise en systèmes agentiques puissants.

**Average Rating:** 4.3/5.0

**Total Reviews:** 654

#### How Do G2 Users Rate Gemini Enterprise Agent Platform?

- **Application:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Service géré:** 8.3/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Compréhension du langage naturel:** 8.5/10 (Category avg: 8.2/10)
- **Facilité d’administration:** 7.9/10 (Category avg: 8.5/10)

#### Who Is the Company Behind Gemini Enterprise Agent Platform?

- **Vendeur:** [Google](https://www.g2.com/fr/sellers/google)
- **Année de fondation:** 1998
- **Emplacement du siège social:** Mountain View, CA
- **Twitter:** @google  
31,899,995 abonnés Twitter
- **Page LinkedIn®:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/fr/external_clickthroughs/record?secure%5Bsource_type%5D=product_profile&secure%5Btoken%5D=fe4a5936665c9702418dd53c477fef5a7baea08078bb117ed67e966fc581b9ec&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.linkedin.com%2Fcompany%2F1441%2F&secure%5Burl_type%5D=linkedin_company_website)  
341,888 employés sur LinkedIn®
- **Propriété:** NASDAQ:GOOG

#### Who Uses This Product?

- **Who Uses This:** Ingénieur logiciel, Scientifique des données
- **Top Industries:** Logiciels informatiques, Technologie de l'information et services
- **Company Size:** 42% Small, 31% Large

#### What Do G2 Reviewers Say About Gemini Enterprise Agent Platform?

_AI-generated summary from verified user reviews_

##### Pros

- Les utilisateurs apprécient la **facilité d'utilisation** de la plateforme Gemini Enterprise Agent, ce qui améliore la productivité et rationalise efficacement les flux de travail.
- Les utilisateurs apprécient les **capacités multimodales** de Gemini, qui améliorent la productivité et rationalisent efficacement les flux de travail d'apprentissage automatique.
- Les utilisateurs apprécient les **capacités multimodales** de Gemini, améliorant la productivité grâce à une réduction du travail manuel dans les projets.
- Les utilisateurs apprécient les **capacités multimodales** de Gemini, qui améliorent la productivité en rationalisant diverses tâches et processus.
- Les utilisateurs apprécient la **plateforme intégrée** de Gemini, qui améliore la productivité en combinant diverses fonctionnalités dans un système unifié.

##### Cons

- Les utilisateurs trouvent la **tarification ambiguë** avec des coûts inattendus, rendant la gestion du budget un défi sur la plateforme Gemini.
- Les utilisateurs trouvent la **complexité** de la plateforme, en particulier dans la navigation et les fonctionnalités avancées, difficile, surtout pour les débutants.
- La **pour les nouveaux utilisateurs, surtout avec des fonctionnalités complexes et des problèmes de transparence des prix.**
- Les utilisateurs trouvent que les **problèmes de complexité** de la plateforme Gemini Enterprise Agent entraînent des coûts élevés et une courbe d'apprentissage abrupte.
- Les utilisateurs trouvent la **courbe d'apprentissage difficile** de la plateforme Gemini Enterprise Agent difficile, surtout pour les nouveaux venus sur Google Cloud.

#### What Are Recent G2 Reviews of Gemini Enterprise Agent Platform?

**["Vertex AI simplifie la formation et le déploiement de l'apprentissage automatique avec une plateforme unifiée et riche en fonctionnalités."](https://www.g2.com/fr/survey_responses/gemini-enterprise-agent-platform-review-12437893)**

**Rating:** 5.0/5.0 stars

_— Danyal A._

[Read full review](https://www.g2.com/fr/survey_responses/gemini-enterprise-agent-platform-review-12437893)

**["Intégration transparente de Google Suite pour le travail quotidien"](https://www.g2.com/fr/survey_responses/gemini-enterprise-agent-platform-review-12855480)**

**Rating:** 4.5/5.0 stars

_— Shubham S._

[Read full review](https://www.g2.com/fr/survey_responses/gemini-enterprise-agent-platform-review-12855480)

#### What Are G2 Users Discussing About Gemini Enterprise Agent Platform?

- [À quoi sert la plateforme Google Cloud AI ?](https://www.g2.com/fr/discussions/what-is-google-cloud-ai-platform-used-for) - 3 comments, 4 upvotes
- [What software libraries does cloud ML engine support?](https://www.g2.com/fr/discussions/what-software-libraries-does-cloud-ml-engine-support) - 3 comments, 4 upvotes
- [How do I use Google cloud platform for machine learning?](https://www.g2.com/fr/discussions/how-do-i-use-google-cloud-platform-for-machine-learning)
- [Is Google Cloud AI free?](https://www.g2.com/fr/discussions/is-google-cloud-ai-free)
- [What is Google AI platform?](https://www.g2.com/fr/discussions/what-is-google-ai-platform) - 2 comments, 2 upvotes

### [SAS Viya](https://www.g2.com/fr/products/sas-sas-viya/reviews)

SAS Viya est une plateforme de données et d'IA native du cloud qui permet aux équipes de créer, déployer et faire évoluer une IA explicable qui conduit à des décisions fiables et sûres. Elle unit l'ensemble du cycle de vie des données et de l'IA et permet aux équipes d'innover rapidement tout en équilibrant vitesse, automatisation et gouvernance par conception. Viya unifie la gestion des données, l'analyse avancée et la prise de décision sur une seule plateforme, permettant ainsi aux organisations de passer de l'expérimentation à la production en toute confiance, en offrant un impact commercial mesurable qui est sécurisé, explicable et évolutif dans n'importe quel environnement. Les capacités clés requises pour prendre des décisions fiables incluent : • Clarté de bout en bout sur le cycle de vie des données et de l'IA, avec une traçabilité intégrée, une auditabilité et une surveillance continue pour soutenir des décisions défendables. • Gouvernance par conception, permettant une supervision cohérente des données, des modèles et des décisions pour réduire les risques et accélérer l'adoption. • IA explicable à grande échelle, afin que les insights et les résultats puissent être compris, validés et dignes de confiance par les entreprises et les régulateurs. • Analytique opérationnalisée, garantissant que la valeur se poursuit au-delà du déploiement grâce à la surveillance, au réentraînement et à la gestion du cycle de vie. • Déploiement flexible et natif du cloud, permettant aux organisations de commencer n'importe où et de s'étendre partout tout en maintenant le contrôle.

**Average Rating:** 4.3/5.0

**Total Reviews:** 774

#### How Do G2 Users Rate SAS Viya?

- **Application:** 7.8/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Service géré:** 7.9/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Compréhension du langage naturel:** 7.8/10 (Category avg: 8.2/10)
- **Facilité d’administration:** 7.6/10 (Category avg: 8.5/10)

#### Who Is the Company Behind SAS Viya?

- **Vendeur:** [SAS Institute Inc.](https://www.g2.com/fr/sellers/sas-institute-inc-df6dde22-a5e5-4913-8b21-4fa0c6c5c7c2)
- **Site Web de l'entreprise:** www.sas.com
- **Année de fondation:** 1976
- **Emplacement du siège social:** Cary, NC
- **Twitter:** @SASsoftware  
60,863 abonnés Twitter
- **Page LinkedIn®:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/fr/external_clickthroughs/record?secure%5Bsource_type%5D=product_profile&secure%5Btoken%5D=64db42c044af5bbad79bd9677a620a6c31a8ff1abf4e7b2a6f1d6ed9561d105d&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.linkedin.com%2Fcompany%2F1491%2F&secure%5Burl_type%5D=linkedin_company_website)  
18,638 employés sur LinkedIn®

#### Who Uses This Product?

- **Who Uses This:** Étudiant, Biostatisticien
- **Top Industries:** Pharmaceutique, Banque
- **Company Size:** 33% Large, 33% Small

#### What Do G2 Reviewers Say About SAS Viya?

_AI-generated summary from verified user reviews_

##### Pros

- Les utilisateurs apprécient la **facilité d'utilisation** de SAS Viya, qui simplifie la visualisation des données et améliore l'efficacité de la prise de décision.
- Les utilisateurs apprécient les **capacités analytiques sophistiquées** de SAS Viya, permettant un déploiement facile et une prise de décision en temps réel.
- Les utilisateurs apprécient les **méthodes analytiques avancées** offertes par SAS Viya, améliorant les capacités de prise de décision et d'analyse des données logistiques.
- Les utilisateurs apprécient l' **outillage du cycle de vie des données de bout en bout** de SAS Viya, améliorant la compréhension des affaires et la prise de décision stratégique.
- Les utilisateurs adorent l' **interface intuitive** de SAS Viya, rendant l'analyse de données et le déploiement de modèles sans effort pour tous les niveaux de compétence.

##### Cons

- Les utilisateurs trouvent que SAS Viya présente une **difficulté d'apprentissage** , ce qui le rend difficile à naviguer efficacement pour les personnes non techniques.
- Les utilisateurs trouvent que la **courbe d'apprentissage est abrupte** , ce qui rend difficile pour les utilisateurs non techniques de naviguer efficacement dans SAS Viya.
- Les utilisateurs trouvent la **complexité de la visualisation** dans SAS Viya difficile, en particulier pour les utilisateurs non techniques et les débutants.
- Les utilisateurs ont du mal avec la **courbe d'apprentissage difficile** de SAS Viya, en particulier pour les nouveaux utilisateurs et ceux qui ne sont pas techniques.
- Les utilisateurs trouvent que le **prix élevé** de SAS Viya constitue un obstacle important à l'adoption potentielle.

#### What Are Recent G2 Reviews of SAS Viya?

**["Analyse de données efficace avec SAS Viya"](https://www.g2.com/fr/survey_responses/sas-viya-review-11872818)**

**Rating:** 4.5/5.0 stars

_— Fungai J._

[Read full review](https://www.g2.com/fr/survey_responses/sas-viya-review-11872818)

**["SAS Viya : Intelligence Artificielle Puissante et Analyse de Données avec Intégrations Transparentes"](https://www.g2.com/fr/survey_responses/sas-viya-review-11855145)**

**Rating:** 5.0/5.0 stars

_— Utilisateur vérifié à Soins hospitaliers et de santé_

[Read full review](https://www.g2.com/fr/survey_responses/sas-viya-review-11855145)

#### What Are G2 Users Discussing About SAS Viya?

- [À quoi sert SAS Visual Data Mining and Machine Learning ?](https://www.g2.com/fr/discussions/what-is-sas-visual-data-mining-and-machine-learning-used-for) - 2 comments

### [Google Cloud AutoML](https://www.g2.com/fr/products/google-cloud-automl/reviews)

Google Cloud AutoML est une suite de produits d'apprentissage automatique conçue pour permettre aux développeurs ayant une expertise limitée de former des modèles personnalisés de haute qualité adaptés à leurs besoins commerciaux spécifiques. En tirant parti des technologies avancées de transfert d'apprentissage et de recherche d'architecture neuronale de Google, AutoML simplifie le processus de création, de déploiement et de mise à l'échelle des modèles d'apprentissage automatique, rendant l'IA plus accessible à un public plus large. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Formation de modèle automatisée : AutoML automatise la sélection de l'architecture du modèle et l'ajustement des hyperparamètres, réduisant ainsi le besoin d'intervention manuelle et de connaissances spécialisées. - Interface conviviale : La plateforme offre une interface graphique intuitive qui permet aux utilisateurs de télécharger des données, de former des modèles et de gérer les déploiements avec facilité. - Types de modèles polyvalents : AutoML prend en charge divers types de données et tâches grâce à des services spécialisés : - AutoML Vision : Pour la classification d'images et la détection d'objets. - AutoML Natural Language : Pour la classification de texte, l'analyse de sentiment et la reconnaissance d'entités. - AutoML Translation : Pour créer des modèles de traduction personnalisés entre paires de langues. - AutoML Video Intelligence : Pour la classification vidéo et le suivi d'objets. - AutoML Tables : Pour les tâches de données structurées comme la régression et la classification. - Intégration transparente : AutoML s'intègre avec d'autres services Google Cloud, facilitant la gestion efficace des données, le déploiement de modèles et la scalabilité. Valeur principale et résolution de problèmes : Google Cloud AutoML démocratise l'apprentissage automatique en permettant aux utilisateurs sans expertise technique approfondie de développer et de déployer des modèles personnalisés. Cette accessibilité permet aux entreprises de tirer parti de la puissance de l'IA pour résoudre des problèmes complexes, tels que l'amélioration des expériences client grâce à des recommandations personnalisées, l'automatisation de la modération de contenu, l'amélioration des services de traduction linguistique et l'obtention d'informations à partir de grands ensembles de données. En réduisant les barrières à l'entrée, AutoML permet aux organisations d'innover et de rester compétitives dans leurs industries respectives.

**Average Rating:** 4.2/5.0

**Total Reviews:** 28

#### How Do G2 Users Rate Google Cloud AutoML?

- **Compréhension du langage naturel:** 9.2/10 (Category avg: 8.2/10)
- **Facilité d’administration:** 8.2/10 (Category avg: 8.5/10)

#### Who Is the Company Behind Google Cloud AutoML?

- **Vendeur:** [Google](https://www.g2.com/fr/sellers/google)
- **Année de fondation:** 1998
- **Emplacement du siège social:** Mountain View, CA
- **Twitter:** @google  
31,899,995 abonnés Twitter
- **Page LinkedIn®:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/fr/external_clickthroughs/record?secure%5Bsource_type%5D=product_profile&secure%5Btoken%5D=fe4a5936665c9702418dd53c477fef5a7baea08078bb117ed67e966fc581b9ec&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.linkedin.com%2Fcompany%2F1441%2F&secure%5Burl_type%5D=linkedin_company_website)  
341,888 employés sur LinkedIn®
- **Propriété:** NASDAQ:GOOG

#### Who Uses This Product?

- **Top Industries:** Technologie de l'information et services
- **Company Size:** 38% Medium, 34% Small

#### What Do G2 Reviewers Say About Google Cloud AutoML?

_AI-generated summary from verified user reviews_

##### Pros

- Les utilisateurs louent l' **intégration fluide de l'IA** de Google Cloud AutoML, facilitant la formation de modèles ML de haute qualité sans effort.
- Les utilisateurs apprécient la **facilité d'utilisation** de Google Cloud AutoML, le trouvant intuitif et bien documenté pour l'entraînement des modèles.
- Les utilisateurs apprécient les **intégrations faciles** de Google Cloud AutoML, améliorant leur expérience avec des connexions transparentes à d'autres services Google.
- Les utilisateurs apprécient l' **intégration transparente** de Google Cloud AutoML avec d'autres services Google, améliorant ainsi leur expérience d'apprentissage automatique.
- Les utilisateurs trouvent que l' **interface intuitive** de Google Cloud AutoML simplifie le processus de formation de modèles d'apprentissage automatique de haute qualité.

##### Cons

- Les utilisateurs trouvent que le **prix est cher** pour les petits projets ou les étudiants, ce qui le rend moins accessible pour certains utilisateurs.
- Les utilisateurs trouvent que le **tarification est chère** , ce qui rend difficile pour les petits projets ou les étudiants d'utiliser Google Cloud AutoML.

#### What Are Recent G2 Reviews of Google Cloud AutoML?

**["Développement plus rapide de modèles ML par Google"](https://www.g2.com/fr/survey_responses/google-cloud-automl-review-13088393)**

**Rating:** 4.0/5.0 stars

_— Utilisateur vérifié à Technologie de l'information et services_

[Read full review](https://www.g2.com/fr/survey_responses/google-cloud-automl-review-13088393)

**["Facile à utiliser mais personnalisable, avec la possibilité d'évoluer vers Vertex AI"](https://www.g2.com/fr/survey_responses/google-cloud-automl-review-13076121)**

**Rating:** 4.5/5.0 stars

_— Nikhil M._

[Read full review](https://www.g2.com/fr/survey_responses/google-cloud-automl-review-13076121)

#### What Are G2 Users Discussing About Google Cloud AutoML?

- [À quoi sert Google Cloud AutoML ?](https://www.g2.com/fr/discussions/what-is-google-cloud-automl-used-for)

## FAQs About Data Science and Machine Learning Platforms

Generated using AI

Last updated: April 27, 2026

### Leading machine learning services for enterprise

Based on G2 reviews, enterprise teams often favor platforms that unify data preparation, model training, deployment, governance, and monitoring in one environment.

- [Vertex AI](https://www.g2.com/products/google-vertex-ai/reviews) — unified ML lifecycle and deployment.
- [Databricks](https://www.g2.com/products/databricks/reviews) — lakehouse workflows with collaborative notebooks.
- [SAS Viya](https://www.g2.com/products/sas-sas-viya/reviews) — large-scale analytics with governance.
- [IBM watsonx.ai](https://www.g2.com/products/ibm-watsonx-ai/reviews) — governed AI development for enterprises.

### Top-rated software for data analysis in SaaS industry

Based on G2 reviews, buyers in software environments often prioritize platforms that shorten analysis cycles, support collaboration, and reduce tool switching.

- [Hex](https://www.g2.com/products/hex-tech-hex/reviews) — SQL, Python, and dashboarding together.
- [Vertex AI](https://www.g2.com/products/google-vertex-ai/reviews) — end-to-end ML workflows in one place.
- [Databricks](https://www.g2.com/products/databricks/reviews) — scalable analytics and ML collaboration.
- [Deepnote](https://www.g2.com/products/deepnote/reviews) — collaborative notebooks for team analysis.

### Which platform offers the best machine learning solutions

Based on G2 reviews, the strongest options depend on whether your team values unified workflows, low-code model building, notebook collaboration, or governance.

- [Vertex AI](https://www.g2.com/products/google-vertex-ai/reviews) — managed training, deployment, and monitoring.
- [Databricks](https://www.g2.com/products/databricks/reviews) — engineering, analytics, and ML together.
- [SAS Viya](https://www.g2.com/products/sas-sas-viya/reviews) — advanced analytics with strong controls.
- [Anaconda Platform](https://www.g2.com/products/anaconda-platform/reviews) — reproducible environments and package management.

### What are data science and machine learning platforms used for

According to verified users, data science and machine learning platforms are used to centralize the work of preparing data, building models, testing ideas, deploying models, and sharing results. Reviews repeatedly mention workflow simplification as a major benefit: teams can reduce tool switching, automate repetitive preparation tasks, and move from experimentation to production with less manual setup. Buyers also use these platforms for dashboards, forecasting, predictive modeling, model monitoring, collaboration across technical and non-technical teams, and connecting data from warehouses, cloud systems, spreadsheets, or operational tools. Common buyer concerns in the reviews include learning curve, documentation quality, cost visibility, and performance on very large workloads.

### How do teams use data science and machine learning platforms for collaboration

According to verified users, collaboration is one of the most practical reasons teams adopt these platforms. Reviews describe analysts, data scientists, and engineers working in shared notebooks, common environments, and governed workspaces so they can move from raw data to analysis, visualizations, and deployed models without passing files back and forth. Teams also mention easier sharing of dashboards, published apps, reusable workflows, and reproducible environments. In several reviews, this reduces friction between technical and non-technical stakeholders because results can be reviewed, discussed, and reused in one place. The strongest collaboration themes in the recent reviews are shared notebooks, consistent environments, versioned workflows, and easier handoffs into production.

### [Snowflake](https://www.g2.com/fr/products/snowflake/reviews)

Snowflake permet à chaque organisation de mobiliser leurs données avec le AI Data Cloud de Snowflake. Les clients utilisent le AI Data Cloud pour unir des données cloisonnées, découvrir et partager des données en toute sécurité, alimenter des applications de données et exécuter divers charges de travail d'IA/ML et d'analytique. Où que se trouvent les données ou les utilisateurs, Snowflake offre une expérience de données unique qui s'étend sur plusieurs clouds et géographies. Des milliers de clients dans de nombreuses industries, y compris 691 des 2000 plus grandes entreprises mondiales de Forbes en 2023 (G2K) au 31 janvier, utilisent le AI Data Cloud de Snowflake pour dynamiser leurs entreprises.

**Average Rating:** 4.5/5.0

**Total Reviews:** 711

#### How Do G2 Users Rate Snowflake?

- **Application:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Service géré:** 9.0/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Compréhension du langage naturel:** 8.6/10 (Category avg: 8.2/10)
- **Facilité d’administration:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10)

#### Who Is the Company Behind Snowflake?

- **Vendeur:** [Snowflake, Inc.](https://www.g2.com/fr/sellers/snowflake-inc)
- **Site Web de l'entreprise:** www.snowflake.com
- **Année de fondation:** 2012
- **Emplacement du siège social:** 135 Constitution Drive, Menlo Park CA
- **Twitter:** @SnowflakeDB  
278 abonnés Twitter
- **Page LinkedIn®:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/fr/external_clickthroughs/record?secure%5Bsource_type%5D=product_profile&secure%5Btoken%5D=ad18ff73a9b8bb34dd1b98a6ba1c6be57f7364939ad352612ecc483aba05d2b2&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.linkedin.com%2Fcompany%2Fsnowflake-computing%2F&secure%5Burl_type%5D=linkedin_company_website)  
11,308 employés sur LinkedIn®

#### Who Uses This Product?

- **Who Uses This:** Ingénieur de données, Analyste de données
- **Top Industries:** Technologie de l'information et services, Logiciels informatiques
- **Company Size:** 45% Medium, 43% Large

#### What Do G2 Reviewers Say About Snowflake?

_AI-generated summary from verified user reviews_

##### Pros

- Les utilisateurs apprécient la **facilité d'utilisation** de Snowflake, le trouvant rapide et efficace pour le partage de données et l'analyse.
- Les utilisateurs apprécient les **fonctionnalités fiables** de Snowflake, profitant de son interface intuitive et de son intégration de données transparente pour l'analyse.
- Les utilisateurs trouvent que les **capacités de gestion des données** de Snowflake sont excellentes pour agréger et interroger efficacement plusieurs ensembles de données.
- Les utilisateurs admirent la **scalabilité transparente** de Snowflake, qui s'adapte sans effort aux exigences de travail et assure des performances optimales.
- Les utilisateurs apprécient la **rapidité de l'analyse des données** de Snowflake, permettant des insights rapides sans soucis d'infrastructure.

##### Cons

- Les utilisateurs trouvent que les **coûts élevés** de Snowflake sont lourds, surtout pour les petites entreprises avec des budgets limités.
- Les utilisateurs trouvent des **limitations de fonctionnalités** dans Snowflake, telles que l'absence de blocs de code et des difficultés dans la gestion des autorisations.
- Les utilisateurs constatent que la **gestion des coûts** nécessite de la discipline, car des frais inattendus peuvent s'accumuler rapidement sans surveillance attentive.
- Les utilisateurs trouvent la **structure des coûts difficile à optimiser** , ce qui entraîne des dépenses initiales plus élevées que prévu lors de la mise en œuvre.
- Les utilisateurs trouvent que les **fonctionnalités limitées** de Snowflake dans les scripts dynamiques et la surveillance entravent la flexibilité et l'utilisabilité.

#### What Are Recent G2 Reviews of Snowflake?

**["Mise à l'échelle élastique et analyses rapides avec Snowflake"](https://www.g2.com/fr/survey_responses/snowflake-review-13129003)**

**Rating:** 4.5/5.0 stars

_— Ravindra N._

[Read full review](https://www.g2.com/fr/survey_responses/snowflake-review-13129003)

**["Snowflake simplifie la gestion des données à grande échelle"](https://www.g2.com/fr/survey_responses/snowflake-review-12898129)**

**Rating:** 4.0/5.0 stars

_— Harshil A._

[Read full review](https://www.g2.com/fr/survey_responses/snowflake-review-12898129)

#### What Are G2 Users Discussing About Snowflake?

- [What is Snowflake used for?](https://www.g2.com/fr/discussions/what-is-snowflake-used-for) - 2 comments, 1 upvote

### [IBM watsonx.data](https://www.g2.com/fr/products/ibm-watsonx-data/reviews)

IBM® watsonx.data® vous aide à accéder, intégrer et comprendre toutes vos données — structurées et non structurées — dans n'importe quel environnement. Il optimise les charges de travail pour le prix et la performance tout en appliquant une gouvernance cohérente à travers les sources, les formats et les équipes. Regardez la démonstration pour apprendre comment watsonx.data vous permet de créer des applications d'IA générative et des agents d'IA puissants. Essai gratuit disponible : https://ibm.biz/Watsonx-data\_Trial

**Average Rating:** 4.4/5.0

**Total Reviews:** 166

#### How Do G2 Users Rate IBM watsonx.data?

- **Application:** 5.8/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Service géré:** 7.2/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Compréhension du langage naturel:** 8.0/10 (Category avg: 8.2/10)
- **Facilité d’administration:** 7.9/10 (Category avg: 8.5/10)

#### Who Is the Company Behind IBM watsonx.data?

- **Vendeur:** [IBM](https://www.g2.com/fr/sellers/ibm)
- **Site Web de l'entreprise:** www.ibm.com
- **Année de fondation:** 1911
- **Emplacement du siège social:** Armonk, New York, United States
- **Twitter:** @IBMSecurity  
74,660 abonnés Twitter
- **Page LinkedIn®:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/fr/external_clickthroughs/record?secure%5Bsource_type%5D=product_profile&secure%5Btoken%5D=14b544adaece4fdbc987f1d7f7028048c22259946811200cc751263825586af9&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.linkedin.com%2Fcompany%2F1009%2F&secure%5Burl_type%5D=linkedin_company_website)  
328,202 employés sur LinkedIn®

#### Who Uses This Product?

- **Who Uses This:** Ingénieur logiciel, PDG
- **Top Industries:** Technologie de l'information et services, Logiciels informatiques
- **Company Size:** 33% Small, 32% Large

#### What Do G2 Reviewers Say About IBM watsonx.data?

_AI-generated summary from verified user reviews_

##### Pros

- Les utilisateurs apprécient la **facilité d'utilisation** d'IBM watsonx.data, le trouvant fiable et efficace pour les tâches de gestion des données.
- Les utilisateurs apprécient l' **intégration de données organisée** et l'interface intuitive d'IBM watsonx.data, améliorant l'efficacité et l'analyse.
- Les utilisateurs apprécient la **gestion de données organisée et efficace** d'IBM watsonx.data, améliorant les tâches d'analyse et de reporting de manière transparente.
- Les utilisateurs apprécient l' **intégration transparente des sources de données** dans IBM watsonx.data, améliorant la flexibilité et l'efficacité pour divers projets.
- Les utilisateurs apprécient la **capacité à unifier les données à travers des environnements hybrides** , ce qui améliore la flexibilité et favorise une prise de décision éclairée.

##### Cons

- Les utilisateurs trouvent que la **, rendant la configuration initiale et la navigation difficiles pour les nouveaux venus sur IBM watsonx.data.**
- Les utilisateurs trouvent que la **complexité** de la configuration d'IBM watsonx.data est un obstacle, surtout pour les nouveaux venus aux technologies IBM.
- Les utilisateurs trouvent que le **prix est élevé** pour IBM watsonx.data, ce qui le rend moins accessible pour les petites entreprises et les projets.
- Les utilisateurs trouvent que la **configuration difficile** d'IBM watsonx.data est chronophage, avec une courbe d'apprentissage abrupte et des configurations complexes.
- Les utilisateurs trouvent IBM watsonx.data **difficile à naviguer** , surtout pour les débutants et ceux qui ne sont pas familiers avec l'IA et l'analyse de données.

#### What Are Recent G2 Reviews of IBM watsonx.data?

**["Performances de requêtes puissantes et gouvernance, mais une courbe d'apprentissage abrupte pour l'intégration"](https://www.g2.com/fr/survey_responses/ibm-watsonx-data-review-12836202)**

**Rating:** 4.0/5.0 stars

_— Arkajit D._

[Read full review](https://www.g2.com/fr/survey_responses/ibm-watsonx-data-review-12836202)

**["Gestion unifiée des données avec courbe d'apprentissage"](https://www.g2.com/fr/survey_responses/ibm-watsonx-data-review-12817742)**

**Rating:** 5.0/5.0 stars

_— Anchal P._

[Read full review](https://www.g2.com/fr/survey_responses/ibm-watsonx-data-review-12817742)

### [Dataiku](https://www.g2.com/fr/products/dataiku/reviews)

Dataiku est la plateforme pour le succès de l'IA : la couche d'orchestration de l'IA où les entreprises construisent, déploient et gouvernent des analyses, des modèles et des agents à grande échelle. Elle se situe au-dessus des plateformes de données, des clouds et des services d'IA que vous utilisez déjà, fonctionnant à travers tous sans vous enfermer dans un seul. Dataiku élargit le cercle de ceux qui peuvent construire de l'IA en production, mettant les bons outils entre les mains des data scientists et des experts du domaine, qu'il s'agisse d'analystes de fraude ou de planificateurs de la demande. Elle orchestre l'apprentissage automatique, les règles, les LLMs et les agents comme un système gouverné unique, construit sur plus d'une décennie de gestion de l'IA en production. La gouvernance fait partie de la construction plutôt que d'être ajoutée après coup, permettant ainsi aux équipes de livrer plus rapidement tout en gardant la performance, le coût et le risque sous contrôle. Le résultat : une IA qui passe de l'expérimentation à une exécution fiable et mesurable maintenant, et non dans 18 mois.

**Average Rating:** 4.4/5.0

**Total Reviews:** 213

#### How Do G2 Users Rate Dataiku?

- **Application:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Service géré:** 8.2/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Compréhension du langage naturel:** 7.8/10 (Category avg: 8.2/10)
- **Facilité d’administration:** 8.0/10 (Category avg: 8.5/10)

#### Who Is the Company Behind Dataiku?

- **Vendeur:** [Dataiku](https://www.g2.com/fr/sellers/dataiku)
- **Site Web de l'entreprise:** Dataiku.com
- **Année de fondation:** 2013
- **Emplacement du siège social:** New York, NY
- **Twitter:** @dataiku  
22,917 abonnés Twitter
- **Page LinkedIn®:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/fr/external_clickthroughs/record?secure%5Bsource_type%5D=product_profile&secure%5Btoken%5D=e59ec8fccc02ecc4f883419e54da56d3f6fc8b1e556153f0cc01cd05e3b77faa&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.linkedin.com%2Fcompany%2Fdataiku%2F&secure%5Burl_type%5D=linkedin_company_website)  
1,619 employés sur LinkedIn®

#### Who Uses This Product?

- **Who Uses This:** Scientifique des données, Analyste de données
- **Top Industries:** Services financiers, Pharmaceutique
- **Company Size:** 60% Large, 22% Medium

#### What Do G2 Reviewers Say About Dataiku?

_AI-generated summary from verified user reviews_

##### Pros

- Les utilisateurs apprécient comment Dataiku facilite le **développement ML facile** , permettant de se concentrer sur la construction de modèles sans la complexité.
- Les utilisateurs adorent la **facilité d'utilisation** de Dataiku, qui simplifie les tâches complexes et améliore leur expérience d'analyse de données.
- Les utilisateurs apprécient la **facilité d'utilisation** de Dataiku, permettant la collaboration entre utilisateurs techniques et non techniques.
- Les utilisateurs apprécient les **intégrations faciles** de Dataiku, facilitant une collaboration fluide et un déploiement à travers divers outils d'analyse.
- Les utilisateurs bénéficient de l' **amélioration de la productivité** de Dataiku, permettant un développement de projet plus rapide et une croissance professionnelle accrue.

##### Cons

- Les utilisateurs trouvent la **courbe d'apprentissage abrupte** de Dataiku difficile, rendant la maîtrise de la plateforme ardue pour les débutants.
- Les utilisateurs trouvent la **courbe d'apprentissage abrupte** difficile pour les débutants, ce qui affecte leur capacité à utiliser efficacement Dataiku.
- Les utilisateurs trouvent la **courbe d'apprentissage difficile** difficile, en particulier pour les débutants naviguant dans les fonctionnalités avancées.
- Les utilisateurs rencontrent une **performance lente** avec Dataiku lorsqu'ils traitent de grands ensembles de données, ce qui affecte l'efficacité et la productivité.
- Les utilisateurs trouvent Dataiku **cher** , surtout pour les petites organisations et projets, ce qui impacte l'accessibilité et l'abordabilité.

#### What Are Recent G2 Reviews of Dataiku?

**["Plateforme unifiée et low-code qui stimule la productivité des données et de l'IA de bout en bout"](https://www.g2.com/fr/survey_responses/dataiku-review-13125252)**

**Rating:** 4.5/5.0 stars

_— Ravindra N._

[Read full review](https://www.g2.com/fr/survey_responses/dataiku-review-13125252)

**["Construisez des flux de travail plus rapides avec des données connectées provenant de nombreux fournisseurs ou de sources de données distinctes."](https://www.g2.com/fr/survey_responses/dataiku-review-13120436)**

**Rating:** 4.5/5.0 stars

_— Adalberto G._

[Read full review](https://www.g2.com/fr/survey_responses/dataiku-review-13120436)

#### What Are G2 Users Discussing About Dataiku?

- [Is Dataiku an ETL tool?](https://www.g2.com/fr/discussions/is-dataiku-an-etl-tool)
- [Is Dataiku web based?](https://www.g2.com/fr/discussions/is-dataiku-web-based)
- [What is DSS Dataiku?](https://www.g2.com/fr/discussions/what-is-dss-dataiku)
- [What is Dataiku DSS used for?](https://www.g2.com/fr/discussions/what-is-dataiku-dss-used-for)

### [Hex](https://www.g2.com/fr/products/hex-tech-hex/reviews)

Hex est la plateforme d'analyse IA préférée dans le monde. Avec Hex, tout le monde peut explorer les données en utilisant le langage naturel, avec ou sans code, le tout dans un contexte fiable, sur une plateforme alimentée par l'IA. Get started now \> https://app.hex.tech/signup?source=g2 Get a demo \> https://hex.tech/request-a-demo/?source=g2

**Average Rating:** 4.5/5.0

**Total Reviews:** 402

#### How Do G2 Users Rate Hex?

- **Application:** 6.9/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Service géré:** 6.8/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Compréhension du langage naturel:** 5.1/10 (Category avg: 8.2/10)
- **Facilité d’administration:** 9.0/10 (Category avg: 8.5/10)

#### Who Is the Company Behind Hex?

- **Vendeur:** [Hex Tech](https://www.g2.com/fr/sellers/hex-tech)
- **Site Web de l'entreprise:** hex.tech
- **Année de fondation:** 2019
- **Emplacement du siège social:** San Francisco, US
- **Twitter:** @\_hex\_tech  
6,982 abonnés Twitter
- **Page LinkedIn®:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/fr/external_clickthroughs/record?secure%5Bsource_type%5D=product_profile&secure%5Btoken%5D=18531fc4e6d51a8771f4a2f229024fea767874199650a484a62b89cd4abe5f24&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.linkedin.com%2Fcompany%2Fhex-technologies%2F&secure%5Burl_type%5D=linkedin_company_website)  
249 employés sur LinkedIn®

#### Who Uses This Product?

- **Who Uses This:** Analyste de données, Scientifique des données
- **Top Industries:** Logiciels informatiques, Technologie de l'information et services
- **Company Size:** 53% Medium, 22% Small

#### What Do G2 Reviewers Say About Hex?

_AI-generated summary from verified user reviews_

##### Pros

- Les utilisateurs trouvent Hex **extrêmement convivial** , appréciant l'intégration transparente et la mise en œuvre rapide pour les projets de données.
- Les utilisateurs apprécient **l'intégration transparente de SQL et Python** , améliorant leur expérience d'analyse et de visualisation des données dans Hex.
- Les utilisateurs louent Hex pour sa **gestion des données conviviale** , permettant une intégration et une collaboration faciles entre plusieurs bases de données.
- Les utilisateurs apprécient la **requête SQL fluide** dans Hex, améliorant l'analyse des données avec une intégration sans effort et des outils intuitifs.
- Les utilisateurs apprécient les **capacités d'analyse de données fluides et interactives** de Hex, améliorant la collaboration et l'efficacité.

##### Cons

- Les utilisateurs soulignent les **fonctionnalités limitées** dans Hex, notant des contraintes dans les capacités du tableau de bord et un manque d'outils d'IA utiles.
- Les utilisateurs trouvent des **fonctionnalités manquantes** dans Hex, telles qu'une visualisation des données inadéquate et l'absence d'onglets de résultats enregistrés.
- Les utilisateurs notent que Hex **manque de fonctionnalités essentielles** pour le tableau de bord et l'efficacité computationnelle par rapport aux concurrents.
- Les utilisateurs rencontrent une **performance lente** avec Hex, surtout dans les machines virtuelles et pendant les tâches routinières.
- Les utilisateurs rencontrent des **problèmes de gestion des données** avec Hex, y compris des échecs dans les exécutions planifiées et des difficultés de débogage des notebooks.

#### What Are Recent G2 Reviews of Hex?

**["Espace de travail collaboratif tout-en-un pour SQL, Python et tableaux de bord interactifs"](https://www.g2.com/fr/survey_responses/hex-review-13125920)**

**Rating:** 4.5/5.0 stars

_— Ravindra N._

[Read full review](https://www.g2.com/fr/survey_responses/hex-review-13125920)

**["Incroyable IA et autocomplétion SQL qui accélèrent mon travail"](https://www.g2.com/fr/survey_responses/hex-review-12687305)**

**Rating:** 4.0/5.0 stars

_— Paco R._

[Read full review](https://www.g2.com/fr/survey_responses/hex-review-12687305)

#### What Are G2 Users Discussing About Hex?

- [À quoi sert Hex Technologies ?](https://www.g2.com/fr/discussions/what-is-hex-technologies-used-for)

### [MATLAB](https://www.g2.com/fr/products/matlab/reviews)

MATLAB est un environnement de programmation de haut niveau et de calcul numérique largement utilisé par les ingénieurs et les scientifiques pour l'analyse de données, le développement d'algorithmes et la modélisation de systèmes. Il offre un environnement de bureau optimisé pour les processus d'analyse et de conception itératifs, associé à un langage de programmation qui exprime directement les mathématiques des matrices et des tableaux. La fonctionnalité Live Editor permet aux utilisateurs de créer des scripts qui intègrent du code, des résultats et du texte formaté dans un carnet exécutable. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Analyse de données : Outils pour explorer, modéliser et analyser des données. - Graphiques : Fonctions pour visualiser et explorer des données à travers divers graphiques et diagrammes. - Programmation : Capacités pour créer des scripts, des fonctions et des classes pour des flux de travail personnalisés. - Création d'applications : Installations pour développer des applications de bureau et web. - Interfaces de langages externes : Intégration avec des langages tels que Python, C/C++, Fortran et Java. - Connectivité matérielle : Support pour connecter MATLAB à diverses plateformes matérielles. - Calcul parallèle : Capacité à effectuer des calculs à grande échelle et à paralléliser des simulations en utilisant des ordinateurs de bureau multicœurs, des GPU, des clusters et des ressources cloud. - Déploiement : Options pour partager des programmes MATLAB et les déployer sur des applications d'entreprise, des dispositifs embarqués et des environnements cloud. Valeur principale et solutions pour les utilisateurs : MATLAB simplifie les calculs mathématiques complexes et les tâches d'analyse de données, permettant aux utilisateurs de développer des algorithmes et des modèles efficacement. Ses boîtes à outils complètes et ses applications interactives facilitent le prototypage rapide et la conception itérative, réduisant le temps de développement. La scalabilité de la plateforme permet une transition fluide de la recherche à la production, supportant le déploiement sur divers systèmes sans modifications de code importantes. En s'intégrant à plusieurs langages de programmation et plateformes matérielles, MATLAB offre un environnement polyvalent qui répond aux besoins divers des ingénieurs et des scientifiques à travers les industries.

**Average Rating:** 4.5/5.0

**Total Reviews:** 750

#### How Do G2 Users Rate MATLAB?

- **Application:** 8.6/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Service géré:** 8.3/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Compréhension du langage naturel:** 8.5/10 (Category avg: 8.2/10)
- **Facilité d’administration:** 8.4/10 (Category avg: 8.5/10)

#### Who Is the Company Behind MATLAB?

- **Vendeur:** [MathWorks](https://www.g2.com/fr/sellers/mathworks)
- **Année de fondation:** 1984
- **Emplacement du siège social:** Natick, MA
- **Twitter:** @MATLAB  
105,142 abonnés Twitter
- **Page LinkedIn®:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/fr/external_clickthroughs/record?secure%5Bsource_type%5D=product_profile&secure%5Btoken%5D=6dbb518e9679f4f3158244b1c49a1caf60257ab06a669303d999c534715b2674&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.linkedin.com%2Fcompany%2F1194036%2F&secure%5Burl_type%5D=linkedin_company_website)  
7,985 employés sur LinkedIn®

#### Who Uses This Product?

- **Who Uses This:** Étudiant, Assistant de recherche diplômé
- **Top Industries:** Enseignement supérieur, Recherche
- **Company Size:** 42% Large, 31% Small

#### What Do G2 Reviewers Say About MATLAB?

_AI-generated summary from verified user reviews_

##### Pros

- Les utilisateurs trouvent la **facilité d'utilisation** de MATLAB remarquable, permettant une analyse de données intuitive, une visualisation et un développement d'applications de manière transparente.
- Les utilisateurs admirent MATLAB pour ses **outils puissants d'analyse et de visualisation de données** , permettant une présentation des résultats percutante et professionnelle.
- Les utilisateurs soulignent les **excellents outils de visualisation** de MATLAB, permettant des présentations claires et professionnelles de données complexes.
- Les utilisateurs apprécient la **riche variété de boîtes à outils** dans MATLAB, ce qui améliore l'efficacité et la confiance dans leurs tâches d'ingénierie.
- Les utilisateurs apprécient MATLAB pour ses **capacités de simulation puissantes** et sa transition fluide des idées aux solutions pratiques.

##### Cons

- Les utilisateurs trouvent que MATLAB est **cher** , notamment en raison des coûts élevés de licence et des boîtes à outils supplémentaires pour la fonctionnalité.
- Les utilisateurs rencontrent une **performance lente** avec MATLAB, en particulier sur des machines moins puissantes, ce qui impacte leur productivité lors de tâches complexes.
- Les utilisateurs notent les **exigences système élevées** de MATLAB, ce qui entraîne des performances plus lentes sur des machines moins puissantes.
- Les utilisateurs ont du mal avec les **coûts de licence élevés** pour MATLAB, ce qui constitue un obstacle pour les particuliers et les petites entreprises.
- Les utilisateurs éprouvent une **performance lente** lors d'une utilisation élevée des ressources, ce qui affecte l'efficacité et nécessite des améliorations pour une meilleure convivialité.

#### What Are Recent G2 Reviews of MATLAB?

**["Outils puissants de mathématiques et de visualisation qui augmentent la productivité"](https://www.g2.com/fr/survey_responses/matlab-review-12811316)**

**Rating:** 5.0/5.0 stars

_— Dipendu M._

[Read full review](https://www.g2.com/fr/survey_responses/matlab-review-12811316)

**["Un puissant moteur robuste pour les simulations et modélisations avancées en ingénierie"](https://www.g2.com/fr/survey_responses/matlab-review-12689149)**

**Rating:** 4.0/5.0 stars

_— Wafa M._

[Read full review](https://www.g2.com/fr/survey_responses/matlab-review-12689149)

#### What Are G2 Users Discussing About MATLAB?

- [À quoi sert MATLAB ?](https://www.g2.com/fr/discussions/what-is-matlab-used-for) - 1 comment
- [Puis-je utiliser Matlab gratuitement ?](https://www.g2.com/fr/discussions/can-i-use-matlab-for-free) - 3 comments
- [En quoi Matlab est-il écrit ?](https://www.g2.com/fr/discussions/what-is-matlab-written-in) - 1 comment
- [Matlab est-il un langage de programmation ou un logiciel ?](https://www.g2.com/fr/discussions/is-matlab-a-programming-language-or-software) - 1 comment
- [À quoi sert le logiciel Matlab ?](https://www.g2.com/fr/discussions/what-is-matlab-software-used-for) - 1 comment

### [Deepnote](https://www.g2.com/fr/products/deepnote/reviews)

Deepnote est un espace de travail de données où agents et humains collaborent. Il est conçu pour simplifier l'exploration des données, accélérer l'analyse et fournir rapidement des insights exploitables pour vous et votre équipe. Contrairement aux outils obsolètes tels que Jupyter, Deepnote est conçu pour la prochaine décennie. Deepnote donne à toute personne travaillant avec des données des superpouvoirs. Il unifie votre flux de travail de données à travers une couche sémantique intégrée, préparant vos données pour des applications avancées d'IA. Vous pouvez également tirer parti de notre copilote de données IA pour discuter avec vos données, créer des graphiques, écrire du code ou transformer vos carnets de notes IA en tableaux de bord ou applications de données complets. Combinez données, code SQL ou Python, et visualisations côte à côte sur une toile flexible - enrichie avec des modèles de raisonnement IA de pointe. 🤖 Analysez avec l'IA • Générez du code et des visualisations en décrivant votre objectif. • Écrivez, exécutez et déboguez automatiquement du code avec l'IA. • Avancez plus vite avec des suggestions IA contextuelles. 🔗 Unifiez • Connectez-vous à plus de 60 sources de données comme BigQuery, Snowflake et PostgreSQL. • Combinez Python et SQL dans un seul carnet de notes. • Construisez des modules ETL, analytiques et de métriques réutilisables. • Créez une couche sémantique avec des définitions partagées et des métriques fiables. ⚖️ Évoluez • Augmentez instantanément la puissance de calcul, plus incluse que Colab. • Planifiez des tâches et recevez des notifications avec des résultats actualisés. • Organisez le travail dans des projets et dossiers pour une clarté d'équipe. • Gérez les flux de travail via l'API REST. 🚀 Lancez • Transformez des carnets de notes en tableaux de bord ou applications de données, nativement ou avec Streamlit. • Laissez les utilisateurs explorer les données avec des entrées interactives. • Partagez des applications sécurisées et en direct en un clic.

**Average Rating:** 4.5/5.0

**Total Reviews:** 381

#### How Do G2 Users Rate Deepnote?

- **Application:** 8.0/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Service géré:** 7.9/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Compréhension du langage naturel:** 7.2/10 (Category avg: 8.2/10)
- **Facilité d’administration:** 8.8/10 (Category avg: 8.5/10)

#### Who Is the Company Behind Deepnote?

- **Vendeur:** [Deepnote](https://www.g2.com/fr/sellers/deepnote)
- **Site Web de l'entreprise:** www.deepnote.com
- **Année de fondation:** 2019
- **Emplacement du siège social:** San Francisco , US
- **Twitter:** @DeepnoteHQ  
5,239 abonnés Twitter
- **Page LinkedIn®:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/fr/external_clickthroughs/record?secure%5Bsource_type%5D=product_profile&secure%5Btoken%5D=0d297cbb8d96f5409e14da076c1669be4aa5b9bc29dd1db4c4a0ea90b79466ed&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.linkedin.com%2Fcompany%2Fdeepnote&secure%5Burl_type%5D=linkedin_company_website)  
17 employés sur LinkedIn®

#### Who Uses This Product?

- **Who Uses This:** Étudiant, Analyste de données
- **Top Industries:** Logiciels informatiques, Enseignement supérieur
- **Company Size:** 67% Small, 25% Medium

#### What Do G2 Reviewers Say About Deepnote?

_AI-generated summary from verified user reviews_

##### Pros

- Les utilisateurs louent la **facilité d'utilisation** de Deepnote, facilitant la collaboration et simplifiant les tâches d'analyse de données.
- Les utilisateurs apprécient les capacités de **collaboration fluide** de Deepnote, améliorant ainsi considérablement le travail d'équipe et l'efficacité des projets.
- Les utilisateurs apprécient la **collaboration en temps réel** dans Deepnote, ce qui améliore le travail d'équipe et l'efficacité dans les processus d'analyse de données.
- Les utilisateurs apprécient les **intégrations faciles** dans Deepnote, permettant un flux de travail fluide et une gestion efficace des données.
- Les utilisateurs apprécient la **gestion facile des données** dans Deepnote, permettant une intégration transparente et des analyses collaboratives.

##### Cons

- Les utilisateurs remarquent une **performance lente** avec de grands ensembles de données, affectant la réactivité de l'application et l'agilité de l'analyse.
- Les utilisateurs trouvent que les **fonctionnalités limitées** de Deepnote entravent son utilisabilité et sa comparabilité avec d'autres outils.
- Les utilisateurs signalent des problèmes avec la **gestion des données** , y compris la lenteur, les plantages du noyau et une navigation dans les fichiers peu intuitive.
- Les utilisateurs rencontrent des **performances lentes** avec Deepnote, en particulier lors de la gestion de grands ensembles de données ou de multiples requêtes.
- Les utilisateurs rencontrent souvent des **temps de chargement lents** dans Deepnote, surtout avec des projets plus importants, ce qui affecte leur efficacité et leur flux de travail.

#### What Are Recent G2 Reviews of Deepnote?

**["Collaboration en temps réel qui facilite le travail en laboratoire"](https://www.g2.com/fr/survey_responses/deepnote-review-13100282)**

**Rating:** 5.0/5.0 stars

_— Gabriel P._

[Read full review](https://www.g2.com/fr/survey_responses/deepnote-review-13100282)

**["Deepnote rend le travail d'équipe sur les données fluide grâce à la collaboration en temps réel."](https://www.g2.com/fr/survey_responses/deepnote-review-13121723)**

**Rating:** 4.5/5.0 stars

_— Ravindra N._

[Read full review](https://www.g2.com/fr/survey_responses/deepnote-review-13121723)

#### What Are G2 Users Discussing About Deepnote?

- [How do you use a deep note?](https://www.g2.com/fr/discussions/how-do-you-use-a-deep-note)
- [Is Deepnote open source?](https://www.g2.com/fr/discussions/is-deepnote-open-source)
- [Deepnote est-il bon ?](https://www.g2.com/fr/discussions/is-deepnote-good) - 1 comment
- [Deepnote est-il meilleur que Colab ?](https://www.g2.com/fr/discussions/is-deepnote-better-than-colab) - 1 comment

### [Posit Team](https://www.g2.com/fr/products/posit-team/reviews)

Posit est une société d'intérêt public qui développe des logiciels open-source et une plateforme de science des données pour les entreprises. Nous avons créé l'IDE RStudio, Shiny, Positron et Quarto — des outils utilisés par des millions de data scientists, d'ingénieurs en apprentissage automatique et de chercheurs dans le monde entier, y compris par des équipes de 25 % des entreprises du Fortune Global 100. Nos produits commerciaux aident les organisations à mettre ces outils en production : Posit Workbench offre des environnements de développement centralisés prenant en charge Positron, RStudio, VS Code et Jupyter ; Posit Connect gère la publication et le déploiement pour Shiny, les applications d'IA, Streamlit, Dash, FastAPI, Flask, Bokeh, et plus encore ; et Posit Package Manager fournit une gestion de paquets conforme aux normes de sécurité pour R et Python.

**Average Rating:** 4.5/5.0

**Total Reviews:** 567

#### How Do G2 Users Rate Posit Team?

- **Application:** 8.4/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Service géré:** 8.3/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Compréhension du langage naturel:** 8.6/10 (Category avg: 8.2/10)
- **Facilité d’administration:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10)

#### Who Is the Company Behind Posit Team?

- **Vendeur:** [Posit](https://www.g2.com/fr/sellers/posit)
- **Année de fondation:** 2009
- **Emplacement du siège social:** Boston, US
- **Twitter:** @posit\_pbc  
120,874 abonnés Twitter
- **Page LinkedIn®:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/fr/external_clickthroughs/record?secure%5Bsource_type%5D=product_profile&secure%5Btoken%5D=291e2e1530a4de1dc8ce16ea96948375d8dd3891a186f3101d5f2b110c8b2509&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.linkedin.com%2Fcompany%2F1978648%2F&secure%5Burl_type%5D=linkedin_company_website)  
448 employés sur LinkedIn®

#### Who Uses This Product?

- **Who Uses This:** Assistant de recherche, Assistant de recherche diplômé
- **Top Industries:** Enseignement supérieur, Technologie de l'information et services
- **Company Size:** 48% Large, 26% Medium

#### What Do G2 Reviewers Say About Posit Team?

_AI-generated summary from verified user reviews_

##### Pros

- Les utilisateurs trouvent que Posit est **très convivial** , permettant une analyse efficace et simplifiant l'intégration avec les outils existants.
- Les utilisateurs apprécient le **leadership en innovation** de Posit et son intégration transparente, améliorant ainsi leur productivité et l'efficacité de leur flux de travail.
- Les utilisateurs apprécient l' **engagement de Posit envers les logiciels open source** , ce qui améliore l'accessibilité et l'intégration pour la programmation en R.
- Les utilisateurs apprécient le **support client réactif** de l'équipe Posit, améliorant leur expérience avec d'excellents conseils et assistance.
- Les utilisateurs apprécient les **intégrations faciles** de Posit Team, permettant un flux de travail fluide et réduisant les complications d'installation.

##### Cons

- Les utilisateurs rencontrent une **performance lente** lorsqu'ils traitent de grands ensembles de données, perturbant le flux de travail et nécessitant des ressources système importantes.
- Les utilisateurs rencontrent une **courbe d'apprentissage abrupte** avec Posit Team, rendant la configuration initiale et les fonctionnalités avancées difficiles.
- Les utilisateurs rencontrent des **problèmes de performance** avec Posit, en particulier lors de la gestion de grands ensembles de données et pendant une utilisation intensive.
- Les utilisateurs sont confrontés à une **courbe d'apprentissage abrupte** avec Posit Team, rendant la configuration initiale et les fonctionnalités avancées difficiles pour les nouveaux venus.
- Les utilisateurs éprouvent des **performances lentes** avec Posit, en particulier lors de la gestion de grands ensembles de données, ce qui affecte la productivité globale.

#### What Are Recent G2 Reviews of Posit Team?

**["L'équipe Posit rend le travail biostatistique reproductible, collaboratif et sécurisé."](https://www.g2.com/fr/survey_responses/posit-team-review-12977958)**

**Rating:** 5.0/5.0 stars

_— Donald S._

[Read full review](https://www.g2.com/fr/survey_responses/posit-team-review-12977958)

**["Outils de science des données open-source exceptionnels avec une excellente documentation et support R/Python"](https://www.g2.com/fr/survey_responses/posit-team-review-13022732)**

**Rating:** 5.0/5.0 stars

_— Omer F. Y._

[Read full review](https://www.g2.com/fr/survey_responses/posit-team-review-13022732)

#### What Are G2 Users Discussing About Posit Team?

- [What is the difference between RStudio desktop and Rstudio server?](https://www.g2.com/fr/discussions/what-is-the-difference-between-rstudio-desktop-and-rstudio-server)
- [What is the difference between R and R studio?](https://www.g2.com/fr/discussions/what-is-the-difference-between-r-and-r-studio)
- [Is R Studio free?](https://www.g2.com/fr/discussions/is-r-studio-free)
- [Quel logiciel est utilisé pour la programmation R ?](https://www.g2.com/fr/discussions/which-software-is-used-for-r-programming) - 1 comment

### [Anaconda Core](https://www.g2.com/fr/products/anaconda-core/reviews)

La plateforme Anaconda est une plateforme unifiée de développement d'IA pour les entreprises qui aide les data scientists, les développeurs d'IA et les ingénieurs de plateforme à construire, sécuriser, déployer et observer les charges de travail d'IA depuis le développement jusqu'à la production. La plateforme répond aux défis critiques auxquels les entreprises sont confrontées lorsqu'elles étendent leurs initiatives d'IA open-source, y compris la complexité des environnements, les vulnérabilités de sécurité, les échecs de déploiement et les exigences de gouvernance à travers les infrastructures cloud et sur site. La plateforme combine une distribution de packages Python de confiance avec des contrôles de gouvernance de niveau entreprise, permettant aux organisations d'accélérer l'innovation en IA tout en maintenant la sécurité et la conformité. Les data scientists ont accès à plus de 12 000 packages open-source pré-validés et compatibles via la distribution sécurisée d'Anaconda, éliminant les conflits de dépendances et la dérive des environnements qui ralentissent généralement les cycles de déploiement. Les administrateurs de la plateforme bénéficient d'une gestion centralisée, de contrôles d'accès basés sur les rôles et de la détection automatisée des vulnérabilités sur toutes les charges de travail d'IA. Les capacités clés incluent : Distribution de Confiance - Des packages Python pré-validés avec vérification de signature, des factures de matériaux logiciels (SBOMs) et des SLA de disponibilité garantis réduisent les risques de sécurité de la chaîne d'approvisionnement Gouvernance Sécurisée - Analyse automatisée des CVE, filtrage des packages, journaux d'audit et suivi de la conformité pour les exigences GDPR, HIPAA et CCPA permettent aux équipes d'avancer rapidement sans compromettre la sécurité Vélocité des Développeurs - Des environnements préconfigurés, une configuration en une commande et une résolution automatique des dépendances éliminent le temps de débogage pour que les développeurs se concentrent sur la création de solutions IA Prête pour la Production - Des environnements d'exécution haute performance et des workflows de déploiement éprouvés garantissent que ce qui fonctionne localement fonctionne de manière fiable à grande échelle, comblant le fossé entre l'expérimentation et la production Informations Exploitables - La télémétrie en temps réel et les métriques d'utilisation à travers les packages, les environnements et les modèles fournissent une visibilité pour des décisions d'optimisation basées sur les données Les organisations utilisant la plateforme Anaconda rapportent une réduction de 60 % du risque de violations de sécurité, une amélioration de 80 % de l'efficacité dans la gestion de la sécurité des packages, et des économies de temps significatives en éliminant les processus manuels de validation des packages.

**Average Rating:** 4.5/5.0

**Total Reviews:** 235

#### How Do G2 Users Rate Anaconda Core?

- **Application:** 8.9/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Service géré:** 8.6/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Compréhension du langage naturel:** 8.5/10 (Category avg: 8.2/10)
- **Facilité d’administration:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10)

#### Who Is the Company Behind Anaconda Core?

- **Vendeur:** [Anaconda, Inc.](https://www.g2.com/fr/sellers/anaconda-inc)
- **Année de fondation:** 2012
- **Emplacement du siège social:** Austin, Texas
- **Twitter:** @anacondainc  
83,629 abonnés Twitter
- **Page LinkedIn®:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/fr/external_clickthroughs/record?secure%5Bsource_type%5D=product_profile&secure%5Btoken%5D=525cb36a449061f83743ed7d1f6955ab9666c32bc6b998820814d76556af4f40&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.linkedin.com%2Fcompany%2F25029553%2F&secure%5Burl_type%5D=linkedin_company_website)  
580 employés sur LinkedIn®

#### Who Uses This Product?

- **Who Uses This:** Ingénieur logiciel, Étudiant
- **Top Industries:** Technologie de l'information et services, Logiciels informatiques
- **Company Size:** 38% Small, 25% Large

#### What Do G2 Reviewers Say About Anaconda Core?

_AI-generated summary from verified user reviews_

##### Pros

- Les utilisateurs apprécient la **facilité d'utilisation** d'Anaconda Core, facilitant une gestion efficace des packages et des dépendances.
- Les utilisateurs louent le **processus d'installation facile** d'Anaconda Core, facilitant une configuration efficace pour les projets de science des données.
- Les utilisateurs apprécient l' **efficacité** d'Anaconda Core, qui simplifie l'installation et améliore la productivité dans les flux de travail de développement.
- Les utilisateurs apprécient l' **interface intuitive** d'Anaconda Core, rendant la gestion des projets de science des données facile et efficace.
- Les utilisateurs apprécient la **facilité de codage** d'Anaconda Core, profitant d'une gestion de paquets sans faille et d'environnements simplifiés pour la science des données.

##### Cons

- Les utilisateurs rencontrent des **problèmes de gestion des données** avec Anaconda Core, y compris des conflits, des défis d'intégration et l'absence de sauvegardes automatiques.
- Les utilisateurs rencontrent une **performance lente** avec Anaconda Core, surtout lors des installations de paquets et sur du matériel plus ancien.
- Les utilisateurs trouvent les **fonctionnalités limitées** d'Anaconda Core frustrantes, surtout en ce qui concerne les informations et l'accessibilité des nouveaux outils.
- Les utilisateurs trouvent les **fonctionnalités limitées** d'Anaconda Core restrictives, notamment en raison de l'absence de visualisation de code en temps réel et de contrôle de version.
- Les utilisateurs mentionnent fréquemment des problèmes de **stockage limité** en raison de la taille importante de l'installation d'Anaconda Core, compliquant l'utilisation pour beaucoup.

#### What Are Recent G2 Reviews of Anaconda Core?

**["Boîte à outils tout-en-un pour les flux de travail en science des données"](https://www.g2.com/fr/survey_responses/anaconda-core-review-12706297)**

**Rating:** 4.5/5.0 stars

_— Melissa F._

[Read full review](https://www.g2.com/fr/survey_responses/anaconda-core-review-12706297)

**["Excellent pour l'apprentissage, nécessite une interface plus conviviale"](https://www.g2.com/fr/survey_responses/anaconda-core-review-12253770)**

**Rating:** 4.0/5.0 stars

_— Firdavs S._

[Read full review](https://www.g2.com/fr/survey_responses/anaconda-core-review-12253770)

#### What Are G2 Users Discussing About Anaconda Core?

- [Anaconda est-il gratuit pour les entreprises ?](https://www.g2.com/fr/discussions/anaconda-is-anaconda-free-for-companies) - 2 comments, 1 upvote
- [Is Anaconda free for companies?](https://www.g2.com/fr/discussions/is-anaconda-free-for-companies) - 1 comment, 1 upvote
- [Anaconda est-il bon pour l'apprentissage automatique ?](https://www.g2.com/fr/discussions/anaconda-is-anaconda-good-for-machine-learning) - 1 comment, 1 upvote
- [Anaconda est-il bon pour l'apprentissage automatique ?](https://www.g2.com/fr/discussions/is-anaconda-good-for-machine-learning) - 1 comment
- [What is Anaconda software used for?](https://www.g2.com/fr/discussions/anaconda-what-is-anaconda-software-used-for)

### [IBM watsonx.ai](https://www.g2.com/fr/products/ibm-watsonx-ai/reviews)

Watsonx.ai fait partie de la plateforme IBM watsonx qui réunit de nouvelles capacités d'IA générative, alimentées par des modèles de base et l'apprentissage automatique traditionnel dans un studio puissant couvrant le cycle de vie de l'IA. Avec watsonx.ai, vous pouvez construire, entraîner, valider, ajuster et déployer des capacités d'IA générative, des modèles de base et d'apprentissage automatique avec facilité et créer des applications d'IA en une fraction du temps avec une fraction des données.

**Average Rating:** 4.4/5.0

**Total Reviews:** 136

#### How Do G2 Users Rate IBM watsonx.ai?

- **Application:** 8.8/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Service géré:** 8.5/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Compréhension du langage naturel:** 8.6/10 (Category avg: 8.2/10)
- **Facilité d’administration:** 8.5/10 (Category avg: 8.5/10)

#### Who Is the Company Behind IBM watsonx.ai?

- **Vendeur:** [IBM](https://www.g2.com/fr/sellers/ibm)
- **Site Web de l'entreprise:** www.ibm.com
- **Année de fondation:** 1911
- **Emplacement du siège social:** Armonk, New York, United States
- **Twitter:** @IBMSecurity  
74,660 abonnés Twitter
- **Page LinkedIn®:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/fr/external_clickthroughs/record?secure%5Bsource_type%5D=product_profile&secure%5Btoken%5D=14b544adaece4fdbc987f1d7f7028048c22259946811200cc751263825586af9&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.linkedin.com%2Fcompany%2F1009%2F&secure%5Burl_type%5D=linkedin_company_website)  
328,202 employés sur LinkedIn®

#### Who Uses This Product?

- **Who Uses This:** Consultant
- **Top Industries:** Technologie de l'information et services, Logiciels informatiques
- **Company Size:** 41% Small, 32% Large

#### What Do G2 Reviewers Say About IBM watsonx.ai?

_AI-generated summary from verified user reviews_

##### Pros

- Les utilisateurs apprécient la **facilité d'utilisation** d'IBM watsonx.ai, facilitant une intégration plus rapide de l'IA et une gestion efficace.
- Les utilisateurs apprécient la **variété de modèles** d'IBM watsonx.ai, permettant un entraînement personnalisé sur des modèles existants pour une performance améliorée.
- Les utilisateurs apprécient **l'intégration transparente de l'IA de niveau entreprise** dans IBM watsonx.ai, améliorant la prise de décision et l'efficacité des flux de travail.
- Les utilisateurs apprécient le **studio intégré de qualité entreprise** d'IBM watsonx.ai pour une formation en IA sans faille et des informations fiables.
- Les utilisateurs apprécient l' **intégration IA de niveau entreprise** d'IBM watsonx.ai, améliorant la prise de décision et les opérations commerciales de manière efficace.

##### Cons

- Les utilisateurs trouvent la **courbe d'apprentissage difficile** d'IBM watsonx.ai intimidante, ce qui la rend moins accessible pour les nouveaux venus et les petites équipes.
- Les utilisateurs trouvent la **configuration complexe** d'IBM watsonx.ai difficile, ce qui la rend moins adaptée aux petites équipes et aux débutants.
- Les utilisateurs trouvent la **courbe d'apprentissage abrupte** d'IBM watsonx.ai difficile, ce qui le rend moins accessible pour les équipes non techniques.
- Les utilisateurs trouvent le produit **cher** et difficile pour les petites équipes, citant des coûts élevés et des exigences de configuration complexes.
- Les utilisateurs trouvent la **configuration complexe** d'IBM watsonx.ai difficile, surtout pour les débutants et les petites équipes.

#### What Are Recent G2 Reviews of IBM watsonx.ai?

**["Studio d'IA unifié et gouverné avec des performances solides et des intégrations IBM transparentes"](https://www.g2.com/fr/survey_responses/ibm-watsonx-ai-review-13184421)**

**Rating:** 4.0/5.0 stars

_— Manan S._

[Read full review](https://www.g2.com/fr/survey_responses/ibm-watsonx-ai-review-13184421)

**["Améliorez la productivité avec des insights d'IA d'entreprise"](https://www.g2.com/fr/survey_responses/ibm-watsonx-ai-review-13191468)**

**Rating:** 4.5/5.0 stars

_— suyog k._

[Read full review](https://www.g2.com/fr/survey_responses/ibm-watsonx-ai-review-13191468)

### [Alteryx](https://www.g2.com/fr/products/alteryx/reviews)

Alteryx, grâce à sa plateforme Alteryx One, aide les entreprises à transformer des données complexes et déconnectées en un état propre et prêt pour l'IA. Que vous créiez des prévisions financières, analysiez la performance des fournisseurs, segmentiez des données clients, analysiez la rétention des employés ou construisiez des applications d'IA compétitives à partir de vos données propriétaires, Alteryx One facilite le nettoyage, le mélange et l'analyse des données pour débloquer les insights uniques qui conduisent à des décisions percutantes. Analytique guidée par l'IA Alteryx automatise et simplifie chaque étape de la préparation et de l'analyse des données, de la validation et de l'enrichissement à l'analytique prédictive et aux insights automatisés. Intégrez l'IA générative directement dans vos flux de travail pour rationaliser les tâches complexes de données et générer des insights plus rapidement. Une flexibilité inégalée, que vous préfériez des flux de travail sans code, des commandes en langage naturel ou des options à faible code, Alteryx s'adapte à vos besoins. Fiable. Sécurisé. Prêt pour l'entreprise. Alteryx est approuvé par plus de la moitié des Global 2000 et 19 des 20 plus grandes banques mondiales. Avec une automatisation, une gouvernance et une sécurité intégrées, vos flux de travail peuvent évoluer et maintenir la conformité tout en fournissant des résultats cohérents. Et peu importe si vos systèmes sont sur site, hybrides ou dans le cloud ; Alteryx s'intègre sans effort dans votre infrastructure. Facile à utiliser. Profondément connecté. Ce qui distingue vraiment Alteryx, c'est notre concentration sur l'efficacité et la facilité d'utilisation pour les analystes et notre communauté active de 700 000 utilisateurs d'Alteryx pour vous soutenir à chaque étape de votre parcours. Avec une intégration transparente aux données partout, y compris des plateformes comme Databricks, Snowflake, AWS, Google, SAP et Salesforce, notre plateforme aide à unifier les données cloisonnées et à accélérer l'accès aux insights. Visitez Alteryx.com pour plus d'informations et pour commencer votre essai gratuit.

**Average Rating:** 4.6/5.0

**Total Reviews:** 855

#### How Do G2 Users Rate Alteryx?

- **Application:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Service géré:** 7.9/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Compréhension du langage naturel:** 7.9/10 (Category avg: 8.2/10)
- **Facilité d’administration:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10)

#### Who Is the Company Behind Alteryx?

- **Vendeur:** [Alteryx](https://www.g2.com/fr/sellers/alteryx)
- **Site Web de l'entreprise:** www.alteryx.com
- **Année de fondation:** 1997
- **Emplacement du siège social:** Irvine, CA
- **Twitter:** @alteryx  
26,149 abonnés Twitter
- **Page LinkedIn®:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/fr/external_clickthroughs/record?secure%5Bsource_type%5D=product_profile&secure%5Btoken%5D=ae8a7629c5a6d593caff29361a6ee3fb670df11992dd94a9656c66461078b340&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.linkedin.com%2Fcompany%2F903031%2F&secure%5Burl_type%5D=linkedin_company_website)  
2,304 employés sur LinkedIn®

#### Who Uses This Product?

- **Who Uses This:** Analyste de données, Analyste
- **Top Industries:** Services financiers, Comptabilité
- **Company Size:** 63% Large, 21% Medium

#### What Do G2 Reviewers Say About Alteryx?

_AI-generated summary from verified user reviews_

##### Pros

- Les utilisateurs apprécient la **facilité d'utilisation** d'Alteryx, le trouvant convivial et efficace pour les utilisateurs non techniques.
- Les utilisateurs apprécient les **capacités d'automatisation** d'Alteryx, améliorant la rapidité et l'efficacité dans la préparation et l'analyse des données.
- Les utilisateurs adorent le **design intuitif** d'Alteryx, rendant la gestion des données et la création de flux de travail sans effort et efficace.
- Les utilisateurs trouvent qu'Alteryx est **très facile à apprendre et à utiliser** , améliorant ainsi leur flux de travail et leur expérience d'automatisation des données.
- Les utilisateurs apprécient l' **efficacité** d'Alteryx, permettant un traitement rapide des données et des flux de travail simplifiés sans codage complexe.

##### Cons

- Les utilisateurs mentionnent qu'Alteryx a un **coût élevé** qui peut être un défi pour les petites équipes et les startups.
- Les utilisateurs trouvent une **courbe d'apprentissage abrupte** pour les fonctionnalités avancées, ce qui rend difficile pour les débutants de maîtriser Alteryx rapidement.
- Les utilisateurs soulignent les **fonctionnalités manquantes** dans Alteryx, telles que les connecteurs limités et les problèmes de flexibilité de sortie.
- Les utilisateurs trouvent **des difficultés d'apprentissage** dans Alteryx en raison d'outils déroutants et d'erreurs de dépannage, surtout pour les débutants.
- Les utilisateurs rencontrent une **performance lente** lors du traitement de grands ensembles de données, ce qui affecte l'efficacité et la convivialité dans Alteryx.

#### What Are Recent G2 Reviews of Alteryx?

**["Échelles les opérations et économise du temps avec des flux de travail de données automatisés"](https://www.g2.com/fr/survey_responses/alteryx-review-13047637)**

**Rating:** 4.5/5.0 stars

_— Ihor B._

[Read full review](https://www.g2.com/fr/survey_responses/alteryx-review-13047637)

**["Rend la préparation des données plus rapide avec un flux de travail intuitif de glisser-déposer"](https://www.g2.com/fr/survey_responses/alteryx-review-13190742)**

**Rating:** 4.5/5.0 stars

_— Anushka S._

[Read full review](https://www.g2.com/fr/survey_responses/alteryx-review-13190742)

### [Deep Learning VM Image](https://www.g2.com/fr/products/deep-learning-vm-image/reviews)

Les images VM de Deep Learning sont des images de machine virtuelle préconfigurées, optimisées pour les tâches de science des données et d'apprentissage automatique. Ces images sont fournies avec les cadres et outils essentiels d'apprentissage automatique préinstallés, permettant aux utilisateurs de déployer et de faire évoluer efficacement les modèles d'apprentissage automatique sur l'infrastructure de Google Cloud. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Cadres préinstallés : Support pour TensorFlow Enterprise, TensorFlow, PyTorch et le calcul haute performance générique, répondant à divers besoins en apprentissage automatique. - Options de système d'exploitation : Basées sur Debian 11 et Ubuntu 22.04, offrant flexibilité et compatibilité avec différents environnements. - Environnement Python complet : Inclut Python 3.10 avec une suite de bibliothèques telles que NumPy, SciPy, Matplotlib, Pandas, NLTK, Pillow, scikit-image, OpenCV et scikit-learn, facilitant une expérience de développement robuste. - Intégration JupyterLab : Offre des environnements de notebooks JupyterLab pour un prototypage rapide et un développement interactif. - Accélération GPU : Équipé des derniers pilotes et packages NVIDIA, y compris CUDA 11.x et 12.x, CuDNN et NCCL, pour exploiter les capacités GPU pour un calcul accéléré. Valeur principale et solutions pour les utilisateurs : Les images VM de Deep Learning simplifient le processus de configuration des projets d'apprentissage automatique en fournissant des environnements prêts à l'emploi avec des cadres et outils préinstallés. Cela réduit le temps et les efforts nécessaires pour la configuration, permettant aux data scientists et aux praticiens de l'apprentissage automatique de se concentrer sur le développement et l'expérimentation des modèles. L'intégration avec l'infrastructure évolutive de Google Cloud garantit que les utilisateurs peuvent gérer et faire évoluer efficacement leurs charges de travail d'apprentissage automatique, qu'ils nécessitent des ressources CPU ou GPU. Des mises à jour régulières et un support communautaire améliorent encore la fiabilité et la performance de ces images VM, en faisant une ressource précieuse pour accélérer les initiatives d'apprentissage automatique.

**Average Rating:** 4.4/5.0

**Total Reviews:** 51

#### How Do G2 Users Rate Deep Learning VM Image?

- **Application:** 8.8/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Service géré:** 8.4/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Compréhension du langage naturel:** 8.5/10 (Category avg: 8.2/10)
- **Facilité d’administration:** 8.8/10 (Category avg: 8.5/10)

#### Who Is the Company Behind Deep Learning VM Image?

- **Vendeur:** [Google](https://www.g2.com/fr/sellers/google)
- **Année de fondation:** 1998
- **Emplacement du siège social:** Mountain View, CA
- **Twitter:** @google  
31,899,995 abonnés Twitter
- **Page LinkedIn®:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/fr/external_clickthroughs/record?secure%5Bsource_type%5D=product_profile&secure%5Btoken%5D=fe4a5936665c9702418dd53c477fef5a7baea08078bb117ed67e966fc581b9ec&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.linkedin.com%2Fcompany%2F1441%2F&secure%5Burl_type%5D=linkedin_company_website)  
341,888 employés sur LinkedIn®
- **Propriété:** NASDAQ:GOOG

#### Who Uses This Product?

- **Top Industries:** Technologie de l'information et services, Logiciels informatiques
- **Company Size:** 48% Small, 31% Medium

#### What Do G2 Reviewers Say About Deep Learning VM Image?

_AI-generated summary from verified user reviews_

##### Pros

- Les utilisateurs apprécient les **cadres et outils ML préinstallés** de l'image VM Deep Learning, améliorant l'efficacité dans les projets.
- Les utilisateurs adorent la **facilité d'utilisation** de l'image VM Deep Learning, permettant un déploiement rapide et une intégration transparente.
- Les utilisateurs apprécient les **intégrations faciles avec les services cloud** , qui simplifient le déploiement et améliorent la productivité de manière transparente.
- Les utilisateurs bénéficient des **capacités de traitement rapide** de l'image VM Deep Learning, améliorant l'efficacité dans les projets d'apprentissage profond.
- Les utilisateurs bénéficient de la **vitesse exceptionnelle** de l'image VM Deep Learning, accélérant considérablement le traitement des données et l'efficacité des flux de travail.

##### Cons

- Les utilisateurs constatent que **les coûts peuvent augmenter** avec une utilisation fréquente, ce qui suscite des inquiétudes quant à l'abordabilité à long terme.
- Les utilisateurs expriment des préoccupations concernant les **coûts élevés** associés à l'utilisation, qui peuvent augmenter pour les opérations à plus grande échelle.
- Les utilisateurs sont confrontés à des **coûts de calcul élevés** et à des problèmes de latence avec l'image VM d'apprentissage profond, ce qui impacte les performances globales et les dépenses.
- Les utilisateurs trouvent la **courbe d'apprentissage abrupte** difficile, rendant difficile pour les débutants de naviguer dans l'image VM de Deep Learning.
- Les utilisateurs signalent une **courbe d'apprentissage abrupte** qui peut submerger les nouveaux utilisateurs et entraver l'utilisation efficace de l'image VM Deep Learning.

#### What Are Recent G2 Reviews of Deep Learning VM Image?

**["Traduction linguistique précise et rapide"](https://www.g2.com/fr/survey_responses/deep-learning-vm-image-review-13179848)**

**Rating:** 4.0/5.0 stars

_— Dhananjaya N._

[Read full review](https://www.g2.com/fr/survey_responses/deep-learning-vm-image-review-13179848)

**["Environnement IA GPU préconfiguré qui accélère l'apprentissage profond sur Google Cloud"](https://www.g2.com/fr/survey_responses/deep-learning-vm-image-review-13155676)**

**Rating:** 4.5/5.0 stars

_— LOKESH G._

[Read full review](https://www.g2.com/fr/survey_responses/deep-learning-vm-image-review-13155676)

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- [2](/categories/data-science-and-machine-learning-platforms?open_modal_url=%2Fproducts%2Fbandera-ai%2Fwishlists%3Fhost_path%3D%252Fcategories%252Fdata-science-and-machine-learning-platforms%26source%3Dcategory&order=g2_score&page=2#product-list)
- [3](/categories/data-science-and-machine-learning-platforms?open_modal_url=%2Fproducts%2Fbandera-ai%2Fwishlists%3Fhost_path%3D%252Fcategories%252Fdata-science-and-machine-learning-platforms%26source%3Dcategory&order=g2_score&page=3#product-list)
- [4](/categories/data-science-and-machine-learning-platforms?open_modal_url=%2Fproducts%2Fbandera-ai%2Fwishlists%3Fhost_path%3D%252Fcategories%252Fdata-science-and-machine-learning-platforms%26source%3Dcategory&order=g2_score&page=4#product-list)
- [5](/categories/data-science-and-machine-learning-platforms?open_modal_url=%2Fproducts%2Fbandera-ai%2Fwishlists%3Fhost_path%3D%252Fcategories%252Fdata-science-and-machine-learning-platforms%26source%3Dcategory&order=g2_score&page=5#product-list)
- …
- [69](/categories/data-science-and-machine-learning-platforms?open_modal_url=%2Fproducts%2Fbandera-ai%2Fwishlists%3Fhost_path%3D%252Fcategories%252Fdata-science-and-machine-learning-platforms%26source%3Dcategory&order=g2_score&page=69#product-list)
- [70](/categories/data-science-and-machine-learning-platforms?open_modal_url=%2Fproducts%2Fbandera-ai%2Fwishlists%3Fhost_path%3D%252Fcategories%252Fdata-science-and-machine-learning-platforms%26source%3Dcategory&order=g2_score&page=70#product-list)
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[SaaS Backup Software](https://www.g2.com/categories/saas-backup)

[User Research Tools](https://www.g2.com/categories/user-research)

[Quality Management Systems (QMS)](https://www.g2.com/categories/quality-management-qms)

[Affiliate Marketing Software](https://www.g2.com/categories/affiliate-marketing)

[Product Information Management (PIM) Systems](https://www.g2.com/categories/product-information-management-pim)

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[Browse Data Science and Machine Learning Platforms Themes](/categories/data-science-and-machine-learning-platforms/themes)

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BB

Researched and written by [Bijou Barry](https://research.g2.com/insights/author/bijou-barry)

Updated April 22, 2026

Data science and machine learning (DSML) platforms provide tools to build, deploy, and monitor machine learning (ML) algorithms by combining data with intelligent, decision-making models to support business solutions. These platforms may offer prebuilt algorithms and visual workflows for nontechnical users or require more advanced development skills for complex model creation.

Core capabilities of data science and machine learning (DSML) software

To qualify for inclusion in the Data Science and Machine Learning (DSML) Platforms category, a product must:

- Present a way for developers to connect data to algorithms so they can learn and adapt
- Allow users to create ML algorithms and offer prebuilt algorithms for novice users
- Provide a platform for deploying AI at scale

How DSML software differs from other tools

DSML platforms differ from traditional platform-as-a-service (PaaS) offerings by providing ML–specific functionality, such as prebuilt algorithms, model training workflows, and automated features that reduce the need for extensive data science expertise.

Insights from G2 Reviews on DSML software

According to G2 review data, users highlight the value of streamlined model development, ease of deployment, and options that support both nontechnical and advanced practitioners through visual interfaces or coding-based workflows.

Top Tools at a Glance

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Unified lakehouse ML and analytics workflows

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User Review

"Helpful for Managing and Analyzing Operational Data"

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End-to-end ML lifecycle with GCP-native MLOps

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User Review

"Vertex AI Streamlines ML Training and Deployment with a Unified, Feature-Rich Platform"

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End-to-end ML lifecycle with governed model deployment

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User Review

"Effective Data Analysis with SAS Viya"

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SQL-native ML pipelines with unified data warehousing

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User Review

"Elastic Scaling and Fast Analytics with Snowflake"

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Unified lakehouse analytics for hybrid AI workloads

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User Review

"Powerful Query Performance and Governance, But a Steep Onboarding Learning Curve"

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End-to-end ML workflows with no-code/code flexibility

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User Review

"Unified, Low-Code Platform That Boosts End-to-End Data & AI Productivity"

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Polyglot SQL-Python notebooks with AI-assisted analysis

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User Review

"All-in-One Collaborative Workspace for SQL, Python, and Interactive Dashboards"

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Numerical simulation and ML algorithm prototyping

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User Review

"A Robust Powerhouse for Advanced Engineering Simulations and Modeling"

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Collaborative notebook analytics with multi-source integration

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User Review

"Real-Time Collaboration That Makes Lab Work Easy"

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## How Do You Choose the Right Data Science and Machine Learning Platforms?

### What You Should Know About Data Science and Machine Learning Platforms

### What are data science and machine learning (DSML) platforms?

The amount of data being produced within companies is increasing rapidly. Businesses are realizing its importance and are leveraging this accumulated data to gain a competitive advantage. Companies are turning their data into insights to drive business decisions and improve product offerings. With data science, of which [artificial intelligence (AI)](https://www.g2.com/articles/what-is-artificial-intelligence) is a part, users can mine vast amounts of data. Whether structured or unstructured, it uncovers patterns and makes data-driven predictions.

One crucial aspect of data science is the development of machine learning models. Users leverage data science and machine learning engineering platforms that facilitate the entire process, from data integration to model management. With this single platform, data scientists, engineers, developers, and other business stakeholders collaborate to ensure that the data is appropriately managed and mined for meaning.

### Types of DSML platforms

Not all data science and machine learning software platforms are designed equal. These tools allow developers and data scientists to build, train, and deploy [machine learning models](https://www.g2.com/articles/what-is-machine-learning). However, they differ in terms of the data types supported and the method and manner of deployment. 

**Cloud**  **data science and machine learning platforms**

With the ability to store data in remote servers and easily access it, businesses can focus less on building infrastructure and more on their data, both in terms of how to derive insight from it and to ensure its quality. Cloud-based DSML platforms afford them the ability to both train and deploy the models in the cloud. This also helps when these models are being built into various applications, as it provides easier access to change and tweak the models that have been deployed.

**On-premises**  **data science and machine learning platforms**

Cloud is not always the answer, as it is not always a viable solution. Not all data experts have the luxury of working in the cloud for several reasons, including data security and issues related to latency. In cases like health care, strict regulations, such as [HIPAA](https://www.g2.com/glossary/hipaa-definition), require data to be secure. Therefore, on-premises DSML solutions can be vital for some professionals, such as those in the healthcare industry and government sector, where privacy compliance is stringent and sometimes necessary.

**Edge**  **platforms**

Some DSML tools and software allow for spinning up algorithms on the edge, consisting of a mesh network of [data centers](https://www.g2.com/glossary/data-center-definition) that process and store data locally before being sent to a centralized storage center or cloud. [Edge computing](https://learn.g2.com/trends/edge-computing) optimizes cloud computing systems to avoid disruptions or slowing in the sending and receiving of data. ** **

### What are the common features of data science and machine learning solutions?

The following are some core features within data science and machine learning platforms that can help users prepare data and train, manage, and deploy models.

**Data preparation:** Data ingestion features allow users to integrate and ingest data from various internal or external sources, such as enterprise applications, databases, or Internet of Things (IoT) devices.

Dirty data (i.e., incomplete, inaccurate, or incoherent data) is a nonstarter for building machine learning models. Bad AI training begets bad models, which in turn begets bad predictions that may be useful at best and detrimental at worst. Therefore, data preparation capabilities allow for [data cleansing](https://www.g2.com/articles/data-cleaning) and data augmentation (in which related datasets are brought to bear on company data) to ensure that the data journey gets off to a good start.

**Model training:** Feature engineering transforms raw data into features that better represent the underlying problem to the predictive models. It is a key step in building a model and improves model accuracy on unseen data.

Building a model requires training it by feeding it data. Training a model is the process of determining the proper values for all the weights and the bias from the inputted data. Two key methods used for this purpose are [supervised learning and unsupervised learning](https://www.g2.com/articles/supervised-vs-unsupervised-learning). The former is a method in which the input is labeled, whereas the latter deals with unlabeled data.

**Model management:** The process does not end once the model is released. Businesses must monitor and manage their models to ensure that they remain accurate and updated. Model comparison allows users to quickly compare models to a baseline or to a previous result to determine the quality of the model built. Many of these platforms also have tools for tracking metrics, such as accuracy and loss.

**Model deployment:** The deployment of machine learning models is the process of making them available in production environments, where they provide predictions to other software systems. Methods of deployment include REST APIs, GUI for on-demand analysis, and more.

### What are the benefits of using DSML engineering platforms?

Through the use of data science and machine learning platforms, data scientists can gain visibility into the entire data journey, from ingestion to inference. This helps them better understand what is and isn’t working and provides them with the tools necessary to fix problems if and when they arise. With these tools, experts prepare and enrich their data, leverage machine learning libraries, and deploy their algorithms into production.

**Share data insights:** Users can share data, models, dashboards, or other related information with collaboration-based tools to foster and facilitate teamwork.

**Simplify and scale data science:** Many platforms are opening up these tools to a broader audience with easy-to-use features and drag-and-drop capabilities. In addition, pre-trained models and out-of-the-box pipelines tailored to specific tasks help streamline the process. These platforms easily help scale up experiments across many nodes to perform distributed training on large datasets.

**Experimentation:** Before a model is pushed to production, data scientists spend a significant amount of time working with the data and experimenting to find an optimal solution. Data science and machine learning vendors facilitate this experimentation through data visualization, data augmentation, and data preparation tools. Different types of layers and optimizers for [deep learning](https://www.g2.com/articles/deep-learning), which are algorithms or methods used to change the attributes of neural networks, such as weights and learning rate, to reduce losses, are also used in experimentation.

### Who uses data science and machine learning products?

Data scientists are in high demand, but skilled professionals are in shortage. The skillset is varied and vast (for example, there is a need to understand various algorithms, advanced mathematics, programming skills, and more). Therefore, such professionals are difficult to come by and command high compensation. To tackle this issue, platforms increasingly include features that make it easier to develop AI solutions, such as drag-and-drop capabilities and prebuilt algorithms.

In addition, for data science projects to initiate, it is key that the broader business buys into them. The more robust platforms provide resources that help nontechnical users understand the models, the data involved, and the aspects of the business that have been impacted.

**Data engineers:** With robust data integration capabilities, data engineers tasked with the design, integration, and management of data use these platforms to collaborate with data scientists and other stakeholders within the organization.

**Citizen data scientists:** With the rise of more user-friendly features, citizen data scientists, who are not professionally trained but have developed data skills, are increasingly turning to data science and machine learning platforms to bring AI into their organizations.

**Professional data scientists:** Expert data scientists use these solutions to scale data science operations across the lifecycle, simplifying the process of experimentation to deployment and speeding up data exploration and preparation, as well as model development and training.

**Business stakeholders:** Business stakeholders use these tools to gain clarity into the machine learning models and better understand how they tie in with the broader business and its operations.

### What are the alternatives to data science and machine learning platforms?

Alternatives to data science and machine learning solutions can replace this type of software, either partially or completely:

[AI & machine learning operationalization software](https://www.g2.com/categories/ai-machine-learning-operationalization) **:** Depending on the use case, businesses might consider AI and machine learning operationalization software. This software does not provide a platform for the full end-to-end development of machine learning models but can provide more robust features around operationalizing these algorithms. This includes monitoring the health, performance, and accuracy of models.

[Machine learning software](https://www.g2.com/categories/machine-learning) **:** Data science and machine learning platforms are great for the full-scale development of models, whether that be for [computer vision](https://learn.g2.com/computer-vision), natural language processing (NLP), and more. However, in some cases, businesses may want a solution that is more readily available off the shelf, which they can use in a plug-and-play fashion. In such a case, they can consider machine learning software, which will involve less setup time and development costs.

There are many different types of machine learning algorithms that perform a variety of tasks and functions. These algorithms may consist of more specific ones, such as association rule learning, [Bayesian networks](https://www.g2.com/articles/artificial-intelligence-terms#:~:text=Bayesian%20network%3A%20also%20known%20as%20the%20Bayes%20network%2C%20Bayes%20model%2C%20belief%20network%2C%20and%20decision%20network%2C%20is%20a%20graph%2Dbased%20model%20representing%20a%20set%20of%20variables%20and%20their%20dependencies.%C2%A0), clustering, decision tree learning, genetic algorithms, learning classifier systems, and support vector machines, among others. This helps organizations look for point solutions.

### **Software and services related to data science and machine learning engineering platforms**

Related solutions that can be used together with DSML platforms include:

[Data preparation software](https://www.g2.com/categories/data-preparation) **:** Data preparation software helps companies with their data management. These solutions allow users to discover, combine, clean, and enrich data for simple analysis. Although data science and machine learning platforms offer data preparation features, businesses might opt for a dedicated preparation tool.

[Data warehouse software](https://www.g2.com/categories/data-warehouse) **:** Most companies have many disparate data sources, and to best integrate all their data, they implement a data warehouse. Data warehouses house data from multiple databases and business applications, which allows business intelligence and analytics tools to pull all company data from a single repository. This organization is critical to the quality of the data ingested by data science and machine learning platforms.

[Data labeling software](https://www.g2.com/categories/data-labeling) **:** To achieve supervised learning off the ground, it is key to have labeled data. Putting in place a systematic, sustained labeling effort can be aided by data labeling software, which provides a toolset for businesses to turn unlabeled data into labeled data and build corresponding AI algorithms.

[Natural language processing (NLP) software](https://www.g2.com/categories/natural-language-processing-nlp) **:** [NLP](https://www.g2.com/articles/natural-language-processing) allows applications to interact with human language using a deep learning algorithm. NLP algorithms input language and give a variety of outputs based on the learned task. NLP algorithms provide [voice recognition](https://www.g2.com/articles/voice-recognition) and [natural language generation (NLG)](https://www.g2.com/categories/natural-language-generation-nlg), which converts data into understandable human language. Some examples of NLP uses include [chatbots](https://www.g2.com/categories/chatbots), translation applications, and [social media monitoring tools](https://www.g2.com/categories/social-media-listening-tools) that scan social media networks for mentions.

### Challenges with DSML platforms

Software solutions can come with their own set of challenges. 

**Data requirements:** A great deal of data is required for most AI algorithms to learn what is needed. Users need to train machine learning algorithms using techniques such as reinforcement learning, supervised learning, and unsupervised learning to build a truly intelligent application.

**Skill shortage:** There is also a shortage of people who understand how to build these algorithms and train them to perform the necessary actions. The common user cannot simply fire up AI software and have it solve all their problems.

**Algorithmic bias:** Although the technology is efficient, it is not always effective and is marred by various types of biases in the training data, such as race or gender biases. For example, since many facial recognition algorithms are trained on datasets with primarily white male faces, others are more likely to be falsely identified by the systems.

### Which companies should buy DSML engineering platforms?

The implementation of AI can have a positive impact on businesses across a host of different industries. Here are a handful of examples:

**Financial services:** AI is widely used in financial services, with banks using it for everything from developing credit score algorithms to analyzing earnings documents to spot trends. With data science and machine learning software solutions, data science teams can build models with company data and deploy them to internal and external applications.

**Healthcare:** Within healthcare, businesses can use these platforms to better understand patient populations, such as predicting in-patient visits and developing systems that can match people with relevant clinical trials. In addition, as the process of drug discovery is particularly costly and takes a significant amount of time, healthcare organizations are using data science to speed up the process, using data from past trials, research papers, and more.

**Retail:** In retail, especially e-commerce, personalization rules supreme. The top retailers are leveraging these platforms to provide customers with highly personalized experiences based on factors such as previous behavior and location. With machine learning in place, these businesses can display highly relevant material and catch the attention of potential customers. 

### How to choose the best data science and machine learning (DSML) platform

#### Requirements gathering (RFI/RFP) for DSML platforms

If a company is just starting out and looking to purchase its first data science and machine learning platform, or wherever a business is in its buying process, g2.com can help select the best option.

The first step in the buying process must involve a careful look at one’s company data. As a fundamental part of the data science journey involves data engineering (i.e., data collection and analysis), businesses must ensure that their data quality is high and the platform in question can adequately handle their data, both in terms of format as well as volume. If the company has amassed a lot of data, it needs to look for a solution that can grow with the organization. Users should think about the pain points and jot them down; these should be used to help create a checklist of criteria. Additionally, the buyer must determine the number of employees who will need to use this software, as this drives the number of licenses they are likely to buy.

Taking a holistic overview of the business and identifying pain points can help the team springboard into creating a checklist of criteria. The checklist serves as a detailed guide that includes both necessary and nice-to-have features, including budget, features, number of users, integrations, security requirements, cloud or on-premises solutions, and more.

Depending on the deployment scope, producing an RFI, a one-page list with a few bullet points describing what is needed from a data science platform might be helpful.

#### Compare DSML products

**Create a long list**

From meeting the business functionality needs to implementation, vendor evaluations are an essential part of the software buying process. For ease of comparison, after all demos are complete, it helps to prepare a consistent list of questions regarding specific needs and concerns to ask each vendor.

**Create a short list**

From the long list of vendors, it is helpful to narrow down the list of vendors and come up with a shorter list of contenders, preferably no more than three to five. With this list in hand, businesses can produce a matrix to compare the features and pricing of the various solutions.

**Conduct demos**

To ensure a thorough comparison, the user should demo each solution on the short list using the same use case and datasets. This will allow the business to evaluate like-for-like and see how each vendor compares against the competition.

#### Selection of DSML platforms

**Choose a selection team**

Before getting started, it's crucial to create a winning team that will work together throughout the entire process, from identifying pain points to implementation. The software selection team should consist of members of the organization who have the right interests, skills, and time to participate in this process. A good starting point is to aim for three to five people who fill roles such as the main decision maker, project manager, process owner, system owner, or staffing subject matter expert, as well as a technical lead, IT administrator, or security administrator. In smaller companies, the vendor selection team may be smaller, with fewer participants, multitasking, and taking on more responsibilities.

**Negotiation**

Just because something is written on a company’s pricing page does not mean it is fixed (although some companies will not budge). It is imperative to open up a conversation regarding pricing and licensing. For example, the vendor may be willing to give a discount for multi-year contracts or to recommend the product to others.

**Final decision**

After this stage, and before going all in, it is recommended to roll out a test run or pilot program to test adoption with a small sample size of users. If the tool is well used and well received, the buyer can be confident that the selection was correct. If not, it might be time to go back to the drawing board.

### Cost of data science and machine learning platforms

As mentioned above, data science and machine learning platforms are available as both on-premises and cloud solutions. Pricing between the two might differ, with the former often requiring more upfront infrastructure costs. 

As with any software, these platforms are frequently available in different tiers, with the more entry-level solutions costing less than the enterprise-scale ones. The former will frequently not have as many features and may have usage caps. DSML vendors may have tiered pricing, in which the price is tailored to the users’ company size, the number of users, or both. This pricing strategy may come with some degree of support, which might be unlimited or capped at a certain number of hours per billing cycle.

Once set up, they do not often require significant maintenance costs, especially if deployed in the cloud. As these platforms often come with many additional features, businesses looking to maximize the value of their software can contract third-party consultants to help them derive insights from their data and get the most out of the software.

#### Return on Investment (ROI)

Businesses decide to deploy data science and machine learning platforms with the goal of deriving some degree of ROI. As they are looking to recoup the losses that they spent on the software, it is critical to understand the costs associated with it. As mentioned above, these platforms typically are billed per user, which is sometimes tiered depending on the company size. More users will typically translate into more licenses, which means more money.

Users must consider how much is spent and compare that to what is gained, both in terms of efficiency as well as revenue. Therefore, businesses can compare processes between pre- and post-deployment of the software to better understand how processes have been improved and how much time has been saved. They can even produce a case study (either for internal or external purposes) to demonstrate the gains they have seen from their use of the platform.

### Implementation of data science and machine learning platforms

**How are DSML software tools implemented?**

Implementation differs drastically depending on the complexity and scale of the data. In organizations with vast amounts of data in disparate sources (e.g., applications, databases, etc.), it is often wise to utilize an external party, whether that be an implementation specialist from the vendor or a third-party consultancy. With vast experience under their belts, they can help businesses understand how to connect and consolidate their data sources and how to use the software efficiently and effectively.

**Who is responsible for DSML platform implementation?**

It may require many people or teams to properly deploy a data science platform, including data engineers, data scientists, and software engineers. This is because, as mentioned, data can cut across teams and functions. As a result, one person or even one team rarely has a full understanding of all of a company’s data assets. With a cross-functional team in place, a business can begin to piece together its data and begin the journey of data science, starting with proper data preparation and management.

**What is the implementation process for data science and machine learning products?**

In terms of implementation, it is typical for the platform to be deployed in a limited fashion and subsequently rolled out in a broader fashion. For example, a retail brand might decide to A/B test its use of a personalization algorithm for a limited number of visitors to its site to understand better how it is performing. If the deployment is successful, the data science team can present their findings to their leadership team (which might be the CTO, depending on the structure of the business).

If the deployment is unsuccessful, the team can return to the drawing board to determine what went wrong. This will involve examining the training data and algorithms used. If they try again, yet nothing seems to be successful (i.e., the outcome is faulty or there is no improvement in predictions), the business might need to go back to basics and review their data.

**When should you implement DSML tools?**

As previously mentioned, data engineering, which involves preparing and gathering data, is a fundamental feature of data science projects. Therefore, businesses must make getting their data in order their top priority, ensuring that there are no duplicate records or misaligned fields. Although this sounds basic, it is anything but. Faulty data as an input will result in faulty data as an output. 

### Data science and machine learning platforms trends

**AutoML**

AutoML helps automate many tasks needed to develop AI and machine learning applications. Uses include automatic data preparation, automated feature engineering, providing explainability for models, and more.

**Embedded AI**

Machine and deep learning functionality is getting increasingly embedded in nearly all types of software, irrespective of whether the user is aware of it. Using embedded AI inside software like [CRM](https://www.g2.com/categories/crm), [marketing automation](https://www.g2.com/categories/marketing-automation), and [analytics solutions](https://www.g2.com/categories/analytics-tools-software) allows us to streamline processes, automate certain tasks, and gain a competitive edge with predictive capabilities. Embedded AI may gradually pick up in the coming years and may do so in the same way cloud deployment and mobile capabilities have over the past decade. Eventually, vendors may not need to highlight their product benefits from machine learning as it may just be assumed and expected.

**Machine learning as a service (MLaaS)**

The software environment has moved to a more granular microservices structure, particularly for development operations needs. Additionally, the boom of public cloud infrastructure services has allowed large companies to offer development and infrastructure services to other businesses with a pay-as-you-use model. AI software is no different, as the same companies provide [MLaaS](https://www.g2.com/articles/machine-learning-as-a-service) for other enterprises.

Developers quickly take advantage of these prebuilt algorithms and solutions by feeding them their data to gain insights. Using systems built by enterprise companies helps small businesses save time, resources, and money by eliminating the need to hire skilled machine learning developers. MLaaS will grow further as companies continue to rely on these microservices and the need for AI increases.

**Explainability**

When it comes to machine learning algorithms, especially deep learning, it may be difficult to explain how they arrived at certain conclusions. Explainable AI, also known as XAI, is the process whereby the decision-making process of algorithms is made transparent and understandable to humans. Transparency is the most prevalent principle in the current AI ethics literature, and hence explainability, a subset of transparency, becomes crucial. Data science and machine learning platforms are increasingly including tools for explainability, which helps users build explainability into their models and help them meet data explainability requirements in legislation such as the European Union's privacy law and the GDPR.