# Mejor Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático ## How Many Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático 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 Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático Products? **Por qué puedes confiar en las clasificaciones de software de G2:** - 30 Analistas y Expertos en Datos - 14,200+ Reseñas auténticas - 1,043+ Productos - Clasificaciones Imparciales Las clasificaciones de software de G2 se basan en reseñas de usuarios verificadas, moderación rigurosa y una metodología de investigación consistente mantenida por un equipo de analistas y expertos en datos. Cada producto se mide utilizando los mismos criterios transparentes, sin colocación pagada ni influencia del proveedor. Aunque las reseñas reflejan experiencias reales de los usuarios, que pueden ser subjetivas, ofrecen información valiosa sobre cómo funciona el software en manos de profesionales. Juntos, estos aportes impulsan el G2 Score, una forma estandarizada de comparar herramientas dentro de cada categoría. ## G2 Grid® for Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático ![G2 Grid® for Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático plotting products by satisfaction and market presence](https://www.g2.com/es/categories/data-science-and-machine-learning-platforms/grids.png?focus%5B%5D=10470&focus%5B%5D=21469&focus%5B%5D=1327283&focus%5B%5D=10938&focus%5B%5D=67045&focus%5B%5D=24457&focus%5B%5D=1308796&focus%5B%5D=162504) Highlighted products: Databricks, Gemini Enterprise Agent Platform, SAS Viya, Snowflake, Google Cloud AutoML, MATLAB, IBM watsonx.data, y Hex. Underlying data: [Grid® JSON](https://www.g2.com/es/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=snowflake&focus%5B%5D=google-cloud-automl&focus%5B%5D=matlab&focus%5B%5D=ibm-watsonx-data&focus%5B%5D=hex-tech-hex) **Sponsored** ### Hive Hive es una plataforma de software de gestión de proyectos todo en uno que ayuda a los equipos a planificar, colaborar, automatizar flujos de trabajo y entregar proyectos más rápido. Diseñado para organizaciones de todos los tamaños, Hive combina potentes herramientas de planificación de proyectos, gestión de tareas, colaboración en equipo y automatización de flujos de trabajo en un espacio de trabajo personalizable. Ya sea que estés gestionando campañas de marketing, lanzamientos de productos, proyectos creativos, trabajo con clientes o iniciativas multifuncionales, Hive se adapta a los procesos únicos de tu equipo. A diferencia de las herramientas de gestión de proyectos rígidas, Hive ofrece flujos de trabajo flexibles, paneles personalizables y múltiples vistas de proyectos para que cada equipo pueda trabajar de la manera que mejor les funcione. Hive empodera a los equipos de marketing, operaciones, producto, TI, creativo y remoto con las herramientas que necesitan para mantenerse organizados y alineados. Con flujos de trabajo personalizables y potentes funciones de colaboración, los equipos pueden centralizar el trabajo, reducir tareas manuales y mejorar la visibilidad en cada proyecto. Las capacidades clave incluyen: - Múltiples vistas de proyectos, incluyendo tableros Kanban, diagramas de Gantt, calendarios, tablas y listas - Gestión de tareas con campos personalizados, dependencias, hitos y prioridades - Automatización de flujos de trabajo para eliminar trabajo repetitivo - Colaboración en equipo en tiempo real con mensajería, comentarios y compartición de archivos - Seguimiento de tiempo, informes y análisis - Integraciones con cientos de aplicaciones empresariales populares Cada organización trabaja de manera diferente, por lo que Hive está diseñado para ser una de las plataformas de gestión de proyectos más personalizables disponibles. Los equipos pueden crear flujos de trabajo adaptados a sus procesos empresariales utilizando campos personalizados, plantillas de proyectos, automatizaciones, aprobaciones e integraciones. En lugar de obligar a los equipos a cambiar su forma de trabajar, Hive se adapta a los flujos de trabajo existentes, ayudando a las organizaciones a mejorar la eficiencia sin interrumpir la productividad. Hive ofrece a los equipos la flexibilidad de gestionar proyectos desde la perspectiva que mejor les funcione. Cambia sin problemas entre: - Tableros Kanban para flujos de trabajo ágiles - Diagramas de Gantt para planificación de cronogramas - Vistas de calendario para programación - Vistas de tabla y lista para gestión detallada de tareas Estas vistas de proyectos flexibles ayudan a los equipos a seguir plazos, gestionar recursos, identificar cuellos de botella y mantener los proyectos avanzando. Hive reúne proyectos, comunicación y documentación en un espacio de trabajo centralizado. Los miembros del equipo pueden colaborar en tiempo real, asignar tareas, compartir archivos, proporcionar retroalimentación y monitorear el progreso del proyecto sin cambiar entre múltiples herramientas. Al combinar planificación de proyectos, colaboración, automatización e informes en una sola plataforma, Hive ayuda a los equipos a reducir el trabajo innecesario y centrarse en entregar resultados. Hive es más que solo un software de gestión de tareas: es una plataforma de gestión de trabajo escalable diseñada para evolucionar junto a tu negocio. A medida que cambian tus necesidades, Hive continúa expandiéndose a través de nuevas funciones, integraciones y mejoras impulsadas por los clientes. Con personalización flexible, potente automatización y soporte al cliente dedicado, Hive permite a las organizaciones optimizar flujos de trabajo, mejorar la colaboración multifuncional y ejecutar proyectos con mayor rapidez y confianza. [Visitar sitio web](https://www.g2.com/es/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=2026-08-08T07%3A25%3A31Z&secure%5Bdisplayable_resource_id%5D=2360&secure%5Bdisplayable_resource_type%5D=Category&secure%5Bmedium%5D=sponsored&secure%5Bplacement_reason%5D=retargeted_product&secure%5Bplacement_resource_ids%5D%5B%5D=27036&secure%5Bprioritized%5D=false&secure%5Bproduct_id%5D=27036&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%2Fes%2Fcategories%2Fdata-science-and-machine-learning-platforms&secure%5Btoken%5D=a3fb2ba25eb89194d3d278e4b0162c084d9164244c8e8b038e0bc9ddd7c44b06&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fhive.com%2F&secure%5Burl_type%5D=company_website) ### [Databricks](https://www.g2.com/es/products/databricks/reviews) Databricks es la empresa de Datos e IA. Más de 20,000 organizaciones en todo el mundo, incluidas adidas, AT&T, Bayer, Block, Mastercard, Rivian, Unilever y el 70% de las empresas Fortune 500, confían en la Plataforma de Datos + IA de Databricks para construir y escalar aplicaciones de datos e IA, análisis y agentes. Con sede en San Francisco y más de 30 oficinas en todo el mundo, Databricks ofrece una plataforma unificada que incluye Genie, Lakebase, Agent Bricks, Lakeflow, Lakehouse y Unity Catalog. Fundada en 2013 por los creadores originales de Apache Spark™, Delta Lake, MLflow y Unity Catalog, Databricks se basa en una arquitectura de lakehouse abierta que reúne datos, análisis e IA. La plataforma es utilizada por ingenieros de datos, científicos de datos, analistas, desarrolladores, equipos de aprendizaje automático, equipos de IA y usuarios empresariales para colaborar a lo largo de todo el ciclo de vida de los datos y la IA. Las capacidades clave de Databricks incluyen: - Ingeniería de datos: Construir, automatizar y gestionar flujos de datos por lotes, en streaming y en tiempo real de manera confiable. - Análisis e inteligencia empresarial: Ejecutar análisis SQL, crear paneles y permitir que los equipos empresariales exploren datos. - Gobernanza de datos: Descubrir, asegurar y gestionar activos de datos e IA a través de equipos, nubes y cargas de trabajo. - Aprendizaje automático e IA: Desarrollar modelos, construir aplicaciones de IA generativa y crear agentes de IA de calidad de producción. - Aplicaciones de datos: Construir y desplegar aplicaciones impulsadas por datos utilizando datos empresariales gobernados. Disponible en AWS, Azure y Google Cloud, Databricks ayuda a las organizaciones a trabajar a través de nubes, reducir silos de datos y simplificar la colaboración entre equipos y herramientas. Los clientes utilizan Databricks para casos de uso como personalización del cliente, detección de fraudes, mantenimiento predictivo, análisis en tiempo real, ciberseguridad, investigación en salud, gestión de riesgos financieros, optimización de la cadena de suministro y toma de decisiones impulsada por IA. Databricks se utiliza en industrias como servicios financieros, salud y ciencias de la vida, comercio minorista, manufactura, energía y el sector público. Las organizaciones utilizan la plataforma para modernizar la infraestructura de datos, acelerar la adopción de IA y convertir los datos empresariales en valor de negocio. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 1,334 #### How Do G2 Users Rate Databricks? - **Aplicación:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10) - **Servicio Gestionado:** 8.5/10 (Category avg: 8.3/10) - **Comprensión del lenguaje natural:** 8.4/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilidad de administración:** 8.4/10 (Category avg: 8.5/10) #### Who Is the Company Behind Databricks? - **Vendedor:** [Databricks Inc.](https://www.g2.com/es/sellers/databricks-inc) - **Sitio web de la empresa:** databricks.com - **Año de fundación:** 2013 - **Ubicación de la sede:** San Francisco, CA - **Twitter:** @databricks 92,269 seguidores en Twitter - **Página de LinkedIn®:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/es/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 empleados en LinkedIn® #### Who Uses This Product? - **Who Uses This:** Ingeniero de Datos, Analista de Datos - **Top Industries:** Tecnología de la información y servicios, Servicios Financieros - **Company Size:** 47% Large, 38% Medium #### What Do G2 Reviewers Say About Databricks? _AI-generated summary from verified user reviews_ ##### Pros - Los usuarios elogian la **facilidad de uso** y las **características completas** de Databricks para aplicaciones de almacenamiento de datos y ML. - Los usuarios elogian la **facilidad de uso** de Databricks, mejorando su experiencia con interfaces intuitivas y servicios confiables. - Los usuarios aprecian las **integraciones fluidas** de Databricks con AWS y otras herramientas, mejorando las operaciones diarias y la eficiencia. - Los usuarios valoran la **colaboración sin fisuras** que ofrece Databricks, mejorando el trabajo en equipo en proyectos de datos con información en tiempo real. - Los usuarios elogian las **funciones analíticas integradas** de Databricks, mejorando el procesamiento colaborativo de datos y la visualización de información. ##### Cons - Los usuarios notan una **curva de aprendizaje pronunciada** inicialmente, con permisos confusos y modos de cómputo que afectan la usabilidad. - Los usuarios señalan que los **costos pueden ser bastante altos** para utilizar Databricks de manera efectiva, especialmente para proyectos de datos grandes. - Los usuarios encuentran una **curva de aprendizaje pronunciada** con Databricks, especialmente desafiante para los recién llegados a las herramientas de big data. - Los usuarios encuentran la **complejidad** de Databricks desafiante, especialmente para equipos más pequeños y procesos de configuración inicial. - Los usuarios enfrentan **desafíos complejos de configuración** inicialmente, aunque el soporte ayuda a simplificar la experiencia con el tiempo. #### What Are Recent G2 Reviews of Databricks? **["Plataforma confiable para construir canalizaciones de datos escalables"](https://www.g2.com/es/survey_responses/databricks-review-13198355)** **Rating:** 5.0/5.0 stars _— aravind k._ [Read full review](https://www.g2.com/es/survey_responses/databricks-review-13198355) **["Databricks simplifica ETL y análisis con cuadernos escalables"](https://www.g2.com/es/survey_responses/databricks-review-13181721)** **Rating:** 5.0/5.0 stars _— Diana C._ [Read full review](https://www.g2.com/es/survey_responses/databricks-review-13181721) #### What Are G2 Users Discussing About Databricks? - [What does Databricks software do?](https://www.g2.com/es/discussions/what-does-databricks-software-do) - 3 comments, 1 upvote - [¿Qué es la plataforma de análisis unificada de Databricks?](https://www.g2.com/es/discussions/what-is-databricks-unified-analytics-platform) - 3 comments - [¿Qué es Lakehouse en Databricks?](https://www.g2.com/es/discussions/what-is-lakehouse-in-databricks) - 4 comments, 2 upvotes - [¿Cuáles son las características de Databricks?](https://www.g2.com/es/discussions/what-are-the-features-of-databricks) - 4 comments, 2 upvotes ### [Gemini Enterprise Agent Platform](https://www.g2.com/products/gemini-enterprise-agent-platform/reviews) Google Cloud's comprehensive platform for developers to build, scale, govern and optimize agents and models. It's a single destination for technical teams to build agents that can transform enterprise applications and workflows into powerful agentic systems. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 727 #### How Do G2 Users Rate Gemini Enterprise Agent Platform? - **Application:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) - **Managed Service:** 8.3/10 (Category avg: 8.3/10) - **Natural Language Understanding:** 8.5/10 (Category avg: 8.2/10) - **Ease of Admin:** 8.0/10 (Category avg: 8.5/10) #### Who Is the Company Behind Gemini Enterprise Agent Platform? - **Seller:** [Google](https://www.g2.com/sellers/google) - **Year Founded:** 1998 - **HQ Location:** Mountain View, CA - **Twitter:** @google 31,899,995 Twitter followers - **LinkedIn® Page:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/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 employees on LinkedIn® - **Ownership:** NASDAQ:GOOG #### Who Uses This Product? - **Who Uses This:** Software Engineer, Data Scientist - **Top Industries:** Computer Software, Information Technology and Services - **Company Size:** 43% Small, 29% Large #### What Do G2 Reviewers Say About Gemini Enterprise Agent Platform? _AI-generated summary from verified user reviews_ ##### Pros - Users value the **ease of use** of Gemini Enterprise Agent Platform, enhancing productivity and streamlining workflows effectively. - Users value the **multimodal capabilities** of Gemini, enhancing productivity and streamlining machine learning workflows effectively. - Users value the **multimodal capabilities** of Gemini, enhancing productivity through reduced manual work in projects. - Users value the **multimodal capabilities** of Gemini, enhancing productivity by streamlining various tasks and processes. - Users value the **integrated platform** of Gemini, enhancing productivity by combining various functionalities in a unified system. ##### Cons - Users find the **pricing ambiguous** with unexpected costs, making budget management a challenge on the Gemini platform. - Users find the platform's **complexity** ,particularly in navigation and advanced features, challenging, especially for beginners. - The **learning curve is steep** for new users, especially with complex features and pricing transparency issues. - Users find the **complexity issues** of the Gemini Enterprise Agent Platform lead to high costs and a steep learning curve. - Users find the **difficult learning** curve of Gemini Enterprise Agent Platform challenging, especially for newcomers to Google Cloud. #### What Are Recent G2 Reviews of Gemini Enterprise Agent Platform? **["Easy AI Agent Creation"](https://www.g2.com/survey_responses/gemini-enterprise-agent-platform-review-13193916)** **Rating:** 4.5/5.0 stars _— Belhaje A._ [Read full review](https://www.g2.com/survey_responses/gemini-enterprise-agent-platform-review-13193916) **["Helped us automate routine work and save hours every week"](https://www.g2.com/survey_responses/gemini-enterprise-agent-platform-review-13212825)** **Rating:** 4.5/5.0 stars _— Pavan Simhadri D._ [Read full review](https://www.g2.com/survey_responses/gemini-enterprise-agent-platform-review-13212825) #### What Are G2 Users Discussing About Gemini Enterprise Agent Platform? - [What is Google Cloud AI Platform used for?](https://www.g2.com/discussions/what-is-google-cloud-ai-platform-used-for) - 4 comments, 5 upvotes - [What software libraries does cloud ML engine support?](https://www.g2.com/discussions/what-software-libraries-does-cloud-ml-engine-support) - 4 comments, 5 upvotes - [How do I use Google cloud platform for machine learning?](https://www.g2.com/discussions/how-do-i-use-google-cloud-platform-for-machine-learning) - [Is Google Cloud AI free?](https://www.g2.com/discussions/is-google-cloud-ai-free) - [What is Google AI platform?](https://www.g2.com/discussions/what-is-google-ai-platform) - 3 comments, 3 upvotes ### [SAS Viya](https://www.g2.com/products/sas-sas-viya/reviews) SAS Viya is a cloud-native data and AI platform that enables teams to build, deploy and scale explainable AI that drives trusted, confident decisions. It unites the entire data and AI life cycle and empowers teams to innovate quickly while balancing speed, automation and governance by design. Viya unifies data management, advanced analytics and decisioning in a single platform, so organizations can move from experimentation to production with confidence, delivering measurable business impact that is secure, explainable and scalable across any environment. Key capabilities required to deliver trusted decisions include: • End-to-end clarity across the data and AI life cycle, with built-in lineage, auditability and continuous monitoring to support defensible decisions. • Governance by design, enabling consistent oversight across data, models and decisions to reduce risk and accelerate adoption. • Explainable AI at scale, so insights and outcomes can be understood, validated and trusted by business and regulators alike. • Operationalized analytics, ensuring value continues beyond deployment through monitoring, retraining and life cycle management. • Flexible, cloud-native deployment, allowing organizations to start anywhere and scale everywhere while maintaining control. **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) - **Managed Service:** 7.9/10 (Category avg: 8.3/10) - **Natural Language Understanding:** 7.8/10 (Category avg: 8.2/10) - **Ease of Admin:** 7.6/10 (Category avg: 8.5/10) #### Who Is the Company Behind SAS Viya? - **Seller:** [SAS Institute Inc.](https://www.g2.com/sellers/sas-institute-inc-df6dde22-a5e5-4913-8b21-4fa0c6c5c7c2) - **Company Website:** www.sas.com - **Year Founded:** 1976 - **HQ Location:** Cary, NC - **Twitter:** @SASsoftware 60,863 Twitter followers - **LinkedIn® Page:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/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 employees on LinkedIn® #### Who Uses This Product? - **Who Uses This:** Student, Biostatistician - **Top Industries:** Pharmaceuticals, Banking - **Company Size:** 33% Large, 33% Small #### What Do G2 Reviewers Say About SAS Viya? _AI-generated summary from verified user reviews_ ##### Pros - Users value the **ease of use** of SAS Viya, which simplifies data visualization and enhances decision-making efficiency. - Users value the **sophisticated analytical capabilities** of SAS Viya, enabling easy deployment and real-time decision-making. - Users appreciate the **advanced analytical methods** offered by SAS Viya, enhancing decision-making and logistical data analysis capabilities. - Users value the **end-to-end data lifecycle tooling** of SAS Viya, enhancing business insight and strategic decision-making. - Users love the **intuitive interface** of SAS Viya, making data analysis and model deployment effortless for all skill levels. ##### Cons - Users find SAS Viya to have a **learning difficulty** , making it challenging for non-technical individuals to navigate effectively. - Users find the **learning curve steep** , making it challenging for non-technical users to navigate SAS Viya effectively. - Users find the **visualization complexity** in SAS Viya challenging, particularly for non-technical users and beginners. - Users struggle with the **difficult learning curve** of SAS Viya, particularly for new and non-technical users. - Users find the **expensive pricing** of SAS Viya to be a significant barrier to entry for potential adoption. #### What Are Recent G2 Reviews of SAS Viya? **["Effective Data Analysis with SAS Viya"](https://www.g2.com/survey_responses/sas-viya-review-11872818)** **Rating:** 4.5/5.0 stars _— Fungai J._ [Read full review](https://www.g2.com/survey_responses/sas-viya-review-11872818) **["SAS Viya: Powerful AI & Data Analysis with Seamless Integrations"](https://www.g2.com/survey_responses/sas-viya-review-11855145)** **Rating:** 5.0/5.0 stars _— Verified User in Hospital & Health Care_ [Read full review](https://www.g2.com/survey_responses/sas-viya-review-11855145) #### What Are G2 Users Discussing About SAS Viya? - [What is SAS Visual Data Mining and Machine Learning used for?](https://www.g2.com/discussions/what-is-sas-visual-data-mining-and-machine-learning-used-for) - 2 comments ### [Snowflake](https://www.g2.com/products/snowflake/reviews) Snowflake makes enterprise AI easy, efficient and trusted. Thousands of companies around the globe, including hundreds of the world’s largest, use Snowflake’s AI Data Cloud to share data, build applications, and power their business with AI. The era of enterprise AI is here. Learn more at snowflake.com (NYSE: SNOW). **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 713 #### How Do G2 Users Rate Snowflake? - **Application:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10) - **Managed Service:** 9.0/10 (Category avg: 8.3/10) - **Natural Language Understanding:** 8.6/10 (Category avg: 8.2/10) - **Ease of Admin:** 8.6/10 (Category avg: 8.5/10) #### Who Is the Company Behind Snowflake? - **Seller:** [Snowflake, Inc.](https://www.g2.com/sellers/snowflake-inc) - **Company Website:** www.snowflake.com - **Year Founded:** 2012 - **HQ Location:** 135 Constitution Drive, Menlo Park CA - **Twitter:** @SnowflakeDB 278 Twitter followers - **LinkedIn® Page:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/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 employees on LinkedIn® #### Who Uses This Product? - **Who Uses This:** Data Engineer, Data Analyst - **Top Industries:** Information Technology and Services, Computer Software - **Company Size:** 45% Medium, 43% Large #### What Do G2 Reviewers Say About Snowflake? _AI-generated summary from verified user reviews_ ##### Pros - Users appreciate the **ease of use** of Snowflake, finding it fast and effective for data sharing and analytics. - Users value the **reliable features** of Snowflake, enjoying its intuitive interface and seamless data integration for analytics. - Users find Snowflake's **data management capabilities** excellent for efficiently aggregating and querying across multiple datasets. - Users admire the **seamless scalability** of Snowflake, effortlessly accommodating work demands and ensuring optimal performance. - Users appreciate the **fast data analysis** of Snowflake, enabling quick insights without infrastructure worries. ##### Cons - Users find Snowflake's **high costs** burdensome, especially for small businesses with limited budgets. - Users find **feature limitations** in Snowflake, such as lack of code blocks and challenge in permissions management. - Users find that **cost management** requires discipline, as unexpected charges can accumulate quickly without careful monitoring. - Users find the **cost structure difficult to optimize** , leading to unexpectedly high initial expenses during implementation. - Users find Snowflake's **limited features** in dynamic scripts and monitoring hinder flexibility and usability. #### What Are Recent G2 Reviews of Snowflake? **["Elastic Scaling and Fast Analytics with Snowflake"](https://www.g2.com/survey_responses/snowflake-review-13129003)** **Rating:** 4.5/5.0 stars _— Ravindra N._ [Read full review](https://www.g2.com/survey_responses/snowflake-review-13129003) **["Snowflake Simplifies Data Management at Scale"](https://www.g2.com/survey_responses/snowflake-review-12898129)** **Rating:** 4.0/5.0 stars _— Harshil A._ [Read full review](https://www.g2.com/survey_responses/snowflake-review-12898129) #### What Are G2 Users Discussing About Snowflake? - [What is Snowflake used for?](https://www.g2.com/discussions/what-is-snowflake-used-for) - 2 comments, 1 upvote ### [Google Cloud AutoML](https://www.g2.com/products/google-cloud-automl/reviews) Google Cloud AutoML is a suite of machine learning products designed to enable developers with limited expertise to train high-quality custom models tailored to their specific business needs. By leveraging Google's advanced transfer learning and neural architecture search technologies, AutoML simplifies the process of building, deploying, and scaling machine learning models, making AI more accessible to a broader audience. Key Features and Functionality: - Automated Model Training: AutoML automates the selection of model architecture and hyperparameter tuning, reducing the need for manual intervention and specialized knowledge. - User-Friendly Interface: The platform offers an intuitive graphical interface that allows users to upload data, train models, and manage deployments with ease. - Versatile Model Types: AutoML supports various data types and tasks through specialized services: - AutoML Vision: For image classification and object detection. - AutoML Natural Language: For text classification, sentiment analysis, and entity recognition. - AutoML Translation: For creating custom translation models between language pairs. - AutoML Video Intelligence: For video classification and object tracking. - AutoML Tables: For structured data tasks like regression and classification. - Seamless Integration: AutoML integrates with other Google Cloud services, facilitating efficient data management, model deployment, and scalability. Primary Value and Problem Solving: Google Cloud AutoML democratizes machine learning by enabling users without deep technical expertise to develop and deploy custom models. This accessibility allows businesses to harness the power of AI to solve complex problems, such as improving customer experiences through personalized recommendations, automating content moderation, enhancing language translation services, and gaining insights from large datasets. By reducing the barriers to entry, AutoML empowers organizations to innovate and stay competitive in their respective industries. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 30 #### How Do G2 Users Rate Google Cloud AutoML? - **Natural Language Understanding:** 9.0/10 (Category avg: 8.2/10) - **Ease of Admin:** 8.2/10 (Category avg: 8.5/10) #### Who Is the Company Behind Google Cloud AutoML? - **Seller:** [Google](https://www.g2.com/sellers/google) - **Year Founded:** 1998 - **HQ Location:** Mountain View, CA - **Twitter:** @google 31,899,995 Twitter followers - **LinkedIn® Page:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/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 employees on LinkedIn® - **Ownership:** NASDAQ:GOOG #### Who Uses This Product? - **Top Industries:** Information Technology and Services - **Company Size:** 42% Medium, 32% Small #### What Do G2 Reviewers Say About Google Cloud AutoML? _AI-generated summary from verified user reviews_ ##### Pros - Users praise the **seamless AI integration** of Google Cloud AutoML, facilitating high-quality ML model training effortlessly. - Users appreciate the **ease of use** of Google Cloud AutoML, finding it intuitive and well-documented for training models. - Users value the **easy integrations** of Google Cloud AutoML, enhancing their experience with seamless connections to other Google services. - Users appreciate the **seamless integration** of Google Cloud AutoML with other Google services, enhancing their machine learning experience. - Users find the **intuitive interface** of Google Cloud AutoML simplifies the process of training high-quality machine learning models. ##### Cons - Users find the **pricing expensive** for small projects or students, making it less accessible for some users. - Users find the **pricing expensive** , making it challenging for small projects or students to utilize Google Cloud AutoML. #### What Are Recent G2 Reviews of Google Cloud AutoML? **["Google Cloud AutoML: Easy Custom Models with Strong Accuracy and Smooth GCP Integration"](https://www.g2.com/survey_responses/google-cloud-automl-review-13223832)** **Rating:** 4.5/5.0 stars _— Muhammed A._ [Read full review](https://www.g2.com/survey_responses/google-cloud-automl-review-13223832) **["Faster ML Model Development by Google"](https://www.g2.com/survey_responses/google-cloud-automl-review-13088393)** **Rating:** 4.0/5.0 stars _— Verified User in Information Technology and Services_ [Read full review](https://www.g2.com/survey_responses/google-cloud-automl-review-13088393) #### What Are G2 Users Discussing About Google Cloud AutoML? - [What is Google Cloud AutoML used for?](https://www.g2.com/discussions/what-is-google-cloud-automl-used-for) ### [IBM watsonx.data](https://www.g2.com/products/ibm-watsonx-data/reviews) IBM® watsonx.data® helps you access, integrate and understand all your data —structured and unstructured—across any environment. It optimizes workloads for price and performance while enforcing consistent governance across sources, formats and teams. Watch the demo to learn how watsonx.data empowers you to build gen AI apps and powerful AI agents. Free Trial available: https://ibm.biz/Watsonx-data\_Trial **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 167 #### How Do G2 Users Rate IBM watsonx.data? - **Application:** 5.8/10 (Category avg: 8.5/10) - **Managed Service:** 7.2/10 (Category avg: 8.3/10) - **Natural Language Understanding:** 8.0/10 (Category avg: 8.2/10) - **Ease of Admin:** 7.9/10 (Category avg: 8.5/10) #### Who Is the Company Behind IBM watsonx.data? - **Seller:** [IBM](https://www.g2.com/sellers/ibm) - **Company Website:** www.ibm.com - **Year Founded:** 1911 - **HQ Location:** Armonk, New York, United States - **Twitter:** @IBMSecurity 74,660 Twitter followers - **LinkedIn® Page:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/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 employees on LinkedIn® #### Who Uses This Product? - **Who Uses This:** Software Engineer, CEO - **Top Industries:** Information Technology and Services, Computer Software - **Company Size:** 34% Small, 32% Large #### What Do G2 Reviewers Say About IBM watsonx.data? _AI-generated summary from verified user reviews_ ##### Pros - Users appreciate the **ease of use** of IBM watsonx.data, finding it reliable and efficient for data management tasks. - Users value the **organized data integration** and intuitive interface of IBM watsonx.data, enhancing efficiency and analytics. - Users value the **organized and efficient data management** of IBM watsonx.data, enhancing analytics and reporting tasks seamlessly. - Users value the **seamless data source integration** in IBM watsonx.data, enhancing flexibility and efficiency for diverse projects. - Users value the **ability to unify data across hybrid environments** , enhancing flexibility and driving informed decision-making. ##### Cons - Users find the **learning curve steep** , making initial setup and navigation challenging for newcomers to IBM watsonx.data. - Users find the **complexity** of setting up IBM watsonx.data a barrier, especially for newcomers to IBM technologies. - Users find the **pricing steep** for IBM watsonx.data, making it less accessible for smaller businesses and projects. - Users find the **difficult setup** of IBM watsonx.data time-consuming, with a steep learning curve and complex configurations. - Users find IBM watsonx.data **difficult to navigate** , especially for beginners and those unfamiliar with AI and data analytics. #### What Are Recent G2 Reviews of IBM watsonx.data? **["Powerful Query Performance and Governance, But a Steep Onboarding Learning Curve"](https://www.g2.com/survey_responses/ibm-watsonx-data-review-12836202)** **Rating:** 4.0/5.0 stars _— Arkajit D._ [Read full review](https://www.g2.com/survey_responses/ibm-watsonx-data-review-12836202) **["Clean, Smooth UI with Excellent Onboarding and Infrastructure Visuals"](https://www.g2.com/survey_responses/ibm-watsonx-data-review-13204444)** **Rating:** 4.0/5.0 stars _— Aliasgar B._ [Read full review](https://www.g2.com/survey_responses/ibm-watsonx-data-review-13204444) ### [MATLAB](https://www.g2.com/products/matlab/reviews) MATLAB is a high-level programming and numeric computing environment widely utilized by engineers and scientists for data analysis, algorithm development, and system modeling. It offers a desktop environment optimized for iterative analysis and design processes, coupled with a programming language that directly expresses matrix and array mathematics. The Live Editor feature enables users to create scripts that integrate code, output, and formatted text within an executable notebook. Key Features and Functionality: - Data Analysis: Tools for exploring, modeling, and analyzing data. - Graphics: Functions for visualizing and exploring data through various plots and charts. - Programming: Capabilities to create scripts, functions, and classes for customized workflows. - App Building: Facilities to develop desktop and web applications. - External Language Interfaces: Integration with languages such as Python, C/C++, Fortran, and Java. - Hardware Connectivity: Support for connecting MATLAB to various hardware platforms. - Parallel Computing: Ability to perform large-scale computations and parallelize simulations using multicore desktops, GPUs, clusters, and cloud resources. - Deployment: Options to share MATLAB programs and deploy them to enterprise applications, embedded devices, and cloud environments. Primary Value and User Solutions: MATLAB streamlines complex mathematical computations and data analysis tasks, enabling users to develop algorithms and models efficiently. Its comprehensive toolboxes and interactive apps facilitate rapid prototyping and iterative design, reducing development time. The platform's scalability allows for seamless transition from research to production, supporting deployment on various systems without extensive code modifications. By integrating with multiple programming languages and hardware platforms, MATLAB provides a versatile environment that addresses the diverse needs of engineers and scientists across industries. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 751 #### How Do G2 Users Rate MATLAB? - **Application:** 8.6/10 (Category avg: 8.5/10) - **Managed Service:** 8.3/10 (Category avg: 8.3/10) - **Natural Language Understanding:** 8.5/10 (Category avg: 8.2/10) - **Ease of Admin:** 8.4/10 (Category avg: 8.5/10) #### Who Is the Company Behind MATLAB? - **Seller:** [MathWorks](https://www.g2.com/sellers/mathworks) - **Year Founded:** 1984 - **HQ Location:** Natick, MA - **Twitter:** @MATLAB 105,142 Twitter followers - **LinkedIn® Page:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/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 employees on LinkedIn® #### Who Uses This Product? - **Who Uses This:** Student, Graduate Research Assistant - **Top Industries:** Higher Education, Research - **Company Size:** 42% Large, 31% Small #### What Do G2 Reviewers Say About MATLAB? _AI-generated summary from verified user reviews_ ##### Pros - Users find MATLAB's **ease of use** remarkable, enabling intuitive data analysis, visualization, and application development seamlessly. - Users admire MATLAB for its **powerful data analysis and visualization tools** , enabling impactful and professional presentation of results. - Users highlight MATLAB's **excellent visualization tools** , allowing for clear and professional presentations of complex data. - Users value the **rich variety of toolboxes** in MATLAB, enhancing efficiency and confidence in their engineering tasks. - Users appreciate MATLAB for its **powerful simulation capabilities** and seamless transition from ideas to practical solutions. ##### Cons - Users find MATLAB to be **expensive** , particularly due to high licensing costs and additional toolboxes for functionality. - Users experience **slow performance** with MATLAB, particularly on less powerful machines, impacting their productivity during complex tasks. - Users note the **high system requirements** of MATLAB, leading to slower performance on less powerful machines. - Users struggle with **expensive licensing** costs for MATLAB, posing a barrier for individuals and small companies. - Users experience **lagging performance** during high resource usage, affecting efficiency and requiring improvements for better usability. #### What Are Recent G2 Reviews of MATLAB? **["A Robust Powerhouse for Advanced Engineering Simulations and Modeling"](https://www.g2.com/survey_responses/matlab-review-12689149)** **Rating:** 4.0/5.0 stars _— Wafa M._ [Read full review](https://www.g2.com/survey_responses/matlab-review-12689149) **["User-Friendly MATLAB with Top-Tier UI, Tools, and Simulation Performance"](https://www.g2.com/survey_responses/matlab-review-12675291)** **Rating:** 5.0/5.0 stars _— Verified User in Higher Education_ [Read full review](https://www.g2.com/survey_responses/matlab-review-12675291) #### What Are G2 Users Discussing About MATLAB? - [What is MATLAB used for?](https://www.g2.com/discussions/what-is-matlab-used-for) - 1 comment - [Can I use Matlab for free?](https://www.g2.com/discussions/can-i-use-matlab-for-free) - 3 comments - [What is Matlab written in?](https://www.g2.com/discussions/what-is-matlab-written-in) - 1 comment - [Is Matlab a programming language or software?](https://www.g2.com/discussions/is-matlab-a-programming-language-or-software) - 1 comment - [What is Matlab software used for?](https://www.g2.com/discussions/what-is-matlab-software-used-for) - 1 comment ### [Hex](https://www.g2.com/products/hex-tech-hex/reviews) Hex is the world’s favorite AI Analytics platform. With Hex, anyone can explore data using natural language, with or without code, all on trusted context, in one AI-powered platform. 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) - **Managed Service:** 6.8/10 (Category avg: 8.3/10) - **Natural Language Understanding:** 5.1/10 (Category avg: 8.2/10) - **Ease of Admin:** 9.0/10 (Category avg: 8.5/10) #### Who Is the Company Behind Hex? - **Seller:** [Hex Tech](https://www.g2.com/sellers/hex-tech) - **Company Website:** hex.tech - **Year Founded:** 2019 - **HQ Location:** San Francisco, US - **Twitter:** @\_hex\_tech 6,982 Twitter followers - **LinkedIn® Page:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/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) 280 employees on LinkedIn® #### Who Uses This Product? - **Who Uses This:** Data Analyst, Data Scientist - **Top Industries:** Computer Software, Information Technology and Services - **Company Size:** 53% Medium, 22% Small #### What Do G2 Reviewers Say About Hex? _AI-generated summary from verified user reviews_ ##### Pros - Users find Hex **extremely user-friendly** , enjoying seamless integration and fast implementation for data projects. - Users appreciate the **seamless integration of SQL and Python** , enhancing their data analysis and visualization experience in Hex. - Users praise Hex for its **user-friendly data management** , enabling easy integration and collaboration across multiple databases. - Users appreciate the **seamless SQL querying** in Hex, enhancing data analysis with effortless integration and intuitive tools. - Users enjoy the **seamless data analysis and interactive capabilities** of Hex, enhancing collaboration and efficiency. ##### Cons - Users highlight **limited features** in Hex, noting constraints in dashboard capabilities and lack of helpful AI tools. - Users find **missing features** in Hex, such as inadequate data visualization and lack of saved result tabs. - Users note that Hex is **lacking essential features** for dashboarding and computational efficiency compared to competitors. - Users experience **slow performance** with Hex, especially in virtual machines and during routine tasks. - Users face **data management issues** with Hex, including failures in scheduled runs and challenging notebook debugging. #### What Are Recent G2 Reviews of Hex? **["All-in-One Collaborative Workspace for SQL, Python, and Interactive Dashboards"](https://www.g2.com/survey_responses/hex-review-13125920)** **Rating:** 4.5/5.0 stars _— Ravindra N._ [Read full review](https://www.g2.com/survey_responses/hex-review-13125920) **["Amazing AI and SQL Autocomplete That Speeds Up My Work"](https://www.g2.com/survey_responses/hex-review-12687305)** **Rating:** 4.0/5.0 stars _— Paco R._ [Read full review](https://www.g2.com/survey_responses/hex-review-12687305) #### What Are G2 Users Discussing About Hex? - [What is Hex Technologies used for?](https://www.g2.com/discussions/what-is-hex-technologies-used-for) ### [Dataiku](https://www.g2.com/products/dataiku/reviews) Dataiku is the Platform for AI Success: the AI orchestration layer where enterprises build, deploy, and govern analytics, models, and agents at scale. It sits on top of the data platforms, clouds, and AI services you already use, working across all of them without locking you into any one. Dataiku expands who can build production AI, putting the right tools in the hands of data scientists and domain experts alike, from fraud analysts to demand planners. It orchestrates machine learning, rules, LLMs, and agents as one governed system, built on more than a decade of running production AI. Governance is part of the build rather than something bolted on afterward, so teams ship faster while keeping performance, cost, and risk under control. The result: AI that moves from experimentation to trusted, measurable execution now, not in 18 months. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 213 #### How Do G2 Users Rate Dataiku? - **Application:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) - **Managed Service:** 8.2/10 (Category avg: 8.3/10) - **Natural Language Understanding:** 7.8/10 (Category avg: 8.2/10) - **Ease of Admin:** 8.0/10 (Category avg: 8.5/10) #### Who Is the Company Behind Dataiku? - **Seller:** [Dataiku](https://www.g2.com/sellers/dataiku) - **Company Website:** Dataiku.com - **Year Founded:** 2013 - **HQ Location:** New York, NY - **Twitter:** @dataiku 22,917 Twitter followers - **LinkedIn® Page:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/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 employees on LinkedIn® #### Who Uses This Product? - **Who Uses This:** Data Scientist, Data Analyst - **Top Industries:** Financial Services, Pharmaceuticals - **Company Size:** 60% Large, 22% Medium #### What Do G2 Reviewers Say About Dataiku? _AI-generated summary from verified user reviews_ ##### Pros - Users appreciate how Dataiku facilitates **easy ML development** , allowing focus on building models without the complexity. - Users love the **ease of use** in Dataiku, simplifying complex tasks and enhancing their data analysis experience. - Users appreciate the **ease of usability** in Dataiku, enabling collaboration for both technical and non-technical users. - Users appreciate the **easy integrations** of Dataiku, facilitating smooth collaboration and deployment across various analytics tools. - Users benefit from the **productivity improvement** of Dataiku, enabling faster project development and enhanced career growth. ##### Cons - Users find the **steep learning curve** of Dataiku challenging, making it tough for beginners to master the platform. - Users find the **steep learning curve** challenging for beginners, impacting their ability to effectively use Dataiku. - Users find the **difficult learning** curve challenging, particularly for beginners navigating advanced features. - Users experience **slow performance** with Dataiku when handling large datasets, affecting efficiency and productivity. - Users find Dataiku **expensive** , especially for smaller organizations and projects, impacting accessibility and affordability. #### What Are Recent G2 Reviews of Dataiku? **["Unified, Low-Code Platform That Boosts End-to-End Data & AI Productivity"](https://www.g2.com/survey_responses/dataiku-review-13125252)** **Rating:** 4.5/5.0 stars _— Ravindra N._ [Read full review](https://www.g2.com/survey_responses/dataiku-review-13125252) **["Build Faster Workflows with Connected Data from many providers or distinct data sources"](https://www.g2.com/survey_responses/dataiku-review-13120436)** **Rating:** 4.5/5.0 stars _— Adalberto G._ [Read full review](https://www.g2.com/survey_responses/dataiku-review-13120436) #### What Are G2 Users Discussing About Dataiku? - [Is Dataiku an ETL tool?](https://www.g2.com/discussions/is-dataiku-an-etl-tool) - [Is Dataiku web based?](https://www.g2.com/discussions/is-dataiku-web-based) - [What is DSS Dataiku?](https://www.g2.com/discussions/what-is-dss-dataiku) - [What is Dataiku DSS used for?](https://www.g2.com/discussions/what-is-dataiku-dss-used-for) ### [Deepnote](https://www.g2.com/products/deepnote/reviews) Deepnote is a data workspace where agents and humans work together. It's designed to simplify data exploration, accelerate analysis, and quickly deliver actionable insights for you and your team. Unlike outdated tools such as Jupyter, Deepnote is built with the next decade in mind. Deepnote gives anyone working with data superpowers. It unifies your data workflow through an integrated semantic layer, preparing your data for advanced AI applications. You can also leverage our AI data copilot to chat with your data, create charts, write code, or turn your AI notebooks into fully-fledged data dashboards or apps. Combine data, SQL or Python code, and visualizations side-by-side on a flexible canvas - enhanced with cutting-edge AI reasoning models. 🤖 Analyze with AI • Generate code and visualizations by describing your goal. • Auto-write, run, and debug code with AI. • Move faster with context-aware AI suggestions. 🔗 Unify • Connect to 60+ data sources like BigQuery, Snowflake, and PostgreSQL. • Combine Python and SQL in one notebook. • Build reusable ETL, analytics, and metric modules. • Create a semantic layer with shared definitions and trusted metrics. ⚖️ Scale • Instantly boost compute power, more included than Colab. • Schedule jobs and get notified with fresh results. • Organize work in projects and folders for team clarity. • Manage workflows via REST API. 🚀 Launch • Turn notebooks into dashboards or data apps, natively or with Streamlit. • Let users explore data with interactive inputs. • Share secure, live apps in one click. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 382 #### How Do G2 Users Rate Deepnote? - **Application:** 8.0/10 (Category avg: 8.5/10) - **Managed Service:** 7.9/10 (Category avg: 8.3/10) - **Natural Language Understanding:** 7.2/10 (Category avg: 8.2/10) - **Ease of Admin:** 8.8/10 (Category avg: 8.5/10) #### Who Is the Company Behind Deepnote? - **Seller:** [Deepnote](https://www.g2.com/sellers/deepnote) - **Company Website:** www.deepnote.com - **Year Founded:** 2019 - **HQ Location:** San Francisco , US - **Twitter:** @DeepnoteHQ 5,239 Twitter followers - **LinkedIn® Page:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/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 employees on LinkedIn® #### Who Uses This Product? - **Who Uses This:** Student, Data Analyst - **Top Industries:** Computer Software, Higher Education - **Company Size:** 67% Small, 25% Medium #### What Do G2 Reviewers Say About Deepnote? _AI-generated summary from verified user reviews_ ##### Pros - Users praise the **ease of use** of Deepnote, facilitating collaboration and simplifying data analysis tasks. - Users appreciate the **seamless collaboration** capabilities of Deepnote, enhancing teamwork and project efficiency significantly. - Users value the **real-time collaboration** in Deepnote, enhancing teamwork and efficiency in data analysis processes. - Users appreciate the **easy integrations** in Deepnote, enabling seamless workflow and efficient data management. - Users appreciate the **easy data management** in Deepnote, enabling seamless integration and collaborative analytics. ##### Cons - Users notice **slow performance** with large datasets, affecting the application's responsiveness and analysis agility. - Users find the **limited features** of Deepnote hinder its usability and comparability with other tools. - Users report issues with **data management** , including slowness, kernel crashes, and unintuitive file navigation. - Users experience **lagging performance** with Deepnote, particularly when handling large datasets or multiple requests. - Users often experience **slow loading** times in Deepnote, especially with larger projects, impacting their efficiency and workflow. #### What Are Recent G2 Reviews of Deepnote? **["Real-Time Collaboration That Makes Lab Work Easy"](https://www.g2.com/survey_responses/deepnote-review-13100282)** **Rating:** 5.0/5.0 stars _— Gabriel P._ [Read full review](https://www.g2.com/survey_responses/deepnote-review-13100282) **["Deepnote Makes Team Data Work Seamless with Real-Time Collaboration"](https://www.g2.com/survey_responses/deepnote-review-13121723)** **Rating:** 4.5/5.0 stars _— Ravindra N._ [Read full review](https://www.g2.com/survey_responses/deepnote-review-13121723) #### What Are G2 Users Discussing About Deepnote? - [How do you use a deep note?](https://www.g2.com/discussions/how-do-you-use-a-deep-note) - [Is Deepnote open source?](https://www.g2.com/discussions/is-deepnote-open-source) - [Is Deepnote good?](https://www.g2.com/discussions/is-deepnote-good) - 1 comment - [Is Deepnote better than Colab?](https://www.g2.com/discussions/is-deepnote-better-than-colab) - 1 comment ### [IBM watsonx.ai](https://www.g2.com/products/ibm-watsonx-ai/reviews) Watsonx.ai is part of the IBM watsonx platform that brings together new generative AI capabilities, powered by foundation models and traditional machine learning into a powerful studio spanning the AI lifecycle. With watsonx.ai, you can build, train, validate, tune and deploy generative AI, foundation models and machine learning capabilities with ease and build AI applications in a fraction of the time with a fraction of the data. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 141 #### How Do G2 Users Rate IBM watsonx.ai? - **Application:** 8.8/10 (Category avg: 8.5/10) - **Managed Service:** 8.5/10 (Category avg: 8.3/10) - **Natural Language Understanding:** 8.6/10 (Category avg: 8.2/10) - **Ease of Admin:** 8.5/10 (Category avg: 8.5/10) #### Who Is the Company Behind IBM watsonx.ai? - **Seller:** [IBM](https://www.g2.com/sellers/ibm) - **Company Website:** www.ibm.com - **Year Founded:** 1911 - **HQ Location:** Armonk, New York, United States - **Twitter:** @IBMSecurity 74,660 Twitter followers - **LinkedIn® Page:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/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 employees on LinkedIn® #### Who Uses This Product? - **Who Uses This:** Consultant - **Top Industries:** Information Technology and Services, Computer Software - **Company Size:** 41% Small, 31% Large #### What Do G2 Reviewers Say About IBM watsonx.ai? _AI-generated summary from verified user reviews_ ##### Pros - Users appreciate the **ease of use** in IBM watsonx.ai, facilitating quicker AI integration and effective management. - Users appreciate the **model variety** of IBM watsonx.ai, enabling customized training on existing models for enhanced performance. - Users appreciate the **seamless integration of enterprise-grade AI** in IBM watsonx.ai, enhancing decision-making and workflow efficiency. - Users appreciate the **enterprise-grade integrated studio** of IBM watsonx.ai for seamless AI training and reliable insights. - Users value the **enterprise-grade AI integration** of IBM watsonx.ai, enhancing decision-making and business operations efficiently. ##### Cons - Users find the **difficult learning** curve of IBM watsonx.ai daunting, making it less accessible for newcomers and smaller teams. - Users find the **complex setup** of IBM watsonx.ai challenging, making it less suitable for small teams and beginners. - Users find the **steep learning curve** of IBM watsonx.ai challenging, making it less accessible for non-technical teams. - Users find the product **expensive** and challenging for small teams, citing high costs and complex setup requirements. - Users find the **complex setup** of IBM watsonx.ai challenging, especially for beginners and small teams. #### What Are Recent G2 Reviews of IBM watsonx.ai? **["Comprehensive One-Stop Platform for Building and Testing AI Workflows"](https://www.g2.com/survey_responses/ibm-watsonx-ai-review-13196706)** **Rating:** 4.0/5.0 stars _— Manish D._ [Read full review](https://www.g2.com/survey_responses/ibm-watsonx-ai-review-13196706) **["Unified, Governed AI Studio with Strong Performance and Seamless IBM Integrations"](https://www.g2.com/survey_responses/ibm-watsonx-ai-review-13184421)** **Rating:** 4.0/5.0 stars _— Manan S._ [Read full review](https://www.g2.com/survey_responses/ibm-watsonx-ai-review-13184421) ### [Anaconda Core](https://www.g2.com/products/anaconda-core/reviews) Anaconda Platform is a unified enterprise AI development platform that helps data scientists, AI developers, and platform engineers build, secure, deploy, and observe AI workloads from development to production. The platform addresses critical challenges enterprises face when scaling open-source AI initiatives, including environment complexity, security vulnerabilities, deployment failures, and governance requirements across cloud and on-premises infrastructure. The platform combines trusted Python package distribution with enterprise-grade governance controls, enabling organizations to accelerate AI innovation while maintaining security and compliance. Data scientists access over 12,000 pre-vetted, compatible open-source packages through Anaconda's secure distribution, eliminating dependency conflicts and environment drift that typically slow deployment cycles. Platform administrators gain centralized management, role-based access controls, and automated vulnerability detection across all AI workloads. Key capabilities include: Trusted Distribution - Pre-validated Python packages with signature verification, software bills of materials (SBOMs), and guaranteed uptime SLAs reduce supply chain security risks Secure Governance - Automated CVE scanning, package filtering, audit logs, and compliance tracking for GDPR, HIPAA, and CCPA requirements enable teams to move fast without compromising security Developer Velocity - Pre-configured environments, one-command setup, and automatic dependency resolution eliminate debugging time so developers focus on building solutions Production-Ready AI - High-performance runtimes and proven deployment workflows ensure what works locally runs reliably at scale, bridging the gap between experimentation and production Actionable Insights - Real-time telemetry and usage metrics across packages, environments, and models provide visibility for data-driven optimization decisions Organizations using Anaconda Platform report 60% reduced risk of security breaches, 80% efficiency improvement in package security management, and significant time savings by eliminating manual package vetting processes. **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) - **Managed Service:** 8.6/10 (Category avg: 8.3/10) - **Natural Language Understanding:** 8.5/10 (Category avg: 8.2/10) - **Ease of Admin:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10) #### Who Is the Company Behind Anaconda Core? - **Seller:** [Anaconda, Inc.](https://www.g2.com/sellers/anaconda-inc) - **Year Founded:** 2012 - **HQ Location:** Austin, Texas - **Twitter:** @anacondainc 83,629 Twitter followers - **LinkedIn® Page:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/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 employees on LinkedIn® #### Who Uses This Product? - **Who Uses This:** Software Engineer, Student - **Top Industries:** Information Technology and Services, Computer Software - **Company Size:** 38% Small, 25% Large #### What Do G2 Reviewers Say About Anaconda Core? _AI-generated summary from verified user reviews_ ##### Pros - Users appreciate the **ease of use** of Anaconda Core, facilitating efficient management of packages and dependencies. - Users praise the **easy installation process** of Anaconda Core, facilitating efficient setup for data science projects. - Users value the **efficiency** of Anaconda Core, which streamlines setup and enhances productivity in development workflows. - Users appreciate the **intuitive interface** of Anaconda Core, making data science project management easy and efficient. - Users value the **coding ease** of Anaconda Core, enjoying seamless package management and streamlined environments for data science. ##### Cons - Users face **data management issues** with Anaconda Core, including conflicts, integration challenges, and lack of automatic backups. - Users experience **slow performance** with Anaconda Core, especially during package installations and on older hardware. - Users find Anaconda Core's **limited features** frustrating, especially regarding insights and accessibility of new tools. - Users find the **limited features** of Anaconda Core restrictive, especially lacking real-time code viewing and version control. - Users frequently mention **limited storage** issues due to Anaconda Core's heavy installation size, complicating usage for many. #### What Are Recent G2 Reviews of Anaconda Core? **["All-in-One Toolkit for Data Science Workflows"](https://www.g2.com/survey_responses/anaconda-core-review-12706297)** **Rating:** 4.5/5.0 stars _— Melissa F._ [Read full review](https://www.g2.com/survey_responses/anaconda-core-review-12706297) **["Great for Learning, Needs a Friendlier Interface"](https://www.g2.com/survey_responses/anaconda-core-review-12253770)** **Rating:** 4.0/5.0 stars _— Firdavs S._ [Read full review](https://www.g2.com/survey_responses/anaconda-core-review-12253770) #### What Are G2 Users Discussing About Anaconda Core? - [Is Anaconda free for companies?](https://www.g2.com/discussions/anaconda-is-anaconda-free-for-companies) - 2 comments, 1 upvote - [Is Anaconda free for companies?](https://www.g2.com/discussions/is-anaconda-free-for-companies) - 1 comment, 1 upvote - [Is Anaconda good for machine learning?](https://www.g2.com/discussions/anaconda-is-anaconda-good-for-machine-learning) - 1 comment, 1 upvote - [Is Anaconda good for machine learning?](https://www.g2.com/discussions/is-anaconda-good-for-machine-learning) - 1 comment - [What is Anaconda software used for?](https://www.g2.com/discussions/anaconda-what-is-anaconda-software-used-for) ### [Posit Team](https://www.g2.com/products/posit-team/reviews) Posit is a Public Benefit Corporation building open-source software and an enterprise data science platform. We created the RStudio IDE, Shiny, Positron, and Quarto — tools used by millions of data scientists, machine learning engineers, and researchers worldwide, including teams at 25% of the Fortune Global 100. Our commercial products help organizations put those tools into production: Posit Workbench provides centralized development environments supporting Positron, RStudio, VS Code, and Jupyter; Posit Connect handles publishing and deployment for Shiny, AI applications, Streamlit, Dash, FastAPI, Flask, Bokeh, and more; and Posit Package Manager provides security-compliant package management for R and Python. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 568 #### How Do G2 Users Rate Posit Team? - **Application:** 8.4/10 (Category avg: 8.5/10) - **Managed Service:** 8.3/10 (Category avg: 8.3/10) - **Natural Language Understanding:** 8.6/10 (Category avg: 8.2/10) - **Ease of Admin:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) #### Who Is the Company Behind Posit Team? - **Seller:** [Posit](https://www.g2.com/sellers/posit) - **Year Founded:** 2009 - **HQ Location:** Boston, US - **Twitter:** @posit\_pbc 120,874 Twitter followers - **LinkedIn® Page:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/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) 442 employees on LinkedIn® #### Who Uses This Product? - **Who Uses This:** Research Assistant, Graduate Research Assistant - **Top Industries:** Higher Education, Information Technology and Services - **Company Size:** 49% Large, 26% Medium #### What Do G2 Reviewers Say About Posit Team? _AI-generated summary from verified user reviews_ ##### Pros - Users find Posit to be **highly user-friendly** , enabling efficient analysis and simplifying integration with existing tools. - Users appreciate Posit's **leadership in innovation** and seamless integration, enhancing their productivity and workflow efficiency. - Users value Posit's **commitment to open source software** , enhancing accessibility and integration for R programming. - Users value the **responsive customer support** of Posit Team, enhancing their experience with excellent guidance and assistance. - Users appreciate the **easy integrations** of Posit Team, allowing seamless workflow and reducing setup complications. ##### Cons - Users experience **slow performance** when handling large datasets, disrupting workflow and requiring significant system resources. - Users experience a **steep learning curve** with Posit Team, making initial setup and advanced features challenging. - Users experience **performance issues** with Posit, particularly when handling larger datasets and during high usage. - Users face a **steep learning curve** with Posit Team, making initial setup and advanced features challenging for newcomers. - Users experience **lagging performance** with Posit, particularly when handling large datasets, impacting overall productivity. #### What Are Recent G2 Reviews of Posit Team? **["Posit Team Makes Biostatistical Work Reproducible, Collaborative, and Secure"](https://www.g2.com/survey_responses/posit-team-review-12977958)** **Rating:** 5.0/5.0 stars _— Donald S._ [Read full review](https://www.g2.com/survey_responses/posit-team-review-12977958) **["Exceptional Open-Source Data Science Tools with Great Documentation and R/Python Support"](https://www.g2.com/survey_responses/posit-team-review-13022732)** **Rating:** 5.0/5.0 stars _— Omer F. Y._ [Read full review](https://www.g2.com/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/discussions/what-is-the-difference-between-rstudio-desktop-and-rstudio-server) - [What is the difference between R and R studio?](https://www.g2.com/discussions/what-is-the-difference-between-r-and-r-studio) - [Is R Studio free?](https://www.g2.com/discussions/is-r-studio-free) - [Which software is used for R programming?](https://www.g2.com/discussions/which-software-is-used-for-r-programming) - 1 comment ### [Alteryx](https://www.g2.com/products/alteryx/reviews) Alteryx, through it's Alteryx One platform, helps enterprises transform complex, disconnected data into a clean, AI-ready state. Whether you’re creating financial forecasts, analyzing supplier performance, segmenting customer data, analyzing employee retention, or building competitive AI applications from your proprietary data, Alteryx One makes it easy to cleanse, blend, and analyze data to unlock the unique insights that drive impactful decisions. AI-Guided Analytics Alteryx automates and simplifies every stage of data preparation and analysis, from validation and enrichment to predictive analytics and automated insights. Incorporate generative AI directly into your workflows to streamline complex data tasks and generate insights faster. Unmatched flexibility, whether you prefer code-free workflows, natural language commands, or low-code options, Alteryx adapts to your needs. Trusted. Secure. Enterprise-Ready. Alteryx is trusted by over half of the Global 2000 and 19 of the top 20 global banks. With built-in automation, governance, and security, your workflows can scale and maintain compliance while delivering consistent results. And it doesn’t matter if your systems are on-premises, hybrid, or in the cloud; Alteryx fits effortlessly into your infrastructure. Easy to Use. Deeply Connected. What truly sets Alteryx apart is our focus on efficiency and ease of use for analysts and our active community of 700,000 Alteryx users to support you at every step of your journey. With seamless integration to data everywhere including platforms like Databricks, Snowflake, AWS, Google, SAP, and Salesforce, our platform helps unify siloed data and accelerate getting to insights. Visit Alteryx.com for more information, and to start your free trial. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 859 #### How Do G2 Users Rate Alteryx? - **Application:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10) - **Managed Service:** 7.9/10 (Category avg: 8.3/10) - **Natural Language Understanding:** 7.9/10 (Category avg: 8.2/10) - **Ease of Admin:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) #### Who Is the Company Behind Alteryx? - **Seller:** [Alteryx](https://www.g2.com/sellers/alteryx) - **Company Website:** www.alteryx.com - **Year Founded:** 1997 - **HQ Location:** Irvine, CA - **Twitter:** @alteryx 26,149 Twitter followers - **LinkedIn® Page:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/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 employees on LinkedIn® #### Who Uses This Product? - **Who Uses This:** Data Analyst, Analyst - **Top Industries:** Financial Services, Accounting - **Company Size:** 63% Large, 21% Medium #### What Do G2 Reviewers Say About Alteryx? _AI-generated summary from verified user reviews_ ##### Pros - Users appreciate the **ease of use** of Alteryx, finding it user-friendly and efficient for non-technical users. - Users appreciate the **automation capabilities** of Alteryx, enhancing speed and efficiency in data preparation and analysis. - Users love the **intuitive design** of Alteryx, making data management and workflow creation effortless and efficient. - Users find Alteryx to be **very easy to learn and use** , enhancing their data workflow and automation experience. - Users appreciate the **efficiency** of Alteryx, enabling quick data processing and streamlined workflows without complex coding. ##### Cons - Users mention that Alteryx has a **high cost** which can be challenging for small teams and startups. - Users find a **steep learning curve** for advanced features, making it challenging for beginners to master Alteryx quickly. - Users point out the **missing features** in Alteryx, such as limited connectors and issues with output flexibility. - Users find **learning difficulty** in Alteryx due to confusing tools and troubleshooting errors, especially for beginners. - Users encounter **slow performance** when processing large datasets, impacting efficiency and usability in Alteryx. #### What Are Recent G2 Reviews of Alteryx? **["Makes Data Prep Faster with an Intuitive Drag-and-Drop Workflow"](https://www.g2.com/survey_responses/alteryx-review-13190742)** **Rating:** 4.5/5.0 stars _— Anushka S._ [Read full review](https://www.g2.com/survey_responses/alteryx-review-13190742) **["Scales Operations and Saves Time with Automated Data Workflows"](https://www.g2.com/survey_responses/alteryx-review-13047637)** **Rating:** 4.5/5.0 stars _— Ihor B._ [Read full review](https://www.g2.com/survey_responses/alteryx-review-13047637) ### [Deep Learning VM Image](https://www.g2.com/products/deep-learning-vm-image/reviews) Deep Learning VM Images are pre-configured virtual machine images optimized for data science and machine learning tasks. These images come with essential machine learning frameworks and tools pre-installed, enabling users to deploy and scale machine learning models efficiently on Google Cloud's infrastructure. Key Features and Functionality: - Pre-installed Frameworks: Support for TensorFlow Enterprise, TensorFlow, PyTorch, and generic high-performance computing, catering to various machine learning needs. - Operating System Options: Based on Debian 11 and Ubuntu 22.04, providing flexibility and compatibility with different environments. - Comprehensive Python Environment: Includes Python 3.10 with a suite of libraries such as NumPy, SciPy, Matplotlib, Pandas, NLTK, Pillow, scikit-image, OpenCV, and scikit-learn, facilitating a robust development experience. - JupyterLab Integration: Offers JupyterLab notebook environments for rapid prototyping and interactive development. - GPU Acceleration: Equipped with the latest NVIDIA drivers and packages, including CUDA 11.x and 12.x, CuDNN, and NCCL, to leverage GPU capabilities for accelerated computation. Primary Value and User Solutions: Deep Learning VM Images streamline the setup process for machine learning projects by providing ready-to-use environments with pre-installed frameworks and tools. This reduces the time and effort required for configuration, allowing data scientists and machine learning practitioners to focus on model development and experimentation. The integration with Google Cloud's scalable infrastructure ensures that users can efficiently manage and scale their machine learning workloads, whether they require CPU or GPU resources. Regular updates and community support further enhance the reliability and performance of these VM images, making them a valuable resource for accelerating machine learning initiatives. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 53 #### How Do G2 Users Rate Deep Learning VM Image? - **Application:** 8.8/10 (Category avg: 8.5/10) - **Managed Service:** 8.4/10 (Category avg: 8.3/10) - **Natural Language Understanding:** 8.5/10 (Category avg: 8.2/10) - **Ease of Admin:** 8.8/10 (Category avg: 8.5/10) #### Who Is the Company Behind Deep Learning VM Image? - **Seller:** [Google](https://www.g2.com/sellers/google) - **Year Founded:** 1998 - **HQ Location:** Mountain View, CA - **Twitter:** @google 31,899,995 Twitter followers - **LinkedIn® Page:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/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 employees on LinkedIn® - **Ownership:** NASDAQ:GOOG #### Who Uses This Product? - **Top Industries:** Information Technology and Services, Computer Software - **Company Size:** 47% Small, 33% Medium #### What Do G2 Reviewers Say About Deep Learning VM Image? _AI-generated summary from verified user reviews_ ##### Pros - Users value the **pre-installed ML frameworks and tools** of Deep Learning VM Image, enhancing efficiency in projects. - Users love the **ease of use** of Deep Learning VM Image, enabling quick deployment and seamless integration. - Users value the **easy integrations with cloud services** , which streamline deployment and enhance productivity seamlessly. - Users benefit from the **fast processing** capabilities of Deep Learning VM Image, enhancing efficiency in deep learning projects. - Users benefit from the **exceptional speed** of Deep Learning VM Image, significantly accelerating data processing and workflow efficiency. ##### Cons - Users find the **costs can escalate** with frequent usage, leading to concerns about affordability over time. - Users express concerns about **high costs** associated with usage, which can escalate for larger-scale operations. - Users face **high computational costs** and latency issues with Deep Learning VM Image, impacting overall performance and expenses. - Users find the **steep learning curve** challenging, making it difficult for beginners to navigate the Deep Learning VM Image. - Users report a **steep learning curve** that can overwhelm new users and hinder effective use of Deep Learning VM Image. #### What Are Recent G2 Reviews of Deep Learning VM Image? **["Fast, Preconfigured GPU Training Environments with Smooth Google Cloud Integration"](https://www.g2.com/survey_responses/deep-learning-vm-image-review-13223820)** **Rating:** 4.5/5.0 stars _— Muhammed A._ [Read full review](https://www.g2.com/survey_responses/deep-learning-vm-image-review-13223820) **["Pre-Configured, GPU-Ready ML Environment That Speeds Up Deep Learning on Google Cloud"](https://www.g2.com/survey_responses/deep-learning-vm-image-review-13227482)** **Rating:** 4.5/5.0 stars _— Subhashree S._ [Read full review](https://www.g2.com/survey_responses/deep-learning-vm-image-review-13227482) - ‹ Prev‹ Prev - 1 - [2](/es/categories/data-science-and-machine-learning-platforms?order=g2_score&page=2#product-list) - [3](/es/categories/data-science-and-machine-learning-platforms?order=g2_score&page=3#product-list) - [4](/es/categories/data-science-and-machine-learning-platforms?order=g2_score&page=4#product-list) - [5](/es/categories/data-science-and-machine-learning-platforms?order=g2_score&page=5#product-list) - … - [69](/es/categories/data-science-and-machine-learning-platforms?order=g2_score&page=69#product-list) - [70](/es/categories/data-science-and-machine-learning-platforms?order=g2_score&page=70#product-list) - [Next ›Next ›](/es/categories/data-science-and-machine-learning-platforms?order=g2_score&page=2#product-list) Categorías Destacadas [Software de gestión de flotas](https://www.g2.com/es/categories/fleet-management) [Herramientas de Análisis de Marketing](https://www.g2.com/es/categories/marketing-analytics) [Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático](https://www.g2.com/es/categories/data-science-and-machine-learning-platforms) [Software de precios](https://www.g2.com/es/categories/pricing) [Software de compromiso de empleados](https://www.g2.com/es/categories/employee-engagement) Categorías Similares - [Herramientas de Aprendizaje Activo](/es/categories/active-learning-tools) - [IA Agente](/es/categories/agentic-ai) - [Generadores de avatares de IA](/es/categories/ai-avatar-generators) - [Puertas de enlace de IA](/es/categories/ai-gateways) - [Herramientas de Gobernanza de IA](/es/categories/ai-governance-tools) - [Software de toma de notas con IA](/es/categories/ai-note-taking-software) - [Orquestación de IA](/es/categories/ai-orchestration) - [Herramientas Generadoras de Propuestas de IA](/es/categories/ai-proposal-generator-tools) - [Herramientas de Optimización de Visibilidad en Búsquedas de IA](/es/categories/ai-search-visibility-optimization-tools) - [Herramientas de Gestión de Postura de Seguridad de IA (AI-SPM)](/es/categories/ai-security-posture-management-ai-spm-tools) - [Soluciones de Seguridad de IA](/es/categories/ai-security-solutions) - [Generadores de guiones gráficos de IA](/es/categories/ai-storyboard-generators) - [Asistentes de voz de IA](/es/categories/ai-voice-assistants) - [Dictado de voz por IA](/es/categories/ai-voice-dictation) - [Asistente de Escritura de IA](/es/categories/ai-writing-assistant) [Browse Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático Themes](/es/categories/data-science-and-machine-learning-platforms/themes) ![Bijou Barry](/assets/transparent-ad5be28fbcd25b7b08d2cebe1d957125437fb5407d75ee717965ad22c8808791.gif "Bijou Barry") BB Investigado y escrito por [Bijou Barry](https://research.g2.com/insights/author/bijou-barry) Updated April 22, 2026 Las plataformas de ciencia de datos y aprendizaje automático (DSML) proporcionan herramientas para construir, desplegar y monitorear algoritmos de aprendizaje automático (ML) combinando datos con modelos inteligentes de toma de decisiones para apoyar soluciones empresariales. Estas plataformas pueden ofrecer algoritmos preconstruidos y flujos de trabajo visuales para usuarios no técnicos o requerir habilidades de desarrollo más avanzadas para la creación de modelos complejos. Capacidades principales del software de ciencia de datos y aprendizaje automático (DSML) Para calificar para la inclusión en la categoría de Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático (DSML), un producto debe: - Presentar una forma para que los desarrolladores conecten datos a algoritmos para que puedan aprender y adaptarse - Permitir a los usuarios crear algoritmos de ML y ofrecer algoritmos preconstruidos para usuarios novatos - Proporcionar una plataforma para desplegar IA a escala Cómo el software DSML difiere de otras herramientas Las plataformas DSML se diferencian de las ofertas tradicionales de plataforma como servicio (PaaS) al proporcionar funcionalidades específicas de ML, como algoritmos preconstruidos, flujos de trabajo de entrenamiento de modelos y características automatizadas que reducen la necesidad de una amplia experiencia en ciencia de datos. Perspectivas de las reseñas de G2 sobre el software DSML Según los datos de reseñas de G2, los usuarios destacan el valor del desarrollo de modelos simplificado, la facilidad de despliegue y las opciones que apoyan tanto a practicantes no técnicos como avanzados a través de interfaces visuales o flujos de trabajo basados en codificación. Principales Herramientas de un Vistazo | Product | Mejor para | User Review | | --- | --- | --- | | [![Imagen del Avatar del Producto](https://images.g2crowd.com/uploads/product/image/large_detail/large_detail_a6c205d533dba77b318af96d91beb2ac/databricks.jpeg "Imagen del Avatar del Producto")](https://www.g2.com/es/products/databricks/reviews)[Databricks](https://www.g2.com/es/products/databricks/reviews)[4.6/5(1,363)](https://www.g2.com/es/products/databricks/reviews) | Unified lakehouse ML and analytics workflows | "Plataforma confiable para construir canalizaciones de datos escalables" | | [![Imagen del Avatar del Producto](https://images.g2crowd.com/uploads/product/image/large_detail/large_detail_aeae116c52945fdecd7ed16d621cb315/gemini-enterprise-agent-platform.png "Imagen del Avatar del Producto")](https://www.g2.com/es/products/gemini-enterprise-agent-platform/reviews)[Gemini Enterprise Agent Platform](https://www.g2.com/es/products/gemini-enterprise-agent-platform/reviews)[4.3/5(745)](https://www.g2.com/es/products/gemini-enterprise-agent-platform/reviews) | End-to-end ML lifecycle with GCP-native MLOps | "Creación fácil de agentes de IA" | | [![Imagen del Avatar del Producto](https://images.g2crowd.com/uploads/product/image/large_detail/large_detail_c3e4922bb6835a32854c1dead2cda2bb/sas-sas-viya.jpg "Imagen del Avatar del Producto")](https://www.g2.com/es/products/sas-sas-viya/reviews)[SAS Viya](https://www.g2.com/es/products/sas-sas-viya/reviews)[4.3/5(817)](https://www.g2.com/es/products/sas-sas-viya/reviews) | Ciclo de vida de ML de extremo a extremo con implementación de modelos gobernada | "Análisis de Datos Efectivo con SAS Viya" | | [![Imagen del Avatar del Producto](https://images.g2crowd.com/uploads/product/image/large_detail/large_detail_2b00e05c107c3273cea5264090c3c1d0/snowflake.jpg "Imagen del Avatar del Producto")](https://www.g2.com/es/products/snowflake/reviews)[Snowflake](https://www.g2.com/es/products/snowflake/reviews)[4.5/5(763)](https://www.g2.com/es/products/snowflake/reviews) | SQL-native ML pipelines with unified data warehousing | "Escalado elástico y análisis rápido con Snowflake" | | [![Imagen del Avatar del Producto](https://images.g2crowd.com/uploads/product/image/large_detail/large_detail_24bb2b0b5af8e7d875ea09d767bcb097/ibm-watsonx-data.jpg "Imagen del Avatar del Producto")](https://www.g2.com/es/products/ibm-watsonx-data/reviews)[IBM watsonx.data](https://www.g2.com/es/products/ibm-watsonx-data/reviews)[4.4/5(172)](https://www.g2.com/es/products/ibm-watsonx-data/reviews) | Unified lakehouse analytics for hybrid AI workloads | "Potente rendimiento de consultas y gobernanza, pero una curva de aprendizaje de incorporación pronunciada." | | [![Imagen del Avatar del Producto](https://images.g2crowd.com/uploads/product/image/large_detail/large_detail_d5738f5e7922b4552c3ba543a2b9dee6/matlab.jpeg "Imagen del Avatar del Producto")](https://www.g2.com/es/products/matlab/reviews)[MATLAB](https://www.g2.com/es/products/matlab/reviews)[4.5/5(771)](https://www.g2.com/es/products/matlab/reviews) | Simulación numérica y prototipado de algoritmos de ML | "Un potente motor robusto para simulaciones y modelado de ingeniería avanzada" | | [![Imagen del Avatar del Producto](https://images.g2crowd.com/uploads/product/image/large_detail/large_detail_8972c9f794d61f19e3a284f9592abb5e/hex-tech-hex.png "Imagen del Avatar del Producto")](https://www.g2.com/es/products/hex-tech-hex/reviews)[Hex](https://www.g2.com/es/products/hex-tech-hex/reviews)[4.5/5(403)](https://www.g2.com/es/products/hex-tech-hex/reviews) | Polyglot SQL-Python notebooks with AI-assisted analysis | "Espacio de trabajo colaborativo todo en uno para SQL, Python y paneles interactivos" | | [![Imagen del Avatar del Producto](https://images.g2crowd.com/uploads/product/image/large_detail/large_detail_791b528c516cc1b08151fa6da3988161/dataiku.png "Imagen del Avatar del Producto")](https://www.g2.com/es/products/dataiku/reviews)[Dataiku](https://www.g2.com/es/products/dataiku/reviews)[4.4/5(224)](https://www.g2.com/es/products/dataiku/reviews) | Flujos de trabajo de ML de extremo a extremo con flexibilidad de código/sin código | "Plataforma unificada de bajo código que impulsa la productividad de datos y IA de extremo a extremo" | | [![Imagen del Avatar del Producto](https://images.g2crowd.com/uploads/product/image/large_detail/large_detail_96bcf5d8b9beb58e8ff99e087c683dff/deepnote.png "Imagen del Avatar del Producto")](https://www.g2.com/es/products/deepnote/reviews)[Deepnote](https://www.g2.com/es/products/deepnote/reviews)[4.5/5(386)](https://www.g2.com/es/products/deepnote/reviews) | Collaborative notebook analytics with multi-source integration | "Colaboración en tiempo real que facilita el trabajo de laboratorio" | * * * Show More ### Temas de Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático - [¿Qué son las plataformas de ciencia de datos y aprendizaje automático (DSML)?](#que-son-las-plataformas-de-ciencia-de-datos-y-aprendizaje-automatico-dsml) - [Tipos de plataformas DSML](#tipos-de-plataformas-dsml) - [¿Cuáles son las características comunes de las soluciones de ciencia de datos y aprendizaje automático?](#cuales-son-las-caracteristicas-comunes-de-las-soluciones-de-ciencia-de-datos-y-aprendizaje-automatico) - [¿Cuáles son los beneficios de usar plataformas de ingeniería DSML?](#cuales-son-los-beneficios-de-usar-plataformas-de-ingenieria-dsml) - [¿Quién utiliza productos de ciencia de datos y aprendizaje automático?](#quien-utiliza-productos-de-ciencia-de-datos-y-aprendizaje-automatico) - [¿Cuáles son las alternativas a las plataformas de ciencia de datos y aprendizaje automático?](#cuales-son-las-alternativas-a-las-plataformas-de-ciencia-de-datos-y-aprendizaje-automatico) - [Software y servicios relacionados con plataformas de ingeniería de ciencia de datos y aprendizaje automático](#software-y-servicios-relacionados-con-plataformas-de-ingenieria-de-ciencia-de-datos-y-aprendizaje-automatico) - 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La cantidad de datos que se produce dentro de las empresas está aumentando rápidamente. Las empresas están dándose cuenta de su importancia y están aprovechando estos datos acumulados para obtener una ventaja competitiva. Las compañías están convirtiendo sus datos en información para impulsar decisiones empresariales y mejorar sus ofertas de productos. Con la ciencia de datos, de la cual [la inteligencia artificial (IA)](https://www.g2.com/articles/what-is-artificial-intelligence) es una parte, los usuarios pueden extraer grandes cantidades de datos. Ya sean estructurados o no estructurados, descubre patrones y realiza predicciones basadas en datos. Un aspecto crucial de la ciencia de datos es el desarrollo de modelos de aprendizaje automático. Los usuarios aprovechan las plataformas de ingeniería de ciencia de datos y aprendizaje automático que facilitan todo el proceso, desde la integración de datos hasta la gestión de modelos. Con esta única plataforma, los científicos de datos, ingenieros, desarrolladores y otros interesados empresariales colaboran para garantizar que los datos se gestionen adecuadamente y se extraigan para obtener significado. ### Tipos de plataformas DSML No todas las plataformas de software de ciencia de datos y aprendizaje automático están diseñadas de la misma manera. Estas herramientas permiten a los desarrolladores y científicos de datos construir, entrenar y desplegar [modelos de aprendizaje automático](https://www.g2.com/articles/what-is-machine-learning). Sin embargo, difieren en términos de los tipos de datos que soportan y el método y la manera de despliegue.  **Plataformas de ciencia de datos y aprendizaje automático en la nube** Con la capacidad de almacenar datos en servidores remotos y acceder a ellos fácilmente, las empresas pueden centrarse menos en construir infraestructura y más en sus datos, tanto en términos de cómo derivar información de ellos como de asegurar su calidad. Las plataformas DSML basadas en la nube les permiten tanto entrenar como desplegar los modelos en la nube. Esto también ayuda cuando estos modelos se están integrando en varias aplicaciones, ya que proporciona un acceso más fácil para cambiar y ajustar los modelos que se han desplegado. **Plataformas de ciencia de datos y aprendizaje automático en las instalaciones** La nube no siempre es la respuesta, ya que no siempre es una solución viable. No todos los expertos en datos tienen el lujo de trabajar en la nube por varias razones, incluyendo la seguridad de los datos y problemas relacionados con la latencia. En casos como el cuidado de la salud, regulaciones estrictas, como [HIPAA](https://www.g2.com/glossary/hipaa-definition), requieren que los datos sean seguros. Por lo tanto, las soluciones DSML en las instalaciones pueden ser vitales para algunos profesionales, como aquellos en la industria de la salud y el sector gubernamental, donde el cumplimiento de la privacidad es estricto y a veces necesario. **Plataformas de borde** Algunas herramientas y software DSML permiten ejecutar algoritmos en el borde, que consiste en una red de malla de [centros de datos](https://www.g2.com/glossary/data-center-definition) que procesan y almacenan datos localmente antes de ser enviados a un centro de almacenamiento centralizado o a la nube. [La computación en el borde](https://learn.g2.com/trends/edge-computing) optimiza los sistemas de computación en la nube para evitar interrupciones o ralentizaciones en el envío y recepción de datos. ** ** ### ¿Cuáles son las características comunes de las soluciones de ciencia de datos y aprendizaje automático? Las siguientes son algunas características principales dentro de las plataformas de ciencia de datos y aprendizaje automático que pueden ayudar a los usuarios a preparar datos y entrenar, gestionar y desplegar modelos. **Preparación de datos:** Las características de ingestión de datos permiten a los usuarios integrar e ingerir datos de varias fuentes internas o externas, como aplicaciones empresariales, bases de datos o dispositivos de Internet de las Cosas (IoT). Los datos sucios (es decir, datos incompletos, inexactos o incoherentes) son un obstáculo para construir modelos de aprendizaje automático. Un mal entrenamiento de IA genera malos modelos, que a su vez generan malas predicciones que pueden ser útiles en el mejor de los casos y perjudiciales en el peor. Por lo tanto, las capacidades de preparación de datos permiten la [limpieza de datos](https://www.g2.com/articles/data-cleaning) y la augmentación de datos (en la que conjuntos de datos relacionados se aplican a los datos de la empresa) para asegurar que el viaje de los datos comience bien. **Entrenamiento de modelos:** La ingeniería de características transforma datos en bruto en características que representan mejor el problema subyacente a los modelos predictivos. Es un paso clave en la construcción de un modelo y mejora la precisión del modelo en datos no vistos. Construir un modelo requiere entrenarlo alimentándolo con datos. Entrenar un modelo es el proceso de determinar los valores adecuados para todos los pesos y el sesgo a partir de los datos ingresados. Dos métodos clave utilizados para este propósito son [aprendizaje supervisado y aprendizaje no supervisado](https://www.g2.com/articles/supervised-vs-unsupervised-learning). El primero es un método en el que la entrada está etiquetada, mientras que el segundo trata con datos no etiquetados. **Gestión de modelos:** El proceso no termina una vez que el modelo se libera. Las empresas deben monitorear y gestionar sus modelos para asegurar que sigan siendo precisos y actualizados. La comparación de modelos permite a los usuarios comparar rápidamente modelos con una línea base o con un resultado anterior para determinar la calidad del modelo construido. Muchas de estas plataformas también tienen herramientas para rastrear métricas, como precisión y pérdida. **Despliegue de modelos:** El despliegue de modelos de aprendizaje automático es el proceso de hacerlos disponibles en entornos de producción, donde proporcionan predicciones a otros sistemas de software. Los métodos de despliegue incluyen APIs REST, GUI para análisis bajo demanda, y más. ### ¿Cuáles son los beneficios de usar plataformas de ingeniería DSML? A través del uso de plataformas de ciencia de datos y aprendizaje automático, los científicos de datos pueden obtener visibilidad de todo el viaje de los datos, desde la ingestión hasta la inferencia. Esto les ayuda a entender mejor qué está funcionando y qué no, y les proporciona las herramientas necesarias para solucionar problemas si y cuando surjan. Con estas herramientas, los expertos preparan y enriquecen sus datos, aprovechan las bibliotecas de aprendizaje automático y despliegan sus algoritmos en producción. **Compartir información de datos:** Los usuarios pueden compartir datos, modelos, paneles u otra información relacionada con herramientas basadas en colaboración para fomentar y facilitar el trabajo en equipo. **Simplificar y escalar la ciencia de datos:** Muchas plataformas están abriendo estas herramientas a un público más amplio con características fáciles de usar y capacidades de arrastrar y soltar. Además, los modelos preentrenados y las canalizaciones listas para usar adaptadas a tareas específicas ayudan a agilizar el proceso. Estas plataformas ayudan fácilmente a escalar experimentos a través de muchos nodos para realizar entrenamiento distribuido en grandes conjuntos de datos. **Experimentación:** Antes de que un modelo se lleve a producción, los científicos de datos pasan una cantidad significativa de tiempo trabajando con los datos y experimentando para encontrar una solución óptima. Los proveedores de ciencia de datos y aprendizaje automático facilitan esta experimentación a través de herramientas de visualización de datos, augmentación de datos y preparación de datos. Diferentes tipos de capas y optimizadores para [aprendizaje profundo](https://www.g2.com/articles/deep-learning), que son algoritmos o métodos utilizados para cambiar los atributos de las redes neuronales, como pesos y tasa de aprendizaje, para reducir pérdidas, también se utilizan en la experimentación. ### ¿Quién utiliza productos de ciencia de datos y aprendizaje automático? Los científicos de datos están en alta demanda, pero hay escasez de profesionales capacitados. El conjunto de habilidades es variado y vasto (por ejemplo, hay una necesidad de entender varios algoritmos, matemáticas avanzadas, habilidades de programación y más). Por lo tanto, tales profesionales son difíciles de encontrar y exigen una alta compensación. Para abordar este problema, las plataformas incluyen cada vez más características que facilitan el desarrollo de soluciones de IA, como capacidades de arrastrar y soltar y algoritmos preconstruidos. Además, para que los proyectos de ciencia de datos se inicien, es clave que el negocio en general los apoye. Las plataformas más robustas proporcionan recursos que ayudan a los usuarios no técnicos a entender los modelos, los datos involucrados y los aspectos del negocio que han sido impactados. **Ingenieros de datos:** Con capacidades robustas de integración de datos, los ingenieros de datos encargados del diseño, integración y gestión de datos utilizan estas plataformas para colaborar con científicos de datos y otros interesados dentro de la organización. **Científicos de datos ciudadanos:** Con el aumento de características más fáciles de usar, los científicos de datos ciudadanos, que no están profesionalmente capacitados pero han desarrollado habilidades de datos, están recurriendo cada vez más a plataformas de ciencia de datos y aprendizaje automático para llevar la IA a sus organizaciones. **Científicos de datos profesionales:** Los científicos de datos expertos utilizan estas soluciones para escalar las operaciones de ciencia de datos a lo largo del ciclo de vida, simplificando el proceso de experimentación a despliegue y acelerando la exploración y preparación de datos, así como el desarrollo y entrenamiento de modelos. **Interesados empresariales:** Los interesados empresariales utilizan estas herramientas para obtener claridad sobre los modelos de aprendizaje automático y entender mejor cómo se relacionan con el negocio en general y sus operaciones. ### ¿Cuáles son las alternativas a las plataformas de ciencia de datos y aprendizaje automático? Las alternativas a las soluciones de ciencia de datos y aprendizaje automático pueden reemplazar este tipo de software, ya sea parcial o completamente: [Software de operacionalización de IA y aprendizaje automático](https://www.g2.com/categories/ai-machine-learning-operationalization) **:** Dependiendo del caso de uso, las empresas podrían considerar el software de operacionalización de IA y aprendizaje automático. Este software no proporciona una plataforma para el desarrollo completo de modelos de aprendizaje automático, pero puede ofrecer características más robustas en torno a la operacionalización de estos algoritmos. Esto incluye monitorear la salud, el rendimiento y la precisión de los modelos. [Software de aprendizaje automático](https://www.g2.com/categories/machine-learning) **:** Las plataformas de ciencia de datos y aprendizaje automático son excelentes para el desarrollo a gran escala de modelos, ya sea para [visión por computadora](https://learn.g2.com/computer-vision), procesamiento de lenguaje natural (NLP), y más. Sin embargo, en algunos casos, las empresas pueden querer una solución que esté más disponible de inmediato, que puedan usar de manera plug-and-play. En tal caso, pueden considerar el software de aprendizaje automático, que implicará menos tiempo de configuración y costos de desarrollo. Existen muchos tipos diferentes de algoritmos de aprendizaje automático que realizan una variedad de tareas y funciones. Estos algoritmos pueden consistir en otros más específicos, como el aprendizaje de reglas de asociación, [redes bayesianas](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), agrupamiento, aprendizaje de árboles de decisión, algoritmos genéticos, sistemas de clasificación de aprendizaje y máquinas de soporte vectorial, entre otros. Esto ayuda a las organizaciones a buscar soluciones puntuales. ### **Software y servicios relacionados con plataformas de ingeniería de ciencia de datos y aprendizaje automático** Las soluciones relacionadas que se pueden usar junto con las plataformas DSML incluyen: [Software de preparación de datos](https://www.g2.com/categories/data-preparation) **:** El software de preparación de datos ayuda a las empresas con su gestión de datos. Estas soluciones permiten a los usuarios descubrir, combinar, limpiar y enriquecer datos para un análisis simple. Aunque las plataformas de ciencia de datos y aprendizaje automático ofrecen características de preparación de datos, las empresas podrían optar por una herramienta de preparación dedicada. [Software de almacén de datos](https://www.g2.com/categories/data-warehouse) **:** La mayoría de las empresas tienen muchas fuentes de datos dispares, y para integrar mejor todos sus datos, implementan un almacén de datos. Los almacenes de datos albergan datos de múltiples bases de datos y aplicaciones empresariales, lo que permite que las herramientas de inteligencia empresarial y análisis extraigan todos los datos de la empresa de un único repositorio. Esta organización es crítica para la calidad de los datos ingeridos por las plataformas de ciencia de datos y aprendizaje automático. [Software de etiquetado de datos](https://www.g2.com/categories/data-labeling) **:** Para lograr que el aprendizaje supervisado despegue, es clave tener datos etiquetados. Establecer un esfuerzo de etiquetado sistemático y sostenido puede ser ayudado por el software de etiquetado de datos, que proporciona un conjunto de herramientas para que las empresas conviertan datos no etiquetados en datos etiquetados y construyan algoritmos de IA correspondientes. [Software de procesamiento de lenguaje natural (NLP)](https://www.g2.com/categories/natural-language-processing-nlp) **:** [NLP](https://www.g2.com/articles/natural-language-processing) permite a las aplicaciones interactuar con el lenguaje humano utilizando un algoritmo de aprendizaje profundo. Los algoritmos de NLP ingresan lenguaje y dan una variedad de salidas basadas en la tarea aprendida. Los algoritmos de NLP proporcionan [reconocimiento de voz](https://www.g2.com/articles/voice-recognition) y [generación de lenguaje natural (NLG)](https://www.g2.com/categories/natural-language-generation-nlg), que convierte datos en lenguaje humano comprensible. Algunos ejemplos de usos de NLP incluyen [chatbots](https://www.g2.com/categories/chatbots), aplicaciones de traducción y [herramientas de monitoreo de redes sociales](https://www.g2.com/categories/social-media-listening-tools) que escanean redes sociales en busca de menciones. ### Desafíos con las plataformas DSML Las soluciones de software pueden venir con su propio conjunto de desafíos.  **Requisitos de datos:** Se requiere una gran cantidad de datos para que la mayoría de los algoritmos de IA aprendan lo necesario. Los usuarios necesitan entrenar algoritmos de aprendizaje automático utilizando técnicas como el aprendizaje por refuerzo, el aprendizaje supervisado y el aprendizaje no supervisado para construir una aplicación verdaderamente inteligente. **Escasez de habilidades:** También hay una escasez de personas que entienden cómo construir estos algoritmos y entrenarlos para realizar las acciones necesarias. El usuario común no puede simplemente iniciar un software de IA y hacer que resuelva todos sus problemas. **Sesgo algorítmico:** Aunque la tecnología es eficiente, no siempre es efectiva y está marcada por varios tipos de sesgos en los datos de entrenamiento, como sesgos de raza o género. Por ejemplo, dado que muchos algoritmos de reconocimiento facial se entrenan en conjuntos de datos con rostros principalmente de hombres blancos, es más probable que otros sean identificados erróneamente por los sistemas. ### ¿Qué empresas deberían comprar plataformas de ingeniería DSML? La implementación de IA puede tener un impacto positivo en las empresas de una variedad de industrias diferentes. Aquí hay algunos ejemplos: **Servicios financieros:** La IA se utiliza ampliamente en los servicios financieros, con bancos que la utilizan para todo, desde desarrollar algoritmos de puntuación de crédito hasta analizar documentos de ganancias para detectar tendencias. Con soluciones de software de ciencia de datos y aprendizaje automático, los equipos de ciencia de datos pueden construir modelos con datos de la empresa y desplegarlos en aplicaciones internas y externas. **Cuidado de la salud:** Dentro del cuidado de la salud, las empresas pueden usar estas plataformas para entender mejor las poblaciones de pacientes, como predecir visitas de pacientes internados y desarrollar sistemas que puedan emparejar a las personas con ensayos clínicos relevantes. Además, dado que el proceso de descubrimiento de medicamentos es particularmente costoso y lleva una cantidad significativa de tiempo, las organizaciones de salud están utilizando la ciencia de datos para acelerar el proceso, utilizando datos de ensayos anteriores, artículos de investigación y más. **Venta al por menor:** En el comercio minorista, especialmente en el comercio electrónico, la personalización es primordial. Los principales minoristas están aprovechando estas plataformas para ofrecer a los clientes experiencias altamente personalizadas basadas en factores como el comportamiento anterior y la ubicación. Con el aprendizaje automático en su lugar, estas empresas pueden mostrar material altamente relevante y captar la atención de clientes potenciales.  ### Cómo elegir la mejor plataforma de ciencia de datos y aprendizaje automático (DSML) #### Recolección de requisitos (RFI/RFP) para plataformas DSML Si una empresa está comenzando y busca comprar su primera plataforma de ciencia de datos y aprendizaje automático, o donde sea que esté en su proceso de compra, g2.com puede ayudar a seleccionar la mejor opción. El primer paso en el proceso de compra debe involucrar un examen cuidadoso de los datos de la empresa. Como parte fundamental del viaje de la ciencia de datos implica la ingeniería de datos (es decir, la recolección y análisis de datos), las empresas deben asegurarse de que la calidad de sus datos sea alta y que la plataforma en cuestión pueda manejar adecuadamente sus datos, tanto en términos de formato como de volumen. Si la empresa ha acumulado muchos datos, necesita buscar una solución que pueda crecer con la organización. Los usuarios deben pensar en los puntos de dolor y anotarlos; estos deben usarse para ayudar a crear una lista de criterios. Además, el comprador debe determinar el número de empleados que necesitarán usar este software, ya que esto determina el número de licencias que probablemente comprarán. Tomar una visión holística del negocio e identificar puntos de dolor puede ayudar al equipo a lanzarse a crear una lista de criterios. La lista sirve como una guía detallada que incluye tanto características necesarias como deseables, incluyendo presupuesto, características, número de usuarios, integraciones, requisitos de seguridad, soluciones en la nube o en las instalaciones, y más. Dependiendo del alcance del despliegue, producir un RFI, una lista de una página con algunos puntos clave que describan lo que se necesita de una plataforma de ciencia de datos podría ser útil. #### Comparar productos DSML **Crear una lista larga** Desde satisfacer las necesidades de funcionalidad empresarial hasta la implementación, las evaluaciones de proveedores son una parte esencial del proceso de compra de software. Para facilitar la comparación, después de que se completen todas las demostraciones, ayuda a preparar una lista consistente de preguntas sobre necesidades y preocupaciones específicas para hacer a cada proveedor. **Crear una lista corta** De la lista larga de proveedores, es útil reducir la lista de proveedores y llegar a una lista más corta de contendientes, preferiblemente no más de tres a cinco. Con esta lista en mano, las empresas pueden producir una matriz para comparar las características y precios de las diversas soluciones. **Realizar demostraciones** Para asegurar una comparación exhaustiva, el usuario debe demostrar cada solución en la lista corta utilizando el mismo caso de uso y conjuntos de datos. Esto permitirá a la empresa evaluar de manera similar y ver cómo cada proveedor se compara con la competencia. #### Selección de plataformas DSML **Elegir un equipo de selección** Antes de comenzar, es crucial crear un equipo ganador que trabajará junto durante todo el proceso, desde identificar puntos de dolor hasta la implementación. El equipo de selección de software debe consistir en miembros de la organización que tengan los intereses, habilidades y tiempo adecuados para participar en este proceso. Un buen punto de partida es apuntar a tres a cinco personas que ocupen roles como el principal tomador de decisiones, gerente de proyecto, propietario del proceso, propietario del sistema o experto en materia de personal, así como un líder técnico, administrador de TI o administrador de seguridad. En empresas más pequeñas, el equipo de selección de proveedores puede ser más pequeño, con menos participantes, multitarea y asumiendo más responsabilidades. **Negociación** El hecho de que algo esté escrito en la página de precios de una empresa no significa que sea fijo (aunque algunas empresas no cederán). Es imperativo abrir una conversación sobre precios y licencias. Por ejemplo, el proveedor puede estar dispuesto a dar un descuento por contratos de varios años o a recomendar el producto a otros. **Decisión final** Después de esta etapa, y antes de comprometerse por completo, se recomienda realizar una prueba piloto o programa piloto para probar la adopción con una pequeña muestra de usuarios. Si la herramienta se utiliza bien y es bien recibida, el comprador puede estar seguro de que la selección fue correcta. Si no, podría ser el momento de volver a la mesa de dibujo. ### Costo de las plataformas de ciencia de datos y aprendizaje automático Como se mencionó anteriormente, las plataformas de ciencia de datos y aprendizaje automático están disponibles como soluciones tanto en las instalaciones como en la nube. Los precios entre los dos pueden diferir, siendo el primero a menudo más costoso en términos de infraestructura inicial.  Como con cualquier software, estas plataformas están frecuentemente disponibles en diferentes niveles, siendo las soluciones más básicas menos costosas que las de escala empresarial. Las primeras frecuentemente no tendrán tantas características y pueden tener límites de uso. Los proveedores de DSML pueden tener precios escalonados, en los que el precio se adapta al tamaño de la empresa del usuario, al número de usuarios o a ambos. Esta estrategia de precios puede venir con algún grado de soporte, que podría ser ilimitado o limitado a un cierto número de horas por ciclo de facturación. Una vez configuradas, no suelen requerir costos de mantenimiento significativos, especialmente si se despliegan en la nube. Como estas plataformas a menudo vienen con muchas características adicionales, las empresas que buscan maximizar el valor de su software pueden contratar consultores externos para ayudarles a derivar información de sus datos y obtener el máximo provecho del software. #### Retorno de la inversión (ROI) Las empresas deciden desplegar plataformas de ciencia de datos y aprendizaje automático con el objetivo de obtener algún grado de ROI. Como buscan recuperar las pérdidas que gastaron en el software, es crítico entender los costos asociados con él. Como se mencionó anteriormente, estas plataformas generalmente se facturan por usuario, lo que a veces se escala dependiendo del tamaño de la empresa. Más usuarios generalmente se traducen en más licencias, lo que significa más dinero. Los usuarios deben considerar cuánto se gasta y compararlo con lo que se gana, tanto en términos de eficiencia como de ingresos. Por lo tanto, las empresas pueden comparar procesos entre el pre y el post-despliegue del software para entender mejor cómo se han mejorado los procesos y cuánto tiempo se ha ahorrado. Incluso pueden producir un estudio de caso (ya sea para propósitos internos o externos) para demostrar las ganancias que han visto con el uso de la plataforma. ### Implementación de plataformas de ciencia de datos y aprendizaje automático **¿Cómo se implementan las herramientas de software DSML?** La implementación difiere drásticamente dependiendo de la complejidad y escala de los datos. En organizaciones con grandes cantidades de datos en fuentes dispares (por ejemplo, aplicaciones, bases de datos, etc.), a menudo es prudente utilizar una parte externa, ya sea un especialista en implementación del proveedor o una consultoría externa. Con vasta experiencia bajo su cinturón, pueden ayudar a las empresas a entender cómo conectar y consolidar sus fuentes de datos y cómo usar el software de manera eficiente y efectiva. **¿Quién es responsable de la implementación de la plataforma DSML?** Puede requerir muchas personas o equipos para desplegar adecuadamente una plataforma de ciencia de datos, incluyendo ingenieros de datos, científicos de datos e ingenieros de software. Esto se debe a que, como se mencionó, los datos pueden atravesar equipos y funciones. Como resultado, una persona o incluso un equipo rara vez tiene una comprensión completa de todos los activos de datos de una empresa. Con un equipo multifuncional en su lugar, una empresa puede comenzar a juntar sus datos y comenzar el viaje de la ciencia de datos, comenzando con la preparación y gestión adecuada de los datos. **¿Cuál es el proceso de implementación para productos de ciencia de datos y aprendizaje automático?** En términos de implementación, es típico que la plataforma se despliegue de manera limitada y posteriormente se despliegue de manera más amplia. Por ejemplo, una marca minorista podría decidir realizar una prueba A/B de su uso de un algoritmo de personalización para un número limitado de visitantes a su sitio para entender mejor cómo está funcionando. Si el despliegue es exitoso, el equipo de ciencia de datos puede presentar sus hallazgos a su equipo de liderazgo (que podría ser el CTO, dependiendo de la estructura del negocio). Si el despliegue no tiene éxito, el equipo puede volver a la mesa de dibujo para determinar qué salió mal. Esto implicará examinar los datos de entrenamiento y los algoritmos utilizados. Si lo intentan de nuevo, pero nada parece tener éxito (es decir, el resultado es defectuoso o no hay mejora en las predicciones), la empresa podría necesitar volver a lo básico y revisar sus datos. **¿Cuándo deberías implementar herramientas DSML?** Como se mencionó anteriormente, la ingeniería de datos, que implica preparar y recopilar datos, es una característica fundamental de los proyectos de ciencia de datos. Por lo tanto, las empresas deben hacer que poner en orden sus datos sea su máxima prioridad, asegurándose de que no haya registros duplicados o campos desalineados. Aunque esto suena básico, no lo es. Datos defectuosos como entrada resultarán en datos defectuosos como salida.  ### Tendencias de plataformas de ciencia de datos y aprendizaje automático **AutoML** AutoML ayuda a automatizar muchas tareas necesarias para desarrollar aplicaciones de IA y aprendizaje automático. Los usos incluyen preparación automática de datos, ingeniería de características automatizada, proporcionar explicabilidad para modelos y más. **IA embebida** La funcionalidad de aprendizaje automático y profundo se está integrando cada vez más en casi todos los tipos de software, independientemente de si el usuario es consciente de ello. Usar IA embebida dentro de software como [CRM](https://www.g2.com/categories/crm), [automatización de marketing](https://www.g2.com/categories/marketing-automation) y [soluciones de análisis](https://www.g2.com/categories/analytics-tools-software) nos permite agilizar procesos, automatizar ciertas tareas y obtener una ventaja competitiva con capacidades predictivas. La IA embebida puede ir ganando terreno en los próximos años y puede hacerlo de la misma manera que el despliegue en la nube y las capacidades móviles lo han hecho en la última década. Eventualmente, los proveedores pueden no necesitar resaltar los beneficios de su producto de aprendizaje automático, ya que puede ser simplemente asumido y esperado. **Aprendizaje automático como servicio (MLaaS)** El entorno de software se ha movido a una estructura de microservicios más granular, particularmente para las necesidades de operaciones de desarrollo. Además, el auge de los servicios de infraestructura de nube pública ha permitido a grandes empresas ofrecer servicios de desarrollo e infraestructura a otras empresas con un modelo de pago por uso. El software de IA no es diferente, ya que las mismas empresas proporcionan [MLaaS](https://www.g2.com/articles/machine-learning-as-a-service) para otras empresas. Los desarrolladores aprovechan rápidamente estos algoritmos y soluciones preconstruidos alimentándolos con sus datos para obtener información. Usar sistemas construidos por empresas de nivel empresarial ayuda a las pequeñas empresas a ahorrar tiempo, recursos y dinero al eliminar la necesidad de contratar desarrolladores de aprendizaje automático capacitados. MLaaS crecerá aún más a medida que las empresas continúen confiando en estos microservicios y aumente la necesidad de IA. **Explicabilidad** Cuando se trata de algoritmos de aprendizaje automático, especialmente de aprendizaje profundo, puede ser difícil explicar cómo llegaron a ciertas conclusiones. La IA explicable, también conocida como XAI, es el proceso mediante el cual el proceso de toma de decisiones de los algoritmos se hace transparente y comprensible para los humanos. La transparencia es el principio más prevalente en la literatura actual sobre ética de IA, y por lo tanto la explicabilidad, un subconjunto de la transparencia, se vuelve crucial. Las plataformas de ciencia de datos y aprendizaje automático están incluyendo cada vez más herramientas para la explicabilidad, lo que ayuda a los usuarios a construir explicabilidad en sus modelos y ayudarles a cumplir con los requisitos de explicabilidad de datos en legislaciones como la ley de privacidad de la Unión Europea y el GDPR.