«Связность “означает, что основные строительные блоки приложения хорошо интегрированы в единую платформу, что они обеспечивают согласованный” внешний вид», и что модули являются достаточно совместимыми для поддержки аналитического конвейера. Приложение, которое не является сплоченным — которое в основном использует или связывает различные пакеты и библиотеки — не рассматривается как наука о данных и платформа ML, согласно нашему определению.

 

Платформа data science и ML поддерживает различных квалифицированных ученых данных в нескольких задачах через конвейер данных и аналитики. Они варьируются от приема данных, подготовки данных, интерактивных исследований и визуализации и разработки функций до расширенного моделирования, тестирования и развертывания.

 

В области науки о данных, ML является самой популярной областью. Это тот, который требует особого внимания со стороны тех, кто оценивает эти платформы.

 

Не все организации строят всю свою науку данных и модели ML с нуля. Некоторые из них могут нуждаться в помощи или расширении своих научных исследований и инициатив ML. Хотя этот магический квадрант действительно оценивает доступность предварительно упакованного контента, такого как шаблоны и образцы, он не оценивает поставщиков услуг, которые могут помочь начать или расширить науку о данных и применение ML во всей организации (как описано в «Руководстве по рынку для поставщиков услуг data science и машинного обучения”). Этот магический квадрант также не оценивает специализированных поставщиков отраслевых, доменных или функциональных решений.