Plataformas de ciencia de datos, machine learning e IA para empresas: qué herramienta encaja con cada equipo, qué consultoras las implantan en España y qué conviene resolver antes de llevar un modelo a producción.
7
consultoras de Data Science en el directorio
11
fabricantes de software de Data Science
74
artículos sobre Data Science
Por dónde empezar
TOP 10 de software de Data Science e IA
El ranking editorial de Dataprix: Databricks, Vertex AI, Amazon SageMaker, Azure Machine Learning, Dataiku y el resto, con la posición razonada de cada uno.
Ver el ranking
Consultoras de Data Science en España
Empresas especializadas en analítica avanzada, machine learning e IA, con ficha propia de cada una.
Ver las consultorasÚltimas publicaciones sobre Data Science
11 de septiembre de 2026
Metodología CRISP-DM: las 6 fases del proceso de minería de datosPor Dataprix
Todas las publicaciones sobre Data Science →
Los más leídos
Los artículos de Data Science con más lecturas al día desde que se publicaron.
Guía práctica de arquitectura de datos
Un modelo es tan bueno como los datos y la plataforma que lo sostienen. La guía de Dataprix explica, capítulo a capítulo, cómo construir esa base. Para Data Science, empieza por estos:
Antes de elegir una plataforma
Del notebook a producción. Desplegar, monitorizar y reentrenar modelos suele costar más que entrenarlos; conviene mirar primero cómo resuelve cada plataforma esa parte.
Dónde están los datos. Trabajar cerca de los datos evita copias y permisos duplicados; a menudo decide más que el catálogo de algoritmos.
El perfil del equipo. No se elige igual para científicos de datos que programan que para analistas que prefieren herramientas visuales.
Trazabilidad y cumplimiento. Con el RGPD y el Reglamento europeo de IA, conviene poder explicar qué datos y qué versión del modelo produjeron cada resultado.
Contenido elaborado con asistencia de inteligencia artificial — Equipo Editorial Dataprix. Verifica la información antes de tomar decisiones.
