Категория объединяет инструменты для исследовательской аналитики, статистического моделирования и машинного обучения, включая ноутбуки, библиотеки, конвейеры подготовки признаков, реестры моделей и инфраструктуру MLOps. В условиях импортозамещения важны независимость, воспроизводимость экспериментов и соответствие требованиям к данным.
Поддержка Python/R, распределенного обучения, AutoML, A/B‑тестирования, объяснимости моделей, мониторинга метрик и дрейфа, а также развертывания моделей в виде API или потоковых обработчиков. Важна интеграция с корпоративными источниками данных и системами контроля доступа.
Ключевые факторы: локальные репозитории артефактов, работа в закрытых контурах, хранение данных в РФ, аудит экспериментов, изоляция окружений, поддержка отечественных ОС, драйверов и библиотек. Рекомендуется наличие офлайн‑дистрибутивов и документации на русском языке.
Производительность, масштабируемость, зрелость MLOps, автоматизированные проверки качества данных, управление фичами, гибкие роли и разграничение доступа, наличие коннекторов к BI и витринам данных. Учитывайте TCO, лицензирование и доступность специалистов.
Прогнозирование спроса, скоринг, выявление аномалий, персонализация, рекомендательные системы, предиктивное обслуживание оборудования, компьютерное зрение и обработка речи. Для госсектора — аналитика обращений и социально‑экономические модели.
Опирайтесь на платформы с сильной MLOps‑поддержкой, прозрачной миграцией и доказанной безопасностью данных. Это ускорит внедрение моделей и снизит риски зависимости.
