Топ 5: Data Science системи (Notebooks, ETL, MLops) для України

Оновлено: 23.06.2026
Приклади українських та популярних в Україні Data Science інструментів та сервісів - представлені нижче в релевантних новинах.

Користувачі, які шукали Data Science системи (Notebooks, ETL, MLops) для України, потім цікавилися наступними продуктами:

Див.також: Топ 10: Системи бізнес аналітики та фінансового аналізу для України

2026. Хмарна платформа De Novo покращила AI сервіси



Хмарна платформа De Novo розширила інфраструктуру свого сервісу TensorCloud прискорювачами NVIDIA H200 NVL для швидшого інференсу AI/ML моделей. Тепер у хмарі можна розміщувати моделі з сотнями мільярдів параметрів, для яких раніше був потрібний складний розподіл між фізичними серверами. При цьому вартість (за даними компанії) – до 35% нижча порівняно з пропозиціями глобальних операторів. Також, оновлена ​​De Novo AI Studio - low-code/no-code платформа, яка автоматично розгортається із шаблонів у хмарі TensorCloud. Вона надає готовий інструментарій для швидкого прототипування та виведення моделей у продукти, включаючи бібліотеку з більш ніж 40 готових моделей. Серед доступних сценаріїв – аналіз даних (data-science), запуск чат-ботів та LLM-асистентів, глибокий аналіз документів та створення приватних баз знань.


2025. В Apache Airflow реалізовано концепцію Human-in-the-Loop



Вийшло оновлення ETL системи Apache Airflow 3.1. Цей реліз представляє нові можливості прийняття рішень людиною в автоматизованих процесах (так званий Human-in-the-Loop). Нові налаштування дозволяють призупиняти автоматичні процеси та чекати на аппрува від людини. Зокрема, реалізовані наступні інструменти: призупинення конвеєрів виведення для перевірки результатів моделі людиною, модерації контенту (напрямок контенту на перевірку людьми перед публікацією), робочі процеси затвердження (вимога схвалення менеджера для конфіденційних операцій), контрольні точки якості даних (надання фахівцям з управління даними). Користувачі з відповідними ролями можуть переглядати контекстні дані, параметри DAG та значення XCom, перш ніж приймати обґрунтовані рішення.


2025. Plotly Dash - open-source система бізнес-аналітики, заснована на Python



Plotly Dash ― це open-source система для створення інтерфейсів візуалізації даних. Фактично, це фреймворк на основі Python-бібліотеки Plotly, яка відповідає за малювання графіки та дуже популярна серед дата-саєнтистів. Dash надає функціональність веб-сервера для простого та швидкого створення наших дешбордів як невеликих сайтів, яким не потрібний складний бекенд та фронт-енд для користувачів. На основі цього фреймворку можна швидко створювати кастомні дешборди у вигляді таких веб-додатків з можливістю «деплойменту» на віддаленому сервері. Крім детальної документації, Dash пропонує подивитися на варіанти рішень у вигляді галереї дешбордів, які були реалізовані за допомогою цієї бібліотеки.


2025. У Google Colab з'явився AI-помічник



У data-science сервісі Google Colab з'явився помічник Colab AI, який допомагає прискорити проекти машинного навчання протягом усього життєвого циклу: від обробки вихідного набору даних, очищення та підготовки даних до генерації аналізу ознак, навчання моделей та оцінки результатів. Colab AI виступає у ролі програміста-партнера, допомагаючи вам створювати прототипи ідей, генерувати код та вибирати бібліотеки. Ви можете просто попросити Colab AI побудувати графік, і він генерує діаграми без необхідності ручного налаштування. Агент повністю доступний українською мовою (як і весь інтерфейс сервісу Google Colab).


2023. JupyterLab став працювати швидше



Вийшло оновлення популярної системи для роботи з даними JupyterLab 4.0. Швидкість роботи блокнотів стала помітно вищою завдяки оптимізації правил CSS, використання CodeMirror 6, MathJax 3 та вікон для блокнотів. UI-інтерфейс став простіше та зручніше. Тепер відображаються ті частини блокнота, які розміщуються у вікні браузера, що особливо важливо при роботі з великими проектами. Покращено доступність та продуктивність текстового редактора CodeMirror, а також додано гнучкі можливості його налаштування. Менеджер розширень тепер включає як заздалегідь створені розширення Python, так і розширення pypi.org. Розробники можуть додати альтернативний репозиторій пакетів для відображення набору розширень. Пошук та заміна контенту покращені новими можливостями. Серед них підсвічування збігів у відформатованих осередках markdown, пошук у поточному виділенні, пошук по кількох рядках, заміна зі збереженням регістру тощо.