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数据科学和机器学习

有竞争力的差异化因素

数据科学初学者工具箱

概述

随着我们世界的数据量继续以指数速率增长,大数据技术和实践正在迅速发展。企业现在正努力从描述性分析发展到预测分析。这一需求推动了数据科学和机器学习 (ML) 的兴起,成为数据驱动的预测价值的主要推动力。数据科学为企业提供了令人振奋的功能,可以通过预测分析、机器学习和数据挖掘等技术,不断地释放其数据的潜能。
数据科学生命周期

使用 HORTONWORKS 数据平台的数据科学和机器学习

使用 Hortonworks Data Platform (HDP®),企业可以极大提高这些计划的成功率,并从数据中提取最大价值。

管理员

Hadoop Data Lake
HDP 利用 Apache Hadoop 作为创建企业 Data Lake 的基础平台,打破现有的数据孤岛并利用所有可用数据。

管理员

Cloudera Data Science Workbench: Scalable Self Service & Collaboration
Newly available on HDP, Cloudera Data Science Workbench is a secure, self-service enterprise data science platform that accelerates machine learning projects from research to production. It lets data science teams experiment faster and deploy with confidence, while reducing risk and cost for IT.
Learn More

管理员

灵活的平台
包含 YARN、Apache Spark、Apache Zeppelin 和 Apache Hive 在内的 HDP 提供了一个全面的平台,让数据科学家可以随意利用所有工具、库、硬件和数据。

管理员

IBM Data Science Experience
IBM 的数据科学工具箱提供了最先进的分析、开源技术和集成开发社区,全都是为了鼓励创造力和协作而构建。了解更多

客户案例研究

用例 1

PINSIGHT MEDIA 借助 Hortonworks 把数据变为现实

Pinsight Media 是一家移动数据公司,该公司使用经过验证的网络级别数据来加速情报品牌决策。他们使用 Hortonworks Data Platform (HDP™) 来管理他们的 Data Lake。

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使用案例 2
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Deutsche Telekom: Reducing revenue loss from fraud with machine learning

The leading European telecom provider uses a Cloudera data platform to lower customer churn, reduce revenue losses, and improve operational efficiency.

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使用案例 3
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IQVIA: Increasing prediction accuracy to accelerate the pace of discovery

IQVIA is using Cloudera to empower BI staff, data scientists, and statisticians to build solutions that help reduce costs, bring new drugs to market faster, and improve patient outcomes.

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