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数据科学和机器学习

有竞争力的差异化因素

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云 现代数据科学和机器学习的四条原则

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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。

Data Science Lifecycle

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

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

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

自助服务和协作
Apache Zeppelin 是 HDP 的一部分,它通过协作环境提高数据科学家的生产力,在协作环境中,数据科学家可以直接连接到数据源,分享他们的结果,建立彼此的知识。

客户案例研究

用例 1

在 Hortonworks 互联数据平台上运行的针对差旅人员安全的现代应用

Prescient 借助由 Hortonworks 开发和支持的互联数据平台让自己的服务如虎添翼。

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使用案例 2

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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