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    Acelera la IA y el aprendizaje automático desde la investigación hasta la producción con una experiencia coherente creada para tu plataforma tradicional.

    Para data scientists

    • Acelera tus experimentos. Utiliza R, Python o Scala con procesamiento bajo demanda y acceso seguro a Apache Spark™ y Apache Impala™.

    • Colabora. Comparte investigaciones reproducibles con todo tu equipo.

    • Implementa con confianza. Pon en producción de forma repetible y sin tener que reescribir código.

    Para profesionales de TI

    • Incorpora la ciencia de datos a tus datos. Dales a tus equipos un mayor grado de libertad, al tiempo que reduces el riesgo y el coste asociados a los silos.


    • Seguridad de serie. Aprovecha la seguridad y la gobernanza comunes a las cargas de trabajo.

    • Implementación flexible. Ejecutado en su entorno local tradicional.

    Data science self-service

    Al disponer de Python, R, y Scala directamente en el navegador web, Cloudera Data Science Workbench ofrece una experiencia de autoservicio ideal para los científicos de datos. Descarga y prueba las bibliotecas y los marcos más recientes en entornos de proyecto personalizables que funcionan igual que tu ordenador portátil. Cloudera Data Science Workbench no solo es compatible con Cloudera, sino también con los sistemas en los que confían tus equipos de ciencia de datos para el análisis.

    Captura de pantalla de autoservicio de la ciencia de datos

    Pipelines de datos y análisis automatizados

    Con Cloudera Data Science Workbench, los científicos de datos pueden gestionar sus propias canalizaciones de análisis, con programación, monitorización y alertas por correo electrónico integradas. Desarrolla y crea rápidamente prototipos de nuevos proyectos de aprendizaje automático e IA e implántalos fácilmente en producción.

    Captura de pantalla de trabajo

    Implemente modelos y aplicaciones interactivas visuales con rapidez

    Un flujo de trabajo sencillo y unificado permite desarrollar, entrenar e implementar sus propios modelos. En los experimentos se hace un seguimiento de cada ciclo para facilitar la reproducibilidad.  Implemente modelos como API de REST con unos pocos clics y comparta sus resultados visuales rápidamente con accionistas de la empresa como aplicaciones web y paneles de control interactivos.

    Mira el webinar

    Captura de pantalla del flujo de trabajo de la ciencia de datos

    Seguro para la empresa

    Data Science Workbench de Cloudera es seguro y compatible por defecto, con asistencia completa para autenticación, autorización, cifrado y gobernanza de Hadoop. Finalmente, los data scientists pueden acceder con facilidad a los datos de Hadoop y realizar consultas de Spark en un entorno seguro.

    Una plataforma de IA, implementada en cualquier lugar


    Cloudera Data Science Workbench está diseñado para implementaciones locales tradicionales y ofrece una experiencia coherente con Cloudera AI (anteriormente conocido como Cloudera Machine Learning), el servicio en la nube de Cloudera, tanto en la nube como en el entorno local.

    Datasheet

    Datasheet sobre Cloudera Data Science Workbench

    Webinar

    Implementación de modelos y aplicaciones interactivas

    Qué dicen los clientes  sobre Cloudera Data Science Workbench

    Gartner Peer Insights
    Cinco estrellas de Gartner

    «Gran herramienta; he trabajado e implementado dos proyectos haciendo predicciones y transacciones de cientos de millones de registros. También es muy fácil crear trabajos automatizados que ejecuten los modelos».

    Científico de datos
    Sector de los servicios

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    Cinco estrellas de Gartner

    «Un camino fácil para desarrollar y probar el código, así como el seguimiento del rendimiento del aprendizaje automático. También proporciona asistencia para validar los servicios de puntuación en tiempo real utilizando endpoints de la API de REST».

    Arquitecto de Big Data y análisis
    Otros sectores
     

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    Cinco estrellas de Gartner

    «Esta herramienta ofrece a mi empresa capacidades de extracción rápida de datos. Es fácil de usar y de mantener. La gestión de modelos nos ayuda a implementarlos rápidamente».

    Asistente técnico
    Sector financiero
     

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