DataIku
Plataforma empresarial para Data Science y Machine Learning
Dataiku
Dataiku
Es la plataforma para ciencia de datos y machine learning (DSML), creada por científicos de datos para científicos de datos.
En Computing Resources estamos conscientes del reto que significa para nuestros clientes la adopción de tecnologías y metodologías de ML y Ciencia de Datos. Entendemos la importancia de acelerar los desarrollos, manteniendo el gobierno sobre los aplicativos y los datos. Por ello hemos decidido incorporar a nuestro portafolio a Dataiku, plataforma de ciencia de datos líder de acuerdo con Gartner y Forrester.
Preparación de Datos
Visualización
Machine Learning
DataOps
Gobernanza y MLOps
Aplicaciones
Data Preparation, Data Wrangling y Data Cleansing
Interfaz visual para quienes le gusta desarrollar con y sin código, construcción rápida de data pipelines, transformaciones e incluso modelos predictivos
Visualization
Ahorra tiempo con análisis visuales. Distribuciones, top values, outliers, valores inválidos, estadísticas. Integración con Tableau, Qlik y PowerBI
Machine Learning
Aplicación de AutoML para Feature Engineering facilitando el manejo de valores faltantes y conversión de tipos de datos. Almacenamiento y reutilización de modelos.
- Scikit-Learn y XGBoost.
- Soporte de Notebooks para desarrollos en Python, R y Scala.
- Deep Learning con Keras y Tensorflow.
- Entrenamiento de modelos con grandes volúmenes de información en Spark
DataOps
Los proyectos de Dataiku son el punto central de trabajo y colaboración. Cada proyecto cuenta con un flujo visual incluyendo pipelines y modelos, dashboards, estado y actividad reciente. Integración con Git, para manejo de versiones.
MLOps
Nodos para desarrollo y producción. Ejecución en batch y tiempo real. Ejecución en base a calendarización o triggers. Monitoreo de pipelines y alertas operativas. Drift detection. Integración con otras herramientas usadas por equipos de DevOps como Jenkins, GitLabCI, Travis CI, Azure Pipelines.
Analytic Apps
Creación de Dashboards para consumir resultados de AI o llevar control de KPIs. Escentarios What-if. Interfaz para proyectos predictivos.
Soporte de otros freamworks como Dash, R Shiny, Bokeh, Javascript.
Collaboration
Los equipos pueden desarrollar en un mismo visual flow y reutilizar los mismos objetos. Soporte de coders y non-coders en la misma plataforma. Discusiones y Wikis incluidas en los proyectos. Documentación automática de modelos. Control de versiones. Integración con Slack, Microsoft Teams, Atlassian, Confluence.
Governance
Gestión de permisos para usuarios, grupos y organización por proyecto incluyendo: creación, lectura, cambio, ejecución. Single sign-on y LDAP (como MS Active Directory). Logs y auditoria de accesos y actividad. Acceso por API Keys.
Architecture
Puede utilizarse on-prem o en la nube (AWS, Google Cloud, MS Azure). Arquitectura Pushdown para ejecuciones en componentes como Spark y Kubernetes en un ambiente distribuido. Soporte de CPUs y GPUs
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