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Domande di tendenza

Oracle Data Science: collaborativo, scalabile e potente

Oracle Cloud Data Science Platform ha sette nuovi servizi, incentrati su Oracle Cloud Infrastructure Data Science. Oracle Cloud Infrastructure Data Science è progettato per aiutare le aziende a creare, preparare, gestire e distribuire modelli di Machine Learning per favorire la corretta collaborazione tra progetti di Data Science. Oggi la maggior parte delle organizzazioni esprime solo una minima parte del proprio potenziale di trasformazione dei dati per motivi legati all'accessibilità, alla creazione di strumenti e alla capacità di distribuire modelli di Machine Learning efficaci.

AgroScout e Oracle: combattere la fame con tecnologie di nuova generazione

“Il successo di questa visione risiede nella capacità di gestire un flusso continuo e crescente di dati di input, nonché nella nostra soluzione basata sull'AI, in grado di trasformare tali dati in un'agricoltura efficace e accurata, su vasta scala. La velocità, scalabilità e agilità di Oracle Cloud ci hanno aiutato a realizzare il nostro sogno. Ora, ci muoviamo verso nuovi orizzonti grazie al recente sviluppo di Oracle Cloud Infrastructure Data Science, che migliora la capacità dei nostri data scientist di creare, preparare e distribuire modelli di Machine Learning.”

Simcha Shore, fondatore e CEO, AgroScout

Oracle Cloud Infrastructure Data Science

Oracle Cloud Data Science Platform include sette nuovi servizi che offrono un'esperienza end-to-end completa per accelerare e migliorare le decisioni aziendali.

 

Consente agli utenti di creare, preparare e gestire nuovi modelli di Machine Learning su Oracle Cloud utilizzando Python e altri strumenti e librerie open source, inclusi TensorFlow, Keras e Jupyter.

 

Fornisce nuove potenti funzionalità di Machine Learning profondamente integrate in Oracle Autonomous Database, con il nuovo supporto per Python. La prossima integrazione con Oracle Cloud Infrastructure Data Science consentirà ai data scientist di sviluppare modelli utilizzando algoritmi integrati nel database, sia open source che scalabili. La combinazione esclusiva di algoritmi e dati in Oracle Database accelera il raggiungimento dei risultati, riducendo le attività di preparazione e spostamento dei dati.

 

Consente agli utenti di scoprire, trovare, organizzare, arricchire e tracciare le risorse di dati su Oracle Cloud. Il glossario aziendale integrato nel catalogo dati di Oracle Cloud Infrastructure semplifica il rilevamento e la conservazione di dati corretti e affidabili.

 

Offre un'implementazione completa di Cloudera Hadoop con una gestione notevolmente più semplice rispetto ad altre offerte Hadoop, tra cui l'opzione di applicare misure di sicurezza e rendere i cluster altamente disponibili con un solo clic. Oracle Big Data Service include anche il Machine Learning per Spark, che consente alle organizzazioni di eseguire tale funzione in-memory con un solo prodotto e con uno spostamento minimo di dati.

 

Abilita le query SQL sui dati in HDFS, Hive, Kafka, NoSQL e Object Storage. Solo Cloud SQL consente a qualsiasi utente, applicazione o strumento di analytics in grado di comunicare con i database Oracle di lavorare in modo trasparente con i dati in altri archivi di dati e offre i vantaggi dell'elaborazione con selezione anticipata e scalabilità orizzontale per ridurre al minimo lo spostamento dei dati.

 

Un servizio per big data completamente gestito che consente agli utenti di eseguire applicazioni Apache Spark senza sviluppare o gestire infrastrutture, in modo che le aziende possano distribuire rapidamente big data e applicazioni AI. A differenza dei servizi Hadoop e Spark della concorrenza, Oracle Cloud Infrastructure Data Flow include un'unica finestra per tracciare tutti i lavori Spark, semplificando l'individuazione di attività costose o la risoluzione dei problemi.

 

Ambienti preconfigurati basati su GPU con IDE, notebook e framework comuni che possono essere operativi in meno di 15 minuti, per 30 dollari al giorno.

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Il Machine Learning è un componente chiave nel mondo dei big data e consente ai data scientist di organizzare, creare, preparare e distribuire i modelli di dati.

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Gli strumenti e le funzionalità di supporto ampliano le possibilità di Data Science ottimizzando performance, scalabilità ed efficienza.