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Gartner reconoció a SAS como un líder de su Cuadrante Mágico 2019 para Plataformas de Ciencias de Datos y Machine Learning. El reporte evalúo a SAS por la integridad de su visión y su capacidad de ejecución. Este es el sexto año consecutivo que SAS es reconocido como un Líder en este Cuadrante Mágico.

“Machine learning es una herramienta crítica para el científico de datos moderno”, aseguró Lorry Hardt, Estratega en Inteligencia Artificial y Machine Learning de SAS. “Le permite a las organizaciones identificar rápidamente oportunidades para su negocio, pero también evitar riesgos que podrían pasar inadvertidos para los humanos”.

La evaluación de SAS se basó en dos soluciones clave para el éxito de los científicos de datos: SAS Visual Data Mining and Machine Learning y SAS Enterprise Miner. Ambos le ofrecen a los usuarios la capacidad de resolver problemas analíticos complejos que permiten tomar mejores decisiones y más rápido.

Corriendo sobre el motor SAS Viya , SAS Visual Data Mining and Machine Learning incluye los algoritmos estadísticos, de machine learning, deep learning y análisis de texto más recientes que aceleran las exploraciones de datos estructurados y no estructurados, al tiempo de soportar lenguajes de código abierto populares. Unifica el proceso completo de aprendizaje automático, desde el acceso, la transformación y preparación de los datos, hasta la calificación e implementación en un entorno. SAS Visual Data Mining and Machine Learning “recibieron calificaciones excelentes por su interfaz de usuario y exploración y visualización de datos. También recibió altas calificaciones por la preparación, automatización y aumento de datos”, agrega el reporte.

Demostrando su valor en todas las industrias, SAS Enteprise Miner funciona sobre cualquier plataforma y con todo tipo de datos a fin de identificar las relaciones y los patrones ocultos en los datos de una compañía. Agiliza el proceso de minería de datos para crear modelos analíticos predictivos y descriptivos precisos  para encontrar la mejor solución, sin importar el tamaño del conjunto de datos. El reporte de Gartner define una plataforma de ciencia de datos como “Una aplicación de software cohesiva que ofrece una combinación de componentes básicos para crear todo tipo de soluciones de ciencia de datos, y para incorporar dichas soluciones en los procesos de negocio, que circundan a la infraestructura y los productos”.

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