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    Descubre lo que hace único a Snowflake gracias a una arquitectura y a una tecnología que hacen posibles las organizaciones data-driven de la actualidad.

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Snowflake para la ciencia de datos

Preparación de datos sencilla para que realices el modelado con el marco de trabajo que quieras.

White Paper

Una plataforma de datos en la nube para la ciencia de datos

Lee Ahora

 

 

Tus científicos de datos dedican el 80% de su tiempo a buscar y preparar datos. Imagina la repercusión que tendría en la empresa que no tuvieran que asumir esa carga.

Los data warehouses y los data lakes tradicionales son demasiado lentos y restrictivos para los científicos de datos. Snowflake Cloud Data Platform se ha creado para integrar y admitir sin problemas las herramientas y las bibliotecas de machine learning en las que se basan los científicos de datos. Nuestro almacenamiento de datos casi ilimitado y nuestros recursos de procesamiento instantáneos y casi infinitos pueden adaptar su capacidad rápidamente para atender las necesidades de analistas y científicos de datos.

Cómo acelerar tu ciencia de datos

Encuentra todos tus datos fiables y accede a ellos rápidamente

Deja de perder el tiempo buscando conjuntos de datos ocultos. Con Snowflake, podrás acceder de inmediato a prácticamente todos tus datos.

  • Almacena y consulta datos semiestructurados de forma nativa sin preprocesamiento.
  • Mantén tus datos actualizados con flujos en streaming y cargas por lotes.
  • Accede a datos externos listos para usarse a través de Snowflake Data Marketplace y con tu propio intercambio de datos privado.
  • Benefíciate de la compatibilidad nativa con datos geoespaciales.

Ingeniería de funciones rápida

La preparación de datos y la ingeniería de funciones son tareas que exigen gran cantidad de recursos informáticos. No pierdas más el tiempo en una cola de recursos de procesamiento ahogados en un cuello de botella.

  • Utiliza código SQL eficiente para la preparación de datos y la ingeniería de funciones.
  • Adapta la capacidad de los recursos de procesamiento on-demand para que se adecuen a cada entorno de ciencia de datos.
  • Utiliza recursos de procesamiento dedicados para evitar la contención entre la ciencia de datos y otras cargas de trabajo de datos.
  • Benefíciate de una clonación sin copias para entornos de prueba de datos personalizados.
  • Utiliza flujos y tareas para preparar continuamente datos de streaming.

Una plataforma de datos para herramientas de machine learning

Los marcos de trabajo y las bibliotecas de machine learning están evolucionando rápidamente. Snowflake Cloud Data Platform para la ciencia de datos te evita tener que colocar tus datos en otra plataforma y migrarlos innecesariamente. Snowflake proporciona:

  • Conectores Spark, Python y Apache Arrow para una conectividad transparente con las bibliotecas de machine learning de código abierto
  • Integraciones optimizadas con las principales herramientas de machine learning automático, tales como DataRobot, Dataiku, H20.ai y Amazon Sagemaker
  • Ingeniería de funciones utilizando código SQL para reducir el movimiento de los datos con herramientas de machine learning, tales como Dataiku, Alteryx y Zepl
  • Funciones externas para admitir puntuaciones y el aumento de datos mediante API

Clientes

«Snowflake nos ha permitido acceder al instante a capacidades técnicas que, antes, nos llevaban meses o incluso años, y que tenían un precio muy elevado y una baja tasa de éxito. Con Snowflake, recibimos al instante datos ilimitados y con un alto rendimiento».

Fausto Sosa

Vice President of Information Technology, CEMEX

«Con Snowflake, somos más rápidos a la hora de desarrollar y recalibrar modelos y algoritmos, y podemos usar todos nuestros datos con herramientas punteras de machine learning/inteligencia artificial para hacer frente a retos empresariales y materializar nuevas oportunidades».

Volodymyr Sorokoumov

Senior Data Manager for Big Data and Advanced Analytics, Uniper

«DataRobot nos ha permitido acceder a nuestros datos históricos en Snowflake y entrenar, probar, optimizar e implementar fácilmente modelos de aprendizaje empresarial en nuestro entorno de producción para generar fácilmente valor empresarial».

Stephen Pidliskey

Senior Data Engineer, Beacon Street Services

«Para nuestra empresa resulta esencial obtener el mejor rendimiento de un modelo de riesgo con la ciencia de datos. Conseguir una mejora de simplemente el 1 % basándonos en la curva de un modelo equivale a una inversión de 1 millón de USD en nuevos negocios».

Andrew Cathie

Head of Data Science, Harmoney

Amplio ecosistema de socios de machine learning

Las integraciones de Snowflake facilitan la elección de la plataforma de machine learning para entrenar e implementar tus modelos de ciencia de datos.

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Recursos

Ebook

Cinco Tareas Que Puede Hacer Un Científico De Datos Para Estar Al Día

Consejos para evolucionar en un mundo de…

Lee Ahora
Laboratorio práctico virtual

Acelera tus iniciativas de machine learning con Snowflake y Amazon SageMaker

Lee Ahora

Formas de empezar a usar la ciencia de datos en Snowflake

Acelera tus flujos de trabajo de ciencia de datos con un acceso a un mayor número de datos, una ingeniería de funciones más rápida e integraciones directas con las principales herramientas de machine learning.

Análíticas de marketing: poner en práctica la ciencia de datos y el machine learning
Aprovecha el poder de la inteligencia artificial y del machine learning
7 arquitecturas de referencia de Snowflake para desarrolladores de aplicaciones
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