Dataiku für Technologieexperten
Schnelles Testen und die Operationalisierung großer Projekte für das maschinelle Lernen.
Plattformunabhängig
Dataiku kann in On-Premises-Umgebungen oder in der Cloud mit Instanzen auf Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP) und Microsoft Azure ausgeführt werden. Die Lösung lässt sich für jede Cloud in Speicher- und verschiedene Infrastrukturebenen integrieren.
Egal welches , GIT-enabled IDE
Dataiku bietet eine integrierte Entwicklungsumgebung für Python, R, Julia und Scala, in der Sie transparenten Zugriff auf Datenquellen haben und sich nicht um die Verbindung kümmern müssen. Es gibt die folgenden Optionen:
- Ein „Notizbuch“ (mit Jupyter Notebook)
- Ein visueller Workflow (mit einer grafischen Darstellung der Berechnungen im Tool)
- Die Integration Ihrer eigenen IDE (wie SublimeText oder Visual Studio)
Alle Entwicklungen können in Git verwaltet werden.
Effektive Erweiterungen mit Dataiku-Plugins
Entwickler können für jeden Bereich der Plattform effektive Python- oder Java-Erweiterungen für vorkonfigurierte Funktionen entwickeln. Die Dataiku-Plug-ins eignen sich unter anderem dazu, Verbindungen zu neuen Datenquellen herzustellen, visuelle Darstellungen neuer Algorithmen für Nutzer ohne Programmierkenntnisse bereitzustellen und einen IT-Prozess in Dataiku zu integrieren. Dataiku kann auch über APIs erweitert und in Jira und Jenkins integriert werden.
Stabile, lückenlose Datenarchitektur
In der Dataiku-Architektur werden Berechnungsaufgaben systematisch an die vorhandenen Technologien weitergegeben. Außerdem umfasst sie alle wichtigen Komponenten, mit denen Datenarchitekten eine stabile Datenarchitektur entwickeln können:
- Datenvalidierung zum Schutz der Architektur vor Änderungen in den zugrunde liegenden Datenquellen
- Zuverlässige Bereitstellung mit automatischer Skalierung, Versionskontrolle und Rollback für die Batch-Verarbeitung und Modellbewertung in Echtzeit
- Intelligente Rekonstruktions-Engine für eine effiziente inkrementelle Neuberechnung der Daten
Aus Tausenden erstellten Modellen das beste auswählen
Mit Dataiku AutoML können Sie schnell erstklassige Modelle erstellen, mit denen automatisch mehrere Algorithmen und Parameter getestet werden. Sie haben aber auch die Möglichkeit, selbst die Einstellungen für Trainings und Algorithmen sowie den Optimierungsprozess festzulegen, zum Beispiel durch die Entwicklung eigener Modelle und den Einsatz komplexer Deep-Learning-Modelle.
Dataiku unterstützt die vier gängigsten Engines für maschinelles Lernen – Python, Spark, H2O und TensorFlow – und umfasst über 32 unterschiedliche Kernalgorithmen.
Automatisierung und Monitoring über APIs
Dataiku bietet eine umfassende API für die Einrichtung, Administration und Bereitstellung der Plattform. Dazu gehört auch die automatische Bereitstellung der gesamten Lösung oder neuer Services. Über Administrationserweiterungen können Sie Dataiku in vorhandene Monitoring-Lösungen integrieren.
Erste Schritte mit Dataiku
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ERSTE SCHRITTE