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Schneller zu Data Science und Machine Learning

München, Palo Alto (Kalifornien), 12. Mai. 2017 – Cloudera, Inc. (NYSE:CLDR) hat die allgemeine Verfügbarkeit seiner Cloudera Data Science Workbench bekannt gegeben, mit der Unternehmen schnell und sicher selbst Data-Science betreiben können. Die Data Science Workbench ist ein Self-Service-Werkzeug, mit dem sich Machine-Learning-Lösungen mit Hilfe der leistungsfähigsten Technologien schneller bauen, skalieren und einrichten lassen. Data-Scientists haben damit die Freiheit, ihre Daten so zu teilen, damit zu kollaborieren und sie zu verwalten, wie es für sie und ihr Unternehmen am besten passt. Dieser Weg führt einfacher und schneller zur Produktionsreife.

“Wir treten in das Zeitalter des Machine Learning ein und es geht dabei vor allem um Daten. Data Scientists haben aber immer noch damit zu kämpfen, neue Analyseprojekte so schnell aufzubauen und zu testen, wie sie es möchten, insbesondere in großen Umgebungen”, so Charles Zedlewski, Senior Vice President Products bei Cloudera.

Das britische Statistikamt (The Office of National Statistics, ONS) zielt mit der Cloudera Data Science Workbench auf die Erstellung wiederholbarer, exakter und übertragbarer Statistiken. “Wir haben eine verringerte Zeit für die Modellentwicklung und bessere Sichtbarkeit bei der Nachverfolgung von Prozessen und Ergebnissen beobachtet”, so Simon Sandford-Taylor, Chief Technology Officer. “Nach unserer Einschätzung hat die Cloudera Data Science Workbench das Potential, unseren Veröffentlichungskalender zu beschleunigen und unsere Praxiserfahrungen besser zu teilen.”

Clouderas Data Science Workbench lässt sich leicht mit zahlreichen Deep-Learning-Systemen integrieren, etwa mit BigDL, einer Deep-Learning-Bibliothek für Apache Spark, die Intel unter Open-Source-Lizenz gestellt hat. BigDL wurde von Grund auf für verteilte Spark/ Hadoop-Infrastrukturen konzipiert, leistungsoptimiert für Intel Xeon Prozessoren (mit der Intel Math Kernel Library) und arbeitet direkt innerhalb der Cloudera Data Science Workbench. “Unternehmenskunden benötigen eine umfassende Plattform, mit der sie ihre Analyselösungen skalieren und ihre Investitionen maximieren können. Die native Integration von BigDL in Apache Spark bringt Deep Learning in das Apache-Spark-Ökosystem und erhöht den Mehrwert für Unternehmenskunden”, so Michael Greene, Vice President und General Manager der System Technologies and Optimization in the Software and Services Group, Intel Corporation.

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