Características de Qubole

Admite lenguajes de programación como Java, C o Python. Admite lenguajes front-end como HTML, CSS y JavaScript

Ofrece a los desarrolladores la posibilidad de arrastrar y soltar fragmentos de código o algoritmos al crear modelos

Proporciona a los usuarios algoritmos prediseñados para un desarrollo de modelos más sencillo

Proporciona grandes conjuntos de datos para entrenar modelos individuales

Transforma los datos sin procesar en características que representan mejor el problema subyacente a los modelos predictivos

Ofrece servicios de reconocimiento de imágenes

Ofrece servicios de procesamiento de lenguaje natural

Ofrece servicios de generación de lenguaje natural

Ofrece redes neuronales artificiales para los usuarios

Ofrece servicios de comprensión del lenguaje natural

Proporciona capacidades de aprendizaje profundo

Gestiona la aplicación inteligente para el usuario, reduciendo la necesidad de infraestructura

Permite a los usuarios insertar aprendizaje automático en aplicaciones operativas

Proporciona aplicaciones e infraestructura de aprendizaje automático fáciles de escalar

Recopila, almacena y organiza datos masivos y no estructurados en tiempo real

Facilita la difusión de big data recopilados a través de clústeres de computación paralela

Crea un repositorio para recopilar y almacenar datos sin procesar de sensores, dispositivos, máquinas, archivos, etc.

Alinea los flujos de trabajo de procesamiento y distribución sobre Apache Hadoop

Alinea los flujos de trabajo de procesamiento y distribución sobre Apache Hadoop

Facilita la solución para ejecutarse y escalar a un gran número de máquinas y sistemas

Selecciona los datos recopilados para soluciones de análisis de big data para analizar, manipular y modelar

Alinea los flujos de trabajo de procesamiento y distribución sobre Apache Hadoop

Traslada la recopilación y el procesamiento de big data a la nube

Procesa cargas de trabajo de datos por lotes, en tiempo real y de streaming en sistemas singulares, multiinquilino o en la nube

Facilita el análisis de datos de gran volumen y en tiempo real.

Permite al usuario consultar datos a través de lenguajes de consulta como SQL.

Alinea los flujos de trabajo de procesamiento y distribución sobre Apache Hadoop

Alinea los flujos de trabajo de procesamiento y distribución sobre Apache Spark

Integra datos de múltiples bases de datos externas.

Facilita la difusión de big data recopilados a través de clústeres de computación paralela.

Procesa datos y representa interpretaciones en una variedad de formatos gráficos.

Encadena funciones y conjuntos de datos específicos para automatizar las iteraciones de análisis.

Aísla ciertos conjuntos de datos y facilita la gestión del acceso a los datos.

Permite que la herramienta de big data ejecute y registre datos dentro de aplicaciones externas.

Usar blocs de notas para tareas como crear paneles con consultas y visualizaciones predefinidas y programadas

Ofrece al usuario la capacidad de importar una variedad de fuentes de datos para su uso inmediato

Permite a los usuarios generar texto basado en un mensaje de texto.

Condensa documentos largos o texto en un breve resumen.

Proporciona la capacidad de generar imágenes a partir de un mensaje de texto.

Capacidad para realizar tareas complejas sin intervención humana constante

Capacidad para desglosar y planificar procesos de múltiples pasos

Funciona en múltiples sistemas de software o bases de datos

Mejora el rendimiento basado en la retroalimentación y la experiencia

Participa en conversaciones similares a las humanas para la delegación de tareas

Anticipa necesidades y ofrece sugerencias sin que se lo pidan

Toma decisiones informadas basadas en los datos disponibles y los objetivos.