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A F.
AF
Mentor for Android Development
Software de Computador
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Adept lida efetivamente com todas as tarefas no software que você usa todos os dias. Adept permite que os usuários completem suas tarefas escrevendo-as em seu próprio idioma. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

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1
Logotipo de Domo
Domo
4.3
(978)
Domo é uma plataforma de experiência de dados nativa da nuvem que capacita organizações a conectar, visualizar e analisar dados de fontes diversas em tempo real. Projetada para usuários técnicos e não técnicos, a Domo facilita a tomada de decisões baseadas em dados em todos os níveis de uma organização, fornecendo painéis intuitivos, insights impulsionados por IA e visualizações personalizáveis. Sua arquitetura escalável garante integração perfeita com sistemas existentes na nuvem e locais, permitindo que as empresas otimizem processos e impulsionem resultados acionáveis de forma eficiente. Principais Recursos e Funcionalidades: - Integração de Dados: Conecta-se a mais de 1.000 conectores pré-construídos, permitindo acesso contínuo a vários sistemas de dados, incluindo CRM, ERP e bancos de dados na nuvem. - Inteligência de Negócios e Análise: Oferece ferramentas intuitivas para criar painéis dinâmicos, relatórios e visualizações, tornando análises complexas acessíveis a todas as equipes. - IA e Insights Preditivos: Aproveita as capacidades de aprendizado de máquina para fornecer análises preditivas e recomendações acionáveis com base em dados em tempo real. - Criação de Aplicativos: Permite o desenvolvimento de aplicativos de negócios personalizados, de baixo código e código profissional, que automatizam processos e simplificam a tomada de decisões. - Segurança e Governança: Oferece ferramentas robustas de governança de dados, incluindo permissões de dados personalizadas, funções de usuário personalizadas e conformidade com padrões como GDPR e HIPAA. Valor e Soluções Primárias: Domo aborda o desafio de dados fragmentados unificando informações de várias fontes em uma única plataforma, permitindo que as organizações obtenham insights abrangentes e tomem decisões informadas rapidamente. Sua interface amigável democratiza o acesso aos dados, permitindo que as equipes colaborem efetivamente usando informações em tempo real. Ao integrar análises impulsionadas por IA e aplicativos personalizáveis, a Domo ajuda as empresas a otimizar operações, identificar tendências e impulsionar o crescimento, tudo enquanto mantém padrões rigorosos de segurança e governança.
2
Logotipo de MATLAB
MATLAB
4.5
(764)
O MATLAB é um ambiente de programação de alto nível e computação numérica amplamente utilizado por engenheiros e cientistas para análise de dados, desenvolvimento de algoritmos e modelagem de sistemas. Ele oferece um ambiente de trabalho otimizado para processos de análise e design iterativos, juntamente com uma linguagem de programação que expressa diretamente a matemática de matrizes e arrays. O recurso Live Editor permite que os usuários criem scripts que integram código, saída e texto formatado dentro de um notebook executável. Principais Recursos e Funcionalidades: - Análise de Dados: Ferramentas para explorar, modelar e analisar dados. - Gráficos: Funções para visualizar e explorar dados através de vários gráficos e diagramas. - Programação: Capacidades para criar scripts, funções e classes para fluxos de trabalho personalizados. - Construção de Aplicativos: Facilidades para desenvolver aplicativos de desktop e web. - Interfaces de Linguagem Externa: Integração com linguagens como Python, C/C++, Fortran e Java. - Conectividade de Hardware: Suporte para conectar o MATLAB a várias plataformas de hardware. - Computação Paralela: Capacidade de realizar cálculos em grande escala e paralelizar simulações usando desktops multicore, GPUs, clusters e recursos em nuvem. - Implantação: Opções para compartilhar programas MATLAB e implantá-los em aplicativos empresariais, dispositivos embarcados e ambientes em nuvem. Valor Principal e Soluções para Usuários: O MATLAB simplifica cálculos matemáticos complexos e tarefas de análise de dados, permitindo que os usuários desenvolvam algoritmos e modelos de forma eficiente. Suas ferramentas abrangentes e aplicativos interativos facilitam a prototipagem rápida e o design iterativo, reduzindo o tempo de desenvolvimento. A escalabilidade da plataforma permite uma transição suave da pesquisa para a produção, suportando a implantação em vários sistemas sem modificações extensas de código. Ao integrar-se com múltiplas linguagens de programação e plataformas de hardware, o MATLAB oferece um ambiente versátil que atende às diversas necessidades de engenheiros e cientistas em diferentes indústrias.
3
Logotipo de Snowflake
Snowflake
4.6
(678)
A plataforma da Snowflake elimina silos de dados e simplifica arquiteturas, para que as organizações possam obter mais valor de seus dados. A plataforma é projetada como um produto único e unificado com automações que reduzem a complexidade e ajudam a garantir que tudo "simplesmente funcione". Para suportar uma ampla gama de cargas de trabalho, é otimizada para desempenho em escala, independentemente de alguém estar trabalhando com SQL, Python ou outras linguagens. E é globalmente conectada para que as organizações possam acessar com segurança o conteúdo mais relevante em várias nuvens e regiões, com uma experiência consistente.
4
Logotipo de Alteryx
Alteryx
4.6
(668)
Alteryx impulsiona resultados transformacionais de negócios por meio de análises unificadas, ciência de dados e automação de processos.
5
Logotipo de Databricks Data Intelligence Platform
Databricks Data Intelligence Platform
4.6
(658)
Grandes dados simples
6
Logotipo de Vertex AI
Vertex AI
4.3
(631)
Vertex AI é uma plataforma de aprendizado de máquina (ML) gerenciada que ajuda a construir, treinar e implantar modelos de ML de forma mais rápida e fácil. Inclui uma interface unificada para todo o fluxo de trabalho de ML, bem como uma variedade de ferramentas e serviços para ajudar em cada etapa do processo. O Vertex AI Workbench é um IDE baseado em nuvem que está incluído no Vertex AI. Facilita o desenvolvimento e a depuração de código de ML. Oferece uma variedade de recursos para ajudar no fluxo de trabalho de ML, como autocompletar código, linting e depuração. Vertex AI e Vertex AI Workbench são uma combinação poderosa que pode ajudar a acelerar o desenvolvimento de ML. Com o Vertex AI, você pode se concentrar na construção e no treinamento de seus modelos, enquanto o Vertex AI Workbench cuida do restante. Isso libera você para ser mais produtivo e criativo, e ajuda a colocar seus modelos em produção mais rapidamente. Se você está procurando uma plataforma de ML poderosa e fácil de usar, então o Vertex AI é uma ótima opção. Com o Vertex AI, você pode construir, treinar e implantar modelos de ML de forma mais rápida e fácil do que nunca.
7
Logotipo de SAS Viya
SAS Viya
4.3
(625)
Como uma plataforma de IA nativa da nuvem, análise e gerenciamento de dados, o SAS Viya permite escalar de forma econômica, aumentar a produtividade e inovar mais rapidamente, apoiado por confiança e transparência. O SAS Viya torna possível integrar equipes e tecnologia, permitindo que todos os usuários trabalhem juntos com sucesso para transformar questões críticas em decisões precisas.
8
Logotipo de SAP HANA Cloud
SAP HANA Cloud
4.3
(570)
SAP HANA Cloud é a base de dados nativa em nuvem da SAP Business Technology Platform, armazena, processa e analisa dados em tempo real em escala de petabytes e converge múltiplos tipos de dados em um único sistema enquanto os gerencia de forma mais eficiente com armazenamento multitier integrado.
9
Logotipo de Posit
Posit
4.5
(565)
Além do nosso software de ciência de dados de código aberto, o RStudio produz o RStudio Team, uma plataforma modular única de produtos de software profissional prontos para empresas que permitem que as equipes adotem R, Python e outros softwares de ciência de dados de código aberto em escala.
10
Logotipo de Altair AI Studio
Altair AI Studio
4.6
(509)
RapidMiner é uma interface gráfica de usuário poderosa, fácil de usar e intuitiva para o design de processos analíticos. A Sabedoria das Multidões e as recomendações da comunidade RapidMiner podem guiar seu caminho. E você pode reutilizar facilmente seu código R e Python.
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