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.
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.
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.
SAP Analytics Cloud é uma solução multi-nuvem desenvolvida para software como serviço (SaaS) que fornece todas as capacidades de análise e planejamento – inteligência de negócios (BI), análises aumentadas e preditivas, e planejamento e análise estendidos – para todos os usuários em uma única oferta.
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.
Descoberta de dados de autoatendimento. Mais rápido para obter insights acionáveis. Análise de dados colaborativa, preditiva e orientada por eventos - livre de TI.
IBM SPSS Statistics é uma família integrada de produtos que aborda todo o processo analítico, desde o planejamento até a coleta de dados, análise, relatórios e implantação.
Alteryx impulsiona resultados transformacionais de negócios por meio de análises unificadas, ciência de dados e automação de processos.
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.