Integración con servicios de analítica avanzada




    Integración con servicios de analítica avanzada
    Desde una plataforma corporativa de datos en la nube, nos es muy fácil escalar las funciones y capacidades de la misma, teniendo acceso a mejorados y más potentes componentes y servicios, así como a servicios de datos en otros ámbitos, tales como: Algoritmos de Data Science, Servicios Cognitivos, Internet de las Cosas (IoT) y Blockchain

    Algoritmos de Data Science

    Donde someter nuestros conjuntos de datos (dataset) a distintos algoritmos de procesamiento matemático y aprendizaje supervisado o no supervidado.

     

    Dentro de Azure y AWS podremos encontrar gran cantidad de servicios de Machine Learning de:

    Aprendizaje supervisado para

  • Clasificación (Logistic Regression, Vector Machine, Decision Tree Classification, Ranom Forest Classification, K-Nearest Neightbours, Naive Bayes, Gradient boosting Classification)
  • Regresión (Linear Regression Simple o Multiple, Polynomial Regression, Decision Tree Regression, Random Forest Regression, Support Vector Regression, Gradient Boosting Regression, …)
  • Aprendizaje no supervisado

  • Clustering (K-Means Clustering, Hierarchical Clustering, …)
  • Algoritmos de Data Science

    Servicios cognitivos

    Internet de las cosas (IoT)

    Azure (IoT Central, IoT Edge, IoT Hub, Digital Twins, Time Series Insights, Sphere, Sistema operativo en tiempo real de Azure, SQL Edge)

    AWS (IoT SiteWise, AWS IoT Events, AWS IoT Analytics, AWS IoT TwinMaker)

    Internet de las cosas (IoT)

    Blockchain

    Azure

  • Quorum Blockchain Service (QBS)
  • Azure confidential Ledger
  • AWS

  • Quantum Ledger Database (QLDB)
  • Amazon Managed Blockchain
  • Blockchain

    ¿Empezamos?

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