Your browser is out of date

Update your browser to view this website correctly. Update my browser now

×

Eine skalierbare Plattform für teamorientierte Data Science

Für Data Scientists
 

  • Erschließen Sie Data Science auf Ihre Weise. Nutzen Sie R, Python oder Scala mit Ihren bevorzugten Bibliotheken und Frameworks.
  • Testen nicht erforderlich. Greifen Sie über Apache Spark und Apache Impala direkt auf Daten in sicheren Hadoop-Clustern zu.
  • Reproduzierbare, kollaborative Forschung. Teilen Sie Erkenntnisse mit Ihrem gesamten Team.

Für IT-Fachleute
 

  • Analytics mit Daten verknüpfen. Geben Sie Ihrem Data Science-Team die Flexibilität, so zu arbeiten, wann und wie sie es möchten.
  • Standardmäßige Sicherheit. Gewährleisten Sie Compliance mit einem vorkonfigurierten Support für vollständige Hadoop-Sicherheit.
  • Flexible Bereitstellung. Einsatz am Standort oder in der Cloud.

Sicher für das Unternehmen

Cloudera Data Science Workbench ist standardmäßig sicher und kompatibel und unterstützt eine vollständige Authentifizierung, Autorisierung, Verschlüsselung und Governance für Hadoop. Data Scientists können letztlich ganz einfach auf Hadoop-Daten zugreifen und Spark-Abfragen in einer sicheren Umgebung ausführen.

Erfahren Sie, wie das funktioniert

Self-service data science screenshot

Self-Service Data Science

Die Cloudera Data Science Workbench integriert Python, R und Scala direkt im Webbrowser und bietet Data Scientists damit ein unvergleichliches Self-Service-Erlebnis. Sie können die neuesten Bibliotheken und Frameworks in benutzerdefinierten Projektumgebungen, die genauso wie Ihr Laptop funktionieren, herunterladen und ausprobieren.

Einführungs-Blog

Automatisierte Daten- und Analytics-Pipelines

Mit Cloudera Data Science Workbench können Data Scientists ihre eigenen Analytics-Pipelines verwalten, einschließlich integriertes Scheduling, Überwachung und E-Mail-Benachrichtigung. Neue Projekte für maschinelles Lernen lassen sich im Handumdrehen entwickeln und testen, bevor Sie diese für die Produktion bereitstellen.

Job screenshot

Multi-Tenant und bereit für die Cloud

Brechen Sie Analysesilos auf und nutzen Sie Ihren Enterprise Data Hub optimal, ganz gleich ob am Standort oder in der Cloud. In kollaborativen, gemeinsam nutzbaren Projektumgebungen wird sichergestellt, dass verschiedene Data Science-Teams gemeinsam an einer reproduzierbaren Forschung arbeiten können.


Analyst Report

Apache Spark Marktstudie

Analyst Report

Deep Learning: Die AI Revolution hat begonnen

So funktioniert es

Your form submission has failed.

This may have been caused by one of the following:

  • Your request timed out
  • A plugin/browser extension blocked the submission. If you have an ad blocking plugin please disable it and close this message to reload the page.