大数据模型免费平台
2024-07-04 10:59:27问答浏览:9090次
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我想问下数据科学平台有哪些?天池:天池大数据大赛是阿里巴巴针对全球新一代能源举办的高端算法大赛。
JDATA:JDATA是京东打造的智能平台。该平台提供大数据竞赛、在线数据分析和处理工具以及数据科学社区。本平台竞赛题目来自京东组织的JDATA算法大赛。竞赛题目主要集中在电子商务的物流和生活方式应用上。
Biendata:是北京数竞科技有限公司创立的人工智能竞赛平台。使用该平台,用户可以注册并参加各种人工智能竞赛。
DataFountain:是北京大连众创科技有限公司旗下品牌。是国内领先的数据竞赛服务平台和协同数据创新平台,旨在围绕协作、数据、知识和技能的连接塑造大数据爱好者的职业成长。
Heywhale:Heywhale(以前的“Kesai.com”)社区创建于2015年。是国内著名的第三方数据科学社区之一,也是最早专门从事大数据算法竞赛的平台之一。
FlyAI:是北京智能工厂科技有限公司为人工智能开发者举办数据竞赛、支持GPU离线训练的一站式服务平台。它每周都会为其支持的项目提供开源算法的免费样本。算法功能的实现和快速迭代算法的模型。
DataCastle:数据科学社区DataCastle是成都数聚城堡科技有限公司旗下子公司。这是一个由电子科技大学周涛教授创立的数据科学圈子,汇聚了全球数据精英。前沿的数据科学思维和智慧,以及跨行业的优质数据资源。(初学者友好)
飞桨AIStudio:飞桨AIStudio是一个基于百度飞桨深度学习平台的人工智能教育培训社区。分为双桨比赛、常规双桨比赛、初学者训练比赛。
华为云:严格来说,华为云更像是一个开发者竞赛的综合平台,只服务于华为集团自身业务。大赛涵盖机器学习软件开发、硬件开发、系统开发、工业互联网等。
AMARS数据处理平台:MARS大数据服务平台是南方数字研究院打造的专业竞技平台和开放式大数据服务平台江苏省领导的运筹科学研究院(简称南方数字研究院)。大数据联盟。
其他还有:兰亭、书睿思等平台。赞6回复举报 -
大数据平台的软件有哪些?1.凤凰城
简介。它是一个Java中间件,允许开发人员在ApacheHBase中执行SQL查询。Phoenix完全用Java编写,代码位于GitHub上,它提供了内置于客户端的JDBC驱动程序。
Phoenix查询引擎将SQL查询转换为一个或多个HBasescan操作并编排执行以生成标准的JDBC结果集。直接使用HBaseAPI、协处理器和自定义过滤器提供了毫秒级简单查询和秒级数百万行的性能水平。
二、Stinger
简介:最初称为Tez,它是下一代Hive计算框架DAG由Hortonworks开发并由YARN提供支持。
在一些基准测试中,Stinger可以将性能提高约10倍,并且还将允许Hive支持更多SQL。它的主要好处包括:
❶允许用户在Hadoop中获得更多的查询匹配。其中包括OVER等单词解析功能以及对WHERE查询的支持,使Hive风格系统与SQL模型更加一致。
❷优化了Hive查询计划,优化后查询时间减少90%。Hive执行引擎已被修改,以增加每个Hive任务每秒处理的记录数。
❸Hive社区引入了新的列式文件格式(例如ORC文件),提供了一种更现代、更高效、高性能的方式来存储Hive数据。
3.Presto
简介:Presto是Facebook的开源数据查询引擎,可以快速、交互式地分析超过250PB的数据。该项目的开发于2012年秋季开始,目前有1,000多名Facebook员工使用,执行超过30,000个查询和1PB的每日数据。Facebook声称Presto的性能比Hive和Map*Reduce快10倍以上。
Presto目前支持大部分ANSISQL特效,包括联合查询、左右联接、子查询以及一些聚合和计算功能。它支持大约不同的计数(DISTINCTCOUNT)等。赞11回复举报 -
大数据分析中,有哪些常见的大数据分析模型我们的DataZ平台擅长大数据分析领域,集成实时和离线高性能计算能力,提供多种统计、分析和挖掘模型。这些模型支持全流程、全周期的制造和运营活动的商业智能需求,并可以通过可视化工具高效地提取对数据的深入洞察。在金融领域,DataZ可以应用于控制大数据的风险。
系统架构图展示了DataZ的全面性。数据采集模块具有强大的数据提取、转换和加载能力,可以适应多种数据源和提取方式,支持分组操作。采集过程的监控和记录功能保证了数据处理的透明性和可追溯性。此外,图形界面设计和工作流设计模式的运用使得DataZ能够满足各种数据处理场景的需求。
在数据管理方面,DataZ拥有完善的数据质量管理机制,实现数据管控流程的集中化、制度化、流程化、可视化。DataZ通过统一的数据标准和编码映射机制,创建数据字典,整合不同数据源的数据,保证数据的完整性、一致性和准确性。
DataZ的数据挖掘功能通过插件封装了常用的挖掘统计、分析和模型,提供灵活、易用、优秀的可视化性能分析能力。这使得用户能够快速了解市场规则,及时发现业务盲点,从而提取大数据的真正价值。通过集成丰富的算法库和数据挖掘技术,DataZ支持线性聚类扩展,使流程可视化设计简单易用,易于快速上手。
大数据可视化是DataZ的另一大亮点。它可以快速收集、过滤、分析和展示决策者所需的信息,并根据新数据实现实时更新。这使得DataZ能够支持各种数据分析应用,例如决策支持、财务分析、预警分析、仪表板、绩效分析和运营分析。可视化设计平台拥有丰富的数据可视化组件库,支持多终端展示,为BI实施提供快捷、简便的解决方案。赞32回复举报
我也是有底线的人~
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