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Atualizado em : Apr 05, 2016
NÃO ENTROU NA EDIÇÃO ATUAL
Este blip não está na edição atual do Radar. Se esteve em uma das últimas edições, é provável que ainda seja relevante. Se o blip for mais antigo, pode não ser mais relevante e nossa avaliação pode ser diferente hoje. Infelizmente, não conseguimos revisar continuamente todos os blips de edições anteriores do Radar. Saiba mais
Apr 2016
Experimente ? Vale a pena ir atrás. É importante entender como desenvolver essa capacidade. As empresas devem experimentar esta tecnologia em um projeto que possa lidar com o risco.

Predictive analytics are used in more and more products, often directly in end user-facing functionality. H2O is an interesting open source package (with a startup behind it) that makes predictive analytics accessible to development teams, offering straightforward use of a wide variety of analytics, great performance and easy integration on JVM-based platforms. At the same time it integrates with the data scientists’ favorite tools, R and Python, as well as Hadoop and Spark.

Nov 2015
Experimente ? Vale a pena ir atrás. É importante entender como desenvolver essa capacidade. As empresas devem experimentar esta tecnologia em um projeto que possa lidar com o risco.

Predictive analytics are used in more and more products, often directly in end user-facing functionality. H2O is an interesting open source package (with a startup behind it) that makes predictive analytics accessible to development teams, offering straightforward use of a wide variety of analytics, great performance and easy integration on JVM-based platforms. At the same time it integrates with the data scientists’ favorite tools, R and Python, as well as Hadoop and Spark.

May 2015
Avalie ? Vale a pena explorar com o objetivo de compreender como isso afetará sua empresa.

Predictive analytics are used in more and more products, often directly in end-user facing functionality. H2O is an interesting new open source package (with a startup behind it) that makes predictive analytics accessible to project teams due to its easy-to-use user interface. At the same time it integrates with the data scientists’ favourite tools, R and Python, as well as Hadoop and Spark. It offers great performance and, in our experience, easy integration at runtime, especially on JVM-based platforms.

publicado : May 05, 2015
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