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由Apache Flink提供支持的Cloudera Streaming Analytics的1.2.0.0版本提供了广泛的新功能,包括通过Apache Atlas支持沿袭和元数据跟踪,支持连接到Apache Kudu以及期待已久的FlinkSQL API的第一次迭代。
在Cloudera,我们使众多用户每天都能运行数据科学工作负载并在我们的平台上部署机器学习代码。 这些用户中有许多依赖R来完成从清理数据集到训练深度神经网络的任务。本文将会介绍Cloudera作为R的长期用户和程序包开发人员,是如何向R用户表达“爱意”的。
FSU远程学习办公室(ODL)有限的数据技术人员负责学习管理系统(LMS)的报告,该学习报告了40,000多名学生和3,000名教员,该组织一直在寻找一种方法来解决挑战并实现传统上是手动的流程自动化。
Searcher Seismic是一家独立的多客户公司,为全球石油和天然气行业提供高质量,非排他的地下数据集。正在利用石油和天然气行业的数据,为无风险勘探提供地图,但是向客户的数据传递成为一个日益严重的问题,所以该公司寻求Cloudera的技术堆栈和专业服务团队来实现他们的目标。
当市场的增长速度与可植入医疗设备一样快,到2026年将达到惊人的1,538亿美元时,对患者的潜在风险也会增加。随着植入式医疗设备的激增,威胁生命事情的次数会增加,破坏声誉事件的召回次数也会增加,一次大的召回事件可以占到数百万个设备单元。召回的次数不断增加,现在被认为是对公共卫生的最严重风险之一,医疗行业处于紧要关头,必须在雪球滚滚而来之前先解决一个基本上可以避免的问题。
如果谈到购买家具,不可避免会想到的一个词就是宜家,但是大家都知道,宜家的家具很多都是拆分运输到家再组装,但是现在的家具可以组装好再运输过来直接使用,在企业分析和数据管理平台方面,组织也经历了相似的阶段。
作为BI分析师,您是否遇到过因为其他团队正在使用而无法刷新的仪表板的情况? 作为数据科学家,您是否曾经需要等待6个月才能访问最新版本的Spark? 作为应用程序架构师,您是否曾被要求等待12周才能获得将硬件安装到新应用程序上的能力? 现在Cloudera高兴地宣布了旨在应对这些挑战的数据分析平台– CDP私有云。
现在,很多公司都意识到数据驱动对于公司的增长,连接产品和服务或保护其业务的益处,所以,他们开始行动起来了。在选择实现这些目标的工具时,组织有效地有两个选择:分析工具和应用程序的自选组合或处理所有问题的统一平台。 在本文中,我们将讨论为后者提供理由的前者所面临的的挑战。
向工业4.0的转变正在提高制造效率,并且未来的工厂将越来越多地由诸如物联网(IoT),自动化,人工智能(AI)和云计算等技术驱动。行业内的重大变化已经表明,从供应链计划到智能工厂设备乃至员工在工作中使用的可穿戴技术,一切都朝着更加技术驱动的方法发展。向工业4.0的转变正在提高制造效率,并且未来的工厂将越来越多地由诸如物联网(IoT),自动化,人工智能(AI)和云计算等技术驱动。行业内的重大变化已经表明,从供应链计划到智能工厂设备乃至员工在工作中使用的可穿戴技术,一切都朝着更加技术驱动的方法发展。
零售业正处于由数据驱动的戏剧性复兴之中。 新工具有助于在消费者和零售商之间以及整个供应链之间建立新的联系。 数据分析和机器学习进一步促进了这些联系,以更好地了解和预测客户行为并改善需求预测。
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