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MICROSOFT R SERVER

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Categoría:
Herramientas de analítica
Año:
2018
Creado por:
Site Manager
Equipo:
Licencia:
GNU General Public License (GPL) 3.0
Correo electrónico de contacto:
Sitio web de la aplicación:
Organización de origen:
Microsoft Corp.
Sitio Web
Versión:
3.5.1
Fecha de versión:
Miércoles 01 de Agosto, 2018
La familia de productos de Microsoft R incluye Microsoft R Server, Microsoft R Client, Microsoft R Open y SQL Server R Services. Microsoft R es la plataforma de análisis de nivel empresarial de despliegue más amplio para R. Soporta una gran variedad de estadísticas de Big Data, modelación predictiva y capacidades de Machine Learning. Así mismo, soporta el rango completo de analíticas de exploración, análisis, visualización y modelación basadas en R. Microsoft R Client es una herramienta de ciencia de datos para análisis de alto rendimiento. Está construido sobre Microsoft R Open, por lo que se puede usar cualquier paquete de R para construir analíticas propias. Adicionalmente, Microsoft R Client integra el poder de la tecnología ScaleR y sus funciones propietarias para beneficiar con la paralelización e informática remota (PAT Research, 2018).
Características:
Microsoft R Open es una distribución mejorada de R de Microsoft Corporation; es una plataforma completa de código abierto para análisis estadísticos y ciencia de datos. Al ser desarrollada en la máquina de código abierto R, Microsoft R Open es completamente compatible con paquetes, scripts y aplicaciones que trabajan con esa versión de R. Permite una mejora en el desempeño, en comparación con la distribución de R estándar, ya que se apalanca del alto rendimiento y librerías matemáticas multihilo (PAT Research, 2018). Por su parte SQL Server R Services provee una plataforma de desarrollo de aplicaciones inteligentes. Se puede usar el poder de R y de sus paquetes para crear modelos y generar predicciones usando datos de SQL Server. Funcionalidades: • Realiza el análisis en los datos. • Construcción de aplicaciones con capacidad para inteligencia artificial. • Experiencia mejorada y velocidad de despliegue. • Adaptable a las necesidades futuras. • Escala las analíticas en R para Big Data. • Soporte.
Archivos adjuntos:
Palabras clave:
datos
Analitica
Visualización
Modelos Predictivos
Imágenes de la aplicación

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