機械学習およびデータサイエンス

高度な分析、人工知能(AI)、および「ビッグデータ」とも呼ばれる、機械学習およびデータサイエンスは、統計および予測モデリングの高度な機能を提供するベンダー、ツール、およびテクノロジーの幅広いカテゴリをカバーします。

これらのツールとテクノロジーは、多くの場合、重複する機能を BI ツール と共有します。ただし、過去のデータの分析/レポートにはあまり焦点を当てていません。代わりに、将来の傾向を予測する際に使用できる、パターンの発見と有用なビジネス情報を明らかにするために、大規模なデータセットの調査に焦点を当てます。

Snowflakeは、次の機械学習およびデータサイエンスのプラットフォームおよびテクノロジーと相互運用できることが知られています。

解決策

バージョン / インストール 要件

Alteryx

Amazon SageMaker

  • Amazon SageMaker : 要件なし

  • Snowflake: 要件なし

Big Squid

  • Big Squid: 要件なし

  • Snowflake: 要件なし

Databricks

  • Databricks: Runtime 4.2

  • Snowflake: 要件なし

Dataiku

  • Dataiku: DSS

  • Snowflake: 要件なし

DataRobot

Available in Partner Connect

  • DataRobot: 要件なし

  • Snowflake: 要件なし

Domino

  • Domino: 3.6(またはそれ以上)

  • Snowflake: 要件については、Dominoのドキュメントをご参照ください

H2O.ai

  • H2O.ai: Driverless AI 1.4.2(またはそれ以上)

  • Snowflake: 要件なし

Pyramid Analytics

  • Pyramid: 2018

  • Snowflake: 要件なし

Qubole

  • Qubole: Enterprise Edition

  • Snowflake: 要件なし

R Language dplyr

SAS

Apache Spark

  • 追加のリソース:

    • EMR で実行されているSparkとの通信のためのSnowflakeの構成(Snowflake Community)

Zepl

Available in Partner Connect