머신 러닝 & 데이터 과학¶
고급 분석, 인공 지능(AI) 및 “빅 데이터”라고도 하는 머신 러닝과 데이터 과학에는 통계 및 예측 모델링을 위한 고급 기능을 제공하는 광범위한 공급업체, 도구 및 기술이 포함됩니다.
이러한 도구 및 기술에서는 BI 도구 와 중복되는 기술이 많지만, 과거 데이터 분석/보고에 대해 덜 주력하는 대신, 패턴을 발견하고 미래 동향을 예측하기 위해 사용할 수 있는 유용한 비즈니스 정보를 발견하는 대규모 데이터 세트를 조사하는 것에 중점을 둡니다.
Snowflake로의 연결을 기본적으로 제공하는 머신 러닝 및 데이터 과학 플랫폼은 다음과 같습니다.
해결책 |
버전 / 설치 요구 사항 |
참고 |
|
|---|---|---|---|
|
|
Alteryx: Analytics 11.5 이상 |
|
|
Amazon SageMaker: 요구 사항 없음 Snowflake: 요구 사항 없음 |
|
|
|
Big Squid: 요구 사항 없음 Snowflake: 요구 사항 없음 |
|
|
|
BoostKPI: 요구 사항 없음 Snowflake: 요구 사항 없음 |
|
|
|
Databricks: 런타임 4.2 Snowflake: 요구 사항 없음 |
|
|
|
|
Dataiku: DSS Snowflake: JDBC 드라이버 — Maven Central Repository의 JDBC Driver 페이지 에서 다운로드 |
|
|
DataRobot: 요구 사항 없음 Snowflake: 요구 사항 없음 |
|
|
|
Domino: 3.6 이상 Snowflake: 요구 사항은 Domino 설명서 참조 |
|
|
|
|
H2O.ai: Driverless AI 1.4.2 이상 Snowflake: 요구 사항 없음 |
|
|
|
Hex: 요구 사항 없음 Snowflake: 요구 사항 없음 |
|
|
Qubole: Enterprise Edition Snowflake: 요구 사항 없음 |
|
|
|
SAS:
|
|
|
|
Spark: 3.0 이상 Scala: 2.12 또는 2.13 Snowflake: |
|
|
|
Tellius: 없음 Snowflake: 없음 |
|
|
|
|
Zepl: 요구 사항 없음 Snowflake: |
|
