Big Data - Visão Geral

Big Data e análises

Obter e analizar dados do Big Data auxilia na previsão das condições de mercado, na tomada de decisões críticas e na compreensão mais ampla das necessidades de seus clientes.

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Visão geral do software

Esta animação fornece uma visão geral das contribuições da Intel® Software para big data e análises. Desde plataformas abertas de software corporativo prontos até blocos de construção de ferramentas de análise, otimizações de runtime, ferramentas, benchmarks e casos de uso, a Intel Software faz o big data e análises mais rápidas, mais fáceis e mais criteriosas.


Destaque

Modernizing Software with Future-Proof Code Optimizations by Henry A. Gabb, Sr. Principal Engineer, Intel Software and Services Group
BigDL: Bring Deep Learning to the Fingertips of Big Data Users and Data Scientists Big data and analytics play a central role in today’s smart and connected world, and are continuously driving the convergence of big data, analytics...
Bare-metal performance for Big Data workloads on Docker* Containers BlueData® and Intel® have collaborated in an unprecedented benchmark of the performance of Big Data workloads. These workloads were benchmarked in a...
BigDL: Distributed Deep Learning on Apache Spark

BigDL is a distributed deep learning library for Apache Spark*; with BigDL, users can write their deep learning applications as standard Spark...

BigDL: Distributed Deep Learning on Apache Spark* As the leading framework for Distributed ML, the addition of deep learning to the super-popular Spark framework is important, because it allows Spark...

Tecnologias

Pilha Apache para Big Data

No coração do movimento do big data, estão o Apache Hadoop* e o Apache Spark*, uma forma fundamentalmente nova de armazenar e processar dados, descobrir padrões e prever tendências, e que promove a inovação.

Ferramentas e SDKs

As bibliotecas de SDK e ferramentas podem ajudar a acelerar a análise de big data, fornecendo blocos de construção de algoritmos altamente otimizadas para todas as fases da análise de dados.


Próximos eventos

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