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open-source
In dieser ausführlichen und umfassenden exemplarischen Vorgehensweise erfahren Sie, wie Sie mithilfe der beliebten Open Source-Sprache R prädiktive Analysen in großem Maßstab erstellen.
Learn how to build predictive analytics at scale using the popular open-source R language with this in-depth, end-to-end walkthrough. Watch now
R Server arbeitet mit der Open Source-Sprache R, daher lassen sich all Ihre R-Skripts unverändert ausführen.
Erweitern Sie die Analysemöglichkeiten der Open Source-Sprachen R und Python
Extend the analytics capabilities of the R and Python open-source languages
Erstellen Sie eine schnelle, prädiktive Analyse, die mithilfe der beliebten Open-Source-Sprache R die erforderliche Leistung und Flexibilität vereinen.
Create fast, predictive analytics that combine the performance and flexibility you need using the popular, open-source R language.
Transformieren Sie Ihr Unternehmen mit Datenanalysen auf Unternehmensniveau basierend auf den Open Source Sprachen R und Python.
Transform your business with enterprise-grade data analytics based on the R and Python open-source languages.
Erweitern Sie die Analysemöglichkeiten der Open-Source-Sprache R Analysieren Sie Daten dort, wo sie sich befinden Verwenden Sie Ihre vorhandenen Tools, um erweiterte Analysen auf lokale, hybride oder cloudbasierte Daten anzuwenden.
Extend the analytics capabilities of the R and Python open-source languages Analyze data where it lives Use your existing tools to apply advanced analytics to on-premises, hybrid, or cloud-based data.
Durch die Verwendung und Erweiterung der Open-Source-Sprache R ist R Server vollständig kompatibel mit R-Skripts und -Funktionen sowie CRAN-Paketen und kann zur Analyse von Daten auf Unternehmensniveau verwendet werden.
By using and extending open-source R, R Server is fully compatible with R scripts, functions and CRAN packages and can analyse data at enterprise scale.
Wir haben dabei auch die speicherinternen Beschränkungen der Open-Source-Sprache R behoben und die parallele und in Blöcke aufgeteilte Datenverarbeitung in R Server eingeführt, sodass Benutzer Daten analysieren können, die erheblich größer als der Hauptspeicher sind.
We also addressed in-memory limitations of open-source R by adding parallel and chunked data processing in R Server, so users can run analytics on data much bigger than what fits in main memory.
Kombinieren Sie Spark, Multithreadvektor- und mathematische Matrixbibliotheken und R Server für HDInsight, um eine bis zu 50-mal höhere Leistung zu erzielen, als das zuvor mit der Open-Source-Sprache R möglich war.
Combine Spark, multithreaded vector and matrix math libraries and R Server for HDInsight to experience up to 50x faster performance than previously possible with open source R.
Und da R Server für HDInsight zusätzlich zu Hadoop und Spark auch eine transparente Parallelisierung unterstützt, können Daten im Terabytebereich verarbeitet werden: 1.000-mal mehr als bei alleiniger Verwendung der Open-Source-Sprache R. Trainieren Sie Modelle für die logistische Regression, Strukturen und Ensembles mit einer beliebigen Datenmenge.
Terabyte-scale machine learning handles 1,000x more data With transparent parallelization on top of Hadoop and Spark, R Server for HDInsight lets you handle terabytes of data-1,000x more than the open source R language alone.
SQL ist beliebt bei Anwendern von Open-Source-Sprachen wie Python und R.
Die SAS Plattform stellt Analysefunktionen mit unübertroffener Breite und Tiefe zur Verfügung, auf die über SAS oder eine Open-Source-Sprache wie Python, R oder Lua zugegriffen werden kann.
The SAS Platform puts an incredible breadth and depth of analytic techniques at your fingertips, accessible from SAS or open source languages such as Python, R or Lua.
Für die kostenlose Open-Source-Sprache gibt es eine Community von Mitwirkenden, die ständig neue Pakete (Erweiterungen) für R entwickeln, mit denen R um ursprünglich nicht enthaltene erweiterte statistische Funktionen ergänzt wird. Diese Pakete können in R heruntergeladen und dem Funktionsumfang von R hinzugefügt werden.
As a free, open-source language, there is a community of contributors who continually create new packages (extensions) for R that define advanced statistical functions that were not originally built in to R. These packages can be downloaded into R to expand R's capabilities.
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