Oracle tiene la plataforma Data Science en la nube

La nueva oferta se basa en un concepto colaborativo

Oracle, anunció la disponibilidad de un nuevo servicio centrado en el área de ciencia de datos: Oracle Cloud Data Science Platform, en la nube de Oracle. Una plataforma que le permitirá crear, desarrollar e implementar modelos de datos, en colaboración, dentro de las empresas.

El anuncio fue realizado por Steve Daheb, vicepresidente senior de comunicaciones corporativas, el primer día del evento Oracle OpenWorld, que tuvo lugar este miércoles en Londres.

El objetivo principal de la nueva oferta es hacer posible que las empresas exploren el área de datos, centrándose en las prácticas de colaboración. Oracle argumenta que las capacidades de colaboración entre los científicos de datos serán un factor diferencial en este producto, en un mercado cada vez más consciente de las soluciones centradas en los datos.

La plataforma tiene el servicio Oracle Cloud Infrastructure Data Science en su núcleo. Proporciona a los usuarios la capacidad de crear, entrenar y administrar algoritmos de aprendizaje automático en Oracle Cloud utilizando Python, TensorFlow, Keras, Jupyter y otras herramientas populares en la industria. Seis servicios adicionales completan la plataforma, incluidas las nuevas funciones de aprendizaje automático integradas con Oracle Autonomous Database, Oracle Cloud Infrastructure Data Catalog, Oracle Big Data Service, Oracle Cloud SQL, Oracle Cloud SQL, Oracle Cloud Infrastructure Data Flow y Máquinas virtuales de Oracle Cloud Infrastructure para Data Science.

"El servicio es verdaderamente el primero de su tipo en términos de servicio en la nube nativo, de hecho, está dirigido a la compañía", dijo Greg Pavlik, vicepresidente senior de desarrollo de productos en Oracle Data y AI Services. "Se centra en proporcionar un entorno de colaboración y gobernanza para los científicos de datos".

También según el ejecutivo, la nueva oferta apunta al ciclo de vida completo del aprendizaje automático en la empresa, lo que significa que no se trata solo de desarrollar o entrenar modelos, sino también de llevar estos modelos a producción y mantenerlos.