El entorno definitivo para la Ciencia de datos
Wolfram trae la computación integrada con IA a la vanguardia de la ciencia de datos, abordando la complejidad de los datos modernos para producir resultados interpretables y revelar nuevas direcciones para los análisis. Nuestro flujo de trabajo multiparadigma combina métodos estadísticos, lógica basada en reglas y automatización programática para resolver desafíos que las herramientas tradicionales no pueden manejar. Así utilice nuestra tecnología internamente o trabaje con nuestros expertos en una solución personalizada, le ayudamos a convertir la complejidad en claridad.
Áreas de ciencia de datos Wolfram
El campo de la ciencia de datos está en constante crecimiento y cambio. Un flujo de trabajo multiparadigma requiere un amplio conjunto algorítmico de herramientas con el paquete completo de procesamiento, análisis y visualización para las crecientes necesidades computacionales.
Aprendizaje automático
Genere modelos adaptativos directamente desde conjuntos de datos complejos para la clasificación de objetos y análisis predictivo, como por ejemplo identificar a qué nuevos mercados publicitarios ingresar.
Tecnología para aprendizaje automático
Ejemplos que utilizan aprendizaje automático
Clasificación de caracteres japoneses del período Edo
Análisis predictivo en finanzas
Predicción de las probabilidades de victoria de la seria A de la liga italiana de fútbol 1934–2017
Análisis de grafos/redes
Explore y visualice sistemas de relaciones discretas para analizar patrones y correlaciones, como por ejemplo las estadísticas demográficas de modelaje en una red social.
Tecnología para el análisis de grafos/redes
Análisis de redes sociales de revolucionarios coloniales de Boston con Wolfram Language
Series temporales
Modele, simule y pronostique secuencias de eventos a lo largo del tiempo para rastrear tendencias a largo plazo y realizar predicciones, como por ejemplo las ventas previstas para la próxima temporada navideña.
Redes neuronales
Cree y entrene redes de procesamiento superpuestas para análisis profundos y tareas de procesamiento, como por ejemplo el reconocimiento de artículos defectuosos que salen de una línea de producción.
Tecnología para redes neuronales
Paseando al perro: Redes neuronales, identificación de imágenes y geolocalización
Red neuronal de segmentación semántica de imágenes en Wolfram Language
Búsqueda de constelaciones de posturas de yoga en el cielo nocturno
Análisis de clústeres
Agrupe y analice datos basados en medidas de similitud para extraer patrones y relaciones subyacentes, como por ejemplo cuáles de sus clientes son los más similares a sus 100 mejores.
Tecnología para análisis de clústeres
Técnicas de clustering para una extensa cartera multiactivos
Redes de ideas y la singularidad de los discursos inaugurales en los Estados Unidos
Análisis semántico de texto
Analice las estructuras subyacentes en datos lingüísticos para depurar datos y extraer significados, como por ejemplo determinar el sentimiento detrás de los comentarios hechos por clientes.
Visualización dinámica
Visualice datos en representaciones gráficas, tablas e infografías con estilo, permitiendo que sean legibles por humanos e interactivos para un rápido análisis y toma de decisiones.
Tecnología para la visualización dinámica
Ejemplos que utilizan la visualización dinámica
Reddit DataViz Battle Enero 2018: Visualice las tasas de crecimiento de las algas
Los electores han hablado, ¿pero qúe dijeron? (Parte 2)
La temperatura en Champaign, IL. Visualización desde 1973 hasta 2017
Base de Datos Global sobre Terrorismo (GTD)
Análisis de supervivencia
Calcule las funciones de supervivencia y las distribuciones de vida útil para analizar los datos del tiempo transcurrido hasta el evento, como por ejemplo la expectativa de vida útil de una pieza de equipo industrial.
Generación de informes
Visualice conclusiones e información en un documento con estilo y formato para reuniones, proyectos en progreso o información pública, como por ejemplo un informe trimestral.
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Semántica de datos
Estandarice distintos conjuntos de datos entrantes en un marco unificado para un análisis más fácil, como por ejemplo consolidar datos con diferentes sistemas unitarios.
Tecnología para semántica de datos
Fiabilidad automovilística en Wolfram Language
Protección de pacientes del Sistema Nacional de Salud (NHS) con Wolfram Language
Desempeño de aerolíneas en el 2015
Exploración de datos del Gran Colisionador de Hadrones (LHC) mediante Wolfram Language
Teoría de colas
Modele y simule sistemas de colas para analizar los tiempos de espera y la asignación de recursos como la óptima cantidad de cajeros para una sucursal bancaria.
Ondículas
Desensamble señales de datos, convirtiéndolas en componentes para la filtración y manipulación avanzada de características específicas, como por ejemplo la eliminación del ruido de fondo de datos de sensores.
Modelado de sistemas
Modele sistemas físicos, eléctricos y muchos otros para proporcionar información en las decisiones de diseño, como por ejemplo la instalación de calefacción más eficaz para un edificio.
Tecnología para modelado de sistemas
Ejemplos que utilizan modelado de sistemas
Optimización del café, cómo preparar la taza de café perfecta
Derivación de las ecuaciones de transferencia de filtros activos con Wolfram Language
Cálculo y visualización de "Calentadores solares" de producción energética
Optimización de la topología en el problema tensión-deformación
Distribuciones estadísticas
Ajuste datos históricos a distribuciones paramétricas para realizar deducciones sobre eventos subyacentes, como por ejemplo las probabilidades de que un cliente haga clic en un anuncio.
Tecnología para distribuciones estadísticas
Ejemplos que utilizan distribuciones estadísticas
Ley de cuidado de salud asequible: Un experimento sobre posibles nuevas regulaciones
Procesos aleatorios
Modele el progreso de un sistema a lo largo del tiempo para realizar observaciones y predicciones sobre su comportamiento, como por ejemplo analizar las horas pico en una determinada tienda.
Optimización
Use matemáticas de alto nivel para descubrir los "mejores valores" para sus datos en relación con criterios clave, como por ejemplo la distribución ideal de activos de carteras.
Ejemplos que utilizan optimización
¿Cómo resolver el problema de ruteo de buses con un único destino y múltiples estaciones?
Optimización del café, cómo preparar la taza de café perfecta
Optimización de la topología en el problema tensión-deformación
Análisis morfológico
Use transformaciones geométricas en imágenes y datos de altas dimensiones para analizar propiedades espaciales, como por ejemplo contar partículas en una imagen microscópica.
Tecnología para análisis morfológico
Ejemplos que utilizan análisis morfológico
Microscopía computacional con Wolfram Language
Cortando siluetas de Júpiter: Procesamiento de imágenes de JunoCam
Optimización de la topología en el problema tensión-deformación
Visión artificial
Procese datos visuales mediante aprendizaje automático y otros algoritmos sofisticados para el análisis de patrones y características, como por ejemplo en el reconocimiento de peligros en la carretera desde una transmisión de video.
Procesamiento de señales
Procese y filtre imágenes, audio y otros datos recopilados para analizar patrones subyacentes, por ejemplo, al detectar un latido cardíaco irregular en un electrocardiograma.
Tecnología para procesamiento de señales
Ejemplos que utilizan procesamiento de señales
Cómo usar su smartphone para realizar análisis de vibraciones, Parte 1: Wolfram Language
Cómo usar su smartphone para realizar análisis de vibraciones, Parte 2: Wolfram Cloud
Segmentación de siluetas de Jupiter: Procesamiento de imágenes de JunoCam
Creación de interfaces personalizadas
Cree controles interactivos en pantalla para realizar ajustes de parámetros en tiempo real en análisis y visualizaciones, permitiendo una exploración de datos más profunda.
Tecnología para la construcción de interfaces personalizadas
Ejemplos que usan la construcción de interfaces personalizadas
Computación paralela
Distribuya tareas paralelas entre las unidades de computación disponibles para realizar cálculos científicos a gran escala, además de otras aplicaciones de alto rendimiento.
Geocomputación
Use datos precisos de geolocalización y potentes cálculos geodésicos para examinar situaciones del mundo real con precisión, como por ejemplo visualizar las rutas óptimas para un servicio de autobuses.
Tecnología para la geocomputación
Ejemplos que utilizan geocomputación
¡Doble eclipse! O, por qué Carbondale, Illinois es especial
Prepárese para el eclipse solar total del 2017
Paseando al perro: Redes neuronales, identificación de imágenes y geolocalización
Modelado matemático
Administre sistemas de ecuaciones diferenciales, relaciones de recurrencia y fórmulas simbólicas con sus datos para realizar pruebas y refinar modelos, como por ejemplo calcular la tasa de recuperación de una epidemia.
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¿Qué son los datos computables?
Almacenar datos digitalmente es tan solo el primer paso hacia un análisis significativo. Para integrar datos en flujos de trabajo repetibles e impulsados por computación, estos deben volverse computables, estandardizados, estructurados en torno a propiedades claras y accesibles para una recuperación precisa con apoyo de IA. Use los miles de ejemplos de datos computables incorporados de Wolfram Language e intégrelos con sus propios datos. O contacte a Wolfram para descubrir cómo ayudamos a las instituciones a desarrollar estrategias para volver sus datos computables.
Campo de juegos en vivo
¡Este es un cuaderno interactivo—intente hacer sus propios cambios!
Ejemplos rápidos a probar
Ejemplos destacados
La ventaja Wolfram
Las tecnologías Wolfram pueden reemplazar, actuar como conexión, o simplemente integrarse completamente con una amplia gama de paquetes de software y soluciones "llave en mano" en todas las áreas del ciclo de vida de la ciencia de datos, abarcando una suma de su funcionalidad, y superando su utilidad combinada gracias a su arquitectura especialmente integrada. Esta es una guía sobre los elementos del conjunto de tecnologías de ciencia de datos de Wolfram, y cómo se relacionan con los tipos de software convencionales.
Aprendizaje automático
El aprendizaje automático automatizado se encuentra con el poder del cálculo simbólico
Wolfram fue el primero en utilizar el aprendizaje automático multiparadigma altamente automatizado, y lo hemos integrado profundamente en Wolfram Language, permitiendo que el aprendizaje automático de última generación en un amplio rango de aplicaciones sea accesible tanto para analistas de autoservicio principiantes como para investigadores.
El aprendizaje automático Wolfram se adapta inmediatamente a sus flujos de trabajo existentes, permitiéndole incorporar fácilmente el aprendizaje automático en cualquier lugar mediante la implementación de modelos instantáneos independientes, o exportando redes neuronales para que funcionen por sí mismas en programas independientes, o en otro hardware. Además con el innovador marco simbólico de Wolfram, las redes neuronales se vuelven singularmente modulares, manipulables y adaptables para cualquier avance en el futuro.
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Análisis y visualización de datos
El más amplio conjunto de herramientas para análisis y visualización con inteligencia computacional integrada
El conjunto de tecnología específicamente integrado de Wolfram permite la creación de visualizaciones totalmente interactivas, que proporcionan un nuevo nivel de experiencia dinámica para la exploración de datos, agregándolos directamente a documentos e importándolos prácticamente a cualquier plataforma y en cualquier escala, todo desde un solo entorno unificado.
Basándose en la más amplia gama de sofisticadas funciones numéricas, geométricas y discretas, los meta algoritmos en Wolfram Language seleccionan automáticamente los algoritmos específicos optimos para usarlos en cada situación única, facilitando los flujos de trabajo basados en preguntas, lo cual es imposible para soluciones dispares creadas en base a enfoques de conjuntos de herramientas.
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Análisis numérico y estadístico
La mayor colección de funciones estadísticas integradas, con la fiabilidad de los análisis numéricos y simbólicos de precisión arbitraria
Wolfram eleva radicalmente los estándares de computación estadística, volviendo posible un nivel mucho más alto de integración la totalidad del flujo de trabajo de análisis, y además proporcionando una capacidad de extensión más allá de las funciones específicas implementadas en determinados sistemas estadísticos.
Con su enfoque multiparadigma, Wolfram Language inmediatamente permite un nivel de computación mucho más alto, manejando habitualmente datos de estructuras arbitrariamente generales, validando y extendiendo la precisión numérica, manipulando directamente fórmulas y ecuaciones de manera simbólica, seleccionando automáticamente algoritmos óptimos e integrando computación activa e interfaces a documentos con calidad de presentación.
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Conectividad a bases de datos y procesamiento de datos
Conectividad a bases de datos continua e importación y procesamiento de datos independiente del formato y consciente del contenido
El carácter simbólico de Wolfram Language le permite soportar un enfoque excepcionalmente general y flexible para conjuntos de datos estructurados. Al unificar los estándares relacionales (SQL-like) y jerárquicos (no-SQL), Wolfram Language incorpora un nuevo tipo de lenguaje de consulta de datos particularmente poderoso, con escalamiento continuo desde computación integrada a la memoria a computaciones respaldadas por archivos externos o bases de datos.
A pesar de no ser una típica tecnología de bases de datos, el conjunto de tecnologías Wolfram es reconocido como el entorno para el procesamiento y transformación de datos más rico del mundo, proporcionando importación inmediata en cientos de formatos tanto estándar como especializados, además de conectividad nativa a bases de datos externas y fuentes de datos en la web.
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Entorno de desarrollo y lenguaje
La unión entre los cuadernos más potentes y el lenguaje de programación más avanzado
Wolfram Language permite a los desarrolladores operar a un nivel considerablemente más alto que nunca antes, aprovechando la inteligencia computacional integrada que depende de una vasta reserva de algoritmos y conocimiento del mundo real, cuidadosamente integrados a través de tres décadas. Además, Wolfram Language evita la gran limitación de aplicar el mismo estilo de programación a cada problema, presente en los lenguajes computacionales tradicionales, mediante su soporte simultáneo de las metodologías simbólicas y numéricas, además de múltiples paradigmas de programación como los procesales, funcionales, basados en reglas, patrones y demás.
Los programas de software especializado y los conjuntos de herramientas complementarios desalientan la exploración creativa de nuevas ideas y áreas. Usted no debería necesitar un programa para procesar sus datos, otro para analizarlos, y un tercero para presentarlos interactivamente. Gracias a su integración nativa con Wolfram Language, los cuadernos Wolfram hacen todo en un solo flujo de trabajo, manteniendo juntos todos los elementos de un proyecto, desde el cálculo, las visualizaciones, datos, documentación e inclusive las aplicaciones interactivas, todo en documentos excepcionalmente flexibles.
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Implementación y publicación
Implementación escalable, multiplataforma, y de tipo empresarial, y publicación totalmente interactiva
El conjunto de tecnologías Wolfram es único en su automatización del proceso de implementación de funcionalidad a través de las diversas tecnologías del mercado de computación moderno.
Cree su material una sola vez, luego utilice el sistema de implementación universal de Wolfram (Wolfram Universal Deployment System) incorporado para implementarlo automáticamente como un servicio seguro de alto volumen, un refinado producto final, un informe interactivo autogenerado, o un componente flexible de software tanto en la nube como en escritorio, servidores, plataformas móviles y sistemas embebidos.
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"Wolfram Language es mi navaja suiza, porque todo está incluido en un solo lugar. Tengo visualización y análisis de datos en una sola herramienta."
Rodrigo Murta,
Gerente de inteligencia de retail
Supermercados St. Marche
"En verdad escogimos Mathematica debido a tres elementos clave para nosotros: velocidad, potencia y flexibilidad."
George Danner,
Presidente
Business Laboratory, LLC
"Hay magia blanca dentro de ese algoritmo de redes neuronales..."
Mike Foale,
Director Ejecutivo de
FOALE AEROSPACE, Inc. y ex astronauta de la NASA
"Podemos trabajar rápidamente con Wolfram Language. Algunas tareas toman un orden de magnitud más largo en otros sistemas, y con el rango de funcionalidad cubierto, hasta ahora no he encontrado algo que Wolfram Language no me haya podido ayudar a realizar."
Andrew Yule,
Gerente de tecnología
Assured Flow Solutions
"Aprovechando el rango completo de métodos y herramientas disponibles, constantemente soprendemos a nuestros clientres con información clave en áreas que no habían considerado."
Jon McLoone,
Director de comunicación técnica y estrategia
Wolfram Research, Inc.
Recursos de Wolfram Ciencia de datos
Uso de Tabular para procesamiento de datos eficiente
Ciencia de datos multiparadigma
Convierta ideas generales en computación con Wolfram Notebook Assistant
Qué se está cocinando: Un pipeline de ciencia de datos para la clasificación de recetas
Cómo convertir páginas web en datos con Wolfram Language
Ciencia de datos automatizada
Descubrimiento automatizado de estructuras: Aprendizaje automático no supervisado
Referencia de lenguaje
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