Insights y novedades
Durante la implementación de los Proyectos de Data Science, siempre afrontamos casos donde tenemos que decidirnos por el mejor método de implementación para que sea integrado sin problemas en el pipeline. La meta es lograr la implementación más simplista ya que el diseño general es siempre complejo. Nos centramos en simplificar nuestros enfoques tanto como sea posible para mantener el control sobre todos los pasos y modificarlos fácilmente con tiempos mínimos de implementación / modificación.
Algunas herramientas pueden ser más productivas que otras. A través de nuestra experiencia implementando un óptimo flujo de trabajo de aprendizaje automático en producción, hemos aprendido a apreciar la fuerza cruda de la combinación de SAP HANA con los Servicios de Datos SAP. La cantidad de tiempo que puede salvarse al reformular el enfoque y optimizarlo para usar esta combinación es significativo, comparado con el enfoque vainilla que involucra el uso de Phyton para la disputa, limpieza, descubrimiento y normalización de datos, los cuales son aspectos significativos del desarrollo de un flujo de trabajo de aprendizaje automático.Python
