Sem categoria

Ferramentas de Machine & Deep Learning Open Source: Por que não usar?

 

 

Eu tenho visto um enorme crescimento na maturidade, no número de usuários e por consequência na aceitação no mundo dos negócios.

Atualmente os softwares open source de Data Science estão entre os melhores do mercado.

O KNIME, por exemplo, foi considerado pela Gartner como uma das plataformas líderes de Analytics nos últimos 4 anos seguidos.

Há uma série de razões que podem explicar este crescimento, mas eu destacaria cinco principais: comunidade de pessoas, confiabilidade, controle, flebibilidade e custo:

  • Comunidade: O software open source é alimentado por uma comunidade de pessoas experientes e apaixonadas. Elas estão engajadas e querem que seu software seja utilizável e acessível. Você encontrará documentação e fórum de discussão.
  • Confiabilidade Embora os open sources também apresentam bugs, eles são geralmente descobertos antes que eles possam causar sérios danos e corrigidos rapidamente.
  • Controle – O uso de software de código aberto permite que você controle o seu negócio. Ao contrário do software comercial, você pode ser o mestre de seu próprio destino.
  • Flexibilidade – É licenciado de tal forma que você pode modificá-lo sozinho ou contratar um terceiro para modificá-lo para atender às necessidades específicas de sua empresa.
  • Custo – Os softwares open source, ao contrário do comercial, pode ser obtido e usados com custos baixíssimos ou na maioria das vezes inexistentes.

Você só paga pelo suporte que você realmente precisa e, o mais importante, apenas quando você precisa disso.

Penso que estas razões, deveriam ser suficiente para as empresas consolidarem o uso destas plataformas, especialmente as de Analytics.

 

Porque não testar, não vai custar nada 😉

Deixe uma resposta

O seu endereço de e-mail não será publicado. Campos obrigatórios são marcados com *