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Herramientas Microsoft

Desde Microsoft queremos aportar a la UniversityHack 2017 nuestras mejores herramientas y servicios de Microsoft Azure para que puedas sacar el máximo rendimiento al desarrollo de tus proyectos de Big Data, Machine Learning y, en este caso concreto, Predictive Modelling.

Servicios de almacenamiento

Entendemos que todo el mundo almacena sus datos de diferente manera, y por ello en Azure tenemos opciones que se adaptan a las distintas necesidades que puedas tener:

  • - Si quieres almacenar datos de una manera más tradicional, tienes la opción de crear bases de datos tradicionales con SQL Azure.
  • - También sabemos que, en este tipo de escenarios con gran cantidad de datos (muchas veces cambiantes), las ventajas del almacenamiento no relacional son importantes, y para ello tienes la opción de usar servicios como Azure Storage (con blobs, tables o files) y DocumentDB.

Procesamiento y análisis de datos

Cuando tienes una gran cantidad de datos llegando a vuestros sistemas constantemente (por ejemplo, de dispositivos IoT) necesitarás procesar toda la información de la manera más efectiva y menos tediosa posible.

Para ello, tienes a tu disposición Azure Stream Analytics, un motor con el que podrás dividir todo el proceso en tres simple partes: inputs (fuentes de datos), queries (tratamiento y formato con un lenguaje muy similar a SQL) y outputs (destino de almacenamiento o visualización).

Pero no solo basta con almacenar los datos, también es importante saber cómo analizarlos, visualizarlos e interactuar con ellos, y para ello podéis utilizar Microsoft Power BI. Con este servicio puedes conectarte a una gran serie de fuentes de datos y transformar, modelar y combinarlos para crear la visualización que mejor se adapte a tus necesidades.

Modelado de datos y predicción

Para la parte fundamental del datathon, la de la generación de un modelo predictivo, la herramienta estrella es Azure Machine Learning Studio, con la que podrás crear tus análisis predictivos y clasificaciones usando los datos almacenados anteriormente. Con esta herramienta colaborativa puedes trabajar fácilmente mediante drag-and-drop con conjuntos de datos y módulos de limpieza, preparación y análisis de datos creando así tu experimento predictivo, con la posibilidad de publicarlo luego como un servicio web para poder utilizarlo desde aplicaciones web o móviles, por poner algún ejemplo. Por si los módulos que vienen construidos en la herramienta se te quedan cortos, puedes usar tus propios scripts tanto de R como de Python para llevar a cabo el tratamiento o análisis necesario. Esta herramienta online la puedes utilizar de manera gratuita desde http://aka.ms/mlstudio-UniversityHack.

Precio de Azure Machine Learning Studio:

¿Cómo empezar con todo esto?

Si estás interesado en aprovechar las ventajas de estas tecnologías puedes ir activando tu suscripción gratuita de Microsoft Azure, con una duración de 30 días y $200 para utilizar en cualquier servicio de la plataforma.

Otras opciones para estudiantes

Visual Studio Dev Essentials: programa para desarrolladores que incluye herramientas como Visual Studio Community o Code, y 12 meses de Microsoft Azure con 25$ mensuales. El programa incluye formación y soporte por 3 meses.

Microsoft Imagine: suscripción para Estudiantes que incluye los siguientes servicios de forma gratuita: Mobile Apps, Notification Hubs, SQL Database, MySQL con ClearDB, Visual Studio App Insights, Web Apps y Visual Studio Team Services.

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