En los últimos años, los algoritmos modernos de Aprendizaje Automático o mejor conocido como Machine Learning se han convertido en populares para el crecimiento en el poder de las computadoras y las comunidades de Código Abierto que permite las personas en su trabajo diario de una forma 'más fácil '. SAS lleva más de 40 años haciendo máquinas de aprendizaje pero los científicos de datos que utilizan todos las veces más presión por la parte de sus organizaciones para migrar al Código Abierto. Esto representa también, una alta carga de productividad para muchos de los científicos de datos en todo el mundo.Los mejores expertos como los científicos informáticos cuando se trabaja con Big Data.

La buena noticia es que hoy en día los usuarios de SAS encontraron en la nueva plataforma abierta SAS Viya una opción perfecta para el manejo de Big Data porque representa una extensión natural de sus habilidades tradicionales sobre SAS y, además, hace que el mar es fácil actualizarse en los archivos algoritmos modernos de Machine Learning.

La plataforma abierta Viya ofrece interfaces visuales que hacen accesibles para los programadores que no usan SAS, pues tienen la etiqueta adicional de escribir como una estrella para programas más sofisticados para resolver problemas en cuestión.

Ahora, los usuarios pueden acceder a Phyton, R, Lua y otros, pueden encontrar en la plataforma abierta de SAS, la capacidad de superar limitaciones en los datos al SWAT y bibliotecas para tomar ventaja más familiar su uso; por ejemplo el popular cuaderno de Python.

Soy un científico de datos que ha usado SAS por más de 20 años. Sinceramente, el ML en código abierto me hizo sentir que me quedaba atrás pero cuando comencé a usar SAS Viya, me sorprendió lo rápido que pude aprender estos algoritmos modernos.

Quiero compartirles algunas de las ventajas de las interfases en SAS Viya que optimizan el uso de código abierto:

1. La interfase de programación es una extensión natural del SAS Display Manager tradicional que he usado durante años y, aprender los procesos es tan fácil como aprender cualquier otro proceso en el pasado. Trabajar con Viya es tan simple como escribir la sintaxis de los procedimientos habilitados por Viya y enviar los programas igual que cualquier otro programa de SAS que haya escrito alguna vez.
2. Tiene la capacidad de funcionar como "guía de empresa" para crear tareas visuales que generan el código que puede modificarse acorde a la solución del problema. Esta capacidad también proporciona un acceso fácil en la documentación para obtener todos los detalles necesarios para comprender la teoría y la implementación de los algoritmos.
3. Trabajo de cerca con las contrapartes de código abierto, principalmente ahora que trabajamos en entornos de colaboración de datos y comparación de modelos ML de diferentes algoritmos. Así es más sencillo enfocarnos en la práctica analítica básica en lugar de nuestra preferencia de herramientas.