NOVIDADE: Alteryx Open Source

[FláviaB]

Na Alteryx, nós acreditamos no poder do código aberto para impulsionar a inovação da ciência e análise de dados que seja acessível para qualquer pessoa, em qualquer lugar. É por isso que estamos muito animados em anunciar oficialmente o lançamento do Alteryx Open Source e do @AlteryxOSS - uma conta do Twitter para usuários Alteryx e toda a comunidade de ciência de dados.

Há mais de três anos, lançamos o Featuretools (https://github.com/alteryx/featuretools) como uma biblioteca de código aberto para engenharia de recursos automatizada. A Featuretools foi a primeira biblioteca desse tipo e desenvolvê-la abertamente nos permitiu alcançar o maior número possível de cientistas e desenvolvedores de dados.

Trabalhando com nossos usuários, descobrimos como o aprendizado de máquina pode ajudar a resolver vários problemas impactantes do mundo real. Demorou quase um ano para chegarmos nos 70.000 downloads. Hoje, temos mais de 70.000 downloads por mês.

À medida que mais e mais usuários utilizavam o Featuretools, começamos a identificar outras maneiras exclusivas de automatizar ainda mais o processo de aprendizado de máquina para permitir que qualquer pessoa tivesse acesso. Assim como o Featuretools, queríamos criar essas ferramentas abertamente e foi assim que aconteceu.

Primeiro, lançamos o Compose (https://github.com/alteryx/compose), que é uma biblioteca de código aberto para "engenharia preditiva" automatizada. Você pode usar o Compose para fazer rotulagem de dados - uma etapa crítica na preparação de dados para aprendizado de máquina.

Em seguida, lançamos o EvalML, uma biblioteca AutoML para treinar modelos de aprendizado de máquina otimizados para problemas de negócios específicos. Em algumas linhas de código, você pode criar um modelo e aplicar métodos de compreensão de modelo integrados para interpretar os resultados.

Embora cada ferramenta possa ser usada de forma independente, elas funcionam ainda melhor juntas. Mais importante ainda, elas trabalham e se baseiam em inovações do resto do ecossistema de ciência de dados Python, incluindo: @scikit_learn, @dask_dev, @pandas_dev, @databricks, Koalas e muito mais.

A jornada até aqui foi muito especial principalmente por causa de todos os usuários das ferramentas do Alteryx Open Source. Suas contribuições, ideias e paixão é o que torna tudo isso possível! Para saber mais e ficar atualizado sobre o Alteryx Open Source, siga-nos no Twitter @AlteryxOSS e dê uma olhada no: https://github.com/alteryx.