NOVEDAD: Alteryx Open Source

[FláviaB]

En Alteryx, creemos en el poder del código abierto para impulsar la innovación de ciencia y analítica de datos haciéndola accesible para cualquier persona, en cualquier lugar. Por eso nos complace anunciar oficialmente el lanzamiento de Alteryx Open Source y @AlteryxOSS - una cuenta de Twitter para los usuarios de Alteryx y toda la comunidad de ciencia de datos.

Hace más de tres años, lanzamos Featuretools (https://github.com/alteryx/featuretools), una biblioteca de código abierto para la ingeniería de recursos automatizada. Featuretools fue la primera biblioteca de su tipo y desarrollarla abiertamente nos permitió llegar a la mayor cantidad posible de científicos de datos y desarrolladores.

Trabajando con nuestros usuarios, descubrimos cómo el aprendizaje automático puede ayudar a resolver una serie de problemas impactantes del mundo real. Llevó casi un año alcanzar las 70.000 descargas. Hoy tenemos más de 70.000 descargas al mes.

A medida que más y más usuarios usaban Featuretools, comenzamos a identificar otras formas únicas de automatizar aún más el proceso de aprendizaje automático para permitir que cualquier persona tenga acceso. Al igual que Featuretools, queríamos crear estas herramientas abiertamente y así fue como sucedió.

Primero, lanzamos Compose (https://github.com/alteryx/compose), una biblioteca de código abierto para la "ingeniería de predicciones" automatizada. Puedes utilizar Compose para realizar el etiquetado de datos, un paso fundamental en la preparación de datos para el aprendizaje automático.

Luego, lanzamos EvalML, una biblioteca de AutoML para entrenar modelos de aprendizaje automático optimizados para problemas comerciales específicos. Con unas pocas líneas de código, puedes crear un modelo y aplicar métodos integrados de comprensión del modelo para interpretar los resultados.

Aunque cada herramienta se puede utilizar independientemente, funcionan aún mejor juntas. Lo más importante es que funcionan y se basan en innovaciones del resto del ecosistema de ciencia de datos de Python, que incluyen: @scikit_learn, @dask_dev, @pandas_dev, @databricks, Koalas y más.

El viaje aquí ha sido muy especial principalmente debido a todos los usuarios de las herramientas de código abierto de Alteryx. ¡Tus contribuciones, ideas y pasión es lo que lo hizo posible! Para obtener más información y mantenerte al día sobre Alteryx Open Source, síguenos en Twitter @AlteryxOSS y échale un vistazo a: https://github.com/alteryx.