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Databricks

databricks.com
Databricks é uma plataforma de análise unificada que combina engenharia de dados, ciência de dados e aprendizado de máquina em um ambiente colaborativo baseado na nuvem. Fundada em 2013 pelos criadores do Apache Spark, a empresa fornece uma arquitetura lakehouse que permite às organizações processar e analisar grandes volumes de dados enquanto constroem e implantam modelos de aprendizado de máquina em escala. A plataforma atende milhares de empresas em todo o mundo, ajudando-as a acelerar suas iniciativas de dados e IA através de fluxos de trabalho de dados simplificados e capacidades avançadas de análise.
Dataiku é uma plataforma líder em ciência de dados que democratiza o acesso aos dados e permite que organizações construam seu próprio caminho para a IA. Fundada em 2013, a empresa fornece uma plataforma colaborativa que reúne cientistas de dados, analistas e usuários de negócios para projetar e implementar aplicações preditivas em escala.
A DeepL é uma empresa alemã de inteligência artificial especializada em tecnologia de tradução de idiomas. Fundada em 2017, a empresa desenvolveu um dos serviços de tradução automática neural mais precisos do mundo, oferecendo tradução entre dezenas de idiomas com qualidade notavelmente alta que frequentemente supera concorrentes como o Google Translate.
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Dell Technologies

dell.com
A Dell Technologies é uma corporação multinacional de tecnologia com sede em Round Rock, Texas, que desenvolve, vende, repara e oferece suporte a computadores e produtos e serviços relacionados. A empresa é uma das maiores empresas de infraestrutura tecnológica do mundo, fornecendo um portfólio abrangente de produtos e serviços, incluindo computadores pessoais, servidores, dispositivos de armazenamento de dados, switches de rede, software e soluções de IA.
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Domino Data Lab

domino.ai
Domino Data Lab é uma plataforma líder de MLOps empresarial que acelera o trabalho e colaboração em ciência de dados para empresas globais. A empresa fornece uma plataforma abrangente que permite que cientistas de dados desenvolvam, implementem e gerenciem modelos de machine learning em escala, garantindo governança, reprodutibilidade e colaboração entre equipes.