beplay娱乐ios協作數據科學

所麵臨的挑戰

之前

• 大規模的數據勘探既困難又昂貴
• 花太多時間管理基礎設施和DevOps

• 需要將各種開放源碼庫和工具拚接在一起為進一步分析
• 多個傳遞數據工程和數據科學之間的團隊很容易出錯，增加了風險
• 很難從本地開發過渡到基於雲的開發由於複雜的ML環境和依賴

解決方案

後

• 快速訪問為下遊分析提供幹淨可靠的數據
• 一個點擊訪問到數據科學工作空間中的預配置集群
• 帶上您自己的環境和多語言支持為最大的靈活性
• 一個統一的方法簡化從數據準備到建模和見解共享的端到端數據科學工作流程
• 遠程遷移或執行代碼預先配置和可定製的ML集群

跨整個數據科學工作流程的協作，等等

beplay娱乐ios協同編寫Python、R、Scala、SQL代碼，通過交互式可視化探索數據，並通過Databricks筆記本發現新的見解。

通過協同創作、注釋、自動版本控製、Git集成和基於角色的訪問控製，自信而安全地共享代碼。

在一個地方跟蹤所有的實驗和模型，獲取知識，發布儀表板，並促進跨整個工作流的同行和涉眾的交接，從原始數據到見解。

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關注數據科學，而不是基礎設施

您不必再受限於您的筆記本電腦可以容納多少數據，或者您可以使用多少計算機。

使用Conda支持快速遷移本地環境到雲中，
並將筆記本連接到自動管理的集群，以根據需要擴展您的分析工作負載。

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使用PyCharm, Jupyter Lab或RStudio可伸縮計算

我們知道你有多忙……你的筆記本電腦上可能已經有數百個項目了，而且習慣於使用特定的工具集。

將您最喜歡的IDE連接到Databricks，這樣您仍然可以從無限的數據存儲和計算中受益。或者直接從Databricks內部使用RStudio或Jupyter實驗室獲得無縫體驗。

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為數據科學準備好數據

清潔和目錄所有您的數據在一個地方與三角洲湖:批處理、流處理、結構化或非結構化，並通過集中的數據存儲使其可被整個組織發現。

當數據傳入時，質量檢查確保數據已準備好進行分析。隨著新數據和進一步轉換的出現，數據版本控製確保您能夠滿足遵從性需求。

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發現和分享新的見解

您已經完成了所有的工作，並通過內置交互可視化或任何其他受支持的庫(如matplotlib或ggplot)發現了新的見解。

通過快速將您的分析轉換為動態儀表板，輕鬆地共享和導出結果。儀表板總是最新的，也可以運行交互式查詢。

單元格、可視化或筆記本也可以與基於角色的訪問控製共享，並以多種格式(包括HTML和IPython Notebook)導出。

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對最新ML框架的簡單訪問

一鍵式訪問即可使用和優化的機器學習環境，包括最流行的框架，如scikit-learn, XGBoost, TensorFlow, Keras等。或者使用Conda輕鬆地遷移和定製ML環境。Databricks上的簡化縮放可以幫助您輕鬆地從小數據到大數據，這樣您就不必再受筆記本電腦上數據容量的限製了。

ML Runtime提供了內置的AutoML功能，包括超參數調優、模型搜索等，以幫助加速數據科學工作流程。例如，通過對最常用的算法和框架(包括邏輯回歸、基於樹的模型和圖幀)進行內置優化，加快訓練時間。

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自動跟蹤和再現結果

自動跟蹤實驗從任何框架，並記錄參數，結果，和代碼版本的每次運行與管理MLflow。

安全地共享、發現和可視化所有的實驗，跨越工作空間、項目或特定的筆記本，跨越數千次運行和多個貢獻者。

將結果與搜索、排序、篩選和高級可視化進行比較，以幫助找到模型的最佳版本，並快速返回到適合此特定運行的代碼的正確版本。

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大規模實施

安排筆記本自動運行數據轉換、建模，並共享最新的結果。

設置警報和快速訪問審計日誌，方便監控和排除故障

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庫存管理節省數百萬美元

殼牌在全球部署了一種數據科學工具，以幫助其管理和優化價值10億美元的備件庫存，以防資產出現故障。