beplay娱乐ios協同數據科學
提高數據科學生產力和敏捷性的統一體驗
數據科學家在整個數據科學工作流程中麵臨著許多阻礙生產力的挑戰。隨著組織繼續變得更加數據驅動，一個更容易訪問和可見數據的協作環境、針對數據訓練的模型、可重複性和數據中發現的見解beplay娱乐ios是至關重要的。
所麵臨的挑戰
大規模的數據探索既困難又昂貴
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了進一步分析
多個傳遞數據工程和數據科學之間的團隊容易出錯並增加風險
很難從本地開發過渡到基於雲的開發由於複雜的ML環境和依賴關係
解決方案
快速訪問為下遊分析清理和可靠的數據
一鍵訪問到數據科學工作區中的預配置集群
自帶環境和多語言支持最大限度的靈活性
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配置和可定製的ML集群
數據科學的數據庫
一個開放和統一的平台，可大規模協作運行所Beplay体育安卓版本有類型的分析工作負載，從beplay娱乐ios數據準備到探索性分析和預測分析。
工作空間
一個存儲和共享筆記本、實驗和項目的中心位置，支持基於角色的訪問控製。
beplay娱乐ios大規模協作數據科學
跨整個數據科學工作流程的協作等等
beplay娱乐ios協作編寫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。
通過共同創作、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，並在整個工作流程中促進與同行和利益相關者的交接，從原始數據到見解。
專注於數據科學，而不是基礎設施
你不必再受限於你的筆記本電腦能容納多少數據，或者你有多少計算能力。
快速將本地環境遷移到具有Conda支持的雲中，並將筆記本電腦連接到自動管理的集群，以根據需要擴展分析工作負載。
使用PyCharm, Jupyter Lab或RStudio與可伸縮的計算
我們知道您有多忙……您的筆記本電腦上可能已經有數百個項目，並且習慣了特定的工具集。
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。或簡單地使用RStudio或Jupyter實驗室直接從Databricks無縫體驗。
為數據科學準備好數據
清潔和目錄所有的數據在一個地方三角洲湖: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整個組織都可以發現它。
隨著數據進入，質量檢查確保數據為分析做好了準備。隨著數據隨著新數據和進一步的轉換而發展，數據版本控製可確保您能夠滿足法規遵從性需求。
發現並分享新的見解
您已經完成了所有工作，並使用內置的交互式可視化或任何其他受支持的庫(如matplotlib或ggplot)確定了新的見解。
通過快速將分析轉換為動態儀表板，輕鬆共享和導出結果。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，並以多種格式導出，包括HTML和IPython Notebook。
