协同数据科学

提高数据科学生产力和敏捷性的统一体验

数据科学家在整个数据科学工作流程中面临着许多阻碍生产力的挑战。随着组织继续变得更加数据驱动,一个更容易访问和可见数据的协作环境、针对数据训练的模型、可重复性和数据中发现的见解是至关重要的。

所面临的挑战

之前

  • 大规模的数据探索既困难又昂贵
  • 花太多时间管理基础设施和DevOps

  • 需要将各种开放源码库和工具拼接在一起bob下载地址为了进一步分析
  • 多个传递数据工程和数据科学之间的团队容易出错并增加风险
  • 很难从本地开发过渡到基于云的开发由于复杂的ML环境和依赖关系

解决方案

  • 快速访问为下游分析清理和可靠的数据
  • 一键访问到数据科学工作区中的预配置集群
  • 自带环境和多语言支持最大限度的灵活性
  • 统一的方法简化从数据准备到建模和见解共享的端到端数据科学工作流程
  • 远程迁移或执行代码预配置和可定制的ML集群

数据科学的数据库

一个开放和统一的平台,以协作运行所有类型bob体育客户端下载的分析工作负载,从数据准备
大规模的探索性分析和预测分析。

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大规模协作数据科学

跨整个数据科学工作流程的协作等等

协作编写Python, R, Scala, SQL代码,通过交互式可视化探索数据,并通过Databricks笔记本发现新的见解。

通过共同创作、注释、自动版本控制、Git集成和基于角色的访问控制,自信安全地共享代码。

在一个地方跟踪所有的实验和模型,获取知识,发布仪表板,并在整个工作流程中促进与同行和利益相关者的交接,从原始数据到见解。

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专注于数据科学,而不是基础设施

你不必再受限于你的笔记本电脑能容纳多少数据,或者你有多少计算能力。

快速迁移您的本地环境到云与Conda支持,
并将笔记本电脑连接到自动管理的集群,以根据需要扩展分析工作负载。

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使用PyCharm, Jupyter Lab或RStudio与可伸缩的计算

我们知道您有多忙……您的笔记本电脑上可能已经有数百个项目,并且习惯了特定的工具集。

将您最喜欢的IDE连接到Databricks,这样您仍然可以从无限的数据存储和计算中受益。或简单地使用RStudio或Jupyter实验室直接从Databricks无缝体验。

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为数据科学准备好数据

清洁和目录所有的数据在一个地方三角洲湖:批处理、流处理、结构化或非结构化,并通过集中的数据存储使整个组织都可以发现它。

随着数据进入,质量检查确保数据为分析做好了准备。随着数据随着新数据和进一步的转换而发展,数据版本控制可确保您能够满足法规遵从性需求。

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发现并分享新的见解

您已经完成了所有工作,并使用内置的交互式可视化或任何其他受支持的库(如matplotlib或ggplot)确定了新的见解。

通过快速将分析转换为动态仪表板,轻松共享和导出结果。仪表板总是最新的,也可以运行交互式查询。

单元格、可视化或笔记本也可以与基于角色的访问控制共享,并以多种格式导出,包括HTML和IPython Notebook。

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简单地访问最新的ML框架

一键访问现成的和优化的机器学习环境,包括最流行的框架,如scikit-learn, XGBoost, TensorFlow, Keras等。或者使用Conda轻松地迁移和定制ML环境。Databricks上的简化缩放可以帮助您轻松地从小数据到大数据,这样您就不必再受限于您的笔记本电脑上适合多少数据了。

ML运行时提供了内置的AutoML功能,包括超参数调优、模型搜索等,以帮助加速数据科学工作流程。例如,通过对最常用的算法和框架(包括逻辑回归、基于树的模型和图形框架)的内置优化来加快训练时间。

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自动跟踪和重现结果

自动跟踪实验从任何框架,并记录参数,结果,和代码版本为每次运行与管理MLflow。

安全地共享、发现和可视化跨工作区、项目或跨数千个运行和多个贡献者的特定笔记本的所有实验。

将结果与搜索、排序、筛选和高级可视化进行比较,以帮助找到模型的最佳版本,并快速返回到此特定运行的正确代码版本。

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大规模运作

安排笔记本自动运行数据转换、建模和共享最新结果。

设置警报并快速访问审计日志,以便轻松监控和故障排除

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