数据科学的空间空间-数据的空间空间，模型的空间空间，信息的空间空间-può数据科学环境的空间空间，统一协作的空间空间lakehouseaperta。在questo modo si potrà加入一个数据的速度，预配置的risorse di calcolo，辅助多语言的结构积分di可视化的avanzata per forrire la massima flessibilità ai团队di分析的数据。
合作lungo l'intero flusso di lavoro di数据科学
在Python, R, Scala和SQL, esplorare i dati con visualizazioni交互范围新信息笔记本di数据。È可能的condividere codice在modo affidabile e sicuro con co-creazione，评论，gestione automatica delle versioni，integrazioni GitE控制degli accessi per ruoli。
Focalizzazione苏拉数据科学，非sulll '基础设施
非ci sono limiti imposti dalla quantità di dati conservabili nel本体笔记本电脑o dalla capacità di calcolo disponibile。移动，快速移动，云，环境，地点，学院，笔记本，ai，集群，个人，di, calcolo, autogestiti。
利用l'ambiente di sviluppo IDE首选con capacità di calcolo可伸缩
La scelta dell'ambiente di sviluppo IDE(集成开发环境)è molto soggettiva e incident fortemente苏拉produttività。collecoldo il proprio IDE preferitoa Databricks si potrà comunque beneficiare di capacità illimitate di stoccaggio dati e calcolo。在另一种方法中，si所有人都利用RStudio和JupyterLab的数据和数据。
根据数据科学准备数据
Tutti i dati (in batch o in流媒体，结构到非结构)所有，必须，puliti和目录在联合国unico punto con三角洲湖联合国数据存储中心化。Man mano che i dati affluiscono, i controlli di qualità automatic garantiscono che i dati siano conformi alpepettative e pronti per l'analisi。关于我的数据的进化与获取的关于我的新数据的进化与获取的关于我的数据的进化与获取的关于我的进化与获取的conformità。
根据数据计算的低码结构
美国glistrumenti visivi在modo native dai notebook Databricks per prepare, transformare e analizzare i tuoi dati, permettendo ai team con vari livelli di esperienza di lavorare con i dati。Una volta结论le trasformazioni e le visualizazioni dei dati, potrai一般在esecuzione在背景，risparmiando tempo nella scrittura del codice样板每个波特奉献più tempo ai compiti di alto valore。
这是一个新信息的问题
我有权利，有必要，有条件的运动，速度和分析，在指示板dinamico。我的仪表盘，我是一个人，一个人，一个人，一个人。Celle, visualizzazioni o笔记本所有，必要，条件，控制，可访问，在各种形式的电子竞技，除一个cui HTML e IPython笔记本。
Migrazione a Databricks
Stanco dei silos di data, della lentezza e dei costi esorbitanti di sistemi obsoleti come Hadoop ei数据仓库aziendali?Migra Databricks Lakehouse, la piattaforma moderna per tutti i 'uso di gestone dei dati，分析AI。
REFERENZA
FINRA è passata da un codice SQL voluminoso e complesso ad attività più efficaci di data science basata su Python。
REFERENZA
Il gruppo H&M ha ridotto i costi operativi del 70% con Databricks。
