协同数据科学

Un'esperienza uniificata per aumentare la produttività el 'agilità della数据科学

数据科学,数据科学家对数据的冒犯produttività。Con organizzazioni sempre più指导dai dati, è fondamentale disporre di unambiente collaborativo che agevolevoli l'accesso e visibilità dei dati, di modelli addestratila base dei dati, di riproducibilità e diinformazioni approfondite ricavate dai dati。

La sfida

表面上

  • 一种难以计数的方法è艰难梭菌
  • Troppo节拍奉献真主安拉gestione di infrastructure DevOps

  • Necessità di "cucire insieme" diversi strumenti e librerie开源根据更深层次的分析
  • Scambi ripetuti我的数据工程和数据科学团队没有错误
  • Difficoltà di transizione dallo sviluppo locale allo sviluppo in cloud环境原因不一致

解决方案

DOPO

  • Accesso快车一个山谷的证据
  • Accesso con unclic一个集群预配置数据科学
  • 使用多语言环境支持Per la massima flessibilità
  • Un approccio unificato根据snellire l'intero flusso di lavoro di data science, dalla preparazione dei dati真主安拉model, fino真主安拉condivisione delle information
  • 远隔重乡,远隔重乡su cluster ML预配置personalizzabili

Databricks per Data Science

在modo协作中,在数据的准备中,在数据的整理中
所有的分析、探索和预测,都是scala。

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数据科学协作su larga scala

协作的lungo l'intero flusso di lavoro di数据科学…E altro ancora

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 sicuro con co-creazione,评论,gestione自动delle版本,integrazioni Git e control degli accessi per ruoli。

Si può tenere traccia di tutti gli esperimenti e modelli in ununico luogo,收购conoscenze, pubblicare dashboard e facilitare scambi con colleghi altri soggetti colinvolti lungo tutto il flusso di lavoro, dai dati grezzi allle information azioni approfonite。

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Focalizzazione苏拉数据科学,非sulll '基础设施

非ci sono più limiti imposti dalla quantità di dati conservabili nel本体笔记本电脑o dalla capacità di calcolo disponibile。

L'ambiente di lavoro locale può在云中快速迁移,支持di Conda,
Connettendo I笔记本一个集群自动gestiti per modulare I carichi di lavoro di analisi secondo necessità。

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utilzzare PyCharm, Jupyter Lab o RStudio con calcolo可伸缩

Sappiamo quanto sei impegnato,概率海già centinaia di progetti sul笔记本e sei abituato a utilizzare un set di strumenti specifico。

Collegando il proprio IDE a Databricks si potrà 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。

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根据数据科学准备数据

Tutti i dati所有,所有,必须,puliti e catalogati在联合国唯一的商标三角洲湖:在批处理中o在流中,结构到非结构,I dati saranno可访问的所有'intera organization zazione atttraverso UN数据存储集中。

我知道我在哪里,我在哪里qualità我在哪里,我在哪里。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。

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这是一个新信息的问题

Hai fatto tutto il lavoro e individuato nuove information azioni con visualizzazioni interactive integro altre library supportate come matplotlib o ggplot。

我有一种权利,一种必要的便利,有条件的电子竞技,一种速度,一种分析。我的仪表盘,我的名字,我的名字,我的名字,我的名字。

Celle, visualizzazioni e笔记本所有,必要条件,可控制,可访问,在各种形式的电子竞技,除一个cui HTML e IPython笔记本。

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Accesso semplice ai框架ML più recenti

Subito operativi grazie all'accesso con unsolo clic ad ambienti di Machine Learning pronti da usare e ottimizzati, fra cui i framework più diffusi come scikit-learn, XGBoost, TensorFlow, Keras e altri。在所有、迁移、个性化、环境、ML、Conda的交替中。La scalabilità semplificata su Databricks conte di passare senza difficoltà da pochi dati a Big Data, senza essere più limitati dalla quantità di dati conservabili sul本体笔记本电脑。

ML Runtime offre funzionalitàAutoML整合,从数据科学的角度,对数据科学的快速发展做出贡献。Ad esempio, la formazione può essere accelerata con ottimizzazioni集成sugli算法框架più utilizzati, fra cui逻辑回归,基于树的模型和图帧。

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trace e riproprore i risaticamente

自动计算方法的计算公式,计算方法的实验框架,计算参数,计算公式的计算公式的版本MLflowgestito。

有条件的人,有条件的人,有条件的人,有条件的人,有条件的人,具体的人。

每一个人都有自己的权利和权利,都有自己的权利和权利,都有自己的权利和权利,都有自己的权利。

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Operazionalizzare su larga scala

我的笔记本上有所有必要的程序和自动转换的数据,模型和所有条件的计算。

在此问题上,我们可以用一个简单的监测和修正的方法

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Referenze

百万Risparmiare nella gestione dell'inventario

Shell ha implementato uno strumento di数据科学su scala global per giestire e otimizzare l'inventario di ricambi da un miliardo di dollari che l'azienda mantiene per sopperire最终guasti sugli impianti。

突然?

Gartner将Databricks评为领导者

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AutoML快速、简化的机器学习

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数据科学用例大书

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