beplay娱乐ios協作數據科學

所麵臨的挑戰

之前

• 數據探索規模是困難和昂貴的
• 花太多時間管理基礎設施和DevOps

• 需要整合各種開源庫和工具為進一步分析
• 多個傳遞數據工程和數據科學團隊之間容易出錯,增加風險
• 很難從當地過渡到基於雲計算的發展由於複雜的ML環境和依賴關係

解決方案

後

• 快速訪問為下遊清潔和可靠的數據分析
• 一個點擊訪問預先配置的集群數據科學的工作區
• 帶上你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端到端數據科學工作流數據準備建模和見解共享
• 遷移或遠程執行代碼預配置和可定製的ML集群

合作在整個數據科學工作流,以及更多

beplay娱乐ios協作編寫代碼在Python中,R, Scala, SQL,探索與交互式可視化數據,發現新的見解與磚筆記本。

自信地和安全地共享代碼的作者、評論,自動版本,Git集成和基於角色的訪問控製。

跟蹤所有的實驗和模型在一個地方,獲取知識,發布指示板,並促進交接與同行和利益相關者在整個工作流程,從原始數據到見解。

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關注數據的科學,而不是基礎設施

你不必受限於多少數據適合於你的筆記本電腦了,或有多少計算可用。

迅速與Conda當地環境遷移到雲的支持,
和筆記本連接到auto-managed集群擴展分析所需的工作量。

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使用PyCharm Jupyter實驗室或RStudio可伸縮的計算

我們知道你有多忙…您可能已經有數百個項目在你的筆記本電腦,並習慣於一個特定的工具集。

連你喜歡的IDE磚,你仍然可以受益於無限的數據存儲和計算。或簡單地使用RStudio Jupyter實驗室直接從磚內無縫體驗。

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獲取科學數據準備數據

清潔和目錄你所有的數據在一個地方三角洲湖:要麼批、流媒體、結構化或非結構化,並使其發現您的整個組織通過一個集中的數據存儲。

作為數據,檢查確保數據質量分析做好準備。進一步發展與新數據和轉換、數據版本控製可以確保可以滿足遵從性需求。

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發現和分享新的見解

你做了所有的工作,確定新見解內置交互式可視化或任何其他像matplotlib或ggplot支持庫。

輕鬆地共享和導出結果很快將你的分析轉化為一個動態的儀表板。儀表板總是最新的,也可以運行交互式查詢。

細胞、可視化或筆記本也可以與基於角色的訪問控製和共享導出以多種格式,包括HTML和IPython筆記本。

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簡單的訪問到最新的ML框架

開始快速一鍵獲取現成的和優化的機器學習環境包括最流行的框架如scikit-learn, XGBoost, TensorFlow Keras和更多。或與Conda毫不費力地遷移和定製毫升環境。簡化縮放磚可以幫助你從小型到大型數據毫不費力,所以你不必與多少數據是有限的適合你的筆記本了。

毫升運行時提供了內置的AutoML搜索功能,包括hyperparameter調優,模型,和更多的幫助加快科學工作流數據。例如,與內置優化加速訓練時間最常用的算法和框架,包括邏輯回歸,基於樹模型和GraphFrames。

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自動跟蹤和繁殖的結果

從任何框架自動跟蹤實驗,並記錄參數,每次運行的結果,代碼版本管理MLflow。

安全地分享、發現和想象所有實驗在工作區,成千上萬的項目,或特定的筆記本電腦上運行和多個貢獻者。

比較結果與搜索、排序、過濾和先進的可視化,幫助你找到最好的版本的模型,並快速回到正確的為這個特定的運行版本的代碼。

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大規模實施

日程筆記本自動運行數據轉換、造型和分享最新的結果。

設置警報和快速訪問審計日誌,便於監控和故障診斷

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節省數百萬美元的庫存管理

殼牌全球部署數據科學的工具,以幫助其管理和優化備件庫存持有10億美元,以防一些減免其資產。