簡化端到端數據科學工作流建模——從數據準備分享見解——一個協作和統一數據科學建立在一個開放的環境beplay娱乐ioslakehouse的基礎。快速清潔和可靠的數據,預配置的計算資源,IDE集成、多語言支持,內置先進的可視化工具為數據分析團隊最大的靈活性。
合作在整個數據科學工作流
編寫代碼在Python中,R, Scala和SQL與互動,探索數據可視化和發現新的見解與磚筆記本。自信地和安全地與合作者分享代碼,注釋,自動版本,Git集成和基於角色的訪問控製。
關注數據的科學,而不是基礎設施
你不必受限於多少數據符合你的筆記本了或有多少計算可用。很快你當地的環境遷移到雲,將筆記本電腦連接到你的個人計算和auto-managed集群。
使用你最喜歡的當地IDE可伸縮的計算
IDE是非常個人的選擇和顯著影響生產力。你最喜歡的IDE連接磚,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 JupyterLab直接從內部磚無縫體驗。
Low-code、可視化數據探索的工具
使用可視化工具本機在磚筆記本準備、轉換和分析你的數據,使團隊跨專業知識水平與數據。一旦完成數據轉換和可視化,可以生成代碼,在後台運行,節省你的時間寫樣板代碼,這樣你就可以花更多的時間在高價值工作。
發現和分享新的見解
輕鬆地共享和導出結果很快將你的分析轉化為動態的指示板。儀表板總是最新的,也可以運行交互式查詢。細胞,可視化或筆記本可以共享和基於角色的訪問控製和出口在多種格式,包括HTML和IPython筆記本。
