您需要了解企业数据科学平台的内容

回到2016年,数据科学平台是新兴技术趋势之一。在最近的研究中,数据科学平台市场可能会在2021年底到2021年底,北美占主导地位。

那些不熟悉数据科学平台的人会感到惊讶,因为这是关于数据科学召开,会议和出版物的谈话主题。请记住,这一概念并不是新的,但许多人仍然不知道数据科学平台是什么以及为什么公司或企业很重要。   

如果您想了解有关数据科学平台的更多信息,请进一步阅读以了解基础知识,良好功能以及为什么 企业数据科学平台 对于今天的企业和公司来说是重要的。  

什么是数据科学平台?  

数据科学平台通常是一种软件形式,可以合并整个数据科学生命周期的工具,人员和工作产品,从开发到部署阶段。   

简单来说,数据科学平台可以改变公司工作方式。它不仅仅是一个简单的工具,而是一个系统来组织数据并将团队成员组织成高效的单位,可能在没有任何未命中的情况下枢转和扩展的潜力。使用合适的公司或企业是一个变革的行动。   

“数据科学生命周期”涵盖三个阶段。在每个阶段,它具有特定要求:  

  • 思想,探索和集成  
  • 开发或实验  
  • 部署   

数据科学平台更快地分析适当的管理,监控,再现,共享和部署分析模型。在大多数情况下,所有这些任务都需要很多努力和麻烦来建立和维护模型。 

在数据科学平台的帮助下,它为加速分析提供了必要的“工具”。此外,该平台提供了以有效方式利用分析的提升。   

什么是类别?  

  • 开放数据科学平台。 开放数据科学平台提供了选择要使用的编程语言和包的灵活性。它包括正确作业的适当工具,具体取决于场景,并允许使用各种工具和语言进行实验。   
  • 封闭式数据科学平台。 在封闭式数据科学平台中,您必须利用供应商’S特定的编程语言和建模包和GUI(图形用户界面)工具。可悲的是,您可以使用的工具有限。   

数据科学平台在企业和公司的作用  

随着业界业的重视 商业成果,这是企业数据科学平台可能进入图片的地方。 

然后,数据科学家可以使用各种开源工具接受冗长的实验任务。它不是’T容易保持适当的协作,难以完成最后的部署步骤。今天,无法实现正确的结果可能导致高于过去的价格。考虑到这一点,企业和公司应该考虑一个数据科学平台。   

机器学习,数据科学和AI的市场环境可能具有竞争力的又竞争。这个行业的复杂性使得很难完全理解。   

数据科学和机器学习平台用作一个凝聚力的软件应用程序,提供基本构建块的组合,这对于创建不同类型的数据科学解决方案并将这些解决方案纳入业务流程,产品和基础架构的基本构建块。 

主要使用这些平台的人包括公民数据科学家,专家数据科学家,数据工程师和机器学习专家或工程师。   

通常,理想的企业数据科学平台专注于:  

  • 改善数据科学家’通过辅助加速度和更快地交付模型的生产率水平,具有最小的误差。  
  • 简化了大卷和数据品种的工作   
  • 提供可靠,企业级人工智能,可享受可靠,无偏见,可重复。  

您的业​​务是否需要企业数据科学平台?  

对于在基本运营上花时间的企业或公司,数据科学平台是一个理想的解决方案。如果公司无法跟踪本模型或面向以前模型的冗长维护,则可能需要考虑这个平台。 

如果团队中的协作无法正常工作,则使用此平台是一个很好的标志。一个好的平台可以创造一个 逻辑工作流程,促进更好的集成,并提供版本控制。  

如果缩放是目标和不确定如何部署的目标,则是必要的平台。大多数市场平台都是专门的结构化,缓解规模并产生更好的模型,需要最小的维护。

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