数据科学

大规模的协作数据科学

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通过协作简化端到端数据科学工作流程——从数据准备到建模再到共享见解, 统一的数据科学环境建立在一个开放的 lakehouse 基金会. 快速获取干净可靠的数据, 预配置的集群和多语言支持,为数据科学团队提供最大的灵活性.

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数据科学合作图

跨整个数据科学工作流程的协作

协作用Python编写代码, R, Scala和SQL, 通过交互式可视化来探索数据,并通过砖笔记本发现新的见解. 自信而安全地与合作创作共享代码, 评论, 自动版本控制, Git集成, 以及基于角色的访问控制.

关注数据科学(而不是基础设施)

您不再需要受限于您的笔记本电脑上能容纳多少数据或有多少计算可供使用. 快速将本地环境迁移到云,并将笔记本连接到自动管理的集群,以根据需要扩展分析工作负载.

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使用您最喜欢的本地IDE和可伸缩计算

IDE的选择是非常个人化的,它会极大地影响生产力. 将您最喜欢的IDE连接到砖, 因此,您仍然可以受益于无限的数据存储和计算. 或者直接从砖内部使用RStudio或JupyterLab提供无缝体验.

为数据科学做好数据准备

清理和编目所有您的数据-批处理,流,结构化或非结构化-在一个地方 三角洲湖 并通过一个集中的数据存储使整个组织都能发现它. 随着数据的传入,自动质量检查确保数据符合预期,并为分析做好准备. 随着数据与新数据和进一步转换的发展, 数据版本控制确保您可以满足遵从性需求.

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发现并分享新的见解

通过将您的分析快速转换为动态仪表板,轻松地共享和导出结果. 仪表板总是最新的,还可以运行交互式查询. 细胞, 可视化或笔记本可以与基于角色的访问控制共享,并以多种格式导出, 包括HTML和IPython笔记本.

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