互操作性
原因有很多:
使用R和Python的数据科学团队很难进行协作并始终如一地与利益相关者分享他们的工作。阅读更多
BI和数据科学团队被困在竖井中无法合作,甚至无法争夺资源和高管的注意力。阅读更多
数据科学的工作被困在本地硬件上,并且没有集成到您组织的云策略中。阅读更多
分析团队努力在可复制的数据管道中访问和组合所有数据.这些数据可以以结构化、非结构化和非传统数据源的形式分布在Excel文件、企业数据源和云中。阅读更多
数据科学团队发现很难利用DevOps/ it提供的作业管理系统。这些使用Kubernetes和Slurm等框架构建的系统可能处于闲置状态,而数据科学团队则在努力寻找他们需要的计算能力来创建见解。阅读更多
数据科学的见解停留在笔记本电脑上,而不是支持驱动组织决策的卡塔尔世界杯欧洲预选赛赛程表人工和自动化工作流。阅读更多
通过采用严肃的科学数据,开源,代码优先,在RStudio的专业产品上伸缩和管理,您的组织可以实现您的分析投资的承诺价值。英格兰vs伊朗让球
礼来公司的研究科学家Eric Nantz在rstudio::conf 2020上谈到了互操作性在研发中的重要性。英格兰vs伊朗让球
利用所有数据
访问,转换和结合您的所有数据,为您的特定应用程序量身定制
根据Forrester最近的一份报告,“坊间证据显示,在所有可用于推动可操作见解的企业数据中,用于此目的的数据不超过20%。”(弗雷斯特鲍里斯·埃弗森和辛尼·利特尔报道)。
分析团队努力在可复制的数据管道中访问和组合他们的所有数据,特别是当这些数据以结构化、非结构化和非传统数据源(如web抓取)的形式分布在Excel文件、企业数据源和云上时。
英格兰vs伊朗让球RStudio的开源、代码优先的方法为您提供了利用所有数据所需的访问权限和灵活性,并构建可复制的数据管道来满足您的所有分析需求。
规模与Kubernetes, Slurm和更多
使用您熟悉的开发工具中所有可用的计算资源
像Spark或Kubernetes这样的分析基础设施需要大量的资源来建立和维护。如果数据科学家不得不离开他们的原生工具来访问这个基础设施,他们必须切换上下文并记住如何使用他们可能很少接触的系统。通常,这意味着他们不会充分利用可用的资源,导致这些资源未得到充分利用。
通过从数据科学家每天使用的语言和开发环境提供对这些工具的本地访问,数据科学家无需切换上下文就可以利用这些工具。数据科学家得到了他们需要的计算能力,同时更好地利用IT资源。这种更高的利用率帮助组织从这些分析投资中获得预期的ROI。
通过api集成数据科学
将您的数据科学见解直接传递到它们能增加价值的地方
一旦创建了预测模型或其他分析,就有许多不同的方法来共享该分析,以便它能够产生影响。数据科学家可能
然而,共享分析的最可扩展的方法之一是创建一个API。api可以支持与统计模型和分析结果的实时交互。这使得组织内部或外部的其他开发人员可以直接集成已经完成的工作并在其基础上进行构建,而不需要成本高昂的重新实现。
更多的可能性
与其他建模环境、Git、CI/CD工作流等集成
使用开源R和Python的一大好处是这些环境提供了大量的集成选项。新的集成被不断地添加,或者直接由社区添加,或者由RStudio这样的供应商添加。英格兰vs伊朗让球
正因为如此,没有一个集成点列表是真正全面的,但是您可以确信,如果您需要将R或Python集成到另一个系统中,很有可能其他人已经为您解决了问题。
RStudio固有的工具让我们的统计学家和数英格兰vs伊朗让球据科学家无需学习任何新的语言或计算机科学技能就可以转变为应用程序开发人员和数据工程师。”
保罗•Ditterline布朗-福曼
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