促进团队合作这就是为什么我们构想出数据科学

一种使数据科学家能构建，训练，管理和部署其机器学习模型的服务时，我们利用数据科学家告诉他们的关键特性和功能进行构建的原因他们需要的我们。其中包括模型可再现性，安全协作以及全面的模型构建和培训环境，其中包括数据科学家每天使用的所有开源工具，关注清单上的另一个关键是制定正确的协作方法。数据科学家经常与其他数据科学家，实习生，有时甚至是同一项目的顾问组成团队，在满足治理和合规性要求的同时，要有一种安全的协作方式，这是不断的努力，数据科学平台通过强大的团队功能解决了这一问题，其中包括共享笔记本，模型目录和基于团队的安全策略。

 

数据科学的许多强大功能和特性都来自可改善协作和生产力的现代软件开发流程

生产力是加速数据科学发展的推动力，机器学习助力更好的决策可用的本地Python库，其中包含涵盖预测性机器学习模型的端到端生命周期的工具，包括数据采集，数据可视化，数据概要分析，自动数据转换，功能工程，模型训练，模型评估，模型说明以及捕获模型工件本身。

 

目的是提供一个接口，使数据科学家可以通过客户端无缝访问其数据

从越来越多样化的来源如公司数据仓库或Hadoop等大数据技术中访问，然后使用功能丰富的工具集，通过快速自动化通常需要数百行代码和数小时实验的工作来提高数据科学家的生产率，另一个显着特征是模型解释。预测建模应该是中性的；在实践中，算法可以与用于创建它们的真实数据中内置的相同偏差打包在一起。

 

在金融科技，医疗保健或银行业工作的数据科学家已经非常熟悉对其模型进行审计以识别模型预测中的潜在偏差

他们依靠有助于避免意外后果的解释和解释技术，将模型解释和可解释性带给了数据科学家，以帮助他们理解为什么要进行给定的预测以及模型在进行预测时考虑的特征，随着领域的发展和壮大，这有助于提高实践的标准。

 

数据科学家将高兴地得知包含Oracle的ML功能

这些功能可实现自动功能和样品选择，模型选择以及超参数调整，使针对多种算法和超参数配置的测试运行过程自动化，然后检查它们的准确性，并确认已选择了模型和配置。这有助于数据科学家针对特定用例选择性能的算法。这有助于数据科学家针对特定用例选择适合的算法，随着越来越多的人查看数据并从中获得见识，以数据为导向的策略将继续普及，并成为任何成功组织不可或缺的一部分，数据科学和工具包位于为数据科学项目带来更大协作和速度的前沿，以确保它们为企业带来真正的价值。 

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