使用一个好的Python工具可以提升数据分析师工作效率
来源：CPDA数据分析师网 / 时间：2020-04-21
由Google开发的Tensorflow已经成为的深度学习框架，并且现在可以在多种设备上运行，例如多核CPU，通用GPU，移动设备和自定义ASIC。
在由英特尔共同举办的网络研讨会中，您将获得有关使用Tensorflow及其周围生态系统的一般性介绍，一般性的问题类，可以大大加速的原因以及为什么要在CPU上运行。
CPU上TensorFlow的理想用例，包括哪些模型和类型的操作受益
拟议的基准测试，预计的加速以及如何调整系统性能高级主题，例如使用多个节点训练大型数据集英特尔如何充分利用多核处理器，AVX指令和高性能内存系统为英特尔CPU优化TensorFlowActivePython随附的其他经过英特尔MKL优化的数据科学软件包如何帮助您加速算法。
市场对Python应用程序使用频率会越来越多
开源语言和生态系统一直在努力跟上现代发展的步伐，数据分析师的Python应用程序每周需要新功能，竞争威胁越来越大，因此它比您更快地进入市场。
了解ActiveState平台如何使企业中的数据分析师能够得到哪些好处
1、花更少的时间来处理管理Python环境的烦恼，而花费更多的时间进行编码。
2、自动解决依赖关系并为所有开发，测试和生产环境构建Python运行时。
3、发现漏洞或错误后，只需按一下按钮即可重建其运行时。
4、通过主动识别任何安全和合规威胁或责任，节省宝贵的启动时间。
5、ActiveState平台可以帮助您和您的团队将Python应用程序更快地推向市场。
数据分析师利用新功能，但是他们花费太多时间来管理自己的Python运行
每存在安全漏洞或错误时，他们都必须解决数百种依赖关系，并重建其运行，ActiveState平台还为安全和合规团队提供了漏洞和许可证的可见性，以便他们可以主动识别和解决威胁和责任，所以数据分析师可以将团队重点放在数据采集功能上，而不是解决构建问题。将“无部门”转变为“无问题部门”，数据分析师可以利用专业的Python爬虫语言进行网络采集准确的数据，把大部分时间放到数据分析当中，有一个好的工具可以让数据分析师的效率大幅度的提升，而并非是在工具出现种种错误中浪费大部分时间。