Databricks Notebooks
Einheitliche Developer Experience zum Erstellen von Daten- und KI-Projekten
Databricks Notebooks vereinfachen Entwicklern die Erstellung von Daten- und KI-Projekten durch vollständig verwaltete und hochautomatisierte Workflows. Notebooks werden nativ auf der Databricks Data + AI Platform ausgeführt. So finden Datenexperten einen schnellen Einstieg und können Anwendungen mithilfe kontextsensitiver Tools entwickeln und die Ergebnisse bequem weitergeben.
Nahtlose Integration
Beginnen Sie mit der Arbeit, ohne Ihren Arbeitsbereich einrichten und konfigurieren zu müssen. Notebooks verfügen über native Features für den gesamten Umgang mit Daten an einem Ort. Sie können ohne zusätzliche Einrichtung auf Daten-, Compute- und Visualisierungs-Tools zugreifen, sodass Sie sich auf die Analyse Ihrer Daten konzentrieren können.
Data-Intelligence-Tools
Nutzen Sie Ihre Zeit, um Erkenntnisse zu gewinnen und nicht um Standardcode zu schreiben. Notebooks nutzen Informationen über Ihre Daten, einschließlich Herkunft, zugehörige Tabellen und Beliebtheit für Vorschläge, die für Ihre Arbeit relevant sind. Notebooks enthalten den Databricks Assistant, einen kontextsensitiven KI-Assistenten, mit dem Sie über eine Konversationsschnittstelle Daten abfragen können, um Ihre Produktivität zu steigern.
Gemeinschaftlicher Arbeitsbereich:
Erstellen Sie gemeinsam Projekte an einem Ort und teilen Sie sie mit dem gesamten Datenteam. Speichern Sie Markdown-Kommentare und Code in mehreren Sprachen in Notebooks, um wichtigen Kontext mit anderen zu teilen. Sehen Sie sich Nutzungsprotokolle und Forks in Berichten an, um zu verstehen, wie die Analyse genutzt wird.
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Frequently Asked Questions
Databricks Notebooks are a fully managed, highly automated notebook environment built into the Databricks Data + AI Platform for building data and AI projects. They work natively with the platform so practitioners can access data, compute and visualization tools in one place instead of assembling separate tools. Notebooks support code written in multiple languages alongside markdown comments, letting teams develop and document their work together.