Une expérience unifiée pour stimuler la productivité et l'agilité de la Data Science
Les data scientists sont confrontés à de nombreuses difficultés tout au long du workflow de Data Science qui entravent leur productivité. Les organisations étant de plus en plus data-driven, il est essentiel de disposer d'un environnement collaboratif facilitant l'accès aux données et leur visibilité, ainsi que de modèles formés à partir de ces données, d'une reproductibilité et d'insights découverts au sein de ces données.
AVANT
APRÈS
Une plateforme ouverte et unifiée pour exécuter de manière collaborative tous les types de charges de travail analytiques, de la préparation des données
à l'analyse exploratoire et à l'analytique prédictive, à grande échelle.
Écrivez du code de manière collaborative dans Python, R, Scala et SQL. Explorez les données grâce à des visualisations interactives et découvrez de nouveaux insights avec les notebooks de Databricks.
Partagez du code en toute confiance et en toute sécurité grâce à la cocréation, aux commentaires, à la gestion de versions automatique, aux intégrations Git et aux contrôles d'accès basés sur les rôles.
Gardez une trace de tous les tests et de tous les modèles à un même emplacement, capturez la connaissance, publiez des tableaux de bord et facilitez les transferts avec vos homologues et parties prenantes dans l'ensemble du workflow, des données brutes aux insights.
Vous n'êtes plus limité par la capacité de stockage de votre ordinateur portable ni par la puissance de calcul dont vous disposez.
Migrez rapidement votre environnement local vers le cloud grâce à la prise en charge de Conda,
et connectez des notebooks à des clusters gérés automatiquement pour faire évoluer vos charges de travail analytiques selon vos besoins.
Nous savons que vous n'avez pas beaucoup de temps... Vous avez sans doute déjà des centaines de projets sur votre ordinateur portable et avez l'habitude de travailler avec certains outils.
Connectez votre IDE préféré à Databricks afin de pouvoir continuer à bénéficier d'un stockage de données et d'un calcul sans limite. Ou utilisez simplement RStudio ou JupyterLab directement depuis Databricks pour une expérience fluide.
Nettoyez et cataloguez toutes vos données au même endroit grâce à Delta Lake,qu'elles soient en batch, en streaming, structurées ou non structurées, et rendez-les accessibles à toute votre organisation via un magasin de données centralisé.
Quand les données arrivent, des contrôles de qualité garantissent qu'elles sont prêtes pour l'analytique. Au fur et à mesure que les données sont alimentées par de nouvelles entrées et qu'elles sont transformées, la gestion de versions vous permet de répondre aux besoins de conformité.
Vous avez fait tout le travail et identifié de nouveaux insights, avec des visualisations interactives intégrées ou toute autre bibliothèque prise en charge, comme matplotlib ou ggplot.
Partagez et exportez facilement vos résultats en transformant rapidement votre analyse en tableau de bord dynamique. Les tableaux de bord sont toujours à jour et peuvent également exécuter des requêtes interactives.
Les cellules, les visualisations ou les notebooks peuvent également être partagés avec un contrôle d'accès basé sur les rôles et exportés dans plusieurs formats, notamment HTML et IPython Notebook.
Accédez en un clic à des environnements de Machine Learning prêts à l'emploi et optimisés, y compris les frameworks les plus populaires comme scikit-learn, XGBoost, TensorFlow, Keras, etc. Ou migrez et personnalisez facilement des environnements de ML avec Conda. La mise à l'échelle simplifiée sur Databricks vous permet de passer sans effort du small au big data pour ne plus être limité par la quantité de données que votre ordinateur portable peut stocker.
Le ML Runtime offre des fonctionnalités AutoML intégrées, notamment le réglage des hyperparamètres, la recherche de modèles et bien d'autres éléments encore, afin d'accélérer le workflow de data science. Par exemple, accélérez la durée de formation avec des optimisations intégrées sur les algorithmes et frameworks les plus courants, notamment la régression logistique, les modèles basés sur l'arborescence et GraphFrames.
Suivez automatiquement les tests à partir de n'importe quel framework et enregistrez les paramètres, les résultats et la version du code pour chaque exécution avec MLflow managé.
Partagez, découvrez et visualisez en toute sécurité l'ensemble des tests dans des espaces de travail, des projets ou des notebooks spécifiques à travers des milliers d'exécutions et plusieurs contributeurs.
Comparez les résultats à l'aide de fonctions de recherche, de tri, de filtre et de visualisations avancées pour trouver la meilleure version de votre modèle et revenir rapidement à la bonne version de votre code pour cette exécution.
Planifiez des notebooks pour exécuter automatiquement des transformations de données et des modélisations, tout en partageant des résultats actualisés.
Paramétrez des alertes et accédez rapidement aux journaux d'audit pour un monitoring et un dépannage simplifiés
Shell a déployé un outil de data science au niveau mondial pour mieux gérer et optimiser le stock de pièces détachées d'une valeur d'un milliard de dollars qu'elle détient en cas de rupture de ses assets.
Prêt à démarrer ?
