Data Science

Data science collaborativa su larga scala

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Streamline the end-to-end data science workflow — from data prep to modeling to sharing insights — with a collaborative and unified data science environment built on an open lakehouse foundation. Get quick access to clean and reliable data, preconfigured compute resources, multi-language support, and built-in advanced visualization tools for maximum flexibility for data analytics teams.

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Collaborazione lungo l'intero flusso di lavoro di data science

Collaboratively write code in Python, R, Scala and SQL, explore data with interactive visualizations and discover new insights with Databricks notebooks. Confidently and securely share code with coauthoring, commenting, automatic versioning, Git integrations, and role-based access controls.

Focalizzazione sulla data science, non sull'infrastruttura

You don’t have to be limited by how much data fits on your laptop anymore or how much compute is available to you. Quickly migrate your local environment to the cloud and connect notebooks to your own personal compute and auto-managed clusters.

Loghi tecnologie

Utilizzare l'ambiente di sviluppo IDE preferito con capacità di calcolo scalabile

The choice of an IDE is very personal and affects productivity significantly. Connect your favorite IDE to Databricks, so that you can still benefit from limitless data storage and compute. Or simply use RStudio or JupyterLab directly from within Databricks for a seamless experience.

Preparare i dati per la data science

Tutti i dati (in batch o in streaming, strutturati o non strutturati) possono essere puliti e catalogati in un unico punto con Delta Lake ed essere accessibili all'intera organizzazione attraverso un data store centralizzato. Man mano che i dati affluiscono, i controlli di qualità automatici garantiscono che i dati siano conformi alle aspettative e pronti per l'analisi. Quando i dati si evolvono con l'acquisizione di nuovi dati e ulteriori elaborazioni, la gestione delle versioni assicura il rispetto delle esigenze di conformità.

Low-code, visual tools for data exploration

Use visual tools natively from within Databricks notebooks to prepare, transform and analyze your data, enabling teams across expertise levels to work with data. Once done with your data transformations and visualizations, you can generate the code that’s running in the background — saving you time from writing boilerplate code so you can spend more time on high-value work.

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Scoprire e condividere nuove informazioni

Easily share and export results by quickly turning your analysis into a dynamic dashboard. The dashboards are always up to date and can also run interactive queries. Cells, visualizations or notebooks can be shared with role-based access control and exported in multiple formats, including HTML and IPython Notebook.

Migrazione a Databricks

Tired of the data silos, slow performance and high costs associated with legacy systems like Hadoop and enterprise data warehouses? Migrate to the Databricks Lakehouse: the modern platform for all your data, analytics and AI use cases.

Migrazione a Databricks

Shell
Referenza Shell

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Ottimizzare la gestione d'inventario su scala globale

Shell risparmia milioni di dollari all'anno sfruttando la data science per migliorare le efficienze operative.

Finra
Referenza Finra

REFERENZA

Flussi di lavoro di data science unificati per proteggere i mercati dei titoli

FINRA è passata da un codice SQL voluminoso e complesso ad attività più efficaci di data science basata su Python.

Gruppo H&M
Gruppo H&M

REFERENZA

Rivoluzionare la moda con il ML

Il gruppo H&M ha ridotto i costi operativi del 70% con Databricks.

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Risorse

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