Data science
Data science collaborativa su larga scala
Flusso di lavoro di data science end-to-end su Databricks
Semplifica l'intero flusso di lavoro di data science (dalla preparazione dei dati, passando per la modellazione, fino alla condivisione delle informazioni) con un ambiente di data science unificato e collaborativo, basato su una piattaforma lakehouse aperta. Accedi velocemente a dati puliti e affidabili, risorse di calcolo preconfigurate, integrazione IDE, assistenza multilingua e strumenti integrati di visualizzazione avanzata per offrire la massima flessibilità ai team di analisi dei dati.
Collaborazione lungo l'intero flusso di lavoro di data science
Scrivi codice in Python, R, Scala e SQL, esplora i dati con visualizzazioni interattive e scopri nuove informazioni con i notebook di Databricks. Condividi codice in modo affidabile e sicuro con co-creazione, commenti, gestione automatica delle versioni, integrazioni Git e controllo degli accessi per ruoli.
Espandi la data science con cluster cloud autogestiti
Non ci sono limiti imposti dalla quantità di dati conservabili nel proprio laptop o dalla capacità di calcolo disponibile. Migra rapidamente sul cloud il tuo ambiente locale e collega i notebook ai tuoi cluster personali di calcolo e autogestiti.
Utilizza l'ambiente di sviluppo IDE preferito con capacità di calcolo scalabile
La scelta dell'ambiente di sviluppo IDE (Integrated Development Environment) è molto soggettiva e incide pesantemente sulla produttività. Collega il tuo IDE preferito a Databricks per beneficiare di capacità illimitate di archiviazione dei dati e calcolo. In alternativa, utilizza RStudio o JupyterLab direttamente all'interno di Databricks per un'esperienza fluida.
Prepara i dati per la data science con Delta Lake
Pulisci e cataloga tutti i dati (in batch o in streaming, strutturati o non strutturati) in un unico punto con Delta Lake e rendili 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.
Strumenti visivi low-code per l'esplorazione dei dati
Usa gli strumenti visivi in modo nativo dai notebook Databricks per preparare, trasformare e analizzare i tuoi dati, permettendo ai team con vari livelli di esperienza di lavorare con i dati. Una volta concluse le trasformazioni e le visualizzazioni dei dati, potrai generare il codice in esecuzione in background, risparmiando tempo nella scrittura del codice boilerplate per poter dedicare più tempo ai compiti di alto valore.
Trasforma le analisi in dashboard per condividere informazioni approfondite
Condividi ed esporta facilmente i risultati trasformando velocemente l'analisi in una dashboard dinamica. Le dashboard sono sempre aggiornate e possono anche elaborare query interattive. Celle, visualizzazioni o notebook possono essere condivisi con il controllo degli accessi per ruoli ed esportati in diversi formati, fra cui HTML e IPython Notebook.
Migra a Databricks
Non ne puoi più dei silos di dati, della lentezza e dei costi esorbitanti di sistemi legacy come Hadoop e i data warehouse aziendali? Migra a Databricks Lakehouse, la piattaforma moderna per tutti i casi d'uso di gestione dei dati, analisi e AI.
Report, eBook, blog ed eventi sulla data science
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Domande frequenti
Databricks Data Science è un ambiente unificato collaborativo per il flusso di lavoro di data science end-to-end, basato su una base lakehouse aperta. Semplifica il processo dalla preparazione dei dati alla modellazione fino alla condivisione delle informazioni, offrendo ai team un rapido accesso a dati puliti e affidabili, risorse di calcolo preconfigurate, integrazione IDE, supporto multilingue e strumenti di visualizzazione integrati. L'ambiente è progettato per offrire la massima flessibilità ai team di analisi dei dati che lavorano all'interno della Databricks Data + AI Platform.