跳到内容

    加速数据科学生命周期的实用指南

    成为模型驱动企业的经验教训.

    立即下载

    数据科学生命周期(DSLC)是一系列迭代的创建步骤, 部署和监视分析模型. 虽然需要加速和优化DSLC以实现高模型速度一直是重要的, 疫情过后,这对企业来说至关重要.  正如一位能源公司高管所说, “直营平台对未来的能源需求量有长期的预测. 新冠病毒来了,把它当午餐吃了."

    在本文中,您将:

    • 深入研究数据科学生命周期的四个阶段
    • 发现DSLC每个阶段中的最佳实践,以帮助您加速组织中的数据科学.
    • 了解采用MLOps实践和技术如何解锁生产力并从DSLC中消除摩擦. 

    下载指南