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    用现代工作台提高数据科学生产力

    白皮书

    为扩展数据科学生产力而重新想象的工作台的紧凑指南

    今天的公司正在寻找方法,用数据科学解决日益复杂的业务挑战.

    不幸的是, 如果缺乏可伸缩且灵活的工具和工作流,使大型数据科学家团队能够在项目上进行系统的实验和协作,那么在整个企业范围内扩展数据科学生产力的努力将会失败. 为什么? 大多数数据科学工作台不能同时交付三个核心功能, 导致提高生产力的努力停滞不前.

    通过许多财富100强公司用于在企业规模上交付数据科学的功能,加速您的数据科学生产力.

    下载本指南以了解:

    • 遗留工作台当前的缺点
    • 对数据科学生产力的独特要求
    • 下一代工作台的关键功能
    • 如何使企业级数据科学项目与业务需求保持一致

    本文展示了Domino从多年与Allstate等公司的数据科学领导者合作中获得的最佳实践, 拜耳, 戴尔, Moody ' s Analytics和.

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