增强分析是企业数据的未来，在增强分析中扮演的主要角色，它将在企业AI的兴起中扮演什么角色，以及并行发展所谓的公民数据科学家。

数据科学和机器学习平台的关键功能

大量的数据科学项目涉及四个主要用例：业务探索，高级原型设计，生产改进以及增强的数据科学和机器学习，2020年数据科学和机器学习平台的关键功能”的副本，该平台使数据访问非常灵活，并使企业能够构建自己的AI道路，包括强大的模型监视系统。

一个可视化的套件，可指导用户完成所有机器学习步骤（测试拆分，功能处理，优化指标，预设算法的不同模板）。

自动化与AI技能差距人工智能民主化

增强分析是企业数据的未来。 它在增强分析中扮演的主要角色，它将在企业AI的兴起中扮演什么角色，以及并行发展所谓的公民数据科学家，兴起的简要定义和历史及其重要性，

看一下公民数据科学家的并行发展，要增强分析工具中寻找的基本功能列表，与人类的案例研究。

流行向AI的转变必须在企业内部是全球性的，而不仅仅是专注于特定的利基市场。，对混合部署模型（包括操作性和自助服务分析）的支持，以及能够灵活扩展以匹配数据位置和成本约束的能力。

无论架构或技术进步发生了什么根本变化

1、负责任的：确保设计模型并使其行为符合其目的。

2、可持续性：在操作和执行中建立AI增强流程的持续可靠性。

3、易于管理：集中控制，管理和审核企业AI工作。

如何优化您的数据科学和机器学习平台选择

主动学习的好处，例如减少与标签相关的任务数量的能力以及模型达到所需精度所需的数据标签成本，与主动学习相关的挑战以及AI工具和流程如何帮助克服挑战，工作中主动学习的用例以及支持标记数据为何如此宝贵的示例。

金融市场中的替代数据从理论角度中的实际实现

在金融机构中，替代数据源正变得越来越令人垂涎，以提供更有效的公司或投资评估信息。 哪些因素推动了这一快速增长？阻碍轻松访问高质量替代数据源的障碍以及如何克服这些障碍相关用例，说明企业如何利用替代数据推动有形的商业价值，数据科学如何全面优化替代数据管道。