您的数据科学和机器学习平台是否有合适的东西？
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2021-04-13
三个数据科学和机器学习用例
并且在生产改进用例中得分，业务探索，我喜欢考虑这一点，因为您不知道不知道什么，业务探索通常发生在分析过程的早期，涉及数据探索，数据准备和数据可视化的组合，这是由经验丰富的数据科学家以及越来越多的公民数据科学家实践的，有效的业务探索通常涉及数据聚合，用于分析的数据准备和数据可视化的组合，在AI和机器学习的推动下，自动化越来越多地增加了许多这些任务。
高级原型制作
当人们想到数据科学时，这通常就是他们的想法，高级原型包括将机器学习和其他高级分析技术结合起来以新颖的方式解决问题，建议许多组织使用开源技术进行高级原型制作，对于从事分析业务超过20年的个人，我建议您寻找一个完全兼容开源技术且与R，Python等兼容的平台。
生产优化
这是数据科学团队花费大部分时间的地方，生产改进仍然是机器学习生命周期的重要阶段，并且受交付和模型管理功能的影响，对于希望将其分析模型投入生产的企业，我认为这是重要的用例和可考虑发挥的功能，一位发言人在活动中进一步强调了这一点，他说模型的部署和交付是数据科学从“学术到经济学”发展的方向，鉴于专注于帮助企业做出更好的决策并以更明智，更快速的方式采取行动，因此我对在“生产优化”用例中处于位置感到很高兴，我们从客户那里了解到，我们拥有分析模型，将其部署到生产中，在部署后进行管理和更新的能力至关重要，随着诸如GDPR之类的政策对分析和行业的监管日益严格，在接下来的几个月中，了解谁更改了什么，何时，何地，为什么以及如何进行更改的能力将变得尤为重要。
算法零售银行如何成为
算法银行业务是零售银行业务的未来，但是当我们称银行为“算法”时，这意味着什么？算法银行的定义是使用数学算法，数据和数据科学来制定更好的决策以提高客户满意度，其利润并维持关系的银行，算法库是敏捷的，他们比非算法同行更快，更快地开发新产品，并发现转移和学习的机会，成为算法零售银行意味着文化和技术可以共同完成项目，这不仅仅是关于技术，您的银行如何将自己的游戏提升到一个新的水平，并成为算法银行？
观看我们近的网络研讨会
算法零售银行，许多金融机构在过去的几年中使用它们来构建大数据资产，提高其数据处理和分析能力，甚至投资具有明确统计或数据科学背景的新员工，但是鲜有银行尚未意识到这种努力和投资的回报，现在是时候开始从银行在过去十年中对大型分析所做的所有投资中受益了，您已经收集了有关客户的所有数据，您只需要帮助来整理信息迷雾，您需要一个分析引擎，该引擎基于您存储的有关客户行为，帐户和偏好的数据，集成实时事件数据，并基于该数据组合触发理想的下一步操作，为此我们建议采用“洞察系统”方法。
您必须承担与特定项目需求相匹配的正确工作
并且在生产改进用例中得分，业务探索，我喜欢考虑这一点，因为您不知道不知道什么，业务探索通常发生在分析过程的早期，涉及数据探索，数据准备和数据可视化的组合，这是由经验丰富的数据科学家以及越来越多的公民数据科学家实践的，有效的业务探索通常涉及数据聚合，用于分析的数据准备和数据可视化的组合，在AI和机器学习的推动下，自动化越来越多地增加了许多这些任务。
高级原型制作
当人们想到数据科学时，这通常就是他们的想法，高级原型包括将机器学习和其他高级分析技术结合起来以新颖的方式解决问题，建议许多组织使用开源技术进行高级原型制作，对于从事分析业务超过20年的个人，我建议您寻找一个完全兼容开源技术且与R，Python等兼容的平台。
生产优化
这是数据科学团队花费大部分时间的地方，生产改进仍然是机器学习生命周期的重要阶段，并且受交付和模型管理功能的影响，对于希望将其分析模型投入生产的企业，我认为这是重要的用例和可考虑发挥的功能，一位发言人在活动中进一步强调了这一点，他说模型的部署和交付是数据科学从“学术到经济学”发展的方向，鉴于专注于帮助企业做出更好的决策并以更明智，更快速的方式采取行动，因此我对在“生产优化”用例中处于位置感到很高兴，我们从客户那里了解到，我们拥有分析模型，将其部署到生产中，在部署后进行管理和更新的能力至关重要，随着诸如GDPR之类的政策对分析和行业的监管日益严格，在接下来的几个月中，了解谁更改了什么，何时，何地，为什么以及如何进行更改的能力将变得尤为重要。
算法零售银行如何成为
算法银行业务是零售银行业务的未来，但是当我们称银行为“算法”时，这意味着什么？算法银行的定义是使用数学算法，数据和数据科学来制定更好的决策以提高客户满意度，其利润并维持关系的银行，算法库是敏捷的，他们比非算法同行更快，更快地开发新产品，并发现转移和学习的机会，成为算法零售银行意味着文化和技术可以共同完成项目，这不仅仅是关于技术，您的银行如何将自己的游戏提升到一个新的水平，并成为算法银行？
观看我们近的网络研讨会
算法零售银行，许多金融机构在过去的几年中使用它们来构建大数据资产，提高其数据处理和分析能力，甚至投资具有明确统计或数据科学背景的新员工，但是鲜有银行尚未意识到这种努力和投资的回报，现在是时候开始从银行在过去十年中对大型分析所做的所有投资中受益了，您已经收集了有关客户的所有数据，您只需要帮助来整理信息迷雾，您需要一个分析引擎，该引擎基于您存储的有关客户行为，帐户和偏好的数据，集成实时事件数据，并基于该数据组合触发理想的下一步操作，为此我们建议采用“洞察系统”方法。
您必须承担与特定项目需求相匹配的正确工作
并在必要时添加数据虚拟化，数据科学，可视化分析和流分析，洞察系统是一种更加模块化的方法，可与您已经拥有的人员，流程和技术一起使用，而且它们可以互换，具体取决于您要解决的问题的类型，基本上这都是关于对齐的，在合适的时间，用合适的技术和流程匹配合适的人员，现在观看我们的网络研讨会，以了解更多有关如何使您的银行更上一层楼以及如何使用AI和机器学习成为该行业的更多信息。
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