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    媒体数据科学平台 & 科技公司

    前10大软件公司中有2家是在Domino上运行的

    “Domino为十大网赌软件推荐提供了一个平台,将十大网赌软件推荐所有的数据科学家聚集在一起, 不仅提供对他们工作所需的硬件的访问,而且还提供一个他们可以相互协作和工作的地方,以交付更好的模型.”

    -红帽公司企业、数据和分析副总裁

    数据科学对媒体和科技公司的挑战

    保留有经验的数据科学家和机器学习工程师

    数据科学家和机器学习工程师很难找到和留住, 特别是在科技行业,他们的平均任期只有两年. 公司花费大量的时间和资源来招募数据科学家, 让他们跟上进度, 并且多年来努力留住他们.

    协作与知识分享

    互联网和科技公司的员工通常分布在世界各地, 是什么让合作和知识转移变得更加困难. 在竖井中工作会拖累生产力,让人更难理解谁在做什么. 合作受阻也使得新员工难以融入团队, 所以每个人都是从头开始项目,因为他们无法找到或重新运行旧的工作. 缺乏信息和专业知识共享可能导致不同团队之间的工作重复,以及关键人员离开公司时机构知识的损失.

    使用灵活的工具和可扩展的基础设施

    与软件开发和BI等领域相比,数据科学和机器学习对基础设施的灵活性和可伸缩性要求更高. 如果数据科学家/机器学习工程师不能使用他们想要的工具, 他们要么在本地机器(影子IT)上拼凑他们需要的东西,要么陷入困境, 增长放缓,导致挫折和人员流失.

    Domino数据科学平台如何帮助媒体和科技公司?

    轻松访问开放和灵活的工具选项

    Domino使组织能够:

    • 快速、轻松地尝试新的工具/包.
    • 访问集中的资源就像在本地机器上工作一样容易.
    • 避免锁定于专有技术.

    Domino提供了灵活性, 敏捷性, 数据科学和机器学习团队需要的可扩展性,并支持动态工具环境, 多样化的技能和偏好. 数据科学家和机器学习工程师可以在不配置和使用自己的计算资源的情况下进行探索性的数据分析和模型开发. 他们可以在不需要工程学帮助的情况下,通过一次点击就可以启动高性能的工作区.

    再现性和协作

    Domino使数据科学和机器学习团队能够进行协作, 可再生的研究. 数据科学家和机器学习工程师获得了代码的自动再现性, 数据和环境配置. 他们可以发现, 繁殖, 对之前的工作进行迭代, 试验新技术,并在新数据到来时重新运行模型. 不同的团队成员可以共享, 在模型开发生命周期的每个阶段对项目进行评论和协作. 数据科学家和机器学习工程师可以在过去的知识基础上进行改进,而不是重新发明轮子.

    媒体信任 & 科技行业

    Domino为数据科学家和机器学习工程师提供了对各种工具和包的灵活访问, 简单的选项来加速所需的计算能力和自动重现性和协作能力, 所有这些都让数据科学家和机器学习工程师在工作中感到愉快和富有成效.

    释放数据科学

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