您的数据科学团队可以使用 IBM Data Science Platform 上提供的各种工具和技术来帮助多个部门。在此演示中,了解数据科学如何帮助扩展预测模型,预测调节器部署和欺诈性索赔。

了解 Gartner 认为数据科学和机器学习如何交付业务成果

您可以获得:

  • 有关推动数据科学项目成功的建议
  • 通过机器学习证明 ROI
  • 有关提高数学或统计学专业知识欠缺的数据分析师的能力的方法
  • 强大的预测性分析用例

功能

预测性分析

充满信心地预测接下来会发生什么,确保企业做出更智慧的决策。IBM 是数据科学平台领域的领导者。

机器学习

IBM 提供领先的数据科学平台,帮助您轻松开展跨团队合作,使用开放源码工具,并按照业务所需的速度进行扩展。

规范性分析

通过解决涉及业务目标和约束条件之间权衡的复杂优化问题,帮助组织做出更好的决策。

领先的现代数据科学团队

作者:Carlo Appugliese
@CAppugliese

虽然数据科学和 AI 在市场上相对较新,但从数据中提取价值的概念已经存在了一段时间。但是时间已经改变了一切,领导者们正在应对各种工具(使用 Rand Python 的开源选项和专有软件包,如 SAS 和 SPSS)、技能和技术(机器学习、优化、统计等)以及处理大数据的各种工作负载选项(EDW、Hadoop等)。领先的数据科学团队并不轻松,许多团队一直疑惑:如何才能实现业务价值最大化。Carlo Appugliese 分享了他的团队在帮助数百家公司增强数据科学实践过程中所积累的经验教训,包括如何缩短数据科学产生影响的时间,以及如何通过团队获得最佳工作成果。

Carlo 分享了有关领导高效数据科学团队的六条经验:

  1. 首先,最重要的是关注您的业务目标和问题;不要被技术所迷惑。不要为了利用技术而利用技术。
  2. 不要过度分析您想做什么。一些最成功的项目就是通过专注于目标才取得成功的。确定您的业务问题/用例,然后让工作团队集中精力解决问题。
  3. 不要限制团队可以使用的数据。数据科学家需要探索,有时他们的方法将根据发现结果而改变。让您的研究员能够访问所有数据。
  4. 考虑您将如何开始实施项目。不要编写整个解决方案,然后在数字应用中重写模型。使用您可以操作的技术构建解决方案。
  5. 不要害怕使用最新的 Python 框架。开放框架是社区开发的,并且优于传统方法。看看一些 Kaggle 优胜者 - Python 显然处于领导地位,所以不要害怕开源代码。→ 查看 Kaggle 优胜者(链接位于 ibm.com 外部)
  6. 为您的团队提供支持,让即使是最资深的研究员也能利用开放框架来解决您的业务问题。我的一些最富有成效的团队成员正在通过研究项目寻找捷径。
Carlo Apppugliese 个人档案照片

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章节包括:

  • 将机器学习放入上下文
  • 实施机器学习方法
  • 从战略入手
  • 了解机器学习技术
  • 尝试利用机器学习获得结果
  • 将机器学习应用于业务需求
Dallas Crawford

数据科学是否为企业带来了价值?

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