何謂資料科學?

從資料中獲得最大價值的方法

資料科學是使用演算法、方法和系統,從結構化和非結構化資料中擷取知識與洞察的過程。 它套用進階分析和機器學習 (ML),協助使用者預測並優化商業成果。

IBM Data Science 解決方案讓您的企業可以透過 AI、機器學習和自動化的最新進展,來支援從準備和探索資料到建置、部署、管理和監控模型的完整資料科學生命週期。 在 IBM Cloud Pak® for Data 這種容器化資料和 AI 平台上使用 IBM Data Science 軟體,以在任何雲端和內部部署建置和執行模型。

使用 IBM Data Science 自動化 AI 生命週期管理
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使用 IBM Data Science 自動化 AI 生命週期管理 (02:12)

IBM 在 2021 年的 Gartner Magic Quadrant Data Science and Machine Learning Platforms 被評為領導者

精選產品

IBM Watson Studio Premium

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IBM Watson Studio Premium

在 IBM Cloud Pak for Data 平台上,採用開放原始碼工具和 IBM 產品,包括 IBM Decision Optimization、IBM® SPSS® Modeler 和 Hadoop Execution Engine 等等套組,隨處進行預測、優化和創新。

IBM Watson Studio

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IBM Watson Studio

建置、執行和管理資料所在的 AI 模型,並部署於混合多雲環境的任何位置。 利用開放式彈性架構自動化 AI 生命週期,並加速創造價值的速度。

IBM Watson Studio Desktop

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IBM Watson Studio Desktop

與 2020 年愛迪生音樂獎得獎者一起探索分析和預測模型以探索資料並建置模型。 從桌面使用自助式拖放資料分析,更快取得洞察。

產品

IBM Cloud Pak for Data

利用完全整合的資料與 AI 平台,透過任何雲端收集、整理和分析資料。

IBM SPSS Modeler

利用此先進的視覺化資料科學和機器學習工具,加速創造價值。

IBM Decision Optimization

取得規範性分析功能,利用產品系列來優化決策。

IBM Watson Machine Learning

跨任何雲端執行機器學習模型。 讓您的開放原始碼 AI 專案進入正式作業。

資料科學使用案例

使用資料獲得競爭增益

使用預測洞察來個人化體驗

利用機器洞察,依速度和規模來擴增人類智慧,推動更好的客戶體驗。

透過優化來改變營運決策

透過優化技術和預測洞察,排除營運決策的不確定性。

將 AI 整合成決策

透過優化決策、視覺化建模和開放原始碼資料科學工具,在多雲端平台上強化決策智慧。

可解釋的 Debias 和具防護性 AI

使用可解釋的 AI 和模型監控,讓您可以信任模型決策並降低 AI 偏差與詐欺風險。

資源

與 AI 一起成長的 CxO 指南

瞭解 AI 的高成長領導者如何在其產業中與眾不同。

ESG 技術驗證

瞭解企業如何使用 IBM Decision Optimization 軟體輕鬆地套用規範性分析。

2020 年 Gartner Peer Insights

探索客戶對機器學習和資料科學平台的瞭解,包括 IBM Watson Studio。

2020 年 IDC MarketScape

瞭解為何 IBM 在 2020 年的 IDC MarketScape for Worldwide Advanced Machine Learning Software Platforms 被評為領導者。

加速資料科學和 AI

探索您如何使用 IBM Watson Studio Premium 來增加 IBM Cloud Pak for Data 平台的動力。

開放原始碼資料科學的 7 個好處

探索在多雲端資料和 AI 平台上使用開放原始碼資料科學獲得的好處。

資料科學線上課程

按照自己的步調追求資料科學的證照及線上課程

資料科學簡介

參加此專業課程,掌握資料科學家所需要的關鍵基礎技能。

資料科學證照

準備好獲得 IBM Data Science Professional Certificate 的入門級資料科學家職位。

機器學習快速原型化

瞭解 IBM Watson Studio 的自動化 AI 功能;用於訓練資料科學家。

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一種以 AI 推斷的商業智慧解決方案,可透過視覺化方式提供敘述性和規範性分析

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一種可配置的平台,用於建置和部署優化型決策應用程式

開始使用資料科學