对您的数据科学投资推动更大的影响

最终,数据科学团队有两个关键责任:

  1. 建立宝贵的见解,利用他们的数据科学专业知识,所有可用数据和可用的分析工具。
  2. 分享这些见解以影响决策,由于任何不影响决策的见解都没有真正的价值。

但是,太多的数据科学团队努力履行这些关键责任,因此未能为他们的组织带来尽可能多的价值。这些团队可能:

  1. 努力创造见解,因为他们无法招募足够的数据科学家使用其专有工具,因为他们的工具在分析中施加了太多的黑匣子约束,或者需要太多时间进行配置和维护,或者因为孤立的团队导致了多余的工作和缺乏协作。
  2. 不影响决策,因为他们的利益相关者不了解团队在需要时提供的见解,或者无法访问相关的最新见解。
  3. 随着时间的流逝而难以增强其影响,因为他们不断被迫重新发明轮子,因此发现很难繁殖并基于以前的分析。

开源

  • 轻松招募和培训
  • 全面的分析和可视化
  • 用互操作性分解分析孤岛
  • 最小化供应商锁

首先代码

  • 灵活地建立和共享见解,该见解是针对分析问题和利益相关者的需求而量身定制的
  • 快速迭代和更新
  • 可重复使用,可扩展和可检查

集中

  • 减少数据科学团队的不必要工作
  • 增强团队内部和决策者的协作
  • 支持包装管理的可重复性
  • 简化管理和维护

Rstudio曾与许多不同的组织合作,因为他们努力如何充分利用数据科学工作,并发现成功的三个关键支柱:

开源

开源
通过采用开源核心,您可以更轻松地招募和保留数据科学家,而开源的全面性质可确保您始终为任何分析问题提供正确的工具,包括与所有其他分析投资建立联系的能力。您还避免将自己受到任何特定供应商的摆布,因为您的核心数据科学工作基于R或Python。

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  • 直接听到我们的创始人,J.J。Allaire,为什么Rstudio成为一家公共福利公司,重点关注开源软件。
  • 了解有关Rstudio支持的伟大开源项目的更多信息,包括bwin500 对于开源数据科学,平淡无奇收集包装以使R更易于学习和使用,并且闪亮的,用于创建交互式Web应用程序的R框架。
首先代码

首先代码
复杂的,有时清晰定义的分析问题需要代码的力量。代码是灵活的,没有任何黑匣子约束,使您可以访问,转换和组合所有数据。代码启用快速迭代和更新,以应对反馈或新情况。最重要的是,从其大自然中,可以重复使用,可扩展和可检查,使您可以修改并将其应用于新问题,并跟踪发生更改的地方。代码成为您组织中知识产权的核心来源,其价值随着时间的推移而增长。

集中

集中
通过集中数据科学基础架构,您可以分解障碍您的生产力。这使您可以减少维持单个数据科学家环境的不必要的时间,并促进协作。将团队的数据科学工作部署给利益相关者,使他们可以自助访问何时何地的见解,从而大大增加了团队工作的影响。集中您的开发和部署环境使管理,安全和管理变得更加容易,包装管理会随着时间的推移促进可重复性。

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  • 阅读有关我们的所有巨大价值顾客已经使用严肃的数据科学方法交付。
  • 探索Rstudio团队为数据科学团队提供的出色功能R和Python
  • 了解Rstudio Cloud如何提供一种基于云的轻巧解决方案,使任何人都可以在线进行,共享,教和学习数据科学。
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通过采用严肃的数据科学方法,

包括集中您的开发和部署环境,数据科学团队可以更好地履行其关键责任:建立宝贵的见解并分享这些见解以影响决策。这种方法可以帮助您分解分析孤岛,并使数据科学团队更容易提供量身定制的应用程序,报告和API,以支持人类和自动化的决策。

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