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速度模型的评估

评估您的数据科学生命周期:进行这10分钟的免费评估，看看您的数据科学过程和生命周期在实现模型速度方面的进展, 设有建议的地区 ...

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企业MLOps原则的完整指南

学习成为模型驱动企业的关键

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数据科学家弗洛伦斯和她的神奇移动图书

介绍世界上第一本儿童数据科学书籍!

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Forrester: Domino企业MLOps平台的总体经济影响

了解为什么Forrester 咨询的项目中使用Domino的组织将在三年时间内实现近3000万美元的价值, 投资回报率为542%，不到6个月就能收回投资.

读到现在

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不要让模特干扰你

在你成为模型驱动企业的过程中, 了解模型如何变坏，并获得建议，以防止负面品牌声誉, 经济损失, 以及对客户的影响.

读到现在

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组织企业数据科学

虽然将人工智能嵌入业务的必要性很明显，但实现这一目标的道路还不清楚. 许多数据科学领导者纠结的一个问题是如何组织数据科学团队来实现这一目标 ...

读到现在

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Spark在现代企业分析栈中的利弊

Spark是一个分布式计算框架，在过去的几年中，它在数据工程和分析用例方面迅速流行起来. 本文简要概述了Spark ...

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大规模管理数据科学

BB电竞最受欢迎的资源之一, 本指南分享了管理数据科学项目和投资组合领域的经验教训.

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指南 & 报告

企业mlop指南

企业机器学习操作(MLOps)允许组织通过数据科学生命周期的进展来扩展数据科学 ...

如何扩大数据科学的规模(在没有人理解它的情况下)

Domino与DataIQ合作，调查他们的数据和分析专业人员成员，以更多地了解他们的方法 ...

Forrester Wave PAML 2020

看看为什么Forrester连续第二次将Domino命名为浪潮中的领导者.

IT领导者的十大问题

本文档为IT领导者提供了关于数据科学平台的十大问题.

451研究报告-安全是企业数据科学的关键

了解为什么在选择企业数据科学时必须考虑的关键组件越来越多的原因是安全特性 ...

IT领导者需要了解的数据科学

您的指南理解现代数据科学和为什么IT是其成功的关键

运用数据科学在金融服务领域取得成功

学习组织如何在不牺牲透明度或治理的情况下释放创新.

数据科学经理调查报告:成为模型驱动过程中的关键因素

调查结果来自250个数据科学领导者和从业人员的组织，各种规模和各种行业.

十大制药分析解决方案

本期《BB电竞》杂志将为您带来“2019年十大分析解决方案提供商”.“Domino是一个领导者.

关于多米诺骨牌的研究

阅读这篇报告，了解451 Research对Domino Data Lab产品策略的看法.

企业MLOps原则的完整指南

学习成为模型驱动企业的关键

白皮书

数据科学需要成长| 2021年Domino数据实验室成熟度指数

数据科学需要成长——2021年Domino数据实验室成熟度指数——根据一项对300名数据科学高管的新调查 ...

用现代工作台提升数据科学生产力

作为数据科学实践的规模, 生产力受到影响，因为工作台不是用来利用大型数据科学团队的工作的. ...

构建数据科学平台的真实成本白皮书

扩展数据科学是释放业务价值的关键，但它并不容易扩展，而且大多数组织还没有弄清楚该如何做 ...

模型监控最佳实践

很多时候，公司在没有充分管理模型漂移风险的情况下就在生产中运行模型. 或者为了管理它，他们依赖数据 ...

Kubernetes:数据科学工作负载的IT标准

了解为什么Kubernetes非常适合数据科学工作负载, 以及它如何成为云的平台基础设施层. ...

引领生命科学之旅，进入现代统计计算环境

了解健康和生命科学组织数字化转型的4个里程碑, 实现这些里程碑的6个共同挑战, ...

它评估指南

本文重点介绍Domino数据科学平台如何解决治理问题, 安全, 基础设施监控, 和其他重要 ...

Domino中的风险管理模型

模型风险管理是一个框架，它将良好的治理原则与设计中的端到端文档相结合, 发展, ...

数据科学成熟度模型白皮书

用这个模型确定能力差距并指导未来的投资.

请注意，首席信息官们:你们知道你们的数据科学家在哪里吗?

学习如何使用数据科学工具和技术, 支持您的数据科学家在云中的计算需求, 防止影子IT.

模型管理:构建模型驱动业务的框架

学习如何利用模型来获得竞争优势，避免模型神话.

云中的数据科学

如何最大限度地利用将数据科学转移到AWS

三角裤

加速Domino对SAS的采用

本文通过三个简单的步骤说明了如何将SAS用于Domino上的容器，以进行SAS研究和模型部署.

Domino中管理团队的最佳实践

了解领先的组织如何使用Domino管理他们的团队.

Domino短暂的合作

数据科学项目和投资组合管理领域的经验.

Domino控制中心简介

了解Domino Control Center如何帮助数据科学和IT领导者管理他们的组织如何使用关键的计算和软件 ...

Domino实验室技术简介

了解Domino Lab如何加速研究和最大化数据科学生产力.

Domino发射台短暂

了解Domino 发射台如何解决公司将模型投入生产所面临的运营挑战, ModelOps).

多米诺和AWS技术简报

更快地开发和交付模型, 规模迅速, 减少云中的监管和操作风险.

多米诺数据科学领袖技术简报

了解Domino如何帮助您启用和扩展模型驱动的组织.

多米诺数据科学家技术简报

了解Domino如何帮助数据科学家推动突破性研究和交付高影响力的模型.

Domino for 它的领导人技术简报

了解Domino如何解决IT领导者的关键痛点，以便他们能够满怀信心地交付和管理高影响的模型.

IT领导者十大问题的答案

本文为IT领导者提供了Domino如何解决数据科学平台的10大问题的答案.

英伟达 DGX-Ready软件解决方案

Domino和英伟达共同使英伟达 GPU资源可以在英伟达认证的Domino企业数据科学平台上使用.

信贷和金融分析中的数据科学创新

AWS上的Domino提供了一个高效、可伸缩和安全的数据科学平台.

用于Domino上的容器的SAS

加速SAS并节省资本支出——把它带到云上.

如何评估一个数据科学平台

IT和分析领导者:对你的数据科学平台考虑得太狭隘可能会付出昂贵的代价.

工具

数据科学管理套件

当前和有抱负的数据科学领导者的资源包.

招聘和入职

这个招聘和入职计划模板帮助数据科学领导者解决关键问题，帮助他们找到并培训新的数据科学家 ...

飞行前的项目清单

这个飞行前的项目清单可以让数据科学家和数据科学领导者通过一套理想的前期行动.

顶级数据科学文章

BB电竞最受数据科学家欢迎的文章. 从洞察力、技巧和教程中学习技术.

视频 & 在线研讨会

Topdanmark如何衡量企业MLOps

TopDanmark的机器学习主管Stig Pederson和Domino首席执行官Nick Elprin讨论了TopDanmark是如何做到这一点的, 丹麦最大的保险公司之一, ...

打破模拟、分析和AI之间的竖井，扩大创新

在这个会话, Revati Kulkarni, 塔塔咨询服务公司(TCS)高性能计算和人工智能集团技术主管, 和托马斯·罗宾逊一起, ...

超越Spark: Dask和Ray作为多节点加速计算框架

在过去的10多年里，Apache Spark一直是主流的分布式计算框架. 但是Spark的开销和复杂性一直存在 ...

为您期望的模型驱动业务释放数据科学

为什么数据科学计划会失败? 与Tom Davenport等专家一起学习企业MLOps的重要性 ...

为客户解锁542%的投资回报率-了解Domino的合作伙伴计划|合作伙伴网络研讨会#2

请参加当前和未来渠道合作伙伴的这个会议，了解Domino的领先企业MLOps平台是如何启用的 ...

Forrester TEI网络研讨会:使用Domino企业MLOps平台实现542%的投资回报率

请加入BB电竞的在线研讨会. Kjell Carlsson, Forrester的首席分析师，将描述一些关键的挑战组织 ...

使用按需gpu加速的Spark/RAPIDS集群运行复杂的工作负载

BB电竞将提供一个基于Domino数据科学平台的集成解决方案, 英伟达NGC容器, 和Apache的RAPIDS加速器 ...

约翰逊如何 & 约翰逊正在他们的业务中嵌入数据科学

约翰逊 & 约翰逊的CIO Jim Swanson和Domino的首席执行官Nick Elprin讨论了如何构建MLOps策略来实现模型速度.

AES是如何在两年内从0到50个部署模型的

In <2 years, AES建立了一个全球团队, 它的底层基础设施, 到目前为止，他们已经建立和部署了50多个模型.

Domino Data Lab和Amazon SageMaker:用于企业的模型管理和监控.

加入这个会话来了解现实世界, 来自AWS和Domino数据实验室的数据科学专家参与了特定于行业的场景 ...

在数字时代取得成功——数据科学领导者如何在其组织的现代化进程中发挥关键作用?

观看这一环节，您将听到业界领先的cdao对数字转型的讨论.

看丹尼尔·卡尼曼的主题演讲:直觉判断的心理学 & 选择

从博士. 卡内曼的研究如何应用于今天的分析专业人士.

不要错失良机，首席信息官们——带领你的团队实现AI卓越

在这炉边谈话中, BB电竞将与IT和分析领域的高管交流，他们将分享将数据科学集中起来的第一手经验 ...

加速数据科学:解锁模型速度

如何衡量数据科学的影响? 在这个炉边聊天中，BB电竞将讨论一种新的方法来构建和基准化数据的ROI ...

不要错失良机，首席信息官们——带领你的团队实现AI卓越

IT领导SaaS的机会? 大数据? Hadoop? 那些船已经离开了港口. 但对于企业数据科学来说，时机已经成熟 ...

瑞银的现代数据科学堆栈

他们在Domino上的风险建模平台如何混合SAS & 开源分析软件，快速进入云计算.

在本次网络研讨会上，BB电竞将与Domino合作伙伴一起开启企业数据科学和MLOps的规模

加入这个专为合作伙伴举办的会议，了解Domino领先的数据科学平台如何以开放的方式满足市场需求 ...

SCOR创建卓越数据科学中心，以增强模型部署

加入安东尼Ly, 全球领先再保险公司SCOR的数据科学主管, 以及Domino数据实验室团队, 来揭示SCOR是怎样的 ...

可解释的人工智能数据科学剧本-导航预测和可解释的模型

模型伦理, 可解释性, 而信任将是未来十年数据科学的重要问题. 这个技术讲座讨论的是 ...

跨越鸿沟:数据科学 & IT打造更好的企业

加入Forrester分析师Dr. Kjell Carlsson和BB电竞的IT和数据科学领导小组揭示最佳实践，解锁 ...

如何简单地运行复杂的人工智能训练 & Domino的推理工作负载 & 英伟达

在本次网络研讨会中, BB电竞解决了每个数据科学团队在训练和操作复杂人工智能模型时面临的关键挑战 ...

跨越生命科学的无缝虚拟协作

今天, 许多组织都在寻找组织数据科学人才的最佳方式.

炉边聊天:建立你最好的数据科学团队

这是BB电竞将在两位长期的分析团队领导John Thompson和Dave的炉边谈话中深入探讨的一些话题 ...

詹森R如何&D多gpu机器加速模型训练以更快识别癌细胞

了解全球制药研究领导者杨森研究 & 开发加速了多gpu机器上的模型训练， ...

洛克希德·马丁公司如何用数据科学推动火箭科学的边界

BB电竞的任务是世界上最重要、最具挑战性的任务之一...从保护BB电竞的公民到拓展 ...

数据科学领导力交流:推动成果的最佳实践

尽管人们越来越意识到数据科学在成功商业成果中的作用, 数据科学的领导者们仍然在努力 ...

数据ops，快速传递AI、数据科学和商业智能价值的秘密武器

在这个会话, Moneysupermarket Group的首席数据官Harvinder Atwal将讨论他是如何实现DataOps方法的 ...

去中心化组织中的强大数据科学社区

监视所有模型的运行状况:介绍Domino模型监视器

看这个网络研讨会, 由达美乐(Domino)的萨米特·坦格(Samit Thange)和鲍勃·劳伦特(Bob Laurent)主持, 了解更多影响模型性能的因素 ...

探索企业数据科学的未来:Domino 4的新特性.2

请参加本次网络研讨会，体验按需Spark集群等新功能, 增强项目管理与Jira集成, 能力 ...

提高模型效率:模型风险管理

在这次网络研讨会上, David Bloch和Nikolay Manchev提出了模型风险管理解决方案中缺失的部分:一种多语言 ...

用自然lp算法解决保险中的专家问题

在这个会话, Topdanmark的机器学习负责人Stig Pedersen将讨论他的团队在机器学习方面的旅程, 并将 ...

使您的统计计算环境现代化

在这次网络研讨会上, Domino数据实验室的健康和生命科学总经理将讨论BB电竞遇到的挑战 ...

戴尔是如何 & Domino正在帮助IT管理AI/ML生态系统

了解戴尔和Domino如何创建一个令人耳目一新的简单程序, 基于构建块的方法，帮助公司组建他们的数据科学团队 ...

生成对抗网络(GANs):一个蒸馏实践教程

了解GAN框架, 如何实现一个基本的GAN模型, 如何生成训练样本, 和更多的.

规模监测模型

参加这次网络研讨会，了解Domino如何帮助您大规模地监控模型.

对预测的准确性

在这次代码网络研讨会中. Mark Fenner covers: Building a pipeline for automating ML workflow; Core concepts, incl cross-validation; How to ...

机器学习生命体征

Donald Miner详细描述了机器学习模型在生产中的跟踪，以确保模型的可靠性, 一致性, 和性能进 ...

涡轮增压数据科学与AutoML

在这个网络研讨会, BB电竞将深入研究流行的开源和专有的AutoML工具，如auto-sklearn, TPOT, MLBox, AutoKeras, 和水 ...

将数据科学Web应用应用到生产中的最佳实践

在本次网络研讨会中，BB电竞将回顾顶级数据科学web应用框架的优缺点, 破折号, 瓶, 等.)

可解释ML/AI的数据科学剧本

这个技术讨论了解释黑盒模型的传统和现代方法.

为数据科学团队的健康提供前所未有的透明度

了解Domino 3.5允许数据科学管理者定义他们自己的数据科学项目生命周期, 并且易于跟踪和管理项目

数据驱动,驱动

在这次网络研讨会中，Forrester Research和Domino将揭开模型驱动业务的神秘面纱.

数据科学领袖峰会

为期两天的实践会议、发人深省的讨论和前瞻性的解决方案. 按需享受整个会议 ...

网络研讨会:加速数据科学团队的影响

参加这个30分钟的网络研讨会，了解Domino 3.4加速数据科学团队的影响:数据集，实验经理， ...

解决ModelOps(视频)

数据科学及其将对商业和社会产生的影响从未像现在这样被大肆宣传. 然而，今天的现实是很少有组织 ...

情景应用程序的演示

观察SAS、Domino Data Lab和AWS如何合作为Domino上的容器交付SAS.

大规模管理数据科学(视频)

在本次网络研讨会中，BB电竞将分享经验，以及如何看待数据科学中的市场方法挑战.

数据科学GPU计算(视频)

为计算密集型任务整合GPU计算的方法.

Domino中的应用程序(视频)

在本次网络研讨会中，BB电竞将回顾一项关于交互式可视化(Shiny, 破折号, 等等)工具，并学习一些最佳实践 ...