成为数据科学的超级英雄

假设您发现很难获得所需的工具和技术, 实验, 解决公司内部的大问题. Or, 不能找到和重用过去的工作，所以你总是感觉你在“重新发明轮子”与每个新项目. 如果您厌倦了DevOps挑战和其他阻碍您进行富有成效的数据科学工作的技术问题, Domino的Enterprise MLOps平台是适合您的解决方案.

Domino是由数据科学家设计和构建的，可以帮助您加速研究, 为您提供您想要随时使用的工具和其他基础设施, 并消除在解决数据科学问题时需要执行的常规手工任务.

获得你需要的灵活性，使用最适合你的问题的工具(例如.g., Jupyter, RStudio, 情景应用程序, MATLAB, Spark)的集成环境，消除了干扰，使您可以集中精力解决问题.
通过知识共享，与组织内的其他数据科学家进行大规模协作, 实验管理, 还有提高你在团队中工作能力的可再生能力.
从提供一致的数据访问模式和实践的单一平台中获益, 解锁需要使用的计算资源, 只需按一下按钮，就能将模型投入生产.

在解决数据科学问题的道路上有三个挑战

筒仓: 数据科学在大多数组织中有机地成长. 这意味着支离破碎的基础设施和互不相连的团队，通常无法看到或理解其他数据科学家在企业内部从事的工作. 你最终会浪费时间重复工作和处理效率低下的流程. 同样的事情也发生在整个组织的每个团队中.
数据科学生命周期中的摩擦: 你需要自由和灵活性去探索, 实验, 最终解决你们公司最大的挑战. 您不应该在与一致访问数据相关的技术问题上花费更多时间, 计算和生产设备比解决手头的业务挑战.
混乱的基础设施: 当你有一个在数据科学工具和基础设施的疯狂西部，你不得不在一天的大部分时间里做DevOps工作. 不可能与他人合作或快速将模型投入生产. 和, 当有新的包和库可用时, 将它们整合到你的分析基础设施中是一件困难的事情.