c语言sscanf函数的用法是什么
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2023-04-30
数据科学平台（数据科学平台 开源）
本篇文章给大家谈谈数据科学平台，以及数据科学平台 开源对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
今天给各位分享数据科学平台的知识，其中也会对数据科学平台 开源进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
据数据商业家相关报道了解，2015年成立的科赛网，是国内最早的数据科学平台之一。从对标Kaggle推出中国的数据科学家社区，聚集起最开始涉足该领域的数据科学人才，再到引入Jupyter Notebook范式，并整合了Docker与Kubernetes容器化技术，研发出在线数据科学开发工具KesciLab，迅速填补了国内在数据化及AI转型领域的空白。
2017年7月，科赛网获得了AI领域的专业投资机构线性资本和翊翎资本的联合投资，创始人CEO范向伟本人也在2018年8月2日荣登福布斯30 Under 30精英榜（30位30岁以下精英）。同时，和鲸旗下“数据科学平台”KesciLab在推出的两年时间里，得到了数据科学工作者和部分高校、科研机构、企业的认可，清华大学软件学院更是将K-Lab作为数据科学领域的专属教学平台使用。由数据商业家整理出的人工智能产业生态图也可以看出，中国在“数据科学平台”领域，已经拥有了众多强势品牌可以参与国际竞争，和鲸便是其中之一。
一个比较权威的全球性的数据竞赛平台，也是一个很好的技术和数据分享社区。可以找到各个领域的比赛和数据，最重要的是可以找到很多有用的经验贴和一个开源的代码，可以帮助小白前进，小编做个几个比赛，该平台对我的帮助很大，学到很多东西。该平台的比赛工作面试时认可度比较大。链接：https://www.kaggle.com
2.天池
天池是阿里云创建的数据竞赛平台，它和 Kaggle 很像。各个领域的比赛都有，赛制持续时间较长，会有一些直播教程和专业课程，比较利于新手入门。链接：https://tianchi.aliyun.com/competition/gameList/activeList
3.DataCastle
平台上多为企业的或者政府的比赛，包含数据算法各个方向，数据量方面相对天池较少，参赛人数也次之。平台上也有类似kaggle的名人堂和和数据集，平台的社区活跃度不高。链接：https://www.dcjingsai.com/common/cmptIndex.html
4.Datafountain
DataFountain(DF)平台是CCF大数据与计算智能大赛指定的平台。CCF大数据与计算智能大赛(BigData Computing Intelligence Contest,简称“BDCI”)是由中国计算机学会主办的大数据及人工智能领域算法挑战及应用创新大型赛事。链接：https://www.datafountain.cn
5.科赛-Kesci
科赛(Kesci.com)是聚合数据人才和行业问题的在线社区。平台2019年初开始转型，接的比赛项目奖金较高，一些大型比赛会有一些培训指南。链接：https://www.kesci.com
6.biendata
Biendata.com是一个人工智能竞赛学习平台，用户可通过该平台报名并参加人工智能领域各类赛事，奖金较丰富。链接：https://biendata.com
7.华为云
华为云平台的比赛多是基于华为的业务，有的是直接面向校招，比赛项目较多，包含软件、AI、芯片等，奖金较多，有免费的gpu算力。链接：https://competition.huaweicloud.com/competitions
7.其它平台
百度点石：http://dianshi.bce.baidu.com/competition
JDATA：https://jdata.jd.com
京东大赛 : https://jdder.jd.com
腾讯广告算法大赛：https://algo.qq.com
爱奇艺ai竞赛平台(多为视频比赛) : http://challenge.ai.iqiyi.com
图灵联邦: https://www.turingtopia.com/competitionnew
讯飞开放平台：http://challenge.xfyun.cn
Flyai:https://www.flyai.com
蚂蚁金服：https://dc.cloud.alipay.com
TinyMind: https://www.tinymind.cn/competitions/ai
拍拍贷：https://ai.ppdai.com
睡前Futurelab（只针对在校生）：https://ai.futurelab.tv/contest/all
国外医学图像相关：https://grand-challenge.org/challenges
数睿思：http://www.tipdm.org/bdrace/jingsa
数愿：http://www.datadreams.org/#/raceList
九章云极的创始人方磊在微软工作期间发现数据科学平台了这个数据行业的痛点，看到了数据科学平台的蓝海。2011 年，方磊开始在微软 Bing 搜索部门工作，先后担任过数据科学家和数据工程师。他发现 Bing 内部 800 多个数据工程师在一个名为 Aether 的系统上协作，这个平台包含一万多个模块和几十万个项目，而整个团队能够有序地在同一个平台进行协作，并且具备管理、资源调配和提高工作效率等诸多功能。
2013 年，方磊决定回国创业，在北京中关村创立了九章云极 科技 公司，希望搭建一个给数据科学团队使用的协作办公平台，帮助企业的数据科学家和数据工程师更好地协作。
目前在大多数企业中，数据的价值主要体现在进行粗浅的数据分析，将数据做成包含饼图、折线图等的可视化报表，进而指导业务。而随着企业积累的数据越来越丰富，对数据分析的要求越来越高，过去的数据分析方式已经不能满足企业的需求。
方磊认为，企业数据的价值正在发生转变，数据分析进入了 “增强分析” 阶段，即通过机器学习或者人工智能增强数据分析能力。以往的可视化分析是通过视觉呈现产生洞察，但通过人工智能技术分析产生的洞察更强大，比如通过模型分析金融反欺诈中的数以亿计的交易。
在这个大环境下，九章云极推出了 DataCanvas 数据科学平台，希望帮助企业应用 AI 进行智能化转型。
为了降低企业应用 AI 的难度，DataCanvas 提供了完整的机器学习平台和 AI 模型生产化平台，将数据清洗、特征工程、模型训练等一系列高难度的数据模型工作自动化。使用者不需要具备专业的数据科学背景和编程算法能力，只需借助 DataCanvas 数据科学平台上的 AutoML 建模功能，即可完成海量数据处理和数据模型全生命周期管理。
DataCanvas 更强大的功能还体现在实时数据处理上。例如，在每天生成海量数据的金融行业，实时数据决策的需求尤为迫切：在刷信用卡的一刹那判断出是否是盗刷，在瞬息万变的股市中计算出最佳投资方案……都需要借助实时数据处理来保证。
“九章云极的核心是把数据变成模型，为客户提供模型能力的技术工具或服务，以支撑各类商业场景。” 方磊说道。
对于数据科学的发展趋势，方磊认为技术的壁垒是在不断降低的，现阶段更重要的是普及应用。“降低技术门槛已经不是数据科学发展的核心难题，核心难题是如何将技术与现实场景中的业务结合起来。” 方磊表示。如何高效共享专业知识，如何将行业经验、业务知识和数据科学、人工智能有效结合，并最终实现在业务场景中，是企业在人工智能浪潮中共同面对的技术落地难题。
针对这一难题，方磊提出了 “知识融合” 的概念。“数据科学平台我们人类的很多常识是跟业务相关的，机器学习在某些方面可以洞察出微妙的数据信息，但有些还是需要依赖人的技能。” 方磊表示，“建立一个模型，技术在其中占 30% 到 40%，剩下的其实是业务知识。” 他列举了金融应用中的一个场景：比如小微贷款模型需要考察企业的隐形负债风险，有经验的审计要考察的第一项是借贷是否拆整为零，如果公司收到不同账号的整额打款，就可能有隐藏的负债风险。这需要人的常识性经验来做判断，需要人把这样的经验变成机器学习里面的一个特征，机器学习就可以做出相应的风险告警。
在实际操作中，九章云极为企业落地 AI 提供了 “四库” 解决方案：通过建立 “四库”——模型仓库、特征仓库、场景模版仓库和 AutoML Recipe 仓库，解决企业业务知识与技术知识融合的难题。数据分析、建模的门槛降低以后，企业的 AI 应用成本也相应地降低，就能在更多的业务场景中应用 AI。
目前，九章云极不仅在金融行业反欺诈、精准营销等场景有丰富的实践经验，在政府、交通、IoT、地产、教育等领域也在不断落地机器学习的创新应用。
在服务政府的一个案例中，九章云极与山东省青岛市人民检察院合作了 “案件质量评查系统建设项目”。利用 DataCanvas 数据科学平台，通过运用机器学习算法、模型训练等技术实现智能案件评查，将人工办案的工作量下降 80%，效率提升 80%。以往评审类案件由于人力的限制只能抽查 10%-20%，而借助人工智能技术可以做到 100% 全部评审。
服务全球客户，是方磊接下来的目标。他判断中国的 To B 业务出海在 3 到 5 年以后会慢慢成为主流。随着云计算的发展，全球很多大公司的数据业务都在云上。“云可以成为一个入口，在云上我们就可以去提供全球服务和参与竞争了。” 方磊认为 ToB 业务的出海一定会经历这个过程。
2018 年 3 月，九章云极进行了 B 轮近亿元融资，由红点创投、东方富海等机构参与。2017 年 1 月实现了 5000 万元 A 轮融资。 关于数据科学平台和数据科学平台 开源的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。 数据科学平台的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于数据科学平台 开源、数据科学平台的信息别忘了在本站进行查找喔。
本文目录一览：
数据科学平台是什么？
数据科学平台科赛网（Kesci.com）对外宣布，因公司战略升级，品牌正式更名为“和鲸科技”，专注为企业提供数据化及AI转型解决方案。作为数据分析和人工智能领域的基础服务公司，科赛网的品牌更新，无疑在这个冬天为人工智能和大数据产业注入了新鲜活力。据数据商业家相关报道了解，2015年成立的科赛网，是国内最早的数据科学平台之一。从对标Kaggle推出中国的数据科学家社区，聚集起最开始涉足该领域的数据科学人才，再到引入Jupyter Notebook范式，并整合了Docker与Kubernetes容器化技术，研发出在线数据科学开发工具KesciLab，迅速填补了国内在数据化及AI转型领域的空白。
2017年7月，科赛网获得了AI领域的专业投资机构线性资本和翊翎资本的联合投资，创始人CEO范向伟本人也在2018年8月2日荣登福布斯30 Under 30精英榜（30位30岁以下精英）。同时，和鲸旗下“数据科学平台”KesciLab在推出的两年时间里，得到了数据科学工作者和部分高校、科研机构、企业的认可，清华大学软件学院更是将K-Lab作为数据科学领域的专属教学平台使用。由数据商业家整理出的人工智能产业生态图也可以看出，中国在“数据科学平台”领域，已经拥有了众多强势品牌可以参与国际竞争，和鲸便是其中之一。
数据科学平台有哪些？
1. kaggle一个比较权威的全球性的数据竞赛平台，也是一个很好的技术和数据分享社区。可以找到各个领域的比赛和数据，最重要的是可以找到很多有用的经验贴和一个开源的代码，可以帮助小白前进，小编做个几个比赛，该平台对我的帮助很大，学到很多东西。该平台的比赛工作面试时认可度比较大。链接：https://www.kaggle.com
2.天池
天池是阿里云创建的数据竞赛平台，它和 Kaggle 很像。各个领域的比赛都有，赛制持续时间较长，会有一些直播教程和专业课程，比较利于新手入门。链接：https://tianchi.aliyun.com/competition/gameList/activeList
3.DataCastle
平台上多为企业的或者政府的比赛，包含数据算法各个方向，数据量方面相对天池较少，参赛人数也次之。平台上也有类似kaggle的名人堂和和数据集，平台的社区活跃度不高。链接：https://www.dcjingsai.com/common/cmptIndex.html
4.Datafountain
DataFountain(DF)平台是CCF大数据与计算智能大赛指定的平台。CCF大数据与计算智能大赛(BigData Computing Intelligence Contest,简称“BDCI”)是由中国计算机学会主办的大数据及人工智能领域算法挑战及应用创新大型赛事。链接：https://www.datafountain.cn
5.科赛-Kesci
科赛(Kesci.com)是聚合数据人才和行业问题的在线社区。平台2019年初开始转型，接的比赛项目奖金较高，一些大型比赛会有一些培训指南。链接：https://www.kesci.com
6.biendata
Biendata.com是一个人工智能竞赛学习平台，用户可通过该平台报名并参加人工智能领域各类赛事，奖金较丰富。链接：https://biendata.com
7.华为云
华为云平台的比赛多是基于华为的业务，有的是直接面向校招，比赛项目较多，包含软件、AI、芯片等，奖金较多，有免费的gpu算力。链接：https://competition.huaweicloud.com/competitions
7.其它平台
百度点石：http://dianshi.bce.baidu.com/competition
JDATA：https://jdata.jd.com
京东大赛 : https://jdder.jd.com
腾讯广告算法大赛：https://algo.qq.com
爱奇艺ai竞赛平台(多为视频比赛) : http://challenge.ai.iqiyi.com
图灵联邦: https://www.turingtopia.com/competitionnew
讯飞开放平台：http://challenge.xfyun.cn
Flyai:https://www.flyai.com
蚂蚁金服：https://dc.cloud.alipay.com
TinyMind: https://www.tinymind.cn/competitions/ai
拍拍贷：https://ai.ppdai.com
睡前Futurelab（只针对在校生）：https://ai.futurelab.tv/contest/all
国外医学图像相关：https://grand-challenge.org/challenges
数睿思：http://www.tipdm.org/bdrace/jingsa
数愿：http://www.datadreams.org/#/raceList
九章云极：用数据科学推动企业 AI 落地
信息时代大数据被广泛运用，数据科学家已经成为企业中常见的职位，很多企业已经组建出独立的大数据部门。而随着数据团队的不断壮大，数据科学家和工程师之间如何高效顺畅地协作成为一个难题。九章云极的创始人方磊在微软工作期间发现数据科学平台了这个数据行业的痛点，看到了数据科学平台的蓝海。2011 年，方磊开始在微软 Bing 搜索部门工作，先后担任过数据科学家和数据工程师。他发现 Bing 内部 800 多个数据工程师在一个名为 Aether 的系统上协作，这个平台包含一万多个模块和几十万个项目，而整个团队能够有序地在同一个平台进行协作，并且具备管理、资源调配和提高工作效率等诸多功能。
2013 年，方磊决定回国创业，在北京中关村创立了九章云极 科技 公司，希望搭建一个给数据科学团队使用的协作办公平台，帮助企业的数据科学家和数据工程师更好地协作。
目前在大多数企业中，数据的价值主要体现在进行粗浅的数据分析，将数据做成包含饼图、折线图等的可视化报表，进而指导业务。而随着企业积累的数据越来越丰富，对数据分析的要求越来越高，过去的数据分析方式已经不能满足企业的需求。
方磊认为，企业数据的价值正在发生转变，数据分析进入了 “增强分析” 阶段，即通过机器学习或者人工智能增强数据分析能力。以往的可视化分析是通过视觉呈现产生洞察，但通过人工智能技术分析产生的洞察更强大，比如通过模型分析金融反欺诈中的数以亿计的交易。
在这个大环境下，九章云极推出了 DataCanvas 数据科学平台，希望帮助企业应用 AI 进行智能化转型。
为了降低企业应用 AI 的难度，DataCanvas 提供了完整的机器学习平台和 AI 模型生产化平台，将数据清洗、特征工程、模型训练等一系列高难度的数据模型工作自动化。使用者不需要具备专业的数据科学背景和编程算法能力，只需借助 DataCanvas 数据科学平台上的 AutoML 建模功能，即可完成海量数据处理和数据模型全生命周期管理。
DataCanvas 更强大的功能还体现在实时数据处理上。例如，在每天生成海量数据的金融行业，实时数据决策的需求尤为迫切：在刷信用卡的一刹那判断出是否是盗刷，在瞬息万变的股市中计算出最佳投资方案……都需要借助实时数据处理来保证。
“九章云极的核心是把数据变成模型，为客户提供模型能力的技术工具或服务，以支撑各类商业场景。” 方磊说道。
对于数据科学的发展趋势，方磊认为技术的壁垒是在不断降低的，现阶段更重要的是普及应用。“降低技术门槛已经不是数据科学发展的核心难题，核心难题是如何将技术与现实场景中的业务结合起来。” 方磊表示。如何高效共享专业知识，如何将行业经验、业务知识和数据科学、人工智能有效结合，并最终实现在业务场景中，是企业在人工智能浪潮中共同面对的技术落地难题。
针对这一难题，方磊提出了 “知识融合” 的概念。“数据科学平台我们人类的很多常识是跟业务相关的，机器学习在某些方面可以洞察出微妙的数据信息，但有些还是需要依赖人的技能。” 方磊表示，“建立一个模型，技术在其中占 30% 到 40%，剩下的其实是业务知识。” 他列举了金融应用中的一个场景：比如小微贷款模型需要考察企业的隐形负债风险，有经验的审计要考察的第一项是借贷是否拆整为零，如果公司收到不同账号的整额打款，就可能有隐藏的负债风险。这需要人的常识性经验来做判断，需要人把这样的经验变成机器学习里面的一个特征，机器学习就可以做出相应的风险告警。
在实际操作中，九章云极为企业落地 AI 提供了 “四库” 解决方案：通过建立 “四库”——模型仓库、特征仓库、场景模版仓库和 AutoML Recipe 仓库，解决企业业务知识与技术知识融合的难题。数据分析、建模的门槛降低以后，企业的 AI 应用成本也相应地降低，就能在更多的业务场景中应用 AI。
目前，九章云极不仅在金融行业反欺诈、精准营销等场景有丰富的实践经验，在政府、交通、IoT、地产、教育等领域也在不断落地机器学习的创新应用。
在服务政府的一个案例中，九章云极与山东省青岛市人民检察院合作了 “案件质量评查系统建设项目”。利用 DataCanvas 数据科学平台，通过运用机器学习算法、模型训练等技术实现智能案件评查，将人工办案的工作量下降 80%，效率提升 80%。以往评审类案件由于人力的限制只能抽查 10%-20%，而借助人工智能技术可以做到 100% 全部评审。
服务全球客户，是方磊接下来的目标。他判断中国的 To B 业务出海在 3 到 5 年以后会慢慢成为主流。随着云计算的发展，全球很多大公司的数据业务都在云上。“云可以成为一个入口，在云上我们就可以去提供全球服务和参与竞争了。” 方磊认为 ToB 业务的出海一定会经历这个过程。
2018 年 3 月，九章云极进行了 B 轮近亿元融资，由红点创投、东方富海等机构参与。2017 年 1 月实现了 5000 万元 A 轮融资。 关于数据科学平台和数据科学平台 开源的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。 数据科学平台的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于数据科学平台 开源、数据科学平台的信息别忘了在本站进行查找喔。
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