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ModelWhale科研版:让科研数据的探索与分析更简单

2020-10-27 15:18 · 稿源:站长之家用户投稿

随着互联网、云计算和物联网技术的发展,社会信息化和智能化程度不断加深,数据充斥着整个世界并渗透到每一个行业和业务职能领域,逐渐成为重要的生产因素。由此大数据发展得到全球性的广泛关注,并深刻地改变我们的生活、工作和思维。

如何安全稳定的处理与分析越来越多的数据?如何更便捷地使用定量方法、构建模型、挖掘数据价值?如何让底层计算资源更好地调配、更好支持研究?如何发展出更加适当趋势的共享与协作模式?这些都是随着数据的爆炸增长,大数据时代科学研究所面临的问题,在进行数据科学科研项目的过程中,往往也会面临诸多挑战,如:

  • 搭建数据分析平台费时费力、在研究工作外消耗太多精力;

  • 重复的编程工作繁琐耗时,大量的分析算法需要适应;

  • 任务中间成果交接困难,多角色协作缺乏统一媒介;

  • 数据资源、分析资料分散,协调管理工作麻烦;

  • 科研过程解释、复现不便,成果价值难以充分呈现;

  • 成果的碎片化和保密性让其难以体系化流转。

基于目前的科研环境,为了帮助研究团队解决底层工程复杂繁琐、研究成果流转复现困难等问题,ModelWhale科研版应运而生,极大的提升了数据科研的工作效率。

ModelWhale科研版:让科研数据的探索与分析更简单、流畅

ModelWhale科研版是一个科研团队数据科学云端协作平台,可选择Jupyter Notebook交互式和Canvas拖拽式两种编程界面,支持Python和R语言,提供即开即用的云端分析环境和安全流畅的协同管理功能,支持代码级协作、过程与成果的可视化呈现,为研究团队解决底层工程复杂繁琐、研究成果流转复现困难的问题,使科研生产与协作更加便捷和高效。

1027 MW科研版.png

ModelWhale 科研版,如何为科研机构提供数据科学与人工智能一站式科研解决方案?

1、数据获取与管理

· 数据可统一管理

可将研究所需的各类格式数据上传至 ModelWhale 进行安全统一的管理、展现与共享,也可连接关系型数据库,用户可直接调取使用,而无需下载、存储与重复维护。

  • · 快速了解数据情况

对于结构化数据文件,可自动生成描述性统计、频数可视化分布,对于关系型数据库可在线查看、筛选各数据库表与详细字段,方便又高效。

  • · 外部数据轻松获取

资源库中整合了和鲸社区5000G+优质的数据集,含50+的企业开放数据、100+的科研机构独家开放数据,都可在 ModelWhale 中直接调取使用。

 1027 数据管理.png

2、数据处理与分析

  • · 即开即用 Python 和 R,各类算力弹性调度

基于 Jupyter 范式,自带各类常用工具包和机器学习框架,可管理与自定义环境、调用各类 CPU/GPU 云资源、进行离线训练,而无需担心运维计算环境时的费时费力。

  • · 算法代码片段库

提供不断更新的算法代码片段,涵盖数据分析处理、可视化与常用模型,也可自行收藏常用代码片段,可简单便捷地调用与复用,降低数据科学技术运用成本。

  • · 拖拽式编程 Canvas

基于图形化的操作,进一步提升团队在预处理数据、数据可视化、机器学习建模的工作效率与体验,自定义常用模块,一键转换为 Notebook 进行代码工作。

  • · 过程和结果轻松可视化

Notebook 与 Canvas 详细直观地呈现数据分析与建模的过程,在写代码分析数据的同时,无缝进行思路与说明的撰写;模型支持可视化解析,使模型结构更具可读性。

 1027 拖拉拽.png

3、团队分工与协作

  • · 任务规划轻松流畅

进行任务拆解与分配、进度交流与分享,轻松同步团队进展;资料与成果在知识库中可轻松沉淀与梳理,方便协作者直接查看与使用。

  • · 各自分工的成果一键整合

通过一键分享与 Fork,科研工作者可快速复制与复现 Notebook,也可将各自分工独立分析编写的 Notebook、关联数据与模型进行一键整合。

  • · 与和鲸社区生产力协作

通过科研版内相关模块发起科研众包需求,在数据处理、分析、建模环节获得和鲸社区 10 万人才的助力,任务成果可基于 ModelWhale 轻松流转。

 1027 团队分工.png

4、成果管理与复现

 · 论文手稿写作

ModelWhale 可直接用于产出论文手稿,Markdown 编辑器体验良好,便捷使用 LaTeX,结合代码输出和图片上传功能,顺畅记录与呈现论文中的每一个要点

· 成果管理与沉淀

科研成果数据集、成果模型和分析过程可在知识库中安全便捷地托管,方便相关成果的统一管理与再生产时的快速调用

· 成果流转与应用

项目输出功能,更方便安全地输出数据、模型等成果,便于上下游无缝流转,支持模型一键发布为 API,便于应用到实际场景中

· 轻松交流展示

Notebook 的分析过程可直接排版为 PPT,结合 Canvas 和模型可视化解析,轻松呈现过程与结果,方便在与同行交流时更好地展示分析细节

· 一键成果复现

ModelWhale 能够结构化地记录所使用的数据及背后的分析环境,基于云端即开即用的计算环境,同领域研究者可一键 Fork Notebook 并复现成果

 1027 成果.png

和鲸科技的 ModelWhale 科研版,可以帮助导师精准把控项目细节,加快研究进度,让团队成员摆脱繁复的基础工作,迅速进入研究重要阶段,大幅提升科研探索效率和论文质量。同时也让科研团队直接跳过琐碎的运维管理,从繁重的基础工作中解放,无需任何硬件部署和运维,快速在应用层开展研究工作,根据任务需求弹性调度云算力,既高效又经济。截至目前,ModelWhale 科研版已经为清华大学、南开大学、中国医学科学院北京协和医学院等科研团队提供服务,并广受好评。

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