IBM Data Science Experience Local 新版发布

2018 年 3 月28 日最新发布的 IBM Data Science Experience Local 1.2 增加了 IBM SPSS Modeler 的集成和模型管理和部署功能。IBM Data Science Experience Local 1.2 通过一整套工具和功能提供机器学习工作流程的端到端管理，使数据科学家能够加速他们的生产力并保持企业当前的模型部署：

提供 IBM SPSS Modeler for Data Science Experience，使非编码数据科学家能够创建完整的数据科学项目，包括数据理解，数据准备，建模和评估。

模型可以快速部署到生产环境并持续监控，以帮助实现数据科学团队实现业务价值的承诺。

SPSS Modeler for Data Science Experience提供了将 IBM SPSS Modeler 的新界面集成到 IBM Data Science Experience Local 中。凭借 SPSS Modeler 全面的可视化数据科学功能和直观的拖放界面，用户可以轻松完成许多数据科学任务，从数据准备到许多机器学习算法。那些数据科学新手可以利用自动化技术，包括数据准备和建模。SPSS Modeler for Data Science Experience 的可视化界面通过 Web 浏览器访问，并与 Data Science Experience Local 具有相同的外观和风格，并包含全新的交互式可视化。通过这种集成，数据科学家中的编码人员和非编码人员都可以在项目中分工协作。

下图显示将现有 SPSS Modeler 的分析导入 SPSS Modeler for Data Science Experience 是多么容易，只需鼠标三次点击：

在桌面客户端中创建了一个流（单击1）

创建新的SPSS Modeler 流程时，只需导入流文件（单击2）

该流将呈现到新的SPSS Modeler UI 中（单击3）

下图是 SPSS Modeler for Data Science Experience 的新用户界面：

节点位于左侧栏中，并用颜色编码

流的属性在右侧栏中

输出可以在输出窗格中查看

数据源（1010）窗格中提供数据源

SPSS Modeler for Data Science Experience 特别的新功能是为数据探索优化的新可视化功能。 可视化具有现代感，并且是互动的，使用右上角的控件可以创建选项以放大和缩小，并且可以将图表保存为图片，也可以根据您所做的选择创建一个选择节点，并将其添加到画布中。

IBM Data Science Experience Local 为数据科学家设计，以提高他们的生产力。它解决了当前的许多挑战，使企业能够迅速提高数据科学的影响力，从现有资源中获取更多数据。跨职能团队现在可以在同一台机器学习项目上进行协作，并且随着时间的推移，可以轻松部署，评估和监控生成的模型。

IBM Data Science Experience Local 1.2 引入了部署和模型管理功能，可帮助数据科学团队实施，管理并最终实现模型的价值。功能包括：

部署脚本，模型，应用程序和作业：Python 和 R 的模型作为 Web服务，SPSS 的作业任务发布，以及 Shiny 应用程序的部署。

管理和监控模型。评估模型性能，计划评估和触发警报。

推动项目从开发到QA 到生产：查看变更历史记录，支持更改，更新和支持回滚。

通过最新版本的 Data Science Experience Local 1.2，企业可以加快数据科学团队工作效率和提升专业技能，缩短向数据驱动型企业过渡的时间。

如果还想更多了解SPSS Modeler for Data Science Experience，可以观看下面的视频，或者赶紧试用最新版本的 IBM Data Science Experience Local 吧！