ModelWhale科研版：让科研数据的探索与分析更简单随着互联网、云计算和物联网

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。

文章插图
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。

文章插图
【ModelWhale科研版：让科研数据的探索与分析更简单】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。

文章插图
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。