아이쿠 다운로드

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아무 작업도 수행 하지 않으면 Visual Studio에 대 한 GitHub 확장을 다운로드 하 고 다시 시도 하십시오. DSS를 설치 하려는 다운로드 한 아카이브의 압축을 풉니다. 설치가 완료 된 후에도 디렉터리를 유지 해야 합니다. 이 쿠 모바일은 고객을 위한 PC 제품군을 제공 하지 않기 때문에, 당신은 PC 또는 노트북 컴퓨터에 장치를 연결 하기 위해 여기에 주어진 USB 드라이버를 다운로드 하 여 설치 해야 합니다. Dataiku/dataiku 도구에서 새 릴리스의 알림을 받고 싶으십니까? 시스템 환경 설정을 열고 “보안 > 개인 정보 보호”로 이동 하 여 응용 프로그램에 권한을 부여 합니다. 보안 설정에 따라 OS X에서 DSS가 시작 되지 않을 수 있습니다. 설치 스크립트를 시작 합니다. 선택 해야 하는: DSS는 브라우저 탭에서 자동으로 열립니다 (크롬과 파이어 폭스 지원). 탭을 닫고 DSS를 다시 열려면 메뉴 모음에서 DSS 아이콘을 클릭 하 고 “브라우저에서 열기”를 선택 하거나 새 탭을 연 다음 http://localhost:11200 GitHub를 통해 3600만 개발자가 함께 작업 하 여 코드를 호스팅하고 검토 합니다. , 프로젝트를 관리 하 고 함께 소프트웨어를 빌드합니다. DSS (데이터 과학 스튜디오)는 원시 데이터에서 프로덕션 준비 응용 프로그램으로 가져오는 데 필요한 모든 단계와 빅 데이터 도구를 집계 하는 소프트웨어 플랫폼입니다. 데이터 기반 응용 프로그램을 만드는 데 필요한 부하 준비-테스트-배포 주기를 단축 합니다.

시각적 및 대화식 작업 공간 덕분에 데이터 과학자와 비즈니스 분석가 모두 액세스할 수 있습니다. 참고: Dataiku DSS를 새 버전으로 업그레이드할 때 동일한 프로세스를 사용 하십시오. 기존 응용 프로그램을 덮어씁니다. DMG 파일을 두 번 클릭 하 여 열고, 메시지가 표시 되 면 응용 프로그램을 응용 프로그램 폴더에 놓습니다. DSS는 예측 응용 프로그램을 빌드할 때 시간이 많이 소요 되는 부하 준비-기차 테스트 주기를 단축 합니다. 데이터 분석가와 과학자가 비즈니스 분석가, 마케팅 팀 등과 같은 덜 기술적인 프로필에 액세스할 수 있는 상태에서 데이터 응용 프로그램을 재미 있게 정리, 테스트 및 배포 하는 데 충분 한 기술 및 수학적 깊이가 있습니다. 이를 통해 데이터 과학자, 개발자 및 비즈니스 분석가가 공동으로 작업할 수 있습니다. DSS를 사용 하면 드래그 앤 드롭 그래프 시각화 기술, 시각적 흐름 차트, 프로젝트 핀 보드 등으로 외곽 팀에 작업을 쉽게 보여줄 수 있습니다. 고객은 설정, 암호 검색, 버그 보고서 등과 같은 가장 일반적으로 묻는 질문에 대 한 답변을 찾을 수 있습니다 http://support.dataiku.com/support/home 문서를 보면 여기에서 찾을 수 있습니다: http://doc.dataiku.com/display/DSS12/Home. 지원은 support@dataiku.com에 도달 할 수 있습니다. 또는이 직접 링크를 사용 합니다.

DSS는 우분투, 데비안, CentOS, RHEL 및 아마존 리눅스에서 작동 합니다. 버전에 대 한 자세한 내용은 우리의 요구 사항 페이지를 참조 하십시오. 스포트라이트를 사용 하 여 Datasci에 스튜디오 응용 프로그램을 검색할 수 있습니다. 두 번 클릭 하 여 시작 합니다. 여기에 DSS에 대 한 몇 가지 재미와 내 튜토리얼입니다: http://doc.dataiku.com/display/DSS12/Tutorials 추가 정보 또는 문제를 해결 하려면, 우리의 학습 섹션을 참조 하십시오. 3) 여기에 제공 된이 쿠 USB 드라이버는 Windows 기반 컴퓨터에 대 한 것입니다. 따라서 Linux 또는 Mac 기반 컴퓨터를 사용 하는 경우 이러한 드라이버가 작동 하지 않습니다. 여기에 설치 하기 위한 모든 자세한 지침: http://doc.dataiku.com/display/DSS12/Install+a+new+instance Data 사이언스 스튜디오의 기술은 시각적 변환, 코딩 기능 및 기계 학습을 독특하게 결합 하 여 최종 사용자가 데이터 변환을 대화식으로 설계 하 고 규모에 예측 모델을 구축 합니다. DSS는 원격 데이터 저장소 (NoSQL), 클러스터 (Hadoop) 또는 특수 한 기계 학습 클러스터에서 프로세스를 연결 하 고 로드 하 고 실행할 수 있습니다. DSS는 자동으로 데이터를 분석 하 고, 여러 기능 변환을 선택 및 시도 하 고, 핵심 알고리즘을 비교 및 결합 하 여 고유한 고객 데이터에 대해 고유한 최적화 알고리즘을 만들고, SQL, Python, Hadoop을 결합 하는 데이터 기반 워크플로를 만듭니다. 프로그래밍 및 대화형 차트를 제공 합니다.

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