99%的數據工做者未曾知道的一款利器

若是你是個資深的互聯網人，必定不會對數據分析、人工智能這樣的年度關鍵熱詞感到陌生。近一兩年內冒出的新銳互聯網科技公司、包括行業巨頭，爲了搶佔將來競爭優點、構建商業壁壘，都紛紛押注人工智能賽道。

這波浪潮的背後潛伏着一羣人，現今逐漸浮如今大衆眼前。業界對他們的稱謂有不少，如商業數據分析師、數據算法工程師、數據科學家等等，更多時候咱們統稱爲 「數據工做者」。

他們可能有點 極客範兒。

熱衷於用數據分析探索規律，挖掘潛在的、不浮於表面的價值信息。

爲了推動某個商業數據應用問題的解決，須要頻繁的進行跨職能溝通與協做。

具有極高的自我學習驅動力，大部分的時間與精力，將是用於掌握最新的數據算法、更好的模型設計以及編程語言。

但目前面向數據工做者的外部基礎建設環境並不十分友好，即使工做成果將對商業產生深遠影響。

從網絡上公開分享的一系列教你從零開始在本地安裝編程環境、搭建雲端服務器、配置深度學習平臺，到下載安裝語言工具包的教程，便可窺見一斑。每每還沒體驗到數據分析工做帶來的樂趣，便已倒在繁瑣的前期準備任務門口。

由於咱們（科賽創始團隊）深入瞭解 痛點所在，因此但願設計一款產品服務，給予解決。它可以：

1.最大化下降數據分析工做與入門學習的門檻

2.用更友好的方式讓非數據工做者快速理解數據分析且參與協做、提升生產效率

3.持續完善我的知識體系、提高技能，適應快速發展的商業社會

基於構想，咱們打造了 K-Lab這款在線數據分析協做平臺，能讓數據工做者隨時隨地在雲端開展數據處理、模型搭建、代碼調試、撰寫報告、團隊協做等系列數據分析工做。

零數據工程問題

K-Lab是款在線數據分析協做平臺，每一個用戶在完成登陸後均能擁有我的獨享的K-Lab工做專區，免費享受2核8G的高性能雲計算資源。

同時K-Lab集成了 Python三、Python二、R三種主流編程語言環境，秒級啓動。同步內置 100+經常使用數據分析工具包，等你輕鬆調用。

直接免去用戶本身搭建本地數據分析編程環境的前期工做，從如今開始，讓更多的時間關注在數據分析自己。

交互式編程設計

今年8月在紐約舉辦的JupyterCon會議上（很厲害的大會就對了），Fernando Pérez（IPython創造者）便提出基於Jupyter生態系統下的六大趨勢。

其中關鍵的兩點，與你分享：

1.交互式計算已是一件真實正經的事情

數據分析領域內，傳統的集成開發環境（IDE）正被取代，Jupyter、JupyterLab和RStudio即是這一趨勢的傑出例子。

2.計算型敘述正被普遍地創造出來

實時運行的代碼、敘事性的文本和可視化將被整合在一塊兒，方便數據工做者使用代碼和數據來說述故事。

咱們打造的K-Lab即是 提供基於Jupyter Notebook的在線數據分析服務，延續採用交互式編程的設計方法，讓數據分析整個過程與結果統一。

開放式學習實踐平臺

1.海量真實數據集資源

對數據工做者來講， 優質的開源數據集資源十分重要，不管是用於開放性數據課題研究仍是訓練自身結構化思惟。

科賽經過長期的行業合做，在官網公開分享了 各行業真實生產環境下的數據資源，用戶可直接在K-Lab工做專區掛載（公開/私有）數據集，一鍵開啓探索性數據分析。

2.優質公開數據分析項目案例

平臺上沉澱了諸多優質項目，整個數據分析過程清晰可見。若看到優秀做品，用戶可直接利用「Fork」鍵功能，在原做品基礎上再創造。也能使用「評論」功能與原做者在線交流。

其中，私有項目還能夠用 「分享」鍵分享給一或多人，支持移動&PC端在線閱讀、一鍵運行。

3.多類型數據人才實踐場景

科賽聯合企業共同打造 「訓練營」，經過K-Lab在線數據分析協做平臺，有效整合數據資源、數據知識、數據創新應用案例及行業上下游資源，用創新方式培養中高端數據人才。

K-Lab，數據工做者的首選利器

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