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民主化和规模数据科学与公民数据科学家
2021年7月19日
正式培训数据科学家人才继续短缺,现在比以往任何时候都更需要通过授权企业用户精细优化算法而不深入解码实现数据科学民主化
非技术个人使用数据科学工具解决商业问题常被称为“公民数据科学家”。数据库提供产业经验及本地商业知识,数据科学家可能缺乏但需要更多技术组件支持一种选择是提供算法模板,供不同使用案例复用并调优
组织认识到数据科学缩放关键是增强数据科学家与公民数据科学家之间的合作数据科学家技术技能与企业用户域知识合并后,结果即减少努力并提高效率历史常用方法提高数据科学家理解商业问题随着公民数据科学家的兴起,企业用户拥有可扩展机学习能力并有能力定制算法参数满足各种需求的情况则恰恰相反。
IQVIA现在提供新智能驱动全流加速器,包括客户360特征设计师和算法工作室,帮助生成机器学习算法以加速推广到多重治疗区、品牌和市场
客户360特征设计器作用个人算法与其运行数据之间的接口:整理数据仓库或实时管道的所有信息并按需部署到每个模型中免去单模式管道需求,单算法消除重复努力,为数据线程和治理提供可见度,同时使算法更容易跨队分享和重用
Algorithm Studio提供模版药理算法,允许更大的灵活性,例如允许商业用户轻易改变下最佳序列算法所包括的通道数允许配置每种算法内的具体参数以微调部署
这些构件帮助克服常见挑战实现算法扩展性,例如按市场和局部商务规则需求划分数据变异我们的愿景是通过鼓励并发初始算法外壳来缩小企业用户和ML工程师之间的差距,然后这些外壳完全由Agorithm Studio企业用户部署填补这一空白可加速缩放,也确保数据科学家和商业用户的专门知识得到利用以取得最大成功
产品化机学习是向增强企业用户能力和管理数据科学家工作量迈出的一大步,最终目标是在整个组织推广数据科学并使之民主化探索构件分析网页学习更多
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