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Plotly的AI工具正在重新定义数据科学工作流程
Plotly的AI驱动工具如何通过更快的开发，更智能的见解和改进的协作来改变数据科学工作流程。Postly的AI工具正在重新定义数据科学工作流程，这首先是朝向数据科学的。
来源:走向数据科学有什么比建立强大的数据模型更令人沮丧的，但是努力将其转变为工具利益相关者可以用来实现其预期结果？数据科学从来没有缺乏潜力，但也从不缺乏复杂性。您可以完善算法在策划数据集上发光，但仍然面临着从原型和笔记本上移动到生产应用程序的障碍。最后一步通常被称为“最后一英里”，影响了80％的数据科学成果，并要求不超载数据团队的解决方案。
数据科学 影响80％的数据科学结果自2013年成立以来，Plotly一直是数据科学（TDS）的一个流行主题，在那里，贡献者在Plotly的工具上发表了100多个指南。该稳定的输出表明数据科学界重视合并代码，可视化和交互式仪表板的价值。
在Plotly的工具上发布了100多个指南Plotly的首席产品官Chris Parmer一直在拥护这样一个想法，即分析师应该能够“旋转交互式应用程序而不摔跤整个网络框架”。现在，该愿景Powers Plotly的Dash Enterprise的最新版本旨在简化从模型到生产级数据应用程序的飞跃。
Dash EnterprisePlotly的最新创新反映了数据科学向更易于访问的生产的工具的转变，这些工具可以帮助团队将见解转化为可行的解决方案。
本文将解决三个关键问题：
- 是什么使数据科学的最后一英里如此具有挑战性？ 哪些瓶颈会使传统数据工作流程缓慢而效率低下？ 以及如何应用Plotly的AI功能来更快地构建，共享和部署交互式数据应用程序？