AI领域人才紧缺，此时你可能需要……
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近日据媒体报道，科技企业AI校招岗位纷纷表示：AI领域人才依旧短缺，人才供不应求。
为了把握市场机遇、提高市场竞争力，企业需要风口专业的优质人才资源抢占先机。巨大的人才缺口、数年的人才培养周期，让人才资源短时间内不能补足，机器学习平台成为更多企业加速AI落地、实现AI转型的首选。
DataCanvas九章云极日前全线升级套件产品和解决方案，下面就来一睹为快吧！
DataCanvas数据科学平台套件
DataCanvas RT 实时计算平台
DataCanvas RT实时计算平台是分布式流数据实时处理和分析平台，能够将多源异构数据流接入实时处理并分析，将ETL、业务模型、机器学习、人工智能、可视化等扩展到实时的大数据产品。
升级后的DataCanvas RT除具备极高实时性、更高的稳定性、更丰富的接入能力和更完善的应用开发能力以外，全面提升的用户体验设计也是一大亮点。至此，数据科学家们可以获得更便捷、灵活、友好的模型生产化管理体验！
DataCanvas APS 机器学习平台
DataCanvas APS 机器学习平台是面向数据工程师和科学家的一站式机器学习平台。平台通过集成行业成熟的机器学习框架，提供可视化建模、配置化参数、流程化操作、模板化任务等功能，大大降低了客户获取数据价值洞察的成本，实现更高业务收益。
DataCanvas APS 3.0版本做出全新UI设计、前端彻底重构、业务层Java优化、后端组件大幅增强、新增100+Features等重大变化，在项目管理、数据接入、可视化分析、自动建模、模型评估、特征工程生产化、数据抽象层等方面获得突破性改进和优化！
DataCanvas 解决方案
智能运维AIOps解决方案
DataCanvas智能运维AIOps解决方案，核心是基于大数据和机器学习算法，通过智能监控、智能排障和自动化运维降低运维成本、提高运维质量，全面优化运维效能。
在运维过程中，DataCanvas AIOps通过异常检测、故障诊断、故障预测、故障自愈等操作保障运维质量；通过智能变更、智能问答、智能决策、容量预测等环节提升运维效率；通过成本管理、资源优化、容量规划和性能优化实现成本优化。
机器学习算法的引入，让人工智能赋能运维，平台可以代替人做出更多决策，从而实现真正的自动化运维。
DataCanvas产品组件
DataCanvas DEP 数据工程平台
DataCanvas DEP是一站式的数据工程平台，提供数据集成、数据存储、数据建模、数据质量探查以及数据下发等数据基础处理和数据服务能力。
此次DataCanvas DEP在模型构建、上游系统、数据字典、脚本工具、清洗规则、数据质量探查六大功能模块进行升级，40余项新增和优化特性，全面提升模型构建功能，为DataCanvas APS和数据仓库解决方案定制提供有力支撑。
DataCanvas MML 智能运维平台
DataCanvas MML 智能运维平台实现了信息系统日志(包括业务日志和系统日志)的统一标准、统一收集、统一处理、统一保存等功能，并基于日志数据，实现系统监控、重要指标的可视化展示及智能告警分析。
此次DataCanvas MML更新深度融合DataCanvas RT，通过RT工作流、时间轴回溯、多ES集群等功能的优化，增强日志解析和查询、日志计算指标产生和展示、系统监控、异常检测、告警分析等场景的分析能力，是实现智能运维AIOps的重要一环。
在企业对数据模型决策的需求激增，而数据科学家人才数量严重不足的时期，DataCanvas数据科学平台通过“让AI设计AI”的AutoML技术降低使用者在数据科学领域的门槛，让用户通过简单的拖拽操作模型和交互界面操作，无需深入理解模型背后的算法和编码工作，即可完成数据处理、模型生产和模型训练等数据模型全生命周期管理。模型的灵活实用性和输出结果的高可用性，正是DataCanvas数据科学平台深受客户认可和好评的原因。
毕马威近期进行的一项调研显示，91%的中国CEO把技术颠覆视为机遇而非威胁，53%的中国CEO计划在未来三年内增加使用以大数据为基础的预测模型，帮助企业决策，该比例明显高于其他国家CEO的反馈。
在行业发展和技术发展的带动下，数据科学工具将发挥更大效能，为人才提效、为企业节流。在数据科学家人才逐渐补充的未来，DataCanvas将面临最好的时代，将数据科学的力量发挥到极致。
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