数据科学家的模型操作

开发您的模型，自由选择您喜欢的工具, 最权威的网投平台对它们进行操作:

最权威的网投平台为数据科学家提供了灵活性，同时允许他们展示其工作的价值

数据科学家需要一种可重复的方法，使用他们个人工具包中的工具和他们选择的工作台为生产准备模型. 这种方法必须包括监测生产数据漂移的方法, 根据先前得分数据的响应轻松回测模型, 并且很容易在必要时重新训练模型.

不管模型是如何发展的, 每个模型都需要测试, 部署到生产环境, val, 并重新培训. 最权威的网投平台可以帮助将这个循环整合到任何语言中, 工作台, IDE, 以及数据科学家想要使用的开发工具.

数据科学家只拥有在创建模型时可用的训练数据. 如果新的生产数据具有违反创建时所作假设的统计属性, 数据科学家应该得到提醒，以便重新训练模型或更新假设.

数据科学家应该有机会展示他们的模型如何有效地影响他们的业务底线. 证明这一点的一个好方法是，当对先前得分数据的新响应可用时，定期对模型进行回测.

每个数据科学家的乐趣在于加深他们对数据的理解并开发新的数据, 更好的模型反映了更好的理解. 应该有一种方法可以很容易地证明一种新模型是对其前身的改进.

你的工作将如何转变

数据科学家能够在任何市场领先的工作台上开发模型, 通过对历史数据集的研究进行迭代, 然后快速操作模型. 最权威的网投平台为回测设置了一个可重复的系统，以及一个业务主管可以用来与模型交互的仪表板.

模型作为软件资产是独一无二的，因为它们是由具有独特数学方法的团队开发的, 统计, 机器学习, 和AI知识. 最权威的网投平台允许跨业务的团队将这些资产模块化为可重用的部分，并向业务所有者展示它们的有效性.

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