Metaflow 是一款现实生活中的数据科学框架，为数据科学家而建，而不仅仅是为机器而建，致力于使得构建和管理现实的数据科学项目变得容易快捷。
Metaflow 是一个人类友好的 Python 库，可帮助科学家和工程师构建和管理现实生活中的数据科学项目。
Metaflow 最初是在 Netflix 上开发的，旨在提高数据科学家的工作效率，这些科学家从事从古典统计到最新的深度学习等众多项目。Netflix 在2019年开源 Metaflow 。
将 Metaflow 与您喜欢的数据科学库（例如 PyTorch，Tensorflow 或 SciKit Learn）一起使用，并用惯用的 Python 代码编写模型，而无需学习太多新知识。
并且，Metaflow 可帮助您设计工作流程，大规模运行它并将其部署到生产中。它会自动对所有实验和数据进行版本控制和跟踪。它使您可以轻松地在笔记本中检查结果。
当您需要更大规模时，Metaflow可提供对 AWS 云中存储，计算和机器学习服务的内置集成。无需更改代码。
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netflix 开源 Netflix已开源Metaflow ，这是一种内部开发的工具，用于构建和管理基于Python的数据科学项目。 Metaflow解决了从原型到模型部署的整个数据科学工作流程，并提供了与AWS云服务的内置集成。 机器学习和数据科学项目需要机制来跟踪代码，数据和模型的开发。 手动完成所有操作都容易出错，并且用于源代码管理的工具（如Git）并不适合所有这些任务。 [ 也在InfoW
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Netflix开源了Metaflow ，这是一种内部开发的工具，用于构建和管理基于Python的数据科学项目。 Metaflow解决了从原型到模型部署的整个数据科学工作流程，并提供了与AWS云服务的内置集成。 机器学习和数据科学项目需要机制来跟踪代码，数据和模型的开发。 手动执行所有这些操作很容易出错，并且用于源代码管理的工具（如Git）并不适合所有这些任务。 [ 也在InfoWorld上：人工智
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数据科学最近成为计算机的热门领域。数据科学是利用计算机的运算能力对数据进行处理，从数据中提取信息，进而形成“知识”。它已经影响了计算机视觉、信号处理、自然语言识别等计算机分支。
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数据科学最近成为计算机的热门领域。数据科学是利用计算机的运算能力对数据进行处理，从数据中提取信息，进而形成“知识”。它已经影响了计算机视觉、信号处理、自然语言识别等计算机分支。数据科学已经在IT、金融、医学、自动驾驶等领域得到广泛使用。(如果你熟知中情局的棱镜泄密事件，你会发现数据科学已经在情报领域广泛使用。) 在这系列文章中，我希望能完成从概率论，统计，到机器学习的整个数据分析的链条。传统意义上
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前前后后聊了30多分钟，面我的就是入职后的直属leader，30来岁，人很nice，答得差也完全不会嫌弃，一直在积极鼓励，很温暖，感恩！ 考察的内容也是事无巨细，很互联网大厂既视感，本人懒得好好准备，果然翻车。。。anyway。。。浅浅记录一下。。。 说所在的部门是流量策略部，关注上架新品的流量的选择投放比例，常需要与算法部门对接，故需要了解一些基本的算法知识。 岗位一进去会有3节课进行培训： ①