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Deepnote:専門的なデータ分析と科学チームのコラボレーションのためのAI搭載プラットフォーム

はじめに

Deepnoteは、データ分析およびデータサイエンスチームのために設計されたコラボレーションノートブックプラットフォームです。Python、SQL、ノーコード分析、50を超えるデータソースへの接続機能を組み合わせたDeepnoteは、GPT-4を活用してコード生成、編集、解釈、オートコンプリート機能を提供し、ノートブックをダイナミックなデータアプリケーションやダッシュボードに即座に変換します。データの探索、機械学習モデルの構築、チームとの共同作業のいずれにおいても、Deepnoteは強力なサポートと使いやすいエクスペリエンスを提供します。

Deepnote AIはDeepnoteプラットフォームの一部であり、コードの生成、編集、解釈によってデータ作業を効率化するように設計されています。Pythonのエキスパートでもプログラミング初心者でも、Deepnote AIを使えば、データ分析のあらゆる段階で必要な洞察を得ることができます。Deepnoteは、生成AI技術(OpenAIと コーディウム (DeepnoteのAIは、データを扱う作業をより効率的で生産的なものにするために設計された、チームや企業向けのプログラムです。

  • コードの生成ラップトップに自然言語コマンドを入力すると、Deepnote AIがコマンドに基づいて適切なコードを生成します。
  • 編集コードAIから提供された変更案を使ってコードを最適化する。
  • 通訳コード説明したいコードセグメントを選択すると、Deepnote AIが詳細な説明を行います。
  • コードの完成コードを書くとき、AIは文脈に基づいて補完的な提案をする。

 


Deepnote:プロのデータ分析・サイエンスチームのためのAI搭載コラボレーティブ・ワークスペース-1

 

機能一覧

  • 多言語サポートPython、SQL、R、その他多くのプログラミング言語をサポート。
  • AIアシストGPT-4 を使用したコード生成、解釈、自動補完を提供します。
  • データの可視化コード不要の設定可能なチャートとしてデータフレームを即座に視覚化。
  • コラボレーション機能チームメンバーはコメント、レビュー、バージョン管理ができます。
  • データ統合一般的なデータウェアハウス、データベース、データレイクとの統合が組み込まれています。
  • 安全コンプライアンスHIPAA、SOC 2、GDPR、その他のセキュリティ基準に準拠。
  • カスタム展開セキュアでコンプライアンスに準拠したフルマネージドインスタンスを提供します。
  • インタラクティブ・ダッシュボード迅速なデータ探索を印象的なレポートやアプリケーションに変換します。
  • APIの展開モデルを直接提供するAPIとしてノートブックをデプロイする。
  • GPUサポートCPUから巨大なGPUまで、ハードウェアを選択できます。

 

ヘルプの使用

プロジェクトの作成と管理

  1. プロジェクトを作成するログイン後、"New Project "ボタンをクリックし、プログラミング言語(例:Python、SQL)を選択します。
  2. インポートデータCSVファイルをドラッグ&ドロップするか、データソース(Snowflake、BigQueryなど)に接続してデータをインポートします。
  3. コードを書くノートパソコンでコードを書き、GPT-4が提供するコード生成機能と自動補完機能を活用することで、作業効率を高めることができます。
  4. データの可視化内蔵の視覚化ツールを使って、データフレームをチャートに変換します。
  5. コーディネーションチームメンバーをプロジェクトに招待し、ノートブックを共有し、コメントやレビューをする。
  6. バージョン管理バージョン管理機能を使って、コードの変更を追跡・管理する。

高度な機能

  1. AIアシスト達成したいタスクを記述すると、Deepnoteはコードを記述することなく自動的にデータを生成、分析、解釈します。
  2. インタラクティブ・ダッシュボードインタラクティブなダッシュボードを作成したり、入力ブロックやボタンを追加したり、定期的にノートブックを実行するようにスケジュールしたりできます。
  3. APIの展開ラップトップをAPI、ダイレクト・サービス・モデルとしてデプロイし、必要なハードウェア(GPUなど)を選択する。
  4. セキュリティ設定RBAC、SSO、ディレクトリ同期を設定し、データとコードへのアクセス制御を保証します。

サンプルアプリケーション

  1. セールスレポート販売データのビジュアルレポートを作成し、販売傾向を分析。
  2. クライアント360顧客データを統合し、包括的な顧客ビューを提供する。
  3. 解約予測モデル顧客解約予測モデルの構築と展開。
  4. A/Bテスト評価A/Bテストの結果を分析し、ビジネス上の意思決定を最適化する。
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