成功的机器学习最重要的因素是在规模上拥有正确的数据，但是组织在如何将正确的数据集组合成适合其项目的格式方面存在困难。在Databricks，我们看到客户通过将数据和ML结合在一起而获得成功，我们还与雪花合作，在全国范围内分享他们的故事，我们称之为数据掌握之旅。立即注册普莱诺2/19 |芝加哥2/20 |波士顿2/26|纽约2月27日圣克拉拉2月27日旧金山2月28日多伦多3月5日数据掌握之旅是数据工程师、数据科学家和业务分析师学习如何将数据与机器学习统一起来的好方法。在巡演的许多城市，客户将分享他们如何通过Databricks统一分析平台和雪花云数据仓库遵循这一方法，以及这是如何推动他们的机器学习成功的。德克萨斯州普莱诺（2/19/19）Paul Bruffett是Devon Energy的企业信息架构师，Devon Energy是一家美国独立的天然气、天然气液体和石油勘探公司，专注于北美陆上勘探和生产。Paul将谈到Devon Energy的高效数据管道如何围绕部件维护、供应链管理和入侵检测来推动经过验证和可量化的机器学习用例。 伊利诺伊州芝加哥（2/20/19）Hanna Torrence是ShopRunner的数据科学家，他领导的团队利用来自140多家零售商网络的电子商务数据，为ShopRunner的600万会员打造个性化产品。她将讲述高效的数据管道如何围绕个性化、推荐、目标定位和文本和图像分析来推动经过验证和可量化的机器学习用例。 马萨诸塞州波士顿（2/26/19）Megan Wellons是Rue Gilt Groupe的副数据科学家，Rue Gilt Groupe是一家领先的低价电子商务投资组合公司，拥有超过2000万会员。她将讲述数据管道如何有效地推动围绕个性化、推荐和目标的已验证和可量化的机器学习用例。 课程还将包括一个深入的演示，演示如何简化数据管道并将其应用于机器学习用例。加入我们的活动，了解更多。免费试用Databricks。今天就开始吧