Programmierung in Dataiku

Dank Dataiku werden Sie durch Codierung und Programmierung zum erstklassigen Bürger der Plattform.

Coding in Dataiku

Interaktive Python-, R- und SQL-Notebooks

  • In interaktiven Notebooks (REPL) können Daten inspiziert und in Diagrammen dargestellt werden.
  • Zur anspruchsvollen Einfärbung und Vervollständigung der Daten ist Jupyter (Python und R) integriert.
  • Sie können eigene, aktualisierbare Berichte definieren.
  • Mit Vorlagen bestückte Notebooks Zeit sparen
  • Mithilfe von SQL-Notebooks können Datenbanken und Data Lakes interaktiv abgefragt werden (mit Unterstützung für Hive

Kodieren und teilen Sie Erfolgsrezepte

  • Programmieren Sie Ihre eigene Logik in der (Big-Data-)Programmiersprache Ihrer Wahl.
  • Kodieren Sie Ihre eigenen Rezepte in Python, R, SQL, Shell, Hive, Impala, Pig, Spark SQL, Spark Scala, PySpark, SparkR oder sparklyr.
  • Speichern Sie Ihre bewährten Codesnippets, um sie mit anderen Nutzern zu teilen.
  • Skalieren Sie Ihren Code, indem Sie Python- und R-Jobs auf Kubernetes-Clustern ausführen.
Code and share your own recipes

Kodieren eigener Visualisierungen

  • Sie können führende Javascript-Bibliotheken wie d3.js, Leaflet, plot.ly usw. nutzen, um Ihre eigenen webbasierten Visualisierungen zu erstellen.
  • Für anspruchsvolle Webanwendungen steht ein Python-Backend zur Verfügung.
  • Mit Bokeh oder Shiny können Sie ansprechende interaktive Visualisierungen erstellen
  • Zum Schutz Ihrer benutzerdefinierten Webanwendungen steht API-Schlüsselmanagement zur Verfügung.
Code your own visualizations

Wiederverwendbare Komponenten und Umgebungen

  • Gemeinsam genutzte Python- und R-Bibliotheken erleichtern die Wiederverwendung von Code.
  • Mit R oder Python können Sie Plug-Ins entwickeln, die die nativen Funktionen von Dataiku ergänzen.
  • Sie können R- oder Python-Codeumgebungen einrichten, um für Reproduzierbarkeit und Kompatibilität zu sorgen
  • Benutzerdefinierte, Python-basierte Schritte können in Dataiku-Szenarien eingefügt werden.
Create reusable components and environments

Los geht's mit Dataiku

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