请教个build data analytics engine的问题# DataSciences - 数据科学
D*3
1 楼
原图
我的第一次出片
以自学的知识,用Lightroom做出的修改
修改有什么大的问题么？ 过锐？ 过曝？
第二张加入了点印象。德味
（其实完全不知道啥是德味:P)
我的第一次出片
以自学的知识,用Lightroom做出的修改
修改有什么大的问题么？ 过锐？ 过曝？
第二张加入了点印象。德味
（其实完全不知道啥是德味:P)
m*r
2 楼
先谢谢大神们了！！
有个问题想请教下群里大神：自己建好了模型如何把模型build成可用的product呢？感
觉这是data engineer的问题 自己毫无思路啊。具体来讲，用户点击相关的选项在
front end， 我们service这边就提取相关数据利用我做好的模型呈现给用户。这个
analytic engine怎么搞啊？ 用什么平台和语言比较好？ 毫无头绪。
有个问题想请教下群里大神：自己建好了模型如何把模型build成可用的product呢？感
觉这是data engineer的问题 自己毫无思路啊。具体来讲，用户点击相关的选项在
front end， 我们service这边就提取相关数据利用我做好的模型呈现给用户。这个
analytic engine怎么搞啊？ 用什么平台和语言比较好？ 毫无头绪。
a*x
3 楼
喜歡第二張
T*u
4 楼
从marketing的角度讲需要customer requirements，从engineering的角度讲需要把
customer requirements转化到engineering requirements，并且定义相应的工具。我
觉着作为data scientist，在转化的过程中需要展现的是leadership，什么需要做，什
么不需要做，哪些feature比较重要，而哪些feature在现有的budget和time to market
之前可以trade off掉，而不是具体implementation的能力。
【在 m*********r 的大作中提到】
: 先谢谢大神们了！！
: 有个问题想请教下群里大神：自己建好了模型如何把模型build成可用的product呢？感
: 觉这是data engineer的问题 自己毫无思路啊。具体来讲，用户点击相关的选项在
: front end， 我们service这边就提取相关数据利用我做好的模型呈现给用户。这个
: analytic engine怎么搞啊？ 用什么平台和语言比较好？ 毫无头绪。
customer requirements转化到engineering requirements，并且定义相应的工具。我
觉着作为data scientist，在转化的过程中需要展现的是leadership，什么需要做，什
么不需要做，哪些feature比较重要，而哪些feature在现有的budget和time to market
之前可以trade off掉，而不是具体implementation的能力。
【在 m*********r 的大作中提到】
: 先谢谢大神们了！！
: 有个问题想请教下群里大神：自己建好了模型如何把模型build成可用的product呢？感
: 觉这是data engineer的问题 自己毫无思路啊。具体来讲，用户点击相关的选项在
: front end， 我们service这边就提取相关数据利用我做好的模型呈现给用户。这个
: analytic engine怎么搞啊？ 用什么平台和语言比较好？ 毫无头绪。
D*3
5 楼
原图
我的第一次出片
以自学的知识,用Lightroom做出的修改
修改有什么大的问题么？ 过锐？ 过曝？
第二张加入了点印象。德味
（其实完全不知道啥是德味:P)
我的第一次出片
以自学的知识,用Lightroom做出的修改
修改有什么大的问题么？ 过锐？ 过曝？
第二张加入了点印象。德味
（其实完全不知道啥是德味:P)
n*3
6 楼
从技术角度讲， u need s web service
market
【在 T*****u 的大作中提到】
: 从marketing的角度讲需要customer requirements，从engineering的角度讲需要把
: customer requirements转化到engineering requirements，并且定义相应的工具。我
: 觉着作为data scientist，在转化的过程中需要展现的是leadership，什么需要做，什
: 么不需要做，哪些feature比较重要，而哪些feature在现有的budget和time to market
: 之前可以trade off掉，而不是具体implementation的能力。
market
【在 T*****u 的大作中提到】
: 从marketing的角度讲需要customer requirements，从engineering的角度讲需要把
: customer requirements转化到engineering requirements，并且定义相应的工具。我
: 觉着作为data scientist，在转化的过程中需要展现的是leadership，什么需要做，什
: 么不需要做，哪些feature比较重要，而哪些feature在现有的budget和time to market
: 之前可以trade off掉，而不是具体implementation的能力。
a*x
7 楼
喜歡第二張
m*r
8 楼
先谢谢大神们了！！
有个问题想请教下群里大神：自己建好了模型如何把模型build成可用的product呢？感
觉这是data engineer的问题 自己毫无思路啊。具体来讲，用户点击相关的选项在
front end， 我们service这边就提取相关数据利用我做好的模型呈现给用户。这个
analytic engine怎么搞啊？ 用什么平台和语言比较好？ 毫无头绪。
有个问题想请教下群里大神：自己建好了模型如何把模型build成可用的product呢？感
觉这是data engineer的问题 自己毫无思路啊。具体来讲，用户点击相关的选项在
front end， 我们service这边就提取相关数据利用我做好的模型呈现给用户。这个
analytic engine怎么搞啊？ 用什么平台和语言比较好？ 毫无头绪。
D*3
9 楼
T*u
10 楼
从marketing的角度讲需要customer requirements，从engineering的角度讲需要把
customer requirements转化到engineering requirements，并且定义相应的工具。我
觉着作为data scientist，在转化的过程中需要展现的是leadership，什么需要做，什
么不需要做，哪些feature比较重要，而哪些feature在现有的budget和time to market
之前可以trade off掉，而不是具体implementation的能力。
【在 m*********r 的大作中提到】
: 先谢谢大神们了！！
: 有个问题想请教下群里大神：自己建好了模型如何把模型build成可用的product呢？感
: 觉这是data engineer的问题 自己毫无思路啊。具体来讲，用户点击相关的选项在
: front end， 我们service这边就提取相关数据利用我做好的模型呈现给用户。这个
: analytic engine怎么搞啊？ 用什么平台和语言比较好？ 毫无头绪。
customer requirements转化到engineering requirements，并且定义相应的工具。我
觉着作为data scientist，在转化的过程中需要展现的是leadership，什么需要做，什
么不需要做，哪些feature比较重要，而哪些feature在现有的budget和time to market
之前可以trade off掉，而不是具体implementation的能力。
【在 m*********r 的大作中提到】
: 先谢谢大神们了！！
: 有个问题想请教下群里大神：自己建好了模型如何把模型build成可用的product呢？感
: 觉这是data engineer的问题 自己毫无思路啊。具体来讲，用户点击相关的选项在
: front end， 我们service这边就提取相关数据利用我做好的模型呈现给用户。这个
: analytic engine怎么搞啊？ 用什么平台和语言比较好？ 毫无头绪。
v*w
11 楼
co喜欢第二章
n*3
12 楼
从技术角度讲， u need s web service
market
【在 T*****u 的大作中提到】
: 从marketing的角度讲需要customer requirements，从engineering的角度讲需要把
: customer requirements转化到engineering requirements，并且定义相应的工具。我
: 觉着作为data scientist，在转化的过程中需要展现的是leadership，什么需要做，什
: 么不需要做，哪些feature比较重要，而哪些feature在现有的budget和time to market
: 之前可以trade off掉，而不是具体implementation的能力。
market
【在 T*****u 的大作中提到】
: 从marketing的角度讲需要customer requirements，从engineering的角度讲需要把
: customer requirements转化到engineering requirements，并且定义相应的工具。我
: 觉着作为data scientist，在转化的过程中需要展现的是leadership，什么需要做，什
: 么不需要做，哪些feature比较重要，而哪些feature在现有的budget和time to market
: 之前可以trade off掉，而不是具体implementation的能力。
D*u
13 楼
平台看数据多大，即时，并发的需求，然后选择 Spark Streaming， Cassandra，
MYSQL，SQLserver或者in memory等等， 语言的话Python，Java，JS，C# 都可以。
如果模型简单，数据不大，很容易的。
MYSQL，SQLserver或者in memory等等， 语言的话Python，Java，JS，C# 都可以。
如果模型简单，数据不大，很容易的。
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