如果你是個資深的互聯網人，一定不會對數據分析、人工智能這樣的年度關鍵熱詞感到陌生。近一兩年內冒出的新銳互聯網科技公司、包括行業巨頭，為了搶占未來競爭優勢、構建商業壁壘，都紛紛押注人工智能賽道。

這波浪潮的背后潛伏著一群人，現今逐漸浮現在大眾眼前。業界對他們的稱謂有很多，如商業數據分析師、數據算法工程師、數據科學家等等，更多時候我們統稱為「數據工作者」。

他們可能有點極客范兒。

熱衷于用數據分析探索規律，挖掘潛在的、不浮于表面的價值信息。

為了推進某個商業數據應用問題的解決，需要頻繁的進行跨職能溝通與協作。

具備極高的自我學習驅動力，大部分的時間與精力，將是用于掌握最新的數據算法、更好的模型設計以及編程語言。

但目前面向數據工作者的外部基礎建設環境并不十分友好，即便工作成果將對商業產生深遠影響。

從網絡上公開分享的一系列教你從零開始在本地安裝編程環境、搭建云端服務器、配置深度學習平臺，到下載安裝語言工具包的教程，即可窺見一斑。往往還沒體驗到數據分析工作帶來的樂趣，便已倒在繁瑣的前期準備任務門口。

因為我們（科賽創始團隊）深刻了解痛點所在，所以希望設計一款產品服務，給予解決。它能夠：

1.最大化降低數據分析工作與入門學習的門檻

2.用更友好的方式讓非數據工作者快速理解數據分析且參與協作、提高生產效率

3.持續完善個人知識體系、提升技能，適應快速發展的商業社會

基于構想，我們打造了K-Lab這款在線數據分析協作平臺，能讓數據工作者隨時隨地在云端開展數據處理、模型搭建、代碼調試、撰寫報告、團隊協作等系列數據分析工作。

零數據工程問題

K-Lab是款在線數據分析協作平臺，每個用戶在完成登錄后均能擁有個人獨享的K-Lab工作專區，免費享受2核8G的高性能云計算資源。

同時K-Lab集成了Python3、Python2、R三種主流編程語言環境，秒級啟動。同步內置100+常用數據分析工具包，等你輕松調用。

直接免去用戶自己搭建本地數據分析編程環境的前期工作，從現在開始，讓更多的時間關注在數據分析本身。

交互式編程設計

今年8月在紐約舉辦的JupyterCon會議上（很厲害的大會就對了），Fernando Pérez（IPython創造者）便提出基于Jupyter生態系統下的六大趨勢。

其中關鍵的兩點，與你分享：

1.交互式計算已經是一件真實正經的事情

數據分析領域內，傳統的集成開發環境（IDE）正被取代，Jupyter、JupyterLab和RStudio便是這一趨勢的杰出例子。

2.計算型敘述正被廣泛地創造出來

實時運行的代碼、敘事性的文本和可視化將被整合在一起，方便數據工作者使用代碼和數據來講述故事。

我們打造的K-Lab便是提供基于Jupyter Notebook的在線數據分析服務，延續采用交互式編程的設計方法，讓數據分析整個過程與結果統一。

開放式學習實踐平臺

1.海量真實數據集資源

對數據工作者來說，優質的開源數據集資源十分重要，不論是用于開放性數據課題研究還是訓練自身結構化思維。

科賽通過長期的行業合作，在官網公開分享了各行業真實生產環境下的數據資源，用戶可直接在K-Lab工作專區掛載（公開/私有）數據集，一鍵開啟探索性數據分析。

2.優質公開數據分析項目案例

平臺上沉淀了諸多優質項目，整個數據分析過程清晰可見。若看到優秀作品，用戶可直接利用「Fork」鍵功能，在原作品基礎上再創造。也能使用「評論」功能與原作者在線交流。

其中，私有項目還可以用「分享」鍵分享給一或多人，支持移動&PC端在線閱讀、一鍵運行。

3.多類型數據人才實踐場景

科賽聯合企業共同打造「訓練營」，通過K-Lab在線數據分析協作平臺，有效整合數據資源、數據知識、數據創新應用案例及行業上下游資源，用創新方式培養中高端數據人才。

K-Lab，數據工作者的首選利器

看到這里 不妨打開瀏覽器 輸入kesci.com
創建你的第一個數據分析項目 感受K-Lab帶來的極致體驗

總結

以上是生活随笔為你收集整理的99%的数据工作者不曾知道的一款利器的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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