数据科学项目的可重复性
确保数据科学项目不仅具有创新性，而且具有可重复性
消除创新的障碍，并增强对数据驱动分析完整性的信心。
环境管理
确保分析和实验在一致且可重复的环境中执行。
版本控制
跟踪分析方法和模型的演变，以便准确地再现实验。
文档和协作
集中代码协作、说明和可视化。
容器化
将代码、数据和依赖项打包到可移植容器中。
软件包一致性
使用经过测试且兼容的软件包版本。
数据科学与 AI 工作台
Workbench 提供了确保可重复性的解决方案，包括环境管理、版本控制、文档和容器化。使用 Workbench，您可以自信地创建、共享和重现计算工作流程，促进团队和利益相关者之间的协作、验证和知识共享。
资源
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与专家交谈
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