大數(shù)據(jù)在改變?nèi)藗兊墓ぷ鳌⑸钆c思維模式的同時(shí)，也在改變文化、教育和學(xué)術(shù)研究方式。

在各學(xué)科的傳統(tǒng)知識(shí)與新興數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)日益緊密的今天，如果沒有大量數(shù)據(jù)的支撐與復(fù)雜的模型分析，當(dāng)前的科研成果已經(jīng)很難獲得有價(jià)值的創(chuàng)新，和鯨Kescilab科研版應(yīng)運(yùn)而生，極大的提升了數(shù)據(jù)科研的工作效率。

要知道科學(xué)研究領(lǐng)域的應(yīng)用既是大數(shù)據(jù)的重要來源，也是大數(shù)據(jù)發(fā)展的主要方向，數(shù)據(jù)科學(xué)家們需要耗費(fèi)極高的成本從大量看似雜亂、繁復(fù)的數(shù)據(jù)中，收集、整理和分析“數(shù)據(jù)足跡”，發(fā)現(xiàn)新知識(shí)、創(chuàng)造新的價(jià)值。但將大數(shù)據(jù)融入科研學(xué)術(shù)當(dāng)中，不僅需要對于專業(yè)知識(shí)的理解力，更需要適當(dāng)?shù)墓ぞ邔?shù)據(jù)價(jià)值進(jìn)行解析梳理和科研團(tuán)隊(duì)協(xié)作支持。

首先，科研中用到數(shù)據(jù)維度較廣，常用的可視化工具已經(jīng)無法滿足數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)調(diào)用和數(shù)據(jù)共享等需求。其次，處理這些體量極大的數(shù)據(jù)，需要強(qiáng)大的算力支持，由于本地計(jì)算資源有限，負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)處理的項(xiàng)目成員經(jīng)常需要在配置云計(jì)算環(huán)境，或是調(diào)參數(shù)、跑模型上花費(fèi)大量時(shí)間。最后，再加上每個(gè)科研團(tuán)隊(duì)成員使用的計(jì)算環(huán)境不可避免地存在差異，無論是在數(shù)據(jù)傳輸、模型復(fù)用和分享協(xié)作上都存在極大困難，使得科研團(tuán)隊(duì)中的協(xié)作難以實(shí)現(xiàn)。

從硬件到軟件，為科研實(shí)驗(yàn)室專門配置一套高性能計(jì)算能力的設(shè)備往往需要花費(fèi)上百萬甚至千萬，而硬件技術(shù)的快速更迭使得高性能計(jì)算集群頻繁換代，帶來潛在且不菲的更新成本。

和鯨科技推出Kescilab科研版正是為了解決這一系列問題。K-Lab科研版不僅提供了Python、R語言的豐富生態(tài)，覆蓋了上百種主流數(shù)據(jù)分析工具功能，也為團(tuán)隊(duì)提供了統(tǒng)一的云計(jì)算環(huán)境，只需一鍵環(huán)境配置和項(xiàng)目分享，從數(shù)據(jù)到模型甚至論文報(bào)告都可以一鍵共享，完成無縫實(shí)時(shí)協(xié)作。和鯨Kescilab科研版，實(shí)際上就是一套完整的數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)科研的解決方案。

Kescilab科研版（以下簡稱“K-Lab”），如何提升科研團(tuán)隊(duì)的研究效率？

在科研的最初始階段——讀文獻(xiàn)，選方向的過程中，K-Lab便可支持各種格式文獻(xiàn)及數(shù)據(jù)集的上傳、存儲(chǔ)，提供多種文獻(xiàn)代碼管理和調(diào)用方式，將論文中的數(shù)據(jù)集、項(xiàng)目代碼進(jìn)行可視化呈現(xiàn)，在研讀文獻(xiàn)的同時(shí)對照代碼效果，閱讀效率翻倍。

當(dāng)論文選題已經(jīng)確定后，項(xiàng)目組需要進(jìn)行數(shù)據(jù)收集與共享，K-Lab可以在做試驗(yàn)，獲取數(shù)據(jù)時(shí)，提供針對實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目、科研數(shù)據(jù)的可擴(kuò)容云盤存儲(chǔ)，數(shù)據(jù)集上傳后，團(tuán)隊(duì)成員即可通過“一鍵共享”直接在線使用，無需重新下載與存儲(chǔ)，免去數(shù)據(jù)維護(hù)等重復(fù)工作。

在科研項(xiàng)目和論文過程中，最重要的部分就是數(shù)據(jù)處理與分析，快速從數(shù)據(jù)中提煉價(jià)值及靈感，提高模型精確度，完成大型數(shù)據(jù)集的分析任務(wù)，是重中之重，K-Lab配置的Python&R云平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)一鍵計(jì)算環(huán)境配置和極簡運(yùn)維，根據(jù)任務(wù)需求彈性調(diào)度云資源。K-Lab內(nèi)自帶大量常用代碼片段知識(shí)庫，并不斷更新，讓科研人員無需死記硬背代碼，節(jié)約大量時(shí)間。

論文的手稿產(chǎn)出部分也可以由K-Lab直接完成，內(nèi)置的Markdown編輯器，可通過結(jié)合代碼輸出和圖片上傳功能，記錄論文中每一個(gè)要點(diǎn)，滿足專業(yè)排版需求?？蒲许?xiàng)目可以通過一鍵分享和Fork，在組織內(nèi)進(jìn)行快速復(fù)制和重現(xiàn)，支持實(shí)時(shí)評(píng)論互動(dòng)，帶來高效的的文稿協(xié)作方式。

當(dāng)論文及科研成果發(fā)布后，K-Lab能夠?qū)⒖蒲谐晒捌渌蕾嚨臄?shù)據(jù)集托管至云端，并形成自動(dòng)化關(guān)聯(lián)，方便科研成果復(fù)現(xiàn)與再生產(chǎn)時(shí)的快速調(diào)用?？蓮?fù)現(xiàn)性是論文分享的普遍趨勢，K-Lab產(chǎn)出的論文手稿，可以隨時(shí)復(fù)現(xiàn)論文生產(chǎn)過程，方便將論文中的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)輕松傳遞給新成員。

和鯨科技的K-Lab科研版，可以幫助導(dǎo)師精準(zhǔn)把控項(xiàng)目細(xì)節(jié)，加快研究進(jìn)度，讓團(tuán)隊(duì)成員擺脫繁復(fù)的基礎(chǔ)工作，迅速進(jìn)入研究重要階段，大幅提升科研探索效率和論文質(zhì)量。同時(shí)也讓科研團(tuán)隊(duì)直接跳過瑣碎的運(yùn)維管理，從繁重的基礎(chǔ)工作中解放，無需任何硬件部署和運(yùn)維，快速在應(yīng)用層開展研究工作，根據(jù)任務(wù)需求彈性調(diào)度云算力，既高效又經(jīng)濟(jì)。

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目前，國內(nèi)的領(lǐng)先高校如北大、清華等，已經(jīng)開始使用K-Lab科研版進(jìn)行研究作業(yè)。無論是在經(jīng)濟(jì)、人文、理學(xué)還是傳統(tǒng)工科等多個(gè)學(xué)科領(lǐng)域的科研方向，均表現(xiàn)出與數(shù)據(jù)研究高度融合的趨勢。