掌握数据科学的艺术；利用由数据科学家在社交环境中建立的一流工具和最新专业知识，解决最困难的数据挑战。 IBM Data Science Experience 是一种环境，提供数据科学家取得成功所需的一切。这是一种互动、协作和基于云的环境，为数据科学家提供多种工具，激发他们更深入地洞察数据的奥秘。数据科学家可以运用一流开源技术以及 IBM 独特的功能，培养自身能力，分享成功经验。
     充分利用产品内的社区、教程和专业知识，开启自己的数据科学之旅，提高自身技能，获得针对自己独特项目的相关指导。
     运用最好的开源技术和 IBM 技术，更快速地为自己、团队和企业创造价值。利用 Notebook、RStudio、Spark 以及越来越多的 IBM 创新技术，成为数据科学家。
提高个人和团队的工作效率，分享成功经验。运用协作和社交功能，在工作中更轻松地在团队以及更广泛的社区内开展交流。
主要功能：
 所有工具的一站式工作场所
您可以在这个一站式工作场所中使用越来越多的数据科学工具，例如 RStudio、Jupyter、Python、Scala 等等。在这里，可以运用开源技术以及 IBM 创新，实现不可思议的成果。
 可共享的协作项目
将团队成员、Notebook、脚本和数据集组织成可共享的项目，使得协作更方便，而且更加透明。
 不断发展而且可搜索的社区
利用派生内容和评论来分享建议，提供指导，并推荐分析的替代方法。运用团队和社区的集体智慧，提高生产力，实现更好的成果。
 及时获得所需的支持内容
在进行编码时，可以使用嵌入式 maker 选用板，访问各种数据集、教程和文档，即时获得所需的确切内容。
 Jupyter Notebook
Jupyter Notebook 是基于 Web 的环境，用于开展互动式计算。只需运行小段代码来处理数据，即刻就可以看到计算结果。Notebook 包含处理数据时所需的所有要素：数据、代码计算、可视化、文本、富媒体，从而可以增进理解。
 RStudio
R 是一种流行的统计分析和机器学习软件，支持数据管理，包含测试、模型、分析和图形等组件。RStudio 包含在 IBM Data Science Experience 中，为 R 提供集成开发环境 (IDE)。
 Projects
Projects 帮助用户和协作团队就一系列 Notebook、数据集、文章和分析工作流开展合作。这可以帮助企业更方便地重复利用资产，帮助团队建立和实施共享的最佳实践，与他人开展协作，并从社区中学习经验。