Atlas可以支持数据科学家进行数据的模型训练和评估的方式包括：
数据准备：Atlas提供了数据集成和数据清洗的功能，可以帮助数据科学家快速准备干净、完整的数据集，以供模型训练使用。
模型选择：Atlas提供了各种常用的机器学习算法和深度学习模型，数据科学家可以根据具体的问题选择合适的模型进行训练。
模型训练：Atlas提供了分布式计算能力，可以加速模型训练的过程，同时还支持超参数调优等功能，帮助数据科学家优化模型性能。
模型评估：Atlas提供了模型评估和性能监控的功能，可以帮助数据科学家评估模型的准确性和稳定性，及时发现模型的问题并进行调整。
模型部署：Atlas支持将训练好的模型部署到生产环境中，实现模型的实时预测和推理，为数据科学家提供了完整的模型开发和部署流程。
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