Video: Milline Azure'i teenus suudab pakkuda masinõppe jaoks suurandmete analüüsi?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Viimati modifitseeritud: 2023-12-15 23:45
Õppimine Tee kirjeldus
Microsoft Azure pakub robustne teenuseid analüüsimiseks Suured andmed . Üks tõhusamaid viise on oma andmeid sisse Azure'i andmed Lake Storage Gen2 ja seejärel töödelda seda kasutades Spark on Azure Andmekivid. Azure Voog Analüütika (ASA) on Microsofti oma teenust reaalajas andmeanalüütika.
Lihtsalt nii, mis on taevasinine suurandmed?
Suured andmed on üldtermin, mis kirjeldab a suur maht andmeid . Siiski kontekstis andmeid analüütika, tehisintellekt ja masinõpe, Suured andmed viitab a suur komplekt andmeid mida analüüsitakse tehnoloogiate kogumi abil, et paljastada mustrid või suundumused.
Samuti, millised on Azure'i reaalajas analüüsi võimalused? Microsoft Azure Voog Analüütika on Microsofti serverita skaleeritav keerukate sündmuste töötlemise mootor, mis võimaldab kasutajatel arendada ja käitada päris - aja analüüs mitmes andmevoos allikatest, nagu seadmed, andurid, veebisaidid, sotsiaalmeedia ja muud rakendused.
Samuti peaksite teadma, mis on Azure'i andmeanalüütika?
Azure'i andmed Järv Analüütika on tellitav analüütika tööteenus, mis lihtsustab suurt andmeid . Kergesti arendada ja massiliselt paralleelselt töötada andmeid teisendus- ja töötlemisprogrammid U-SQL, R, Python ja. Ilma haldatava infrastruktuurita saate töödelda andmeid nõudmisel, laieneb koheselt ja maksate ainult töökoha eest.
Kuidas Microsoft suurandmeid kasutab?
Microsoft võtab Suured andmed miljardile inimesele, pakkudes kõigile hõlpsat juurdepääsu andmeid , suur või väike ja võimaldab lõppkasutajatel kõike analüüsida andmeid tuttavate tööriistadega, nagu Excel. Uued tehnoloogiad, nagu Apache Hadoop, suudavad salvestada ja analüüsida struktureerimata petabaite andmeid odavalt.
Soovitan:
Milline traadita ühenduse standard suudab voogesitada andmeid kiirusega kuni 54 Mbps?
Tabel 7.6. IEEE 802.11 standardite võrdlus IEEE standardne RF kasutatud andmeedastuskiirus (Mbps) 802.11a 5GHz 54 802.11b 2.4GHz 11 802.11g 2.4GHz 54 802.11n 2.605
Mida peaksin masinõppe jaoks õppima?
Enne masinõppe õppimise alustamist oleks parem, kui tutvuksite järgmise teemaga üksikasjalikumalt. Tõenäosusteooria. Lineaaralgebra. Graafiteooria. Optimeerimise teooria. Bayesi meetodid. Arvestus. Mitme muutujaga arvutus. Ja programmeerimiskeeled ja andmebaasid nagu:
Milline on suurandmete analüütiku roll?
Suurandmete analüütikud vastutavad andmeanalüütika ja CRM-i kasutamise eest, et hinnata organisatsiooni tehnilist jõudlust ja anda soovitusi süsteemide täiustamiseks. Need analüütikud võivad keskenduda sellistele probleemidele nagu voogesitus, reaalajas andmed ja andmete migratsioon
Kas Java on suurandmete jaoks oluline?
Tugev trükkimine. Java hoolib palju tüübiohutusest. See funktsioon on suurandmete rakenduste arendamiseks ja andmeteaduse käsitlemiseks Javas väga oluline. Java on väga tõhus kompileeritud keel, mida kasutatakse suure tootlikkusega (ETL) koodi kirjutamiseks ja masinõppe algoritmidega
Kuidas R-i analüüs sobib suurandmete jaoks?
R sisaldab suurt hulka andmepakette, riiuligraafiku funktsioone jne, mis on suur andmeanalüüsi valdav keel, kuna sellel on tõhus andmetöötlusvõime. Tehnikahiiglased nagu Microsoft ja Google kasutavad R-i suurte andmete analüüsimiseks