Video: Qaysi Azure xizmati mashinani o'rganish uchun katta ma'lumotlar tahlilini taqdim etishi mumkin?
2024 Muallif: Lynn Donovan | [email protected]. Oxirgi o'zgartirilgan: 2023-12-15 23:54
O'rganish Yo'l tavsifi
Microsoft Azure taqdim etadi mustahkam xizmatlar tahlil qilish uchun katta ma'lumotlar . Eng samarali yo'llardan biri - bu saqlash ma'lumotlar ichida Azure Data Lake Storage Gen2 va keyin uni Spark on yordamida qayta ishlang Azure Databricks. Azure Oqim Analitika (ASA) Microsoft-ga tegishli xizmat real vaqt uchun ma'lumotlar tahlili.
Oddiy qilib aytganda, azure katta ma'lumotlar nima?
Katta ma'lumotlar a ni tavsiflovchi umumiy atamadir katta hajmi ma'lumotlar . Biroq, kontekstda ma'lumotlar analitika, sun'iy intellekt va mashinani o'rganish, Katta ma'lumotlar a ga ishora qiladi katta to'plami ma'lumotlar naqsh yoki tendentsiyalarni aniqlash uchun texnologiyalar to'plami tomonidan tahlil qilinadi.
Bundan tashqari, Azure tomonidan taqdim etilgan real vaqt tahlili imkoniyatlari qanday? Microsoft Azure Oqim Analitika Microsoft tomonidan serversiz kengaytiriladigan murakkab hodisalarni qayta ishlash mexanizmi bo'lib, foydalanuvchilarga ishlab chiqish va ishga tushirish imkonini beradi haqiqiy - vaqt tahlili qurilmalar, sensorlar, veb-saytlar, ijtimoiy media va boshqa ilovalar kabi manbalardan ma'lumotlarning bir nechta oqimlarida.
Bundan tashqari, Azure ma'lumotlar tahlili nima ekanligini bilish uchun?
Azure Data Ko'l Analitika talab bo'yicha hisoblanadi analitika katta soddalashtiradigan ish xizmati ma'lumotlar . Osonlik bilan rivojlaning va massiv parallel ishlang ma'lumotlar U-SQL, R, Python va.da transformatsiya va qayta ishlash dasturlari. Boshqarish uchun infratuzilma bo'lmasa, siz qayta ishlashingiz mumkin ma'lumotlar talab bo'yicha, bir zumda o'lchab va faqat ish uchun to'lash.
Microsoft katta ma'lumotlardan qanday foydalanadi?
Microsoft olib bormoqda Katta ma'lumotlar barchaga oson kirishni ta'minlash orqali milliard odamga ma'lumotlar , katta yoki kichik va oxirgi foydalanuvchilarga barchasini tahlil qilish imkonini beradi ma'lumotlar Excel kabi tanish vositalar bilan. Apache Hadoop kabi yangi texnologiyalar tizimsiz petabaytlarni saqlashi va tahlil qilishi mumkin ma'lumotlar arzon.
Tavsiya:
Mashinani o'rganish uchun eng yaxshi til qaysi?
Mashinalarni o'rganish - bu kompyuter fanining o'sib borayotgan sohasi va bir nechta dasturlash tillari ML tizimi va kutubxonalarni qo'llab-quvvatlaydi. Barcha dasturlash tillari orasida Python eng mashhur bo'lib, undan keyin C++, Java, JavaScript va C# tillari mavjud
Katta ma'lumotlar tahlilini qanday ta'riflagan bo'lardingiz?
Katta ma'lumotlar tahlili - bu yashirin naqshlar, noma'lum korrelyatsiyalar, bozor tendentsiyalari va mijozlarning xohish-istaklari kabi ma'lumotlarni ochish uchun katta va xilma-xil ma'lumotlar to'plamlarini yoki katta ma'lumotlarni o'rganishning ko'pincha murakkab jarayoni bo'lib, bu tashkilotlarga biznes qarorlarini qabul qilishda yordam beradi
Mashinani o'rganish uchun qaysi dasturlash tilidan foydalaniladi?
Python Xuddi shunday, so'raladi, qaysi til mashinani o'rganish va AI uchun eng yaxshisidir? Sun'iy intellekt uchun eng yaxshi 5 ta eng yaxshi dasturlash tillari Python. Python soddaligi tufayli sun'iy intellektni rivojlantirish bo'yicha barcha tillar ro'yxatida birinchi o'rinda turadi.
Mac uchun Excel 2011 da ma'lumotlar tahlilini qanday olish mumkin?
Mavjud plaginlar oynasida AnalysisToolPak - VBA katagiga belgi qo'ying. Eslatma: Tahlil asboblar to'plami Mac 2011 uchun Excel uchun mavjud emas. Tahlil asboblar to'plamini Excelga yuklang Fayl yorlig'ini bosing, Variantlar-ni bosing va keyin Qo'shish-inscategory-ni bosing. Boshqaruv oynasida Excel plaginlarini tanlang va keyin O'tish-ni bosing
Nima uchun ma'lumotlar tahlilini tushunish HIM mutaxassisi uchun muhim?
Katta ma'lumotlar tahlili va informatika HIM mutaxassislari bemor ma'lumotlarini doimiy va tez olish, boshqarish, tahlil qilish va sharhlash uchun ishlaydi. Shuningdek, HIM mutaxassislari ushbu sohada yangi ko'nikmalarni o'rganish va rivojlantirishni davom ettirishlari muhim, chunki sog'liqni saqlash ma'lumotlari jarayonlari doimiy ravishda o'zgarib turadi va yaxshilanadi