Apache Iceberg یک فرمت جدول باز است که مقیاس پذیری، قابلیت استفاده و مزایای عملکرد را برای مجموعه داده های بسیار بزرگ ارائه می دهد. در اینجا پنج دلیل بهینه بودن Iceberg برای حجم کاری داده های ابری آورده شده است.
با افزونه های RStudio و میانبرهای صفحه کلید سفارشی شده، گردش کار برنامه نویسی R خود را سرعت دهید
پایتون ممکن است گزینه دوم برای R باشد، اما محبوبیت و سهولت استفاده آن، آن را در علم داده تسلط می‌بخشد.
PipelineDP اجازه می دهد تا مجموعه داده های حاوی اطلاعات شخصی را به گونه ای جمع آوری کنند که حریم خصوصی افراد حفظ شود.
برای موفقیت تیم های علم داده، رهبران کسب و کار باید اهمیت Mlops، modelops و چرخه زندگی یادگیری ماشین را درک کنند. این قیاس ها و مثال ها را امتحان کنید تا اصطلاحات را از بین ببرید.
علم داده در حال حاضر یک عنصر حیاتی از یک کسب و کار موفق است. خیلی زود بخشی از هر برنامه کاربردی خواهد بود و هوش مصنوعی در هر گردش کار تراکنش تعبیه خواهد شد.
موتورهای داده مانند RocksDB نقش مهمی را در جلوگیری از تنگناهای دسترسی به ابرداده ایفا می کنند که ممکن است بر عملکرد سیستم های مقیاس بزرگ تأثیر بگذارد. در اینجا چیزی است که شما باید بدانید.
با ابزارهای محاسباتی با کارایی بالا Azure، ابر رایانه خود را در فضای ابری بسازید.
با استفاده از نوع مورد علاقه من از پرس و جوی Steampipe، می توانید کشف کنید که چه کسانی از ماستودون نیز توییت کرده اند.
Astra Streaming از سال گذشته در ۹۷۷ شرکت در نسخه بتا بوده است و همچنین در پایگاه داده مدیریت شده بدون سرور Datastax، AstraDB، ادغام شده است، و به آن توانایی پشتیبانی از برنامه های ساخته شده بر روی داده در حال حرکت را می دهد.
NumPy به سریع بودن معروف است، اما همیشه جایی برای بهبود وجود دارد. در اینجا نحوه استفاده از Cython برای تکرار روی آرایه های NumPy با سرعت C آورده شده است.
اکنون که هوش مصنوعی ارزان و به طور گسترده در دسترس است، ما اغلب به دلایلی اشتباه از آن استفاده می کنیم. اینجاست که هوش مصنوعی مبتنی بر ابر بیشترین ارزش را دارد.
بارهای کاری یادگیری ماشینی به مجموعه داده های بزرگی نیاز دارند، در حالی که جریان های کاری یادگیری ماشینی به توان عملیاتی داده بالایی نیاز دارند. ما می توانیم خط لوله داده را برای دستیابی به هر دو بهینه کنیم.
قابلیت‌های محصول داده‌ای که به نرم‌افزار Starburst Enterprise اضافه شده است، با هدف افزایش مدیریت و امنیت داده‌ها در حالی که با مقررات فرامرزی مطابقت دارد، می‌باشد.
پایگاه داده‌های پردازش تحلیلی آنلاین، درخواست‌های چند بعدی رایج در برنامه‌های کاربردی هوش تجاری را سرعت می‌بخشند.
آپاچی کافکا که در ابتدا در لینکدین توسعه یافت، یکی از بالغ‌ترین پلتفرم‌ها برای پخش رویدادها است. کافکا برای خطوط لوله داده با عملکرد بالا، تجزیه و تحلیل جریان، یکپارچه سازی داده ها و برنامه های کاربردی حیاتی استفاده می شود.
Dremio Cloud با یک موتور سریع SQL و بهینه‌سازی‌هایی که می‌توانند پرس‌و‌جوها را به‌طور چشمگیری سرعت بخشد، داده‌های بزرگ را در یک کران جهش می‌دهد. به علاوه به شما امکان می دهد از موتورهای دیگر بر روی داده های مشابه استفاده کنید.
Databricks Lakehouse Platform ذخیره سازی داده مقرون به صرفه را با یادگیری ماشین و تجزیه و تحلیل داده ترکیب می کند و در AWS، Azure و GCP در دسترس است. آیا می تواند یک جایگزین مقرون به صرفه برای نیازهای انبار داده شما باشد؟
جستجوی معماری عصبی وعده می دهد که روند یافتن معماری شبکه های عصبی را تسریع می بخشد که مدل های خوبی برای یک مجموعه داده مشخص به دست می دهد.
زیرساخت داده بهتر، رشد زیادی را برای رشد هوش مصنوعی فراهم کرده است، اما برخی چیزها هنوز به انسان نیاز دارند.
