Data Science Solutions on Azure / Soh, Julian  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : Data Science Solutions on Azure : Tools and Techniques Using Databricks and MLOps Tipo de documento: documento electrónico Autores: Soh, Julian, Autor ; Singh, Priyanshi, Autor Mención de edición: 1 ed. Editorial: Berkeley, CA : Apress Fecha de publicación: 2020 Número de páginas: XIII, 285 p. 186 ilustraciones ISBN/ISSN/DL: 978-1-4842-6405-8 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: programas de microsoft  NET Framework microsoft  microsoft Índice Dewey: 005.268 Aplicaciones de software Resumen: Comprenda y aprenda las habilidades necesarias para utilizar herramientas modernas en Microsoft Azure. Este libro analiza cómo aplicar de forma práctica estas herramientas en la industria y ayudar a impulsar la transformación de las organizaciones en una entidad basada en el conocimiento y los datos. Proporciona una comprensión integral del ciclo de vida de la ciencia de datos y las técnicas para producir cargas de trabajo de manera eficiente. El libro comienza con una introducción a la ciencia de datos y analiza las técnicas estadísticas que los científicos de datos deben conocer. Luego pasará al aprendizaje automático en Azure, donde revisará los conceptos básicos de preparación e ingeniería de datos, junto con el servicio Azure ML y el aprendizaje automático automatizado. También explorará Azure Databricks y aprenderá cómo implementarlos, crearlos y administrarlos. En los capítulos finales, analizará las operaciones de aprendizaje automático en Azure seguidas de la implementación práctica de la inteligencia artificial a través del aprendizaje automático. Data Science Solutions en Azure revelará cómo los diferentes servicios de Azure funcionan juntos utilizando escenarios de la vida real y cómo crear soluciones en un único ecosistema de nube integral. Usted: Comprenderá el análisis de big data con Spark en Azure Databricks Se integrará con servicios de Azure como Azure Machine Learning y Azure Synaps Implementará, publicará y monitoreará sus cargas de trabajo de ciencia de datos con MLOps Revisará la abstracción de datos, la gestión de modelos y el control de versiones con GitHub. Nota de contenido: Chapter 1: Data Science in the Modern Enterprise -- Chapter 2: Statistical Techniques and Concepts in Data Science -- Chapter 3: Data Preparation and Data Engineering Basics -- Chapter 4: Introduction to Azure Machine Learning -- Chapter 5: Hands on with Azure Machine Learning -- Chapter 6: Apache Spark, Big Data, and Azure Databricks -- Chapter 7: Hands-on with Azure Databricks -- Chapter 8: Machine Learning Operations. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Data Science Solutions on Azure : Tools and Techniques Using Databricks and MLOps [documento electrónico] / Soh, Julian, Autor ; Singh, Priyanshi, Autor  . -  1 ed.  . - Berkeley, CA : Apress, 2020 . - XIII, 285 p. 186 ilustraciones. ISBN : 978-1-4842-6405-8 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: programas de microsoft  NET Framework microsoft  microsoft Índice Dewey: 005.268 Aplicaciones de software Resumen: Comprenda y aprenda las habilidades necesarias para utilizar herramientas modernas en Microsoft Azure. Este libro analiza cómo aplicar de forma práctica estas herramientas en la industria y ayudar a impulsar la transformación de las organizaciones en una entidad basada en el conocimiento y los datos. Proporciona una comprensión integral del ciclo de vida de la ciencia de datos y las técnicas para producir cargas de trabajo de manera eficiente. El libro comienza con una introducción a la ciencia de datos y analiza las técnicas estadísticas que los científicos de datos deben conocer. Luego pasará al aprendizaje automático en Azure, donde revisará los conceptos básicos de preparación e ingeniería de datos, junto con el servicio Azure ML y el aprendizaje automático automatizado. También explorará Azure Databricks y aprenderá cómo implementarlos, crearlos y administrarlos. En los capítulos finales, analizará las operaciones de aprendizaje automático en Azure seguidas de la implementación práctica de la inteligencia artificial a través del aprendizaje automático. Data Science Solutions en Azure revelará cómo los diferentes servicios de Azure funcionan juntos utilizando escenarios de la vida real y cómo crear soluciones en un único ecosistema de nube integral. Usted: Comprenderá el análisis de big data con Spark en Azure Databricks Se integrará con servicios de Azure como Azure Machine Learning y Azure Synaps Implementará, publicará y monitoreará sus cargas de trabajo de ciencia de datos con MLOps Revisará la abstracción de datos, la gestión de modelos y el control de versiones con GitHub. Nota de contenido: Chapter 1: Data Science in the Modern Enterprise -- Chapter 2: Statistical Techniques and Concepts in Data Science -- Chapter 3: Data Preparation and Data Engineering Basics -- Chapter 4: Introduction to Azure Machine Learning -- Chapter 5: Hands on with Azure Machine Learning -- Chapter 6: Apache Spark, Big Data, and Azure Databricks -- Chapter 7: Hands-on with Azure Databricks -- Chapter 8: Machine Learning Operations. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i

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