توضیحات
Understand and learn the skills needed to use modern tools in Microsoft Azure. This book discusses how to practically apply these tools in the industry, and help drive the transformation of organizations into a knowledge and data-driven entity. It provides an end-to-end understanding of data science life cycle and the techniques to efficiently productionize workloads.
The book starts with an introduction to data science and discusses the statistical techniques data scientists should know. You’ll then move on to machine learning in Azure where you will review the basics of data preparation and engineering, along with Azure ML service and automated machine learning. You’ll also explore Azure Databricks and learn how to deploy, create and manage the same. In the final chapters you’ll go through machine learning operations in Azure followed by the practical implementation of artificial intelligence through machine learning.
Data Science Solutions on Azure will reveal how the different Azure services work together using real life scenarios and how-to-build solutions in a single comprehensive cloud ecosystem.
What You’ll Learn
- Understand big data analytics with Spark in Azure Databricks
- Integrate with Azure services like Azure Machine Learning and Azure Synaps
- Deploy, publish and monitor your data science workloads with MLOps
- Review data abstraction, model management and versioning with GitHub
Who This Book Is For
Data Scientists looking to deploy end-to-end solutions on Azure with latest tools and techniques.
————————————————————–
ترجمه ماشینی :
مهارت های مورد نیاز برای استفاده از ابزارهای مدرن در Microsoft Azure را درک کرده و یاد بگیرید. این کتاب چگونگی به کارگیری عملی این ابزارها در صنعت را مورد بحث قرار می دهد و به تبدیل سازمان ها به یک نهاد دانش و داده محور کمک می کند. این یک درک کامل از چرخه حیات علم داده و تکنیک های تولید کارآمد بارهای کاری را ارائه می دهد.
کتاب با مقدمه ای بر علم داده شروع می شود و تکنیک های آماری را که دانشمندان داده باید بدانند مورد بحث قرار می دهد. سپس به یادگیری ماشین در Azure میروید، جایی که اصول اولیه آمادهسازی و مهندسی دادهها را همراه با سرویس Azure ML و یادگیری ماشین خودکار مرور خواهید کرد. همچنین Azure Databricks را کاوش خواهید کرد و نحوه استقرار، ایجاد و مدیریت آن را یاد خواهید گرفت. در فصل های پایانی، عملیات یادگیری ماشین در Azure و سپس اجرای عملی هوش مصنوعی از طریق یادگیری ماشین را مرور خواهید کرد.
راهحلهای علم داده در Azure نشان میدهد که چگونه سرویسهای مختلف Azure با استفاده از سناریوهای زندگی واقعی و راهحلهای نحوه ساخت در یک اکوسیستم ابری جامع با هم کار میکنند.
آنچه یاد خواهید گرفت
- درک تجزیه و تحلیل داده های بزرگ با Spark در Azure Databricks
- ادغام با سرویس های Azure مانند یادگیری ماشینی Azure و Azure Synaps
- li>
- استقرار، انتشار و نظارت بر حجم کاری علم داده خود با MLOps
- بررسی انتزاع داده ها، مدیریت مدل و نسخه سازی با GitHub
این کتاب برای چه کسی است< /b>
دانشمندان داده به دنبال استقرار راه حل های سرتاسری در Azure با جدیدترین ابزارها و تکنیک ها هستند.
tag : دانلود کتاب راه حل های علم داده در Azure: ابزارها و تکنیک ها با استفاده از Databricks و MLOps , Download راه حل های علم داده در Azure: ابزارها و تکنیک ها با استفاده از Databricks و MLOps , دانلود راه حل های علم داده در Azure: ابزارها و تکنیک ها با استفاده از Databricks و MLOps , Download Data Science Solutions on Azure: Tools and Techniques Using Databricks and MLOps Book , راه حل های علم داده در Azure: ابزارها و تکنیک ها با استفاده از Databricks و MLOps دانلود , buy راه حل های علم داده در Azure: ابزارها و تکنیک ها با استفاده از Databricks و MLOps , خرید کتاب راه حل های علم داده در Azure: ابزارها و تکنیک ها با استفاده از Databricks و MLOps , دانلود کتاب Data Science Solutions on Azure: Tools and Techniques Using Databricks and MLOps , کتاب Data Science Solutions on Azure: Tools and Techniques Using Databricks and MLOps , دانلود Data Science Solutions on Azure: Tools and Techniques Using Databricks and MLOps , خرید Data Science Solutions on Azure: Tools and Techniques Using Databricks and MLOps , خرید کتاب Data Science Solutions on Azure: Tools and Techniques Using Databricks and MLOps ,

نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.