科学家、工程师和数据仓库,都在实施云分析

发布时间:2020/6/12

组织依赖数据科学以支持创新、竞争优势和工作效率,数据科学家角色在此实践中至关重要。但要将数据科学大规模投入生产,需要超越数据科学范围的技能和方法。出现了数据工程师这一角色,他们会确保建立可投入生产的预测模型。 

数据科学的技术要求也出现了演变。随数据量剧增而出现了可缩放性、可用性和预算问题,因此有人开发出云数据仓库来解决这些问题。 

参阅《科学家、工程师和数据仓库》白皮书,了解需要做些什么才能将云分析投入实践。
  • 了解数据科学家和数据工程师这两个迥然不同的角色。
  • 了解这两个角色如何就云数据仓库进行协作。
  • 了解 Azure Synapse Analytics 适用于大规模解决治理、可管理性和弹性的独特性。
  • 了解 Azure Synapse Analytics 如何融入用于云分析的高效基础结构。

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