科學家、工程師與倉儲:實作雲端分析

已發行:2020/6/12

組織相當依賴資料科學來支援創新、競爭優勢和效率,而資料科學家角色對此做法至關重要。若要大規模將資料科學投入生產,您就需要跨越資料科學家領域的技術和方法。資料工程師的角色逐漸出現,目的是確保預測性模型為生產做好準備。 

資料科學的技術需求也有所進化。雲端資料倉儲的開發目的,是為了解決資料大量增加,而浮現的延展性、可用性和預算問題。 

閱讀 The Scientist, the Engineer, and the Warehouse (科學家、工程師和倉儲) 白皮書,來了解將雲端分析投入應用的條件。
  • 了解資料科學家與資料工程師的角色差異。
  • 透過雲端資料倉儲了解這些角色如何合作。
  • 了解為什麼只有 Azure Synapse Analytics 適合解決任何規模的治理、管理和彈性需求。
  • 了解 Azure Synapse Analytics 如何融入有效的雲端分析架構中。

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