В современном мире данных важность данных возросла в геометрической прогрессии, и организации тратят огромное количество времени и денег на новые технологии, которые позволяют фирмам быстро обрабатывать и понимать данные. С увеличением объема данных обработка данных (ETL-Extract Transform and Load или ELT-Extract Load and Transform) и анализ ( аналитика данных, наука о данных и машинное обучение ) становится все более и более трудоемким, и компании выходят за рамки традиционных архитектур..

Прежде чем углубляться, рекомендуем пройти часть 1 серии Best Practices for Data Science с использованием Python Pandas. Передовые практики в области обработки и анализа данных с помощью Snowflake и Azure — часть 1 Pandas Подробности части 2 с использованием машинного обучения Azure со Snowflake Передовые практики в области обработки и обработки данных с помощью Snowflake и Azure — Часть 2 Машинное обучение Azure Передовые практики обработки данных с..