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- 데이터 엔지니어링에 대한 최고의 가이드.
- 데이터 엔지니어링은 대규모 데이터를 수집, 저장 및 분석하기 위한 시스템을 설계하고 구축하는 관행입니다. 이는 거의 모든 산업 분야에 적용할 수 있는 광범위한 분야입니다. 이 문서에서는 방법에 대한 단계별 가이드를 제공하는 것을 목표로 합니다.
- 파이썬 튜토리얼 . cloudera 824 2024-08-27 06:05:05
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- Cloudera, 중화권 새 부사장 발표
- 2024년 4월 9일, 중국 베이징 - 기업 빅데이터 및 인공지능 플랫폼 기업인 Cloudera는 오늘 중화권 지역의 새로운 부사장을 임명했다고 발표했습니다. 이번 움직임은 하이브리드 멀티클라우드 빅데이터와 빅모델 기능을 제공함으로써 고객 성공과 비즈니스 혁신에 더욱 집중하고, 기업이 빅데이터 및 인공지능 애플리케이션 개발에 적응하고 디지털 혁신 프로세스를 가속화하도록 돕는 것을 목표로 합니다. Cloudera는 이제 중화권 부사장(RVP)으로 Liu Fuchun을 임명했습니다. 그는 Cloudera의 중국 내 추가 확장을 촉진하고 전략적 영업, 채널 개발 및 현지화 전략을 주도할 책임을 맡게 됩니다. Cloudera Greater China 부사장 Liu Fuchun을 신임 임원으로 임명한 것은 Cloudera의 다음 약속을 더욱 잘 보여줍니다.
- 일체 포함 . cloudera 833 2024-04-09 15:07:10
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- 엔드투엔드 엔터프라이즈 GenAI 혁신을 가속화하는 NVIDIA NIM 마이크로서비스는 소프트웨어 회사의 하이라이트가 되었습니다!
- 소프트웨어 개발 회사인 Cloudera는 최근 생성 AI 애플리케이션의 배포를 가속화하기 위해 NVIDIA와 전략적 파트너십을 발표했습니다. 이번 협력에는 NVIDIA의 AI 마이크로서비스를 CDP(Cloudera Data Platform)에 통합하는 작업이 포함되며 기업이 데이터를 기반으로 맞춤형 LLM(대형 언어 모델)을 보다 신속하게 구축하고 확장할 수 있도록 설계되었습니다. 이 이니셔티브는 기업에 데이터 리소스를 더 잘 활용하고 AI 애플리케이션의 개발 및 배포 프로세스를 가속화할 수 있는 더욱 강력한 도구와 기술을 제공할 것입니다. 이러한 협력은 기업에 더 많은 기회를 제공하여 보다 효율적인 데이터 기반 결정을 내리고 비즈니스 개발을 추진하도록 돕습니다. Cloudera와 NVIDIA의 협력은 기업에 더 많은 선택권과 유연성을 제공할 것입니다.
- 일체 포함 . cloudera 612 2024-03-22 08:00:23
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- Cloudera, NVIDIA 마이크로서비스를 통합하는 다양한 기능 출시: 데이터 잠재력 활용 및 엔터프라이즈 생성 AI 애플리케이션 가속화
- Cloudera Asia Pacific의 수석 부사장인 Remus Lim은 인공 지능 컴퓨팅 분야의 NVIDIA의 선도적인 위치와 Cloudera의 데이터 관리 전문 지식 간의 상호 보완적인 관계를 강조했습니다. 그는 두 회사의 협력을 통해 고객이 매우 정확한 데이터와 통찰력을 제공할 수 있는 모델을 구축하는 데 도움이 될 것이라고 말했습니다. 이러한 모델은 기업이 신뢰하고 변화하는 요구 사항을 충족할 수 있는 안전한 기계 학습(ML) 환경에서 실행됩니다. 임 대표는 고객이 AI 탐색 및 실험 단계에서 조직 전체에 걸쳐 대규모 배포로 원활하게 전환할 수 있도록 AI 여정을 가속화할 수 있도록 지원하게 되어 기쁘다고 강조했습니다. 2024년 3월 20일 베이징 - 최근 신뢰받는 기업용 인공지능 데이터 기업 클라우데라(Cloudera)
- 일체 포함 . cloudera 862 2024-03-20 16:50:48
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- 기술을 향상시키기 위해 Java 엔지니어는 어떤 전문 자격증을 취득해야 합니까?
- 인터넷과 정보기술의 지속적인 발전으로 인해 Java 엔지니어는 IT 산업의 핵심 위치 중 하나가 되었습니다. Java 엔지니어로서 기술을 향상시키고 싶다면 전문 자격증을 취득하는 것이 매우 중요합니다. 이 기사에서는 Java 엔지니어가 획득해야 하는 몇 가지 일반적인 전문 인증서를 소개합니다. OracleCertifiedProfessional,JavaSEProgrammer(OCP-JP)오라클에서 제공하는 Java
- java지도 시간 . cloudera 880 2024-02-02 18:00:07
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- 서버 관리 소프트웨어란 무엇입니까?
- 서버 관리 소프트웨어에는 vCenter Server, Microsoft Server Management Studio, IBM Tivoli, HP OpenView, Dell OpenManage, Red Hat Satellite, Canonical Landscape, Apache Hadoop, Cloudera Manager 및 Microsoft SQL Server가 포함됩니다.
- 일반적인 문제 . cloudera 1666 2023-10-20 09:55:19
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- Redis가 Spark 속도를 높이는 방법
- ApacheSpark는 점차 차세대 빅 데이터 처리 도구의 모델이 되었습니다. 오픈 소스 알고리즘을 빌려 컴퓨팅 노드 클러스터에 처리 작업을 분산함으로써 Spark 및 Hadoop 생성 프레임워크는 단일 플랫폼에서 수행할 수 있는 데이터 분석 유형과 이러한 작업을 수행할 수 있는 속도 모두에서 쉽게 뛰어납니다. 전통적인 프레임워크. Spark는 메모리를 사용하여 데이터를 처리하므로 디스크 기반 Hadoop보다 훨씬 더 빠릅니다(최대 100배 더 빠름). 하지만 약간의 도움으로 Spark는 더욱 빠르게 실행될 수 있습니다. Spark를 Redis(인기 메모리 내 데이터 구조 저장 기술)와 결합하면 분석 작업 처리 성능을 다시 한 번 크게 향상시킬 수 있습니다. 레드 때문이에요
- Redis . cloudera 1378 2023-06-03 11:45:36
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- 2032년 인공지능 플랫폼 시장 규모는 2,541억 4천만 달러에 달할 것
- FutureMarketInsights에 따르면 전 세계 인공지능 플랫폼 시장은 2022년에 100억 달러 규모로 연평균 성장률(CAGR) 38.2%로 성장해 2022~2032년 예측 기간 말까지 2,541억 4천만 달러 규모에 달할 것으로 예상됩니다. 이 시장은 2021년 96억 달러 규모로 2021년부터 2022년까지 전년 대비 4.2% 성장할 것으로 예상된다. FMI에 따르면 인공지능 플랫폼 시장은 서비스 제공자와 시장의 다양한 제조업체에게 의사결정이 중요한 포인트가 되면서 성장해 왔다. AI 플랫폼 시장은 이제 플레이어들이 AI 플랫폼을 만들고 특정 기업 문제를 해결하는 틈새 솔루션을 목표로 하는 데 집중하면서 급성장하고 있으며, 이는 성장을 이끌었습니다. 일체 포함
- 일체 포함 . cloudera 1103 2023-04-17 14:37:03
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- 2022년 하반기 데이터 및 인공지능 기술 전망
- 2022년 지금까지 살펴본 내용을 바탕으로 Datanami는 올해 남은 기간 동안 이러한 5가지 예측을 할 수 있다고 확신합니다. 데이터 관찰 가능성은 계속됩니다. 올해 상반기는 데이터 관찰 가능성이 매우 높았으며 이를 통해 고객은 데이터 흐름에서 발생하는 상황을 더 잘 이해하고 관련 지표를 개발할 수 있었습니다. 데이터가 의사 결정에 더욱 중요해짐에 따라 해당 데이터의 상태와 가용성도 더욱 중요해졌습니다. 우리는 Cribl(1억 5천만 달러 시리즈 D), Monte Carlo(1억 3,500만 달러 시리즈 D), Coralogix(1억 3,500만 달러 시리즈 D), 1억 4,200만 달러를 포함하여 여러 데이터 가시성 스타트업이 벤처 캐피탈에서 수억 달러를 조달하는 것을 확인했습니다. 그리고
- 일체 포함 . cloudera 1313 2023-04-12 21:34:06
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- AI 개발을 가속화하기 위해 기업은 어떻게 MLOps를 사용하여 생산 효율성을 향상할 수 있습니까?
- 기업이 처음 인공지능을 배포하고 머신러닝 프로젝트를 구축할 때 이론에 중점을 두는 경우가 많습니다. 그렇다면 필요한 결과를 제공할 수 있는 모델이 있을까요? 그렇다면 그러한 모델을 어떻게 구축하고 훈련시킬 수 있을까요? IDC 데이터에 따르면 인공지능이나 머신러닝 솔루션을 배포하는 데 평균 9개월 이상이 소요됩니다. 주로 데이터 과학자가 이러한 개념 증명을 구축하는 데 사용하는 도구가 생산 시스템으로 제대로 변환되지 않는 경우가 많기 때문입니다. IDC 분석가 Sriram Subramanian은 "우리는 R&D 프로세스에 필요한 시간을 '모델 속도', 즉 처음부터 끝까지 걸리는 시간이라고 부릅니다."라고 말했습니다. 기업은 MLOps를 사용하여 위의 문제를 해결할 수 있습니다. MLOps(머신
- 일체 포함 . cloudera 1133 2023-04-12 12:31:07
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- 기업은 머신러닝 운영을 활용하여 비즈니스 이점을 얻고 있습니다.
- 기업이 처음으로 AI 배포와 머신러닝 프로젝트 시작을 시작할 때 이론적인 수준에 초점을 맞추는 경우가 많습니다. 필요한 결과를 제공할 수 있는 모델이 있습니까? 이 모델을 구축하는 방법 이 모델을 교육하는 방법 그러나 이러한 개념 증명을 개발하기 위해 데이터 과학자가 사용하는 도구는 종종 생산 시스템으로 잘 변환되지 않습니다. 결과적으로 IDC에 따르면 AI 또는 머신러닝 솔루션을 배포하는 데 평균 9개월 이상이 소요됩니다. IDC의 분석가인 Sriram Subramanian은 "우리는 이를 '모델 속도'라고 부릅니다. 이는 모델이 처음부터 끝까지 진행되는 데 걸리는 시간입니다." 이것이 MLOps의 역할입니다. MLOps(머신러닝
- 일체 포함 . cloudera 956 2023-04-10 08:51:05
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- 세 가지 유형의 데이터베이스는 무엇입니까?
- 데이터베이스 유형은 계층형, 네트워크형, 관계형으로 나눌 수 있습니다. 계층적 데이터베이스는 계층적 구조(트리 구조)에 따라 데이터를 표시합니다. 네트워크 데이터베이스는 네트워크 원리와 방법을 사용하고 네트워크 데이터 모델을 기반으로 하는 데이터베이스입니다. 관계형 데이터베이스는 A에 관계형 모델을 사용하는 데이터베이스를 말합니다. 데이터를 정리하는 데이터베이스.
- 일반적인 문제 . cloudera 60580 2023-02-13 16:01:42
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- 빅데이터 학습 경로는 무엇인가요?
- 빅 데이터 학습 경로: Java(Java se, java 웹), Linux(셸, 높은 동시성 아키텍처, lucene, solr), Hadoop(R, mahout); Spark;
- 일반적인 문제 . cloudera 7687 2019-07-25 17:34:30
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- 빅데이터 분석에는 얼마나 많은 도구가 필요합니까?
- 빅 데이터 분석에는 Hadoop, Ambari, Disco, Avro, HPCC, Lumify, Pandas, Storm, Blazegraph, MongoDB 및 기타 도구와 같은 많은 도구가 필요합니다.
- 일반적인 문제 . cloudera 4340 2019-07-25 17:25:41
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- 빅데이터 학습 루트
- java(Java se, [mysql]), Linux(셸, 높은 동시성 아키텍처, lucene, solr), Hadoop, 기계 학습(R, mahout), Storm(Storm, kafka, redis), Spark, Python
- 일반적인 문제 . cloudera 2702 2019-06-05 10:59:37
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귀여운 여름 요소 벡터 자료(EPS+PNG)
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2024-02-29
가정 장식 청소 및 수리 서비스 회사 웹사이트 템플릿
가정 장식 청소 및 유지 관리 서비스 회사 웹 사이트 템플릿은 가정 장식, 청소, 유지 관리 및 기타 서비스 조직을 제공하는 홍보 웹 사이트에 적합한 웹 사이트 템플릿 다운로드입니다. 팁: 이 템플릿은 Google 글꼴 라이브러리를 호출하므로 페이지가 느리게 열릴 수 있습니다.
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2024-05-09
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2024-02-29
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디자이너 크리에이티브 작업 이력서 웹 템플릿은 다양한 디자이너 직위에 적합한 개인 작업 이력서 표시를 위한 다운로드 가능한 웹 템플릿입니다. 팁: 이 템플릿은 Google 글꼴 라이브러리를 호출하므로 페이지가 느리게 열릴 수 있습니다.
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2024-02-28
현대 엔지니어링 건설 회사 웹사이트 템플릿
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