Duże dane, duży wpływ. Spostrzeżenia od ekspertów

Discover the strengths and uses of three key data architectures - find out how they work and which one fits your needs best

Zrozum moc agentów AI w oparciu o czystymi LLM

Orkiestracja przepływu pracy Master Databricks — automatyzuj zadania, integruj przepływ powietrza i ADF oraz optymalizuj rurociągi. Zwiększ wydajność dzięki dynamicznemu planowaniu!

Porównaj usługę Azure Data Factory i Apache Airflow: kluczowe funkcje, mocne strony i ograniczenia dotyczące orkiestracji danych. Wybierz najlepsze narzędzie do swoich potrzeb w zakresie przepływu pracy.

Optymalizuj duże zbiory danych w Databricks dzięki partycjonowaniu, porządkowaniu Z, automatycznej optymalizacji, próżni Delta Lake, buforowaniu i monitorowaniu kosztów w celu uzyskania lepszej wydajności.

Skonfiguruj program Selery Kubernetes Executor w Airflow 2.0, aby połączyć skalowalność Selery z optymalizacją zasobów Kubernetes w celu uzyskania wydajnych przepływów pracy.

Dowiedz się, jak zwiększyć pamięć w notebookach GCP AI JupyterLab, aby zapobiec awariom jądra spowodowanym błędami braku pamięci. Ten przewodnik wyjaśnia, jak identyfikować problemy z pamięcią, dostosować ustawienia pamięci i zapewnić płynną analizę danych w środowiskach chmurowych.

Poznaj relacyjne bazy danych, ich zalety, wady i przypadki użycia. Poznaj podstawy SQL, alternatywy NoSQL i wskazówki dotyczące wyboru odpowiedniej bazy danych.

Poznaj najważniejsze trendy w inżynierii danych na rok 2025, w tym automatyzację opartą na sztucznej inteligencji, architekturę Lakehouse, przetwarzanie bezserwerowe i brzegowe oraz zrównoważone praktyki w zakresie danych. Wprowadzenie tych innowacji pomoże organizacjom zoptymalizować operacje danych i pozostać na czele w szybko zmieniającym się krajobrazie.