數據映
Beplay体育安卓版本平台演示

為雲構建，您的數據存儲在低成本雲對象存儲中，例如AWS S3和Azure Data Lake Storage，以及通過通過緩存，優化的數據布局和其他技術啟用具有性能訪問的Google Cloud Storage。

為了使用數據，您可以使用數百台機器啟動簇，每台機器都需要進行分析所需的CPU和GPU。如果您在大型數據團隊中，政策可以定義群集大小和配置的限製。數據工程師和數據科學家有一個數據括號，以及針對機器學習工作負載進行了優化的運行時。查看創建具有多達390名工人的集群是多麼容易。

在數據科學工作區中，您可以使用Python，SQL，Scala或R。beplay娱乐ios
就像您可以與同事和同事團體分享您的Google文檔一樣，您也可以共享這些筆記本。另外，與您的代碼相關的內置評論可以幫助您與同事交換想法和更新。

除了在此處看到，除了使用筆記本進行探索性數據分析外，許多數據助劑用戶都喜歡與MLFlow這樣的機器學習框架的強大集成。在這裏，我們正在訓練模型並進行測試。但是，我們還可以在這裏查找頂部，並查看MLFLOW實驗跟蹤，這使我們能夠跟蹤先前的實驗運行，並查看隨著時間的推移，準確度等重要變量發生了多大變化。

現在，MLFlow隻是Databricks與流行的機器學習和數據科學框架提供的集成之一。Databricks還支持各種其他開源庫，這些庫在社區中很受歡迎。

想進一步了解您的同事與您共享的數據嗎？查看“數據”選項卡，您可以在其中看到帶有模式和示例數據的單個表。重要的是，您會在每個表上看到操作的曆史記錄，又稱交易日誌。現在為什麼曆史重要？好吧，這對於許多行業的合規性和安全審核很重要。但這也使您可以通過另一個維度來探索數據：時間。讓我們通過打開SQL Analytics界麵來看看如何。

SQL Analytics接口使我們能夠創建可視化和儀表板，並以超過傳統數據倉庫的性能或可比性查詢我們的湖泊。我們通過在Delta Lake和Delta Engine的進步來達到這種績效，可靠性，模式執法和擴展水平。Delta Lake是一個開放格式的存儲層，該儲物層建立在Parquet的頂部，它為您的雲數據湖增加了酸交易。讓我們向您展示交易日誌如何使Delta Lake Time Travel。

在這裏，我們根據物業的位置來研究一係列貸款風險分數。當我們最初以Zero創建此數據集時，我們沒有任何對愛荷華州的數據。我們那裏沒有任何貸款申請。但是隨著時間的流逝，我們已經達到了14版，您可以看到愛荷華州添加了貸款風險評分。

現在，讓我們向您展示為這些查詢提供動力的SQL。在這裏，您可以看到我們非常簡單地將一個版本編號添加到我們的SQL查詢中，以指示何時查詢數據。這就是我們使用三角洲湖時時間旅行功能的方式，以便在特定時間點找到數據。

現在，如果您剛剛開始填補數據湖怎麼辦？好吧，Databricks的功能使您可以輕鬆地將數據加載到Lakehouse中以啟用BI和ML。因此，今天開始真的很容易。

好吧，我希望您能看到整個數據團隊對數據團的簡單和強大的數據助理。無論是數據分析師，數據工程師還是數據科學家，他們都可以共同協作以進行數據以及Databricks的AI。在Databricks.com上了解更多信息。