Foundation-Modelle (FMs) sind große Modelle für maschinelles Lernen (ML), die auf einem breiten Spektrum unbeschrifteter und verallgemeinerter Datensätze trainiert werden. FMs sind, wie der Name schon sagt,...
Data Engineering spielt eine zentrale Rolle im riesigen Datenökosystem, indem es Daten sammelt, umwandelt und bereitstellt, die für Analysen, Berichte und maschinelles Lernen unerlässlich sind.
Apache Flink und Apache Spark sind beide Open-Source-Frameworks für die verteilte Datenverarbeitung, die häufig für die Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen eingesetzt werden. Spark ist bekannt für...
Vergleich von Apache Spark und Apache Flink für gängige Streaming-Anwendungsfälle: Eine Analyse von Amazon Web ServicesIn der Welt der Big-Data-Verarbeitung und...
Inhaltsverzeichnis Einleitung Structured Query Language, oder SQL, hat sich unbestreitbar seine Nische als unverzichtbares Werkzeug im Bereich ... geschaffen.
Kunden nutzen Data-Warehousing-Lösungen zur Durchführung ihrer herkömmlichen Analyseaufgaben. In letzter Zeit haben Data Lakes stark an Bedeutung gewonnen und sind zum ... geworden.
Im heutigen digitalen Zeitalter ist die Protokollierung ein entscheidender Aspekt der Anwendungsentwicklung und -verwaltung, aber die effiziente Verwaltung von Protokollen unter Einhaltung der Datenschutzbestimmungen ...
Dieser Beitrag wurde von Mahesh Pasupuleti und Gaurav Shah von Poshmark gemeinsam geschrieben. Poshmark ist ein führender sozialer Marktplatz für neue und gebrauchte Styles für...
Data Lakes sind eine beliebte Wahl für Unternehmen von heute, um ihre Daten rund um ihre Geschäftsaktivitäten zu speichern. Als Best Practice eines Daten...
Einführung Big Data ist ein großer und komplexer Datensatz, der aus verschiedenen Quellen generiert wird und exponentiell wächst. Sie ist so umfangreich und vielfältig, dass traditionelle Daten...
Einführung Sie müssen die Personalisierung in der digitalen Welt bemerkt haben, von personalisierten YouTube-Videos bis hin zu cleveren Werbeempfehlungen auf Instagram. Zwar nicht alle...
