परिचय बड़े डेटा प्रोसेसिंग और एनालिटिक्स की तेजी से बदलती दुनिया में, व्यापक डेटासेट का संभावित प्रबंधन कंपनियों के लिए एक मूलभूत स्तंभ के रूप में कार्य करता है...
AWS सेजमेकर डेटा रैंगलर में नई सुविधाएँ इष्टतम प्रदर्शन के लिए डेटा तैयारी को बढ़ाती हैं। किसी भी मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट में डेटा तैयारी एक महत्वपूर्ण कदम है। यह...
अमेज़ॅन रेडशिफ्ट क्लाउड में पूरी तरह से प्रबंधित, पेटाबाइट-स्केल डेटा वेयरहाउस सेवा है। अमेज़ॅन रेडशिफ्ट आपको बड़े पैमाने पर जटिल SQL एनालिटिक्स चलाने में सक्षम बनाता है...
यह पोस्ट सिकसिन के ब्युंगजुन चोई और संघा यांग के साथ मिलकर लिखी गई है। सिकसिन एक प्रौद्योगिकी मंच है जो ग्राहकों को उनकी सेवा करने वाले रेस्तरां भागीदारों से जोड़ता है ...
पिछले कुछ वर्षों में संस्थागत संपत्ति प्रबंधकों के स्रोत और उनके निवेश में कई डेटा स्रोतों को एकीकृत करने के तरीके में जबरदस्त प्रतिमान देखा गया है ...
AWS Glue DataBrew डेटा तैयार करने के कार्यों को स्वचालित करने के लिए 350 से अधिक पूर्व-निर्मित परिवर्तनों की पेशकश करता है (जैसे कि विसंगतियों को फ़िल्टर करना, प्रारूपों को मानकीकृत करना और अमान्य मानों को ठीक करना) जो...
निर्णय लेने, रिपोर्टिंग और मशीन लर्निंग (एमएल) जैसी प्रक्रियाओं को चलाने के लिए व्यवसाय हर दिन अधिक से अधिक डेटा एकत्र करते हैं। अपने डेटा को साफ करने और बदलने से पहले, आपको यह निर्धारित करना होगा कि यह उपयोग के लिए उपयुक्त है या नहीं। गलत, गुम या विकृत डेटा का डाउनस्ट्रीम एनालिटिक्स और एमएल प्रक्रियाओं पर बड़ा प्रभाव पड़ सकता है। डेटा गुणवत्ता जाँच करने से समस्याओं की पहचान करने में मदद मिलती है […]
इससे पहले कि आप उपयोगी जानकारी देने वाले दृश्य और डैशबोर्ड बना सकें, आपको अंतर्निहित डेटा को बदलने और तैयार करने की आवश्यकता है। AWS Glue DataBrew के साथ, अब आप Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), Amazon Redshift डेटा वेयरहाउस, Amazon Aurora, और अन्य Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) डेटाबेस से डेटासेट को आसानी से रूपांतरित और तैयार कर सकते हैं।
डेटा एनालिटिक्स लगातार गर्म विषय बना हुआ है। अधिक से अधिक व्यवसाय उस क्षमता को समझने लगे हैं जो उनके डेटा को ग्राहकों को अधिक प्रभावी ढंग से सेवा देने और उन्हें प्रतिस्पर्धात्मक लाभ देने की अनुमति देती है। हालांकि, कई छोटे से मध्यम व्यवसायों के लिए, उनके डेटा से अंतर्दृष्टि प्राप्त करना चुनौतीपूर्ण हो सकता है क्योंकि उनके पास अक्सर इन-हाउस डेटा की कमी […]
