Herzlichen Glückwunsch, Du hast es geschafft und die bisherigen Ausführungen zu unserem Referenzarchitekturmodell unbeschadet überstanden! Der mühsamste und lästigste Teil liegt damit schon hinter uns. Falls Du gerade erst mit Teil 3 in unsere Blogserie einsteigst, kein Problem! Klicke einfach auf die Links zu Teil 1 und Teil 2. Dort erfährst Du mehr zu Ingestion und Data Lakes sowie der gesamten Referenzarchitektur.
Architekturempfehlung und How-to Data Processing mit Azure Synapse Analytics. In diesem Beitrag geben wir zwei Architekturempfehlungen, zeigen, wie diese umgesetzt werden können und wie die Daten für die Visualisierung bereitgestellt werden.
Ich: neu bei b.telligent, Promotion in reiner Mathematik, Programmier- und IT-Kenntnisse eine bunte Mischung. Das Ziel: innerhalb von 4 Monaten zertifizierter Azure Architect werden. Der Weg: ein Fortbildungsprogramm von Microsoft und viel Unterstützung von b.telligent.
Diesen Blog-Eintrag verfasse ich mal nicht in einer ruhigen Minute in unseren b.telligent-Büros, sondern live aus Brüssel vom Spark Summit. Für Data Scientists bietet es einen enormen Umfang an Machine-Learning-Verfahren, sowohl klassisch für statische Datensätze als auch für Streamingdaten in Echtzeit. Jeder mit Praxiserfahrung in der Python-Bibliothek sklearn wird sich sofort zuhause fühlen, da diese als Vorbild verwendet wurde.
