ভিডিও: কোন Azure পরিষেবা মেশিন লার্নিংয়ের জন্য বড় ডেটা বিশ্লেষণ প্রদান করতে পারে?
2024 লেখক: Lynn Donovan | [email protected]. সর্বশেষ পরিবর্তিত: 2023-12-15 23:44
শেখা পথের বর্ণনা
মাইক্রোসফট Azure প্রদান করে বলিষ্ঠ সেবা বিশ্লেষণের জন্য বড় তথ্য . সবচেয়ে কার্যকর উপায় এক আপনার সংরক্ষণ করা হয় তথ্য ভিতরে আজুর ডেটা লেক স্টোরেজ জেন 2 এবং তারপরে স্পার্ক অন ব্যবহার করে এটি প্রক্রিয়া করুন আকাশী ডাটাব্রিক্স। আকাশী প্রবাহ বিশ্লেষণ (ASA) মাইক্রোসফটের সেবা বাস্তব সময়ের জন্য তথ্য বিশ্লেষণ.
সহজভাবে, আকাশী বিগ ডেটা কি?
বিগ ডেটা একটি সাধারণ শব্দ যা একটি বর্ণনা করে বড় এর আয়তন তথ্য . যাইহোক, এর প্রেক্ষাপটে তথ্য বিশ্লেষণ, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, এবং মেশিন লার্নিং, বিগ ডেটা একটি বোঝায় বড় এর সেট তথ্য যা নিদর্শন বা প্রবণতা প্রকাশ করতে প্রযুক্তির একটি সেট দ্বারা বিশ্লেষণ করা হয়।
এছাড়াও, Azure দ্বারা প্রদত্ত রিয়েল টাইম বিশ্লেষণ ক্ষমতাগুলি কী কী? মাইক্রোসফট আকাশী প্রবাহ বিশ্লেষণ মাইক্রোসফ্ট দ্বারা একটি সার্ভারহীন মাপযোগ্য জটিল ইভেন্ট প্রসেসিং ইঞ্জিন যা ব্যবহারকারীদের বিকাশ এবং চালাতে সক্ষম করে বাস্তব - সময় বিশ্লেষণ ডিভাইস, সেন্সর, ওয়েব সাইট, সোশ্যাল মিডিয়া এবং অন্যান্য অ্যাপ্লিকেশানের মতো উৎস থেকে ডেটার একাধিক প্রবাহে।
এছাড়াও জানতে হবে, Azure ডেটা অ্যানালিটিক্স কি?
আজুর ডেটা হ্রদ বিশ্লেষণ একটি অন-ডিমান্ড বিশ্লেষণ বড় সরলীকরণ যে কাজ সেবা তথ্য . সহজেই বিকাশ করুন এবং ব্যাপকভাবে সমান্তরালভাবে চালান তথ্য U-SQL, R, Python এবং তে রূপান্তর এবং প্রক্রিয়াকরণ প্রোগ্রাম। পরিচালনা করার জন্য কোন অবকাঠামো ছাড়া, আপনি প্রক্রিয়া করতে পারেন তথ্য চাহিদা অনুযায়ী, অবিলম্বে স্কেল এবং শুধুমাত্র কাজ প্রতি বেতন.
মাইক্রোসফ্ট কিভাবে বড় ডেটা ব্যবহার করে?
মাইক্রোসফট নিচ্ছে বিগ ডেটা সকলকে সহজে প্রবেশাধিকার প্রদান করে এক বিলিয়ন মানুষের কাছে তথ্য , বড় বা ছোট, এবং শেষ ব্যবহারকারীদের সমস্ত বিশ্লেষণ করতে সক্ষম করে তথ্য এক্সেলের মত পরিচিত টুল সহ। নতুন প্রযুক্তি, যেমন Apache Hadoop, অসংগঠিত পেটাবাইট সংরক্ষণ এবং বিশ্লেষণ করতে পারে তথ্য সস্তায়
প্রস্তাবিত:
ব্যবসায়িক সিদ্ধান্ত নেওয়ার উদ্দেশ্যে ডেটা সঞ্চয় এবং বিশ্লেষণ করতে সক্ষম হওয়ার জন্য ব্যবসাগুলি প্রায়শই কী বিকাশ করে?
ব্যবসায়িক সিদ্ধান্ত নেওয়ার উদ্দেশ্যে ডেটা সঞ্চয় এবং বিশ্লেষণ করতে সক্ষম হওয়ার জন্য ব্যবসাগুলি প্রায়শই কী বিকাশ করে? অপারেটিং সিস্টেম তথ্য ব্যবস্থাপনার উদ্দেশ্যগুলির মধ্যে একটি হল ব্যবসাগুলিকে তাদের প্রয়োজনীয় কৌশলগত তথ্য সরবরাহ করা: একটি কাজ সম্পন্ন করা
মেশিন লার্নিংয়ের জন্য আমার কী শিখতে হবে?
মেশিন লার্নিং শেখা শুরু করার আগে নিচের বিষয়গুলো সম্পর্কে বিস্তারিত জেনে নিলে ভালো হবে। সম্ভাব্যতা তত্ত্ব. রৈখিক বীজগণিত. গ্রাফ তত্ত্ব। অপ্টিমাইজেশান তত্ত্ব। বায়েসিয়ান পদ্ধতি। ক্যালকুলাস। মাল্টিভেরিয়েট ক্যালকুলাস। এবং প্রোগ্রামিং ভাষা এবং ডাটাবেস যেমন:
কোন ধরণের ক্লাস্টারিং বড় ডেটা পরিচালনা করতে পারে?
হায়ারার্কিকাল ক্লাস্টারিং বড় ডেটা ভালভাবে পরিচালনা করতে পারে না কিন্তু কে মানে ক্লাস্টারিং করতে পারে। এর কারণ হল K অর্থের সময় জটিলতা রৈখিক অর্থাৎ O(n) যখন শ্রেণীবদ্ধ ক্লাস্টারিংয়ের সময় চতুর্মুখী অর্থাৎ O(n2)
SAP HANA ডাটাবেসের সাথে সংযোগ করার জন্য কোন প্রমিত সীমাবদ্ধ ব্যবহারকারী ব্যবহার করতে পারে কোন সংযোগের ধরণ?
তারা শুধুমাত্র HTTP/HTTPS ব্যবহার করে ডাটাবেসের সাথে সংযোগ করতে সক্ষম। ODBC বা JDBC এর মাধ্যমে সংযোগ করার জন্য সীমাবদ্ধ ব্যবহারকারীদের জন্য, ক্লায়েন্ট সংযোগের অ্যাক্সেস অবশ্যই SQL স্টেটমেন্ট ALTER USER ENABLE CLIENT CONNECT বা SAP HANA ককপিটে ব্যবহারকারীর জন্য সংশ্লিষ্ট বিকল্প সক্রিয় করার মাধ্যমে সক্রিয় করতে হবে।
আমরা কি মেশিন লার্নিংয়ের জন্য জাভা ব্যবহার করতে পারি?
জাভা এই ডোমেনের মধ্যে একটি নেতৃস্থানীয় প্রোগ্রামিং ভাষা নয় কিন্তু তৃতীয় পক্ষের ওপেন সোর্স লাইব্রেরির সাহায্যে যেকোন জাভা বিকাশকারী মেশিন লার্নিং বাস্তবায়ন করতে পারে এবং ডেটা সায়েন্সে প্রবেশ করতে পারে। এগিয়ে চলুন, জাভাতে মেশিন লার্নিংয়ের জন্য ব্যবহৃত সবচেয়ে জনপ্রিয় লাইব্রেরিগুলো দেখা যাক