Book Description: Exam Ref DP100 Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure is a comprehensive guide that covers all aspects of designing and implementing a data science solution on Microsoft's Azure cloud platform. The book provides a step-by-step approach to understanding the various components of a data science solution, including data ingestion, data storage, data processing, machine learning, and deployment. It also discusses the importance of data governance, security, and compliance in a data science solution. The book begins by introducing the concept of data science and its importance in today's world. It explains how data science has become an essential tool for businesses and organizations to make informed decisions and gain insights into their operations. The author then delves into the various technologies available on Azure for data science, such as Azure Databricks, Azure Synapse Analytics, and Azure Machine Learning. The next section of the book focuses on data ingestion, which involves collecting data from various sources and bringing it into a centralized repository for analysis. The author discusses the different methods of data ingestion, such as ETL (Extract, Transform, Load) and ELT (Extract, Load, Transform), and their advantages and disadvantages. After discussing data ingestion, the book moves on to data storage, which is critical for long-term data retention and retrieval. The author explores the various storage options available on Azure, such as Azure Blob Storage, Azure Data Lake Storage, and Azure SQL Database. Once the data is stored, the book covers data processing techniques, including data transformation, data cleaning, and data visualization. The author also discusses machine learning algorithms and models that can be used to analyze the data and gain insights.

Exam Ref DP100 Проектирование и внедрение решения Data Science на Azure - это всеобъемлющее руководство, охватывающее все аспекты проектирования и внедрения решения Data Science на облачной платформе Microsoft Azure. В книге представлен пошаговый подход к пониманию различных компонентов решения для науки о данных, включая прием данных, хранение данных, обработку данных, машинное обучение и развертывание. В нем также обсуждается важность управления данными, их безопасности и соответствия требованиям регулирования в решении для науки о данных. Книга начинается с введения концепции науки о данных и её важности в современном мире. В нем объясняется, как наука о данных стала важным инструментом для предприятий и организаций, позволяющим принимать обоснованные решения и получать представление о своей деятельности. Затем автор углубляется в различные технологии, доступные в Azure для науки о данных, такие как Azure Databricks, Azure Synapse Analytics и Azure Machine arning. Следующий раздел книги посвящен поглощению данных, которое предполагает сбор данных из различных источников и внесение их в централизованное хранилище для анализа. Автор обсуждает различные методы приема данных, такие как ETL (Extract, Transform, Load) и ELT (Extract, Load, Transform), а также их преимущества и недостатки. После обсуждения приема данных книга переходит к хранению данных, что критически важно для долгосрочного хранения и извлечения данных. Автор исследует различные варианты хранения, доступные в Azure, такие как Azure Blob Storage, Azure Data Lake Storage и Azure SQL Database. Как только данные сохранены, книга охватывает методы обработки данных, включая преобразование данных, очистку данных и визуализацию данных. Автор также обсуждает алгоритмы машинного обучения и модели, которые можно использовать для анализа данных и получения информации.

Bou Ref DP100 Concevoir et mettre en œuvre une solution Data Science sur Azure est un guide complet couvrant tous les aspects de la conception et de la mise en œuvre d'une solution Data Science sur la plate-forme cloud Microsoft Azure. livre présente une approche étape par étape pour comprendre les différents composants de la solution pour la science des données, y compris la réception des données, le stockage des données, le traitement des données, l'apprentissage automatique et le déploiement. Il traite également de l'importance de la gestion des données, de leur sécurité et de leur conformité aux exigences réglementaires dans une solution de science des données. livre commence par l'introduction du concept de science des données et de son importance dans le monde d'aujourd'hui. Il explique comment la science des données est devenue un outil important pour les entreprises et les organisations qui permettent de prendre des décisions éclairées et de se faire une idée de leurs activités. L'auteur explore ensuite les différentes technologies disponibles dans Azure pour la science des données, telles que Azure Databricks, Azure Synapse Analytics et Azure Machine Arning. La section suivante du livre est consacrée à l'absorption de données, qui implique la collecte de données provenant de différentes sources et leur introduction dans un entrepôt centralisé pour analyse. L'auteur discute des différentes méthodes de réception des données, telles que ETL (Extract, Bou, Load) et ELT (Extract, Load, Bou), ainsi que de leurs avantages et inconvénients. Après avoir discuté de la réception des données, le livre passe au stockage des données, ce qui est essentiel pour le stockage à long terme et l'extraction des données. L'auteur explore les différentes options de stockage disponibles dans Azure, telles que Azure Blob Storage, Azure Data Lake Storage et Azure SQL Database. Une fois les données enregistrées, le livre couvre les méthodes de traitement des données, y compris la conversion des données, le nettoyage des données et la visualisation des données. L'auteur discute également des algorithmes d'apprentissage automatique et des modèles qui peuvent être utilisés pour analyser les données et obtenir des informations.

Exam Ref DP100 diseño e implementación de la solución Data Science en Azure es una guía integral que cubre todos los aspectos del diseño e implementación de la solución Data Science en la plataforma en la nube de Microsoft Azure. libro presenta un enfoque paso a paso para comprender los diferentes componentes de una solución de ciencia de datos, incluyendo la recepción de datos, almacenamiento de datos, procesamiento de datos, aprendizaje automático e implementación. También discute la importancia de la gestión de datos, su seguridad y el cumplimiento regulatorio en una solución para la ciencia de datos. libro comienza introduciendo el concepto de ciencia de datos y su importancia en el mundo actual. Explica cómo la ciencia de los datos se ha convertido en una herramienta importante para que las empresas y organizaciones puedan tomar decisiones informadas y hacerse una idea de sus actividades. A continuación, el autor profundiza en las diferentes tecnologías disponibles en Azure para la ciencia de datos, como Azure Databricks, Azure Synapse Analytics y Azure Machine Arning. La siguiente sección del libro trata sobre la absorción de datos, que implica la recopilación de datos de diversas fuentes y su incorporación a un repositorio centralizado para su análisis. autor discute diferentes métodos de recepción de datos, tales como ETL (Extracto, Transformación, Carga) y ELT (Extracto, Carga, Transformación), así como sus ventajas e inconvenientes. Después de discutir la recepción de datos, el libro pasa al almacenamiento de datos, que es crucial para el almacenamiento y recuperación de datos a largo plazo. autor explora las diferentes opciones de almacenamiento disponibles en Azure, como Azure Blob Storage, Azure Data Lake Storage y Azure SQL Database. Una vez guardados los datos, el libro cubre los métodos de procesamiento de datos, incluyendo la conversión de datos, limpieza de datos y visualización de datos. autor también discute algoritmos de aprendizaje automático y modelos que se pueden usar para analizar datos y obtener información.

Exam Ref DP100 Progettare e implementare Data Science su Azure è una guida completa che comprende tutti gli aspetti della progettazione e dell'implementazione di Data Science sulla piattaforma cloud Microsoft Azure. Il libro fornisce un approccio passo passo alla comprensione di diversi componenti della soluzione per la scienza dei dati, tra cui l'acquisizione dei dati, lo storage, l'elaborazione dei dati, l'apprendimento automatico e l'installazione. discute anche dell'importanza della gestione, della sicurezza e della conformità dei dati in una soluzione per la scienza dei dati. Il libro inizia introducendo il concetto di scienza dei dati e la sua importanza nel mondo moderno. Spiega come la scienza dei dati sia diventata uno strumento importante per le aziende e le organizzazioni che consentono di prendere decisioni ragionevoli e conoscere le proprie attività. L'autore approfondisce le varie tecnologie disponibili in Azure per la scienza dei dati, come Azure Databricks, Azure Synapse Analytics e Azure Machine arning. La sezione seguente è dedicata all'assorbimento dei dati, che prevede la raccolta dei dati da diverse origini e l'inserimento di dati in uno storage centralizzato per l'analisi. L'autore discute di vari metodi di acquisizione dei dati, quali ETL (Extract, Form, Load) ed ELT (Extract, Load, Form) e dei relativi vantaggi e svantaggi. Dopo aver discusso l'accettazione dei dati, il libro passa allo storage, che è fondamentale per l'archiviazione e l'estrazione dei dati a lungo termine. L'autore esamina diverse opzioni di storage disponibili in Azure, come Azure Blob Storage, Azure Data Lake Storage e Azure SQL Database. Una volta salvati i dati, il libro comprende le procedure di elaborazione dei dati, incluse la conversione dei dati, la pulizia dei dati e la visualizzazione dei dati. L'autore discute anche di algoritmi di apprendimento automatico e modelli che possono essere utilizzati per analizzare i dati e ottenere informazioni.

Exam Ref DP100 Der Entwurf und die Implementierung einer Data Science-Lösung auf Azure ist ein umfassender itfaden, der alle Aspekte des Entwurfs und der Implementierung einer Data Science-Lösung auf der Microsoft Azure Cloud-Plattform abdeckt. Das Buch bietet einen Schritt-für-Schritt-Ansatz zum Verständnis der verschiedenen Komponenten einer Data-Science-Lösung, einschließlich Datenübernahme, Datenspeicherung, Datenverarbeitung, maschinelles rnen und Bereitstellung. Es diskutiert auch die Bedeutung von Datenmanagement, cherheit und Compliance in einer Data Science-Lösung. Das Buch beginnt mit einer Einführung in das Konzept der Datenwissenschaft und ihrer Bedeutung in der heutigen Welt. Es erklärt, wie Data Science zu einem wichtigen Instrument für Unternehmen und Organisationen geworden ist, um fundierte Entscheidungen zu treffen und Einblicke in ihre Aktivitäten zu erhalten. Der Autor geht dann auf die verschiedenen Technologien ein, die in Azure für Data Science verfügbar sind, wie Azure Databricks, Azure Synapse Analytics und Azure Machine Arning. Der nächste Abschnitt des Buches konzentriert sich auf die Datenaufnahme, bei der Daten aus verschiedenen Quellen gesammelt und zur Analyse in ein zentrales Repository eingegeben werden. Der Autor diskutiert verschiedene Methoden der Datenübernahme wie ETL (Extract, Transform, Load) und ELT (Extract, Load, Transform) sowie deren Vor- und Nachteile. Nach der Diskussion des Datenempfangs geht das Buch zur Datenspeicherung über, die für die langfristige Speicherung und den Abruf von Daten von entscheidender Bedeutung ist. Der Autor untersucht die verschiedenen Speicheroptionen, die in Azure verfügbar sind, wie Azure Blob Storage, Azure Data Lake Storage und Azure SQL Database. Sobald die Daten gespeichert sind, deckt das Buch Datenverarbeitungstechniken ab, einschließlich Datenkonvertierung, Datenbereinigung und Datenvisualisierung. Der Autor diskutiert auch Algorithmen für maschinelles rnen und Modelle, mit denen Daten analysiert und Informationen gewonnen werden können.

''

Exam Ref DP100 Azure'da bir Veri Bilimi Çözümü Tasarlama ve Uygulama, Microsoft Azure bulut platformunda bir Veri Bilimi çözümü tasarlama ve uygulamanın tüm yönlerini kapsayan kapsamlı bir kılavuzdur. Kitap, veri alımı, veri depolama, veri işleme, makine öğrenimi ve dağıtım dahil olmak üzere bir veri bilimi çözümünün çeşitli bileşenlerini anlamak için adım adım bir yaklaşım sunmaktadır. Ayrıca veri bilimi çözümünde veri yönetimi, veri güvenliği ve uyumluluğun önemini tartışır. Kitap, veri bilimi kavramının ve modern dünyadaki öneminin tanıtılmasıyla başlıyor. Veri biliminin işletmeler ve kuruluşlar için bilinçli kararlar almak ve operasyonları hakkında fikir edinmek için nasıl önemli bir araç haline geldiğini açıklar. Yazar daha sonra Azure Databricks, Azure Synapse Analytics ve Azure Machine arning gibi veri bilimi için Azure'da bulunan çeşitli teknolojileri inceler. Kitabın bir sonraki bölümü, çeşitli kaynaklardan veri toplamayı ve analiz için merkezi bir depoya girmeyi içeren veri toplama ile ilgilidir. Yazar, ETL (Extract, Transform, Load) ve ELT (Extract, Load, Transform) gibi çeşitli veri alma yöntemlerini ve bunların avantaj ve dezavantajlarını tartışmaktadır. Veri kabulünü tartıştıktan sonra, kitap uzun süreli veri saklama ve alma için kritik olan veri saklama işlemine geçer. Yazar, Azure Blob Storage, Azure Data Lake Storage ve Azure SQL Database gibi Azure'da bulunan farklı depolama seçeneklerini araştırıyor. Veriler kaydedildikten sonra, kitap veri dönüşümü, veri temizleme ve veri görselleştirme dahil olmak üzere veri işleme tekniklerini kapsar. Yazar ayrıca verileri analiz etmek ve bilgi elde etmek için kullanılabilecek makine öğrenme algoritmalarını ve modellerini tartışıyor.

Exam Ref DP100 تصميم وتنفيذ حل علوم البيانات على Azure هو دليل شامل يغطي جميع جوانب تصميم وتنفيذ حل علوم البيانات على منصة Microsoft Azure السحابية. يقدم الكتاب نهجًا تدريجيًا لفهم المكونات المختلفة لحل علم البيانات، بما في ذلك استقبال البيانات وتخزين البيانات ومعالجة البيانات والتعلم الآلي والنشر. كما يناقش أهمية إدارة البيانات وأمن البيانات والامتثال في حل علم البيانات. يبدأ الكتاب بإدخال مفهوم علم البيانات وأهميته في العالم الحديث. يشرح كيف أصبح علم البيانات أداة مهمة للشركات والمؤسسات لاتخاذ قرارات مستنيرة واكتساب نظرة ثاقبة على عملياتها. ثم يتعمق المؤلف في التقنيات المختلفة المتاحة في Azure لعلوم البيانات، مثل Azure Data Ricks و Azure Synapse Analytics و Azure Machine Arning. يتناول القسم التالي من الكتاب الحصول على البيانات، والذي يتضمن جمع البيانات من مصادر مختلفة وإدخالها في مستودع مركزي للتحليل. يناقش المؤلف طرقًا مختلفة لتلقي البيانات، مثل ETL (مستخرج، تحويل، حمل) و ELT (مستخرج، حمل، تحويل)، بالإضافة إلى مزاياها وعيوبها. بعد مناقشة قبول البيانات، ينتقل الكتاب إلى الاحتفاظ بالبيانات، وهو أمر بالغ الأهمية للاحتفاظ بالبيانات واسترجاعها على المدى الطويل. يستكشف المؤلف خيارات التخزين المختلفة المتاحة في Azure، مثل Azure Blob Storage و Azure Data Lake Storage و Azure SQL Database. بمجرد حفظ البيانات، يغطي الكتاب تقنيات معالجة البيانات بما في ذلك تحويل البيانات وتطهير البيانات وتصور البيانات. يناقش المؤلف أيضًا خوارزميات ونماذج التعلم الآلي التي يمكن استخدامها لتحليل البيانات والحصول على المعلومات.

Exam Ref DP100在Azure上設計和實施數據科學解決方案是一本全面的指南,涵蓋了在Microsoft Azure雲平臺上設計和實施Data Science解決方案的所有方面。該書提出了一種逐步的方法來理解數據科學解決方案的不同組件，包括數據接收，數據存儲，數據處理，機器學習和部署。它還討論了數據管理、數據安全和法規遵從性在數據科學解決方案中的重要性。這本書首先介紹了數據科學的概念及其在現代世界中的重要性。它解釋了數據科學如何成為企業和組織作出知情決定和了解其活動的重要工具。然後，作者深入研究了Azure中可用於數據科學的各種技術，例如Azure Databricks，Azure Synapse Analytics和Azure Machine Arning。本書的下一部分涉及數據的吸收，涉及從各種來源收集數據並將其輸入中央存儲進行分析。作者討論了不同的數據接收方法，例如ETL（引用，轉換，加載）和ELT（引用，加載，轉換）及其優缺點。在討論數據接收之後，該書轉向了數據存儲，這對於長期數據存儲和檢索至關重要。作者探討了Azure中提供的各種存儲選項,例如Azure Blob Storage、Azure Data Lake Storage和Azure SQL Database。保存數據後，本書將涵蓋數據處理技術，包括數據轉換，數據清理和數據可視化。作者還討論了可用於數據分析和獲取信息的機器學習算法和模型。