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- データ エンジニアリングの究極のガイド。
- データ エンジニアリングは、大規模なデータの収集、保存、分析のためのシステムを設計および構築する実践です。これは幅広い分野であり、ほぼすべての業界に応用されています。この記事は、その方法についてステップバイステップのガイドを提供することを目的としています。
- Python チュートリアル . cloudera 817 2024-08-27 06:05:05
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- Cloudera、中華圏担当の新副社長を発表
- 中国、北京、2024 年 4 月 9 日 - エンタープライズビッグデータおよび人工知能プラットフォーム企業である Cloudera は本日、中華圏の新しい副社長の任命を発表しました。この動きは、顧客の成功とビジネス変革にさらに重点を置き、ハイブリッド マルチクラウド ビッグ データとビッグ モデル機能を提供することで、企業がビッグ データと人工知能アプリケーションの開発に適応し、デジタル トランスフォーメーション プロセスを加速できるように支援することを目的としています。 Cloudera は今回、Liu Fuchun 氏を中華圏副社長 (RVP) に任命し、中国における Cloudera のさらなる拡大を推進し、戦略的な販売、チャネル開発、ローカリゼーション戦略を主導する責任を負います。 Cloudera Greater China 副社長の Liu Fuchun を新役員に任命したことは、Cloudera の取り組みをさらに実証しています。
- AI . cloudera 819 2024-04-09 15:07:10
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- エンタープライズ GenAI イノベーションをエンドツーエンドで加速する NVIDIA NIM マイクロサービスは、ソフトウェア企業にとってハイライトとなっています。
- ソフトウェア開発会社 Cloudera は最近、生成 AI アプリケーションの展開を加速するために NVIDIA との戦略的パートナーシップを発表しました。この提携には、NVIDIA の AI マイクロサービスを Cloudera Data Platform (CDP) に統合することが含まれており、企業がデータに基づいてカスタム大規模言語モデル (LLM) をより迅速に構築および拡張できるように設計されています。この取り組みにより、企業はデータ リソースをより効果的に活用し、AI アプリケーションの開発と導入プロセスを加速するための、より強力なツールとテクノロジーを提供できるようになります。このコラボレーションは企業にさらなる機会をもたらし、より効率的なデータ主導の意思決定を行い、ビジネス開発を促進するのに役立ちます。 Cloudera と NVIDIA のコラボレーションにより、企業はより多くの選択肢と柔軟性を得ることができます。
- AI . cloudera 601 2024-03-22 08:00:23
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- Cloudera が NVIDIA マイクロサービスを統合する複数の機能を開始: データの可能性を解き放ち、エンタープライズ生成 AI アプリケーションを加速
- Cloudera アジアパシフィック社のシニア バイス プレジデントである Remus Lim 氏は、NVIDIA の人工知能コンピューティングにおける主導的地位と Cloudera のデータ管理専門知識との間の補完的な関係を強調しました。同氏は、両者の協力により、顧客が高精度のデータと洞察を提供できるモデルを構築できるようになると述べた。これらのモデルは、企業によって信頼され、変化するニーズに対応できる安全な機械学習 (ML) 環境で実行されます。 Lim 氏は、顧客の AI への取り組みを加速させ、AI の探索と実験の段階から組織全体にわたる大規模な導入へのシームレスな移行を実現できるよう支援できることに興奮していると強調しました。北京、2024 年 3 月 20 日 - 最近、信頼できるエンタープライズ人工知能データ会社 Cloudera が設立されました。
- AI . cloudera 848 2024-03-20 16:50:48
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- スキルを向上させるために、Java エンジニアはどのような専門資格を取得する必要がありますか?
- インターネットと情報技術の継続的な発展に伴い、Java エンジニアは IT 業界の中核職の 1 つになりました。 Java エンジニアとしてスキルを向上させたい場合は、専門的な証明書を取得することが非常に重要です。この記事では、Java エンジニアが取得する必要がある一般的な専門資格をいくつか紹介します。 OracleCertifiedProfessional,JavaSEProgrammer(OCP-JP)オラクル社が提供するJava
- ＆＃＆チュートリアル . cloudera 858 2024-02-02 18:00:07
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- サーバー管理ソフトウェアとは何ですか?
- サーバー管理ソフトウェアには、vCenter Server、Microsoft Server Management Studio、IBM Tivoli、HP OpenView、Dell OpenManage、Red Hat Satellite、Canonical Landscape、Apache Hadoop、Cloudera Manager、および Microsoft SQL Server が含まれます。
- よくある問題 . cloudera 1644 2023-10-20 09:55:19
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- Redis が Spark を高速化する方法
- ApacheSpark は、徐々に次世代のビッグ データ処理ツールのモデルになってきました。オープンソース アルゴリズムを借用し、計算ノードのクラスター全体に処理タスクを分散することにより、Spark および Hadoop 生成フレームワークは、単一プラットフォーム上で実行できるデータ分析の種類と、これらのタスクを実行できる速度の両方において容易に優れています。伝統的なフレームワーク。 Spark はメモリを使用してデータを処理するため、ディスクベースの Hadoop よりも大幅に高速 (最大 100 倍) になります。しかし、少しの助けを借りれば、Spark はさらに高速に実行できるようになります。 Spark と Redis (一般的なメモリ内データ構造ストレージ テクノロジ) を組み合わせると、分析タスクの処理パフォーマンスを再び大幅に向上させることができます。これはレッドのせいです
- Redis . cloudera 1361 2023-06-03 11:45:36
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- 2032 年までに、人工知能プラットフォーム市場は 2,541 億 4,000 万米ドルに達すると予想されます
- FutureMarketInsights によると、世界の人工知能プラットフォーム市場は 2022 年に 100 億米ドルの価値があり、CAGR 38.2% で成長し、2022 ～ 2032 年の予測期間の終わりまでに 2,541 億 4,000 万米ドルの価値に達すると予想されています。 2021年の市場規模は96億米ドルに達し、2021年から2022年にかけて前年比4.2%の成長が見込まれています。 FMI によると、市場のサービスプロバイダーやさまざまなメーカーにとって意思決定が重要なポイントとなるため、人工知能プラットフォーム市場は成長しました。 AI プラットフォーム市場は現在、プレーヤーが AI プラットフォームの作成に注力し、企業の特定の問題を解決するニッチなソリューションをターゲットにしているため、活況を呈しており、それが市場の成長につながっています。 AI
- AI . cloudera 1092 2023-04-17 14:37:03
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- 2022 年下半期のデータおよび人工知能テクノロジーの予測
- 2022 年にこれまでに見てきたことに基づいて、Datanami は今年の残りの期間についてこれら 5 つの予測を立てることができると確信しています。データの可観測性は継続 今年上半期はデータの可観測性にとって非常に大きな成果を上げ、顧客はデータ フローで何が起こっているかをより深く理解し、関連する指標を開発できるようになりました。意思決定にとってデータの重要性が高まるにつれて、そのデータの健全性と可用性も重要になります。多くのデータ観察可能性のスタートアップが、Cribl（1億5,000万シリーズD）;モンテカルロ（1億3500万シリーズD）、Coralogix（1億3500万シリーズD）1億4200万米ドル）を含む、ベンチャーキャピタルで数億ドルを調達する多くのデータを見てきました。そして
- AI . cloudera 1298 2023-04-12 21:34:06
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- AI 開発を加速するために、企業はどのように MLOps を使用して生産効率を向上させることができるでしょうか?
- 企業が初めて人工知能を導入し、機械学習プロジェクトを構築するときは、理論に重点を置くことがよくあります。それでは、必要な結果を提供できるモデルはあるのでしょうか?もしそうなら、そのようなモデルをどのように構築してトレーニングすればよいでしょうか? IDC のデータによると、人工知能または機械学習ソリューションの導入には平均して 9 か月以上かかります。その主な理由は、データ サイエンティストがこれらの概念実証を構築するために使用するツールが、運用システムにうまく応用できないことが多いためです。 IDCのアナリスト、スリラム・サブラマニアン氏は、「私たちは研究開発プロセスに必要な時間を『モデルスピード』、つまり開始から終了までにどれだけの時間かかるかを呼んでいます。」と述べ、企業はMLOpsを利用することで上記の問題を解決できる。 MLOps(マシン
- AI . cloudera 1116 2023-04-12 12:31:07
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- 企業は機械学習オペレーションを活用してビジネス上の利益を獲得しています
- 企業が初めて AI の導入を開始し、機械学習プロジェクトを開始するときは、多くの場合、理論レベルに焦点が当てられます。必要な結果を提供できるモデルはありますか? このモデルを構築するにはどうすればよいですか? このモデルをトレーニングするにはどうすればよいですか? しかし、データ サイエンティストがこれらの概念実証を開発するために使用するツールは、多くの場合、運用システムにうまく変換されません。その結果、IDC によると、AI または機械学習ソリューションの導入には平均 9 か月以上かかります。 IDC のアナリストである Sriram Subramanian 氏は、「私たちはこれを『モデル速度』と呼んでいます。これは、モデルが最初から最後まで進むのにかかる時間です。ここで MLOps が活躍します。」と述べています。 MLOps（機械学習）
- AI . cloudera 928 2023-04-10 08:51:05
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- 3 種類のデータベースとは何ですか?
- データベースの種類は、階層型、ネットワーク型、リレーショナル型に分類できます。階層型データベースは、階層構造 (ツリー構造) に従ってデータを表現します。ネットワーク データベースは、ネットワークの原理と方法を使用し、ネットワーク データ モデルに基づいたデータベースです。リレーショナル データベースは、リレーショナル モデルを使用してデータを編成するデータベースです。
- よくある問題 . cloudera 60559 2023-02-13 16:01:42
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- ビッグデータ学習ルートとは何ですか?
- ビッグデータ学習ルート: Java (Java se、javaweb)、Linux (シェル、高同時実行アーキテクチャ、lucene、solr)、Hadoop、機械学習 (R、mahout)、Storm、Spark、Python、クラウド コンピューティング プラットフォーム。
- よくある問題 . cloudera 7671 2019-07-25 17:34:30
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- ビッグデータ分析にはいくつのツールが必要ですか?
- ビッグ データ分析には、Hadoop、Ambari、Disco、Avro、HPCC、Lumify、Pandas、Storm、Blazegraph、MongoDB などの多くのツールが必要です。
- よくある問題 . cloudera 4316 2019-07-25 17:25:41
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- ビッグデータ学習ルート
- Java (Java se、[mysql])、Linux (シェル、高同時実行アーキテクチャ、lucene、solr)、Hadoop、機械学習 (R、mahout)、Storm (Storm、kafka、redis)、Spark、Python
- よくある問題 . cloudera 2685 2019-06-05 10:59:37
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