e-knjiga: Praktični vodnik po uporabi podatkov tretjih oseb v oblaku

Prenesite to e-knjigo, če želite izvedeti, kako se inovativne ekipe osredotočajo s poslovne inteligence, ki temelji na podatkih, na pospeševanje odločanja, ki temelji na vpogledih, in se zdaj obračajo na nabore podatkov tretjih oseb kot razlikovanje.

eBook:

Praktični vodnik za uporabo podatkov tretjih oseb v oblaku

Prenesite zdaj

Za pomoč pri krmarjenju po množični podatkovni pokrajini vam AWS Data Exchange želi predstaviti izvod nove e-knjige, Praktični vodnik za uporabo podatkov tretjih oseb v oblaku.

Na podlagi strokovnega znanja današnjih vodilnih vodij ta načrt ponuja taktike, tehnike in postopke za izkoriščanje zunanjih naborov podatkov, programov za skupno rabo podatkov in vrednotenje podatkov. Izvajanje najboljših praks v tej zbirki bo vodilnim pomagalo zagotoviti temeljno znanje in nasvete, ki jih je mogoče uporabiti, da ustvarijo vrednost, spodbujajo inovacije in preoblikujejo vaše podjetje s podatki tretjih oseb v oblaku.

Preberite ta vodnik, če želite izvedeti več o:

Ustvarjanje kulture deljenja podatkov, spodbujanje miselnosti deljenja podatkov in implementacija prave arhitekture informacij deljenja podatkov za vašo organizacijo

Gradnja edinstvene strategije za inovacije podatkov in pospeševanje poslovnih rezultatov s strojnim učenjem in avtomatizacijo

Izkoriščanje podatkov tretjih oseb za preseganje, povečanje konkurenčne prednosti in razširitev moči vpogledov in analitike

Določanje vrednosti zunanjih podatkov, razumevanje imperativa zunanjih podatkov in uspeh v novem podatkovnem gospodarstvu

Sodelujoči vključujejo:

Dave Mariani (ustanovitelj in glavni tehnološki direktor pri AtScale), Cindi Howson (glavni vodja podatkovne strategije pri ThoughtSpot in gostitelj podcasta The Data Chief), Robert Koch (Enterprise Architect pri S&P Global), Jen Stirrup (ustanovitelj in izvršni direktor Data Relish), Ronald van Loon (izvršni direktor in glavni analitik pri Intelligent World), Marcus Borba (ustanovitelj Borba Consulting) in Doug Laney (štipendist za inovacije, Data & Analytics Strategy pri Infomics).

Prenesite zdaj

= Prejšnja objava

Naslednji post =>

Najboljše zgodbe preteklih 30 dni

Najbolj popularni
Razlika med znanstveniki za podatke in inženirji ML 3 razlogi, zakaj bi morali uporabiti modele linearne regresije namesto nevronskih omrežij Najpogostejša vprašanja in odgovori na področju podatkovne znanosti GitHub Copilot odprtokodne alternative Nasvet za učenje podatkovne znanosti od Googlovega direktorja za raziskave

Najbolj v skupni rabi
Razlika med znanstveniki za podatke in inženirji ML Kako poizvedovati o podatkovnem okviru Pandas Zakaj in kako bi se morali naučiti produktivne znanosti o podatkih? Ne samo za poglobljeno učenje: kako grafični procesorji pospešujejo podatkovno znanost in podatkovno analitiko Pisanje prve distribuirane aplikacije Python z Rayom