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Aprenda como o MLflow pode simplificar o gerenciamento de modelos de machine learning em nuvem. Descubra como rastrear experimentos, empacotar projetos reproduzíveis e implantar modelos em produção. Otimize o ciclo de vida dos seus modelos de machine learning com o MLflow.
Aprofunde-se nos conceitos essenciais do SQL, incluindo bancos de dados relacionais e não relacionais, estrutura de queries, operadores de JOIN, funções de agregação e exemplos práticos. Adquira uma compreensão mais ampla e prática sobre o SQL.
Aprenda como consolidar dados de diferentes fontes em um único dataframe no Spark SQL, otimizando o desempenho das consultas e preparando os dados para modelos de machine learning. Este artigo explora o esquema em estrela, o plano de execução gerado pelo Spark SQL e o pré-processamento dos dados para enriquecer modelos de machine learning.
Aprenda a customizar visualizações no Power BI para criar dashboards profissionais. Este artigo fornece dicas essenciais para formatar visualizações, utilizar temas de visualização e compartilhar relatórios pela web.
Descubra as principais ferramentas e serviços disponíveis em nuvem para análise de dados, ciência de dados e engenharia de dados. Explore soluções maduras e gerenciadas para utilizar nas nuvens AWS, Google Cloud e Microsoft Azure.
Descubra a importância da significância estatística na validação de modelos estatísticos e aprenda sobre os métodos de avaliação, como ANOVA e Teste T. Entenda como esses métodos objetivos podem quantificar a significância estatística de forma precisa.