تفاوت بین Bigquery و Cloud SQL چیست؟
BigQuery و Cloud SQL دو سرویس متمایز ارائه شده توسط Google Cloud Platform (GCP) برای ذخیره سازی و مدیریت داده ها هستند. در حالی که هر دو سرویس برای مدیریت داده ها طراحی شده اند، اما اهداف، عملکردها و موارد استفاده متفاوتی دارند. درک تفاوت بین BigQuery و Cloud SQL برای انتخاب سرویس مناسب بر اساس نیازهای خاص بسیار مهم است. BigQuery
تفاوت Dataflow و BigQuery چیست؟
Dataflow و BigQuery هر دو ابزار قدرتمندی هستند که توسط Google Cloud Platform (GCP) برای تجزیه و تحلیل دادهها ارائه میشوند، اما اهداف متفاوتی دارند و ویژگیهای متمایز دارند. درک تفاوت بین این خدمات برای سازمان ها برای انتخاب ابزار مناسب برای نیازهای تحلیلی خود بسیار مهم است. Dataflow یک سرویس مدیریت شده است که توسط GCP برای اجرای موازی ارائه می شود
- منتشر شده در ابر رایانه, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, مفاهیم اساسی GCP, گردش داده ها
چگونه داده های بزرگ را در مدل هوش مصنوعی بارگیری کنیم؟
بارگذاری کلان داده در یک مدل هوش مصنوعی گامی مهم در فرآیند آموزش مدل های یادگیری ماشینی است. این شامل مدیریت حجم زیادی از داده ها به طور موثر و موثر برای اطمینان از نتایج دقیق و معنادار است. ما مراحل و تکنیکهای مختلفی را که در بارگذاری کلان دادهها در یک مدل هوش مصنوعی، بهویژه با استفاده از Google وجود دارد، بررسی خواهیم کرد
چگونه DLP API با سایر سرویسها در Google Cloud Platform یکپارچه میشود؟
DLP API یا Data Loss Prevention API یک ابزار قدرتمند ارائه شده توسط Google Cloud Platform (GCP) است که به توسعه دهندگان اجازه می دهد قابلیت های حفاظت از داده ها را در برنامه های خود ادغام کنند. این API شناسایی و ویرایش دادههای حساس، مانند اطلاعات شناسایی شخصی (PII)، شماره کارت اعتباری، و شمارههای تامین اجتماعی و غیره را امکانپذیر میسازد. به
ابزار خط فرمان bq در Cloud SDK برای چیست؟
ابزار خط فرمان bq یک ابزار قدرتمند است که توسط Cloud SDK در اکوسیستم Google Cloud Platform (GCP) ارائه شده است. این بهطور خاص برای تعامل و مدیریت دادههای ذخیرهشده در BigQuery، انبار دادههای کاملاً مدیریت شده و بدون سرور Google طراحی شده است. با bq، کاربران می توانند طیف گسترده ای از عملیات مربوط به دستکاری داده ها، تجزیه و تحلیل و
چگونه Cloud Dataproc به کاربران در صرفه جویی در هزینه کمک می کند؟
Cloud Dataproc، یک سرویس مدیریت شده Apache Spark و Apache Hadoop که توسط Google Cloud Platform (GCP) ارائه می شود، چندین ویژگی را ارائه می دهد که به کاربران در صرفه جویی در هزینه کمک می کند. با استفاده از مزایای Cloud Dataproc، کاربران می توانند استفاده از منابع خود را بهینه کنند، هزینه های عملیاتی را کاهش دهند و از گزینه های قیمت گذاری مقرون به صرفه استفاده کنند. یک راه Cloud Dataproc به کاربران کمک می کند تا در هزینه خود صرفه جویی کنند
چگونه Cloud Datalab با سایر سرویس های Google Cloud Platform یکپارچه می شود؟
Cloud Datalab، یک ابزار قدرتمند کاوش و تجزیه و تحلیل داده های تعاملی ارائه شده توسط Google Cloud Platform (GCP)، به طور یکپارچه با سرویس های مختلف GCP ادغام می شود تا جریان کار تجزیه و تحلیل داده کارآمد و جامع را فعال کند. این ادغام به کاربران اجازه می دهد تا از پتانسیل کامل خدمات و ابزارهای GCP برای پردازش، تجزیه و تحلیل و تجسم مجموعه داده های بزرگ استفاده کنند. یکی از کلیدها
Cloud Datalab چیست و چه ویژگی هایی دارد؟
Cloud Datalab ابزار قدرتمندی است که توسط Google Cloud Platform (GCP) ارائه شده است که کاربران را قادر می سازد تا مجموعه داده های بزرگ را به صورت مشارکتی و تعاملی تجزیه و تحلیل کنند. انعطاف پذیری نوت بوک های Jupyter را با مقیاس پذیری و سهولت استفاده از GCP ترکیب می کند. Cloud Datalab طیف گسترده ای از ویژگی ها را ارائه می دهد که آن را به یک انتخاب ایده آل تبدیل می کند
- منتشر شده در ابر رایانه, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, آزمایشگاه های GCP, تجزیه و تحلیل مجموعه داده های بزرگ با Cloud Datalab, بررسی امتحان
برخی از پرس و جوها و تجزیه و تحلیل های خاص تحت پوشش این آزمایشگاه با استفاده از BigQuery و مجموعه داده NCAA چیست؟
در آزمایشگاه «کاوش در دادههای NCAA با BigQuery» در پلتفرم Google Cloud (GCP)، چندین پرسوجو و تجزیه و تحلیل خاص را میتوان با استفاده از BigQuery و مجموعه داده NCAA انجام داد. این آزمایشگاه یک تجربه عملی در استفاده از قدرت BigQuery برای کاوش و تجزیه و تحلیل مجموعه داده های بزرگ مربوط به انجمن ملی ورزشی دانشگاهی (NCAA) ارائه می دهد.
اهمیت مشارکت Google Cloud با NCAA و Kaggle در زمینه آزمایشگاه چیست؟
مشارکت بین Google Cloud، انجمن ملی ورزشی دانشگاهی (NCAA) و Kaggle در زمینه آزمایشگاههای GCP، به ویژه در کاوش دادههای NCAA با BigQuery، ارزش قابل توجهی دارد. این همکاری، تخصص Google Cloud را در رایانش ابری، مجموعه داده غنی NCAA و پلتفرم Kaggle برای مسابقات علم داده را گرد هم می آورد.