Megosztás a következőn keresztül:

Csapat Adattudomány folyamat adatszakértőknek

  • Cikk

Ez a cikk útmutatást és betanítást nyújt az Azure-technológiákkal végzett átfogó adatelemzési megoldások megvalósítása során kitűzött célokhoz.

Az adattudósok céljai

Ez a lista a Csapat Adattudomány Folyamatot (TDSP) használó adattudósok fő célkitűzéseit ismerteti:

Ezek a célkitűzések elengedhetetlenek a TDSP használatára való felkészüléshez. A TDSP átfogó megközelítést vázol fel az adatelemzési projektek hatékony kezeléséhez és elindításához. Ez a cikk ismerteti az egyes célkitűzések fontosságát, és hivatkozásokat tartalmaz a vonatkozó Azure-erőforrásokra.

Elemzési számítási feladatok ismertetése

  • Követelmények azonosítása: Ez a lépés az elemzési számítási feladat konkrét igényeinek és céljainak megértését foglalja magában. Segít azonosítani a megválaszolandó üzleti kérdéseket és a megoldandó problémákat.

  • Hatókör meghatározása: Ez a lépés a projekt hatókörének egyértelmű meghatározásáról szól, hogy a csapat a releváns adat- és elemzési feladatokra összpontosíthasson.

  • Erőforrások lefoglalása: Ez a lépés magában foglalja a számítási feladatok elemzését a szükséges erőforrások, például a számítási teljesítmény, a tárolás és az emberi szakértelem azonosításához.

Integráció a TDSP-ben

Az Azure számos erőforrással rendelkezik, amelyeket elemzési számítási feladatokhoz használhat. Az alábbi lista az Azure-architektúrákban ajánlott erőforrásokat tartalmazza.

  • Tervezés és végrehajtás: Az Azure felhőadaptálási keretrendszer használata stratégiai tervezéshez és irányításhoz. Ez a keretrendszer biztosítja, hogy az elemzési számítási feladatok megfeleljenek az üzleti céloknak és a megfelelőségi követelményeknek. Emellett a TDSP-ben használt viszonylag egyszerű keretrendszerre is épül. A felhőadaptálási keretrendszer funkciói a következők:

    • Stratégiai tervezés: Stratégiai útmutatást nyújt a felhőbevezetés üzleti célokhoz való igazításához. A stratégiai tervezés azt jelenti, hogy elemzési számítási feladatokat tervez a szervezeti céloknak megfelelően.

    • Irányítás és megfelelőség: Keretrendszereket biztosít az irányításhoz és a megfelelőséghez. Az irányítási és megfelelőségi keretrendszerek lehetővé teszik, hogy az adatfeldolgozási és elemzési számítási feladatok megfeleljenek a szabályozási követelményeknek és a szervezeti szabályzatoknak.

    • Migrálás és korszerűsítés: A meglévő elemzési számítási feladatok Azure-ba való migrálását segíti, hogy az új környezetben minimális fennakadást és optimális teljesítményt biztosítson.

    • Felügyelet és műveletek: A felhőbeli erőforrások kezelésének és üzemeltetésének ajánlott eljárásait ismerteti, amelyek segítenek a hatékony és megbízható elemzési számítási feladatok műveleteinek biztosításában.

    • Optimalizálás: Eszközöket és módszereket biztosít a számítási feladatok folyamatos optimalizálásához. Az optimalizálás azt jelenti, hogy hatékonyan használja az erőforrásokat, és hatékonyan kezeli a költségeket.

  • Fejlesztés és együttműködés: Az Azure Synapse Analytics használatával elemzési megoldásokat fejleszthet, tesztelhet és helyezhet üzembe, és együttműködési környezetet biztosíthat adattudósok és mérnökök számára. Javasoljuk, hogy az Azure Synapse Analytics platform használatával kezelje a big dataokat, például egy terabájtot és egyebeket, valamint a gépi tanulás és a mesterséges intelligencia (AI) modellezését. Az Azure Synapse Analytics funkciói a következők:

    • Egységesített élmény: Egységes felületet biztosít az adatok betöltéséhez, előkészítéséhez, kezeléséhez és kiszolgálásához az azonnali üzleti intelligencia és gépi tanulási igények kielégítése érdekében.

    • Adatintegráció: Zökkenőmentesen integrálható különböző adatforrásokkal, ami átfogó adatbetöltési és adatfeldolgozási képességeket tesz lehetővé.

    • Big data és adatraktározás: Egyesíti a big data és az adatraktározási képességeket, amelyekkel összetett lekérdezéseket futtathat nagy adathalmazokon hatékonyan.

    • Méretezhetőség: Számítási erőforrásokat skáláz a számítási feladatok igényei alapján, így hatékonyan kezelheti a különböző adatfeldolgozási terheléseket.

    • Együttműködés: Elősegíti az adatelemzési csapatokon belüli együttműködést megosztott munkaterületek és integrált fejlesztési környezetek (IDE-k) biztosításával.

    • Elemzés: Fejlett elemzéseket és gépi tanulást támogat olyan szolgáltatások beépített integrációjával, mint a Machine Learning és a Power BI.

  • Monitorozás és optimalizálás: Az Azure Monitor használatával nyomon követheti a teljesítményt, azonosíthatja a problémákat, és optimalizálhatja az elemzési számítási feladatokat. Az Azure Monitor segít a magas rendelkezésre állásban és a megbízhatóságban. Az Azure Monitor funkciói a következők:

    • Adatgyűjtés: Metrikákat és naplókat gyűjt különböző forrásokból, beleértve az Azure-erőforrásokat, az alkalmazásokat és az operációs rendszert.

    • Monitorozás: Betekintést nyújt az elemzési számítási feladatok teljesítményébe és állapotába olyan metrikák figyelésével, mint a processzorhasználat, a memóriahasználat és az átviteli sebesség.

    • Diagnosztika: Diagnosztikai naplókon és tevékenységnaplókon keresztül segít azonosítani az adatfeldolgozási folyamatok és számítási feladatok problémáit és rendellenességeit.

    • Riasztások: Adott metrikák vagy naplóadatok alapján konfigurálja a riasztásokat, és azonnal értesíti Önt azokról a lehetséges problémákról, amelyek befolyásolhatják az elemzési számítási feladatok teljesítményét vagy megbízhatóságát.

    • Vizualizáció: Testre szabható irányítópultokat és munkafüzeteket biztosít az adatok vizualizációjához, amely segít megérteni a számítási feladatok teljesítményének trendjeit és mintáit.

A TDSP életciklusának használata

A TDSP életciklusával strukturálhatja az adatelemzési projektek fejlesztését.

  • Strukturált megközelítés: Strukturált keretrendszert biztosít adatelemzési projektek futtatásához, és elősegíti a szisztematikus és fegyelmezett megközelítést.

  • Együttműködés: Elősegíti a csapattagok közötti együttműködést egyértelmű szerepkörök és felelősségek meghatározásával.

  • Ajánlott eljárások: Iparági ajánlott eljárásokat tartalmaz, és segít a projektek hatékony és hatékony lebonyolításában.

Integráció adatelemzők számára

A TDSP egy lektorált architekturális keretrendszer, amely az adattudósok számára biztosít egy speciális keretrendszert a mi- és adatelemzési modellek előállításához.

Az Azure Machine Learning használata

Gépi tanulási modellek létrehozása és üzembe helyezése a Machine Learning használatával. A Machine Learning a TDSP-életciklus öt szakaszának fő ajánlott Azure-erőforrása: az üzleti ismeretek, az adatgyűjtés és a megértés, a modellezés, az üzembe helyezés és az ügyfélfogadás. A Machine Learning funkciói a következők:

  • Speciális elemzés: Hatékony eszközöket és szolgáltatásokat biztosít a gépi tanulási modellek létrehozásához, betanítása és üzembe helyezéséhez.

  • Méretezhetőség: Méretezhető számítási erőforrásokat biztosít, amelyekkel a csapatok nagy adathalmazokat és összetett modelleket kezelnek.

  • Integráció: Jól integrálható más Azure-szolgáltatásokkal, és zökkenőmentes munkafolyamatot tesz lehetővé az adatbetöltéstől az üzembe helyezésig.

A Machine Learning így támogatja a TDSP egyes szakaszait:

Üzleti megállapítás

Ebben a kezdeti szakaszban a Machine Learning segít megérteni az üzleti követelményeket, és meghatározni az adatelemzési projekt célkitűzéseit.

  • Projekt-munkaterületek: Olyan projekt-munkaterületeket biztosít, ahol a csapatok együttműködhetnek és megoszthatják a dokumentumokat. Az együttműködés segít mindenkinek igazodni az üzleti célokhoz.

  • Kísérletkövetés: Támogatja a dokumentációt, valamint a kezdeti hipotézisek és az adatelemzési projekthez vezető üzleti metrikák nyomon követését.

  • Integráció az Azure DevOpsszal: Kezeli a projekt-munkafolyamatokat, a felhasználói történeteket és a feladatokat. Az Azure DevOps segít leképezni az üzleti ismereteket a végrehajtható elemekre.

Adatgyűjtés és adatértelmezés

Ebben a szakaszban a Machine Learning segít összegyűjteni és feltárni az adatokat annak szerkezetének és az üzleti probléma szempontjából való relevanciájának megértéséhez.

  • Adatintegráció: A Machine Learning zökkenőmentesen integrálható az Azure Data Lake-zel, az Azure SQL Database-zel és más adatszolgáltatásokkal, megkönnyítve a különböző forrásokból történő egyszerű adatbetöltést.

  • Adatcímkézés: Beépített adatcímkéző eszközök, amelyek segítenek az adathalmazok jegyzetelésében, ami a felügyelt tanulási modellekhez hasznos.

  • Feltáró adatelemzés (EDA):: A Jupyter-notebookok és a Machine Learning integrált Python/R-környezetei lehetővé teszik az alapos EDA használatát az adateloszlások megértéséhez, a minták azonosításához és az anomáliák észleléséhez.

Modellezés

Ebben a szakaszban az adattudósok gépi tanulási modelleket építenek ki és tanítanak be az üzleti problémák kezelésére.

  • Automatizált gépi tanulás: Automatikusan kiválasztja a legjobb algoritmusokat, és olyan hiperparamétereket hangol, amelyek felgyorsítják a modellfejlesztési folyamatot.

  • Egyéni modellezés: Támogatja az egyéni modellek fejlesztését olyan népszerű keretrendszerek használatával, mint a TensorFlow, a PyTorch és a scikit-learn.

  • Kísérletezés és verziószámozás: Támogatja több kísérlet párhuzamos futtatását, az eredmények nyomon követését és a verziószámozási modelleket, amelyek megkönnyítik a legjobb modell összehasonlítását és kiválasztását.

  • Hiperparaméter-finomhangolás: Optimalizálja a modell teljesítményét beépített támogatással az automatizált hiperparaméter-finomhangoláshoz.

Telepítés

Ebben a szakaszban a modell fejlesztése és ellenőrzése után a Machine Learning üzembe helyezi éles környezetben való használatra.

  • Modell üzembe helyezése: Különböző üzembehelyezési lehetőségeket biztosít, például az Azure Kubernetes Service-t (AKS) és a peremhálózati eszközöket, amelyek lehetővé teszik a rugalmas üzembe helyezési stratégiákat.

  • Végpontkezelés: Eszközöket biztosít a végpontok valós idejű és kötegelt előrejelzésekhez való kezeléséhez, és segít a méretezhető és megbízható modellek kiszolgálásában.

  • Folyamatos integráció és folyamatos üzembe helyezés (CI/CD):Integrálható az Azure DevOpsszal, amely lehetővé teszi a CI/CD gépi tanulási modellekhez való használatát, hogy ismétlődő átmeneteket hozzon létre a fejlesztésről az éles környezetre.

Felhasználói elfogadás

Ebben az utolsó szakaszban a Machine Learning használatával szeretné elérni, hogy az üzembe helyezett modell megfeleljen az üzleti követelményeknek, és értéket teremtsen.

  • Modellfigyelés: Átfogó monitorozási képességeket biztosít a modell teljesítményének nyomon követéséhez, a sodródás észleléséhez, valamint a modellek pontos és releváns állapotának megőrzéséhez.

  • Visszajelzési hurkok: Támogatja a visszajelzési ciklusok implementálását, ahol az előrejelzéseket a modellek újratanítására és a modell pontosságának és relevanciájának folyamatos javítására használja és tekinti át.

  • Jelentéskészítés és vizualizáció: Integrálható jegyzetfüzetekkel, Power BI-kkal és más vizualizációs eszközökkel irányítópultok és jelentések létrehozásához, valamint modelleredmények és elemzések bemutatásához az érdekelt felek számára.

  • Biztonság és megfelelőség: Segít a modelleknek és adatoknak a jogszabályi követelményeknek való megfelelésben, és eszközöket biztosít az adatvédelem és a biztonság kezeléséhez.

Az adatátvitel és az adattárolás alapjainak megismerése

A hatékony adatátvitel és -tárolás kulcsfontosságú alapokat biztosít a nagy mennyiségű adat biztonságos kezeléséhez.

  • Adatkezelés: Segít nagy mennyiségű adat leghatékonyabb, megfelelő és hatékony kezelésében.

  • Akadálymentesség: Megkönnyíti az adatok akadálymentesítését a csapattagok és az elemzési eszközök számára, ami elengedhetetlen az együttműködéshez és a valós idejű feldolgozáshoz.

  • Megfelelőség és biztonság: Segít az adatkezelésnek megfelelni a jogi és jogszabályi követelményeknek, és védi a bizalmas adatokat.

Az adatátvitel és az adattárolás integrálása a TDSP-ben

Az Azure számos olyan erőforrással rendelkezik, amelyeket az adatátvitelhez és az adattároláshoz használhat. Az alábbi lista az Azure-architektúrákhoz ajánlott erőforrásokat tartalmazza.

Azure-adatátviteli lehetőségek: Különböző módszereket és eszközöket tartalmaz az adatok Azure-ba és onnan történő hatékony áthelyezéséhez, amelyek különböző adatigényeket és adatméreteket tartalmaznak.

  • Azure Data Box: Nagy léptékű, tömeges adatokat továbbít az Azure-ba fizikai eszköz használatával anélkül, hogy az internetre támaszkodik. Biztonságosan továbbít terabájtnyi adatot, ahol a hálózati sávszélesség korlátozott.

  • Azure Import/Export szolgáltatás: Támogatja a nagy mennyiségű adat Azure-ba való átvitelét merevlemezek közvetlen Azure-adatközpontba történő szállításával. Ez a szolgáltatás olyan kezdeti adatmigrálásokhoz hasznos, ahol a hálózatról történő feltöltés nem praktikus.

  • Azure Data Factory: Automatizálja és kezeli az adatátvitelt. A Data Factory egy felhőalapú adatintegrációs szolgáltatás, amely koordinálja és automatizálja az adatáthelyezést és -átalakítást. Lehetővé teszi az összetett ETL-folyamatok (kinyerés, átalakítás, betöltés) folyamatát, és integrálja a különböző forrásokból származó adatokat az Azure-ba elemzési és gépi tanulási feladatokhoz.

  • Hálózati átvitel: Nagy sebességű, internetes adatátvitelt tartalmaz az Azure ExpressRoute használatával. A hálózati átvitel privát kapcsolatot biztosít a helyszíni infrastruktúra és az Azure között, amely segít az adatok biztonságos és gyors átvitelében.

Azure Database Migration Service: Kezeli az adatbázisok Azure-ba való migrálását az állásidő minimalizálása és az adatintegritás támogatása érdekében. A Database Migration Service egy teljes mértékben felügyelt szolgáltatás, amely lehetővé teszi a zökkenőmentes migrálást több adatbázis-forrásból az Azure-adatplatformokra minimális állásidővel (vagy online migrálással). A következő előnyöket nyújtja:

  • Automatizált migrálás: Leegyszerűsíti az áttelepítési folyamatot azáltal, hogy automatizált munkafolyamatokat biztosít a helyszíni adatbázisok SQL Database-be, az Azure Database for MySQL-be és az Azure Database for PostgreSQL-be való áthelyezéséhez.

  • Folyamatos replikáció: Támogatja a folyamatos adatreplikálást, amely minimális állásidőt tesz lehetővé, és naprakészen tartja az adatokat az áttelepítési folyamat során.

  • Kompatibilitás: Támogatja a kompatibilitási ellenőrzéseket, és optimalizálást javasol a cél Azure-környezethez, hogy zökkenőmentes és hatékony legyen az átállás.

  • Értékelési eszközök: Eszközöket biztosít az adatbázisok migrálásra való felkészültségének felméréséhez a lehetséges problémák azonosításához, és javaslatokat tesz azok megoldására.

Azure Storage: Skálázható, biztonságos és tartós tárolási megoldásokat biztosít, amelyek különböző típusú adatokhoz és használati esetekhez vannak kialakítva. A következő tárolótípusok támogatottak:

  • Blob Storage: Strukturálatlan adatokat, például dokumentumokat, képeket, videókat és biztonsági másolatokat tárol. Ideális adattudósoknak, akiknek nagy adathalmazokat kell tárolniuk a gépi tanulási modellekhez.

  • Azure Data Lake Storage: Big Data-elemzéseket kezel. A Data Lake Storage hierarchikus névteret és kompatibilitást biztosít a Hadooptal, így alkalmas nagy méretű adatelemzési projektekhez.

  • Azure Table Storage: A NoSQL-kulcsértékeket részben strukturált adatokhoz tárolja, és olyan alkalmazásokhoz alkalmas, amelyek séma nélküli kialakítást igényelnek.

  • Azure Files Storage: A felhőben elérhető fájlmegosztásokat standard SMB protokoll használatával kezeli, amely a megosztott tárolási igényekhez hasznos.

  • Azure Queue Storage: Üzenetkezelést biztosít az alkalmazásösszetevők között, ami a szolgáltatások leválasztására és skálázására használható.

Adatforrás dokumentációja

  • Adatok átláthatósága: Az adatforrások dokumentációja átláthatóságot biztosít az adatok forrásáról, minőségéről és korlátairól.

  • Reprodukálhatóság: A megfelelő dokumentáció segít más csapattagok vagy érdekelt felek számára az adatelemzési folyamat megértésében és reprodukálásában.

  • Adatintegráció: Az adatintegráció a különböző adatforrások hatékony integrálását jelenti az adatok eredetének és szerkezetének egyértelmű megismerésével.

Adatforrás dokumentációjának integrálása a TDSP-ben

Az Azure számos olyan erőforrással rendelkezik, amelyet az adatforrás dokumentációjában használhat, beleértve a jegyzetfüzeteket is. Az alábbi lista az Azure-architektúrákhoz ajánlott erőforrásokat tartalmazza.

Az Azure Data Catalog egy nagyvállalati szintű metaadatkatalógus, amely megkönnyíti az adategységek felderítését. Segít dokumentálni az adatforrásokat és azok jellemzőit, és a következő előnyöket nyújtja:

  • Metaadatok kezelése: Lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy adatforrásokat regisztráljanak, és olyan metaadatokat adjanak hozzá, amelyek leírásokat, címkéket és széljegyzeteket tartalmaznak.

  • Adatforrás-felderítés: Kereshető katalógust biztosít a felhasználók számára a szervezeten belül elérhető adatforrások megkereséséhez és megértéséhez.

  • Együttműködés: Lehetővé teszi a felhasználók számára az adatforrásokkal kapcsolatos elemzések és dokumentációk megosztását, ami javítja a csapattagok közötti együttműködést.

  • Adatforrás-információk: Automatikusan kinyeri és dokumentálja az adatforrásokkal kapcsolatos információkat. A kinyert információk sémákat, táblákat, oszlopokat és kapcsolatokat tartalmaznak.

Az Azure Purview egységes adatszabályozási szolgáltatást biztosít, amely segít a szervezet adatainak kezelésében és szabályozásában. A következő funkciókat nyújtja:

  • Adatleképezés és -leképezés: Segít dokumentálni az adatfolyamot és az adatfolyamot a különböző rendszerekben, amely egyértelmű képet ad arról, hogy honnan származnak az adatok, és hogyan alakulnak át.

  • Adatkatalógus: Metaadatokkal és adatbesorolásokkal bővített kereshető adatkatalógust biztosít, amely hasonló az Azure-beli adatkatalógushoz.

  • Üzleti szószedet: Segít létrehozni és karbantartani egy üzleti szószedetet a konzisztens terminológia megőrzése és a szervezeten belüli megértés elősegítése érdekében.

  • Elemzések és elemzések: Betekintést nyújt az adathasználatba, és segít azonosítani az adatminőségi problémákat, amelyek javítják a dokumentációs folyamatot.

Eszközök használata elemzési feldolgozáshoz

  • Hatékonyság: Az elemzések feldolgozásának megfelelő eszközei növelik az adatelemzés hatékonyságát és sebességét.

  • Képességek: A különböző eszközök különböző képességeket kínálnak, például adatvizualizációt, statisztikai elemzést és gépi tanulást, amelyek elengedhetetlenek az átfogó adatelemzéshez.

  • Termelékenység: A speciális eszközök jelentősen növelhetik az adattudósok termelékenységét az ismétlődő feladatok automatizálásával és a fejlett elemzési funkciók biztosításával.

Elemzési feldolgozás integrálása a TDSP-ben

Az Azure számos olyan szolgáltatással rendelkezik, amelyet az elemzések feldolgozásához használhat, és a Machine Learning az elsődleges ajánlott szolgáltatás. Az alábbi lista olyan Azure-architektúrákhoz ajánlott szolgáltatásokat tartalmaz, amelyek a Machine Learningen túli funkciókat igényelnek.

Az Azure Synapse Analytics lehetővé teszi nagy mennyiségű relációs és nem kapcsolódó adat feldolgozását. Ez egy integrált elemzési szolgáltatás, amely felgyorsítja az adattárházak és big data rendszerek áttekintésének idejét. Az Azure Synapse Analytics a következő funkciókat biztosítja:

  • Adatintegráció: Különböző forrásokból származó adatokat integrál, amelyek lehetővé teszik a zökkenőmentes adatbetöltést és adatfeldolgozást.

  • SQL Data Warehouse: Nagy teljesítményű lekérdezésekkel biztosít vállalati adattárházi képességeket.

  • Apache Spark: Spark-készleteket biztosít a nagy méretű adatelemzést és gépi tanulást támogató big data-feldolgozáshoz.

  • Synapse Studio: Lehetővé teszi az adattudósok számára a végpontok közötti elemzési megoldások közös létrehozását. A Synapse Studio egy integrált fejlesztési környezet (IDE).

Az Azure Databricks egy Azure-ra optimalizált Apache Spark-alapú elemzési platform, amely a következő funkciókat biztosítja:

  • Együttműködésen alapuló jegyzetfüzetek: Olyan együttműködési munkaterületeket támogat, ahol az adattudósok kódot írhatnak, kísérleteket futtathatnak és eredményeket oszthatnak meg.

  • Méretezhető számítás: A számítási erőforrásokat automatikusan skálázza a számítási feladatok igényei alapján, és optimalizálja a költségeket és a teljesítményt.

  • Gépi tanulás: Beépített kódtárakat biztosít a gépi tanuláshoz, például az MLlibhez, a TensorFlow-hoz és a Kerashoz a modellfejlesztés és -betanítás gördülékenyebbé tételéhez.

Data Factory: A felhőalapú adatintegrációs szolgáltatással koordinálja az adatáthelyezést és -átalakítást. A Data Factory a következő funkciókat támogatja:

  • ETL-folyamatok: Lehetővé teszi ETL-folyamatok (kinyerés, átalakítás, betöltés) létrehozását az adatok elemzéshez való feldolgozásához és előkészítéséhez.

  • Adatfolyam: Vizuális adatfolyam-létrehozást biztosít az adatátalakítási folyamatok kódírás nélküli tervezéséhez és futtatásához.

  • Integráció: Számos adatforráshoz csatlakozik, beleértve a helyszíni és a felhőalapú adattárakat is. Ez a függvény átfogó adatintegrációt biztosít.

Az Azure Stream Analytics gyorsan mozgó adatfolyamokat dolgoz fel. A Stream Analytics egy valós idejű elemzési szolgáltatás, amely a következő funkciókat biztosítja:

  • Streamfeldolgozás: Különböző forrásokból, például IoT-eszközökből, érzékelőkből és alkalmazásokból származó adatokat dolgoz fel valós időben.

  • SQL-alapú lekérdezés: Egy jól ismert SQL-alapú nyelvet használ a streamfeldolgozási logika meghatározásához, hogy elérhetővé tegye az adatelemzők számára.

  • Integráció: Integrálható más Azure-szolgáltatásokkal, például az Event Hubssal és az IoT Hubbal a zökkenőmentes adatbetöltés és -feldolgozás érdekében.

Összegzés

Ez a szekvenciális lista segít a TDSP használatának átfogó előkészítésében:

  1. A projektkövetelmények és a hatókör egyértelmű ismerete.

  2. Strukturált és együttműködésen alapuló megközelítés alkalmazása a projektvégrehajtáshoz.

  3. Speciális eszközök és szolgáltatások használata gépi tanuláshoz és elemzéshez.

  4. Hatékony és biztonságos adatkezelés biztosítása.

  5. Az átláthatóság és a reprodukálhatóság fenntartása a dokumentáción keresztül.

  6. Az adatfeldolgozás hatékonyságának és hatékonyságának növeléséhez használjon megfelelő eszközöket.

Az előkészítés kritikus fontosságú az üzleti céloknak megfelelő és az ajánlott eljárásoknak megfelelő adatelemzési projektek megvalósításához.

Képzési tervek a Microsoft Learnben

Akár csak karriert kezd, akár tapasztalt szakember, önirányított megközelítésünk segít gyorsabban, magabiztosabban és saját tempójában elérni céljait. Interaktív modulokon és útvonalakon keresztül fejleszthet készségeket, vagy tanulhat egy oktatótól. Tanuljon és fejlődjön.

A Microsoft Learn a képzési tartalmakat három készségszintre szervezi: kezdő, középhaladó és haladó szintre. Ezeknek a megkülönböztetéseknek a megértése elengedhetetlen a megfelelő képzési tervek kiválasztásához, hogy megfeleljen a képzettségi szintnek és a karriercéloknak.

Kezdő

  • Célközönség: Azok a személyek, akik még nem ismerik a technológiát vagy a tárgyalt fogalmakat.
  • Tartalom: Alapszintű bevezetés az első lépésekhez szükséges fogalmakba, alapvető készségekbe és kezdeti lépésekbe. Ez általában az alapvető alapelveket és az alapvető ismereteket fedi le.

Cél:

  • Szilárd alap létrehozása új területen
  • Segítség a tanulóknak az alapfogalmak és terminológiák megértéséhez
  • A tanulók előkészítése összetettebb cikkekre

Kezdő képzési tervek

Haladó

  • Célközönség: Azok az egyének, akik alapszintű ismeretekkel rendelkeznek a technológiáról, és szeretnék elmélyíteni tudásukat.
  • Tartalom: Részletesebb és gyakorlatiasabb készségek, beleértve a gyakorlati gyakorlatokat és a valós forgatókönyveket. Mélyebb betekintést igényel a témába.

Cél:

  • Az alapszintű ismeretek és a fejlett jártasság közötti szakadék áthidalása
  • Összetettebb feladatok és forgatókönyvek kezelése a tanulók számára
  • A tanulók felkészítve a minősítési vizsgákra vagy speciális szerepkörökre

Köztes képzési tervek

Felsőfokú

  • Célközönség: Tapasztalt szakemberek, akik szeretnék tökéletesíteni készségeiket, és összetett, magas szintű feladatokkal foglalkoznak.
  • Tartalom: Részletes műszaki képzés, speciális technikák és a specializált tantárgyak átfogó lefedettsége. Gyakran tartalmaz szakértői szintű problémamegoldási és optimalizálási stratégiákat.

Cél:

  • Szakértelem biztosítása egy adott területen
  • A tanulók felkészítve a szakértői szintű minősítésekre és a speciális karrierszerepkörökre
  • Projektek vezetésének és innovációnak engedélyezése a tanulók számára a saját területükön

Szakértői képzési terv

Közreműködők

Ezt a cikket a Microsoft tartja karban. Eredetileg a következő közreműködők írták.

Fő szerző:

A nem nyilvános LinkedIn-profilok megtekintéséhez jelentkezzen be a LinkedInbe.

Következő lépések

Folytassa AI-útját az AI-tanulási központban.