Book Description: Exam Ref DP100 Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure is a comprehensive guide that covers all aspects of designing and implementing a data science solution on Microsoft's Azure cloud platform. The book provides a step-by-step approach to understanding the various components of a data science solution, including data ingestion, data storage, data processing, machine learning, and deployment. It also discusses the importance of data governance, security, and compliance in a data science solution. The book begins by introducing the concept of data science and its importance in today's world. It explains how data science has become an essential tool for businesses and organizations to make informed decisions and gain insights into their operations. The author then delves into the various technologies available on Azure for data science, such as Azure Databricks, Azure Synapse Analytics, and Azure Machine Learning. The next section of the book focuses on data ingestion, which involves collecting data from various sources and bringing it into a centralized repository for analysis. The author discusses the different methods of data ingestion, such as ETL (Extract, Transform, Load) and ELT (Extract, Load, Transform), and their advantages and disadvantages. After discussing data ingestion, the book moves on to data storage, which is critical for long-term data retention and retrieval. The author explores the various storage options available on Azure, such as Azure Blob Storage, Azure Data Lake Storage, and Azure SQL Database. Once the data is stored, the book covers data processing techniques, including data transformation, data cleaning, and data visualization. The author also discusses machine learning algorithms and models that can be used to analyze the data and gain insights.

Exam Ref DP100 Проектирование и внедрение решения Data Science на Azure - это всеобъемлющее руководство, охватывающее все аспекты проектирования и внедрения решения Data Science на облачной платформе Microsoft Azure. В книге представлен пошаговый подход к пониманию различных компонентов решения для науки о данных, включая прием данных, хранение данных, обработку данных, машинное обучение и развертывание. В нем также обсуждается важность управления данными, их безопасности и соответствия требованиям регулирования в решении для науки о данных. Книга начинается с введения концепции науки о данных и её важности в современном мире. В нем объясняется, как наука о данных стала важным инструментом для предприятий и организаций, позволяющим принимать обоснованные решения и получать представление о своей деятельности. Затем автор углубляется в различные технологии, доступные в Azure для науки о данных, такие как Azure Databricks, Azure Synapse Analytics и Azure Machine arning. Следующий раздел книги посвящен поглощению данных, которое предполагает сбор данных из различных источников и внесение их в централизованное хранилище для анализа. Автор обсуждает различные методы приема данных, такие как ETL (Extract, Transform, Load) и ELT (Extract, Load, Transform), а также их преимущества и недостатки. После обсуждения приема данных книга переходит к хранению данных, что критически важно для долгосрочного хранения и извлечения данных. Автор исследует различные варианты хранения, доступные в Azure, такие как Azure Blob Storage, Azure Data Lake Storage и Azure SQL Database. Как только данные сохранены, книга охватывает методы обработки данных, включая преобразование данных, очистку данных и визуализацию данных. Автор также обсуждает алгоритмы машинного обучения и модели, которые можно использовать для анализа данных и получения информации.

''