これは何か
クラウドデータプラットフォームの学習は、現代のクラウドベースのデータインフラのアーキテクチャとトレードオフを扱います——データウェアハウスとデータレイクの比較、マネージド分散計算サービス、コストとパフォーマンスの最適化、そして計算が一時的なクラウドインフラ上で行われる際の再現性という研究に関連する問題を含みます。
なぜ重要か
今日ではほぼすべての大規模データサイエンスがクラウドインフラ上で動いており、特定のプロバイダーのツールの使い方だけでなく、そのアーキテクチャを深く理解することこそが、研究者や実務者が費用対効果が高く、スケーラブルで、本当に再現可能なシステムを設計することを可能にします。
試験のコツ
プロジェクトのためにデータウェアハウスとデータレイクのアーキテクチャのどちらかを選ぶ際は、何が最も流行しているかではなく、データの構造と必要なクエリの性質に基づいて決定しましょう——データレイクの柔軟性は、ウェアハウスが提供するクエリパフォーマンスとスキーマの保証を犠牲にして得られるものです。
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