آموزش ساختن راه حل های پیش بینی پیش بینی

Building Predictive Maintenance Solutions

نکته: آخرین آپدیت رو دریافت میکنید حتی اگر این محتوا بروز نباشد.

نمونه ویدیویی برای نمایش وجود ندارد.

توضیحات دوره: Big Data LDN 2019 | ساخت راه حل های پیش بینی پیش بینی قطارهای سریع هیتاچی در انگلیس | دکتر Agne Gvozdevaite تعاریف مختلف و متنوعی از DataOps وجود دارد ، روش جدیدی که به مشاغل کمک می کند تا به طور م useثر از داده های خود برای ایجاد نوآوری و تأمین مزیت رقابتی استفاده کنند. با این حال ، هیچ تعریفی نتواند اهمیت فراداده را برای استراتژی DataOps ذکر کند - برای مدیریت داده ها ، حاکمیت و منشأ آنها ضروری است. در مواجهه با نیازهای جدید محاسبات لبه ای ، اینترنت اشیا (IoT) و بیان آماری هوش مصنوعی (AI) ، تغییراتی در مدیریت فراداده رخ می دهد که نیاز به توجه بیشتر دارد. به همین دلیل ، در این جلسه دکتر Agne Gvozdevaite در مورد اهمیت و بهترین عملکرد مدیریت فراداده DataOps در حال حاضر و آینده بحث خواهد کرد.

سرفصل ها و درس ها

ساختن راه حل های پیش بینی پیش بینی Building Predictive Maintenance Solutions

ساختن راه حل های پیش بینی پیش بینی Building Predictive Maintenance Solutions

برای ارسال نظر ثبت نام کنید.

نمایش نظرات

آموزش ساختن راه حل های پیش بینی پیش بینی

جزییات دوره

زمان دوره: 0h 16m

تعداد ویدیو ها: 1

شرکت: Pluralsight (پلورال سایت)

تاریخ انتشار مرجع: (آخرین آپدیت)

بازدید مرجع : -

امتیاز مرجع: از 5

فایل تمرین: دارد

زیرنویس زبان اصلی: دارد

زیرنویس فارسی: (توسط هوش مصنوعی) دارد

مدرس: Big Data LDN

لینک کوتاه این دوره

https://donyad.com/d/834f

جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

نرم افزارهای مورد نیاز

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Big Data LDN

Big Data LDN (لندن) برای شرکت در کنفرانس و نمایشگاه رایگان است ، میزبان متخصصان برجسته داده و تجزیه و تحلیل است که آماده اند شما را با ابزارهایی که برای ارائه موثرترین استراتژی مبتنی بر داده خود نیاز دارید ، مجهز کنید. نیازهای شغلی خود را با 130 فروشنده و مشاور برجسته فناوری در میان بگذارید ، از 150 سخنران خبره در 9 سالن كنفرانس فنی و مشاغل رهبری صحبت كنید و با هزاران كارشناس داده دیگر ارتباط برقرار كنید.

دنیاد