• ClipSaver
  • dtub.ru
ClipSaver
Русские видео
  • Смешные видео
  • Приколы
  • Обзоры
  • Новости
  • Тесты
  • Спорт
  • Любовь
  • Музыка
  • Разное
Сейчас в тренде
  • Фейгин лайф
  • Три кота
  • Самвел адамян
  • А4 ютуб
  • скачать бит
  • гитара с нуля
Иностранные видео
  • Funny Babies
  • Funny Sports
  • Funny Animals
  • Funny Pranks
  • Funny Magic
  • Funny Vines
  • Funny Virals
  • Funny K-Pop

Data Collab Lab: SmartSQL Queries powered by Delta Engine on Lakehouse скачать в хорошем качестве

Data Collab Lab: SmartSQL Queries powered by Delta Engine on Lakehouse Трансляция закончилась 5 лет назад

скачать видео

скачать mp3

скачать mp4

поделиться

телефон с камерой

телефон с видео

бесплатно

загрузить,

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
Data Collab Lab: SmartSQL Queries powered by Delta Engine on Lakehouse
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: Data Collab Lab: SmartSQL Queries powered by Delta Engine on Lakehouse в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно Data Collab Lab: SmartSQL Queries powered by Delta Engine on Lakehouse или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон Data Collab Lab: SmartSQL Queries powered by Delta Engine on Lakehouse в формате MP3:


Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru



Data Collab Lab: SmartSQL Queries powered by Delta Engine on Lakehouse

Welcome to the Data Collab Lab with Franco and Denny! This online meetup series brings together various data experts and we collaborate together to (hopefully) solve the problem! For this session, we will discuss: SmartSQL Queries powered by Delta Engine on Lakehouse As a data analyst have you ever wanted to be able to simply add some Machine Learning capabilities into your SQL Query? Does your database engine require additional laborious steps in order to leverage Python or R functionality for your data scientist to work on? Do you feel that your teams are siloed from each other preventing you from getting the most out of your data? Join us while we work together to build machine learning algorithms into simple functions that our data analysts can use to build smarts into their analytics. The notebooks for this session can be found at: https://github.com/databricks/tech-ta... ----------------- Guests ----------------- Dillon Bostwick has spent the last 2.5 years as a Solutions Architect at Databricks, where he has extensive background in working with data engineers, data scientists, and business stakeholders to productionize data and machine learning projects. He is also active in developing new field projects intended to accelerate the management of data infrastructure. Previously, Dillon was as a technical lead for the development of a network orchestration application, and he applies this experience to the architectural guidance he provides today. Mary Grace Moesta is currently a Customer Success Engineer at Databricks working with our strategic enterprise customers. As a former data scientist, she worked with Apache Spark on projects focused on machine learning and statistical inference specifically in the retail / CPG space. With previous research in Markov Chain modeling and infectious disease modeling, she enjoys applying mathematics to real work problems. ----------------- Hosts ----------------- Franco Patano is a Solutions Architect at Databricks, where he brings over 10 years of industry experience in data engineering and analytics. He has architected, managed, and analyzed data applications both big and small, with open source and proprietary software, utilizing SQL, Python, Scala, Java, and Apache Spark, as well as experimenting with data science. Prior to Databricks, Franco worked as a Data Architect and Analyst in the Commercial Real Estate, Banking, and Education industries for organizations large and small. Denny Lee is a developer advocate at Databricks, where he works on Delta Lake, Apache Spark, Data Sciences, and Healthcare Life Sciences. He has previously built enterprise DW/BI and big data systems at Microsoft including Azure Cosmos DB, Project Isotope (HDInsight), and SQL Server as well as the Senior Director of Data Sciences Engineering at SAP Concur. Denny holds a Masters in Biomedical Informatics from Oregon Health Sciences University. Databricks is proud to announce that Gartner has named us a Leader in both the 2021 Magic Quadrant for Cloud Database Management Systems and the 2021 Magic Quadrant for Data Science and Machine Learning Platforms. Download the reports here. https://databricks.com/databricks-nam...

Comments
  • Data Collab Lab: Super Powered PowerBI with Databricks SQL Трансляция закончилась 4 года назад
    Data Collab Lab: Super Powered PowerBI with Databricks SQL
    Опубликовано: Трансляция закончилась 4 года назад
  • February Databricks Updates: Lakebase Autoscaling, Knowledge Assistant AI, and Sharing to Iceberg 10 дней назад
    February Databricks Updates: Lakebase Autoscaling, Knowledge Assistant AI, and Sharing to Iceberg
    Опубликовано: 10 дней назад
  • Telegram убирают ради «Max»? Есть ли рабочие способы обойти блокировку? 1 день назад
    Telegram убирают ради «Max»? Есть ли рабочие способы обойти блокировку?
    Опубликовано: 1 день назад
  • Александра Прокопенко: что власти не могут скрыть даже в официальной статистике? Телеграм и бизнес 22 часа назад
    Александра Прокопенко: что власти не могут скрыть даже в официальной статистике? Телеграм и бизнес
    Опубликовано: 22 часа назад
  • Учебное пособие по ClickUp — Как использовать ClickUp для начинающих 1 год назад
    Учебное пособие по ClickUp — Как использовать ClickUp для начинающих
    Опубликовано: 1 год назад
  • Swiss tables в Go. Наиболее полный разбор внутреннего устройства новой мапы 2 дня назад
    Swiss tables в Go. Наиболее полный разбор внутреннего устройства новой мапы
    Опубликовано: 2 дня назад
  • Лучший Гайд по Kafka для Начинающих За 1 Час 1 год назад
    Лучший Гайд по Kafka для Начинающих За 1 Час
    Опубликовано: 1 год назад
  • Пламен ПАСКОВ - ПРЯМОЙ ЭФИР
    Пламен ПАСКОВ - ПРЯМОЙ ЭФИР
    Опубликовано:
  • Станислав Белковский*: Персонально ваш / 12.02.26 @BelkovskiyS
    Станислав Белковский*: Персонально ваш / 12.02.26 @BelkovskiyS
    Опубликовано:
  • Учебное пособие по AWS Glue для начинающих | Узнайте всё о Glue за 30 минут | Каталог данных Glue... 1 год назад
    Учебное пособие по AWS Glue для начинающих | Узнайте всё о Glue за 30 минут | Каталог данных Glue...
    Опубликовано: 1 год назад
  • Экспресс-курс RAG для начинающих 4 месяца назад
    Экспресс-курс RAG для начинающих
    Опубликовано: 4 месяца назад
  • Изучите основы Microsoft Fabric за 38 минут 2 года назад
    Изучите основы Microsoft Fabric за 38 минут
    Опубликовано: 2 года назад
  • Spark Declarative Pipelines (SDP) Explained in Under 20 Minutes 8 дней назад
    Spark Declarative Pipelines (SDP) Explained in Under 20 Minutes
    Опубликовано: 8 дней назад
  • Запрещенная страна! Кому выгодна Северная Корея и как она выживает? 22 часа назад
    Запрещенная страна! Кому выгодна Северная Корея и как она выживает?
    Опубликовано: 22 часа назад
  • Creating and Consuming Metric Views 9 дней назад
    Creating and Consuming Metric Views
    Опубликовано: 9 дней назад
  • What is a Data Architecture? Modern Data Architectures Explained 4 года назад
    What is a Data Architecture? Modern Data Architectures Explained
    Опубликовано: 4 года назад
  • ИИ в ТАБЛИЦАХ: Полный Гайд 2026 9 дней назад
    ИИ в ТАБЛИЦАХ: Полный Гайд 2026
    Опубликовано: 9 дней назад
  • Адама Кадырова показали на видео. Верим? Руслан Айсин 1 день назад
    Адама Кадырова показали на видео. Верим? Руслан Айсин
    Опубликовано: 1 день назад
  • Deep Dive into MLflow 3.9 Features for Agent Observability and Quality Трансляция закончилась 7 дней назад
    Deep Dive into MLflow 3.9 Features for Agent Observability and Quality
    Опубликовано: Трансляция закончилась 7 дней назад
  • ХРОНИКА БОЕВЫХ ДЕЙСТВИЙ И ПЕРЕГОВОРОВ. СЕРГЕЙ ПЕРЕСЛЕГИН 22 часа назад
    ХРОНИКА БОЕВЫХ ДЕЙСТВИЙ И ПЕРЕГОВОРОВ. СЕРГЕЙ ПЕРЕСЛЕГИН
    Опубликовано: 22 часа назад

Контактный email для правообладателей: u2beadvert@gmail.com © 2017 - 2026

Отказ от ответственности - Disclaimer Правообладателям - DMCA Условия использования сайта - TOS



Карта сайта 1 Карта сайта 2 Карта сайта 3 Карта сайта 4 Карта сайта 5