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「データ＆AI構築パッケージ for Azure Databricks」は、大量のデータを保管する「データレイク」と、整理されたデータを管理する「データウェアハウス」を一つにまとめた「レイクハウス」という仕組みを採用。これにより、社内外のあらゆるデータを一カ所に集約し、AIモデルの開発から実際の業務での運用まで、すべてを一貫して行えるようにする。

In an Azure Databricks environment when executing a Python Model using dbt-databricks 1.11.0, a task will fail with the following: Create a Databricks job that runs the Python Model and execute.

Databricks has made a name for itself as one of the most popular commercial services around the Apache Spark data analytics platform (which, not coincidentally, was started by the founders of ...

また、Azure Databricksは、Apache Sparkを基盤に構築されたクラウドベースの大規模データ分析プラットフォームであり、データレイクとデータウェアハウスの利点を融合したレイクハウスアーキテクチャにより、ビッグデータ処理と機械学習を効率的に実現します。

Dr. Chris Hillman, Global AI Lead at Teradata, joins eSpeaks to explore why open data ecosystems are becoming essential for enterprise AI success. In this episode, he breaks down how openness — in ...

あなたは開発作業中に「もっと効率的に情報にアクセスできないかな」と思ったことはありませんか？Cursor MCPは、まさにそんな悩みを解決するための革新的な機能です。 Model Context Protocol（MCP）は、AIモデルがさまざまなデータソースやツールと接続する ...

eSpeaks host Corey Noles sits down with Qualcomm's Craig Tellalian to explore a workplace computing transformation: the rise of AI-ready PCs. Matt Hillary, VP of Security and CISO at Drata, details ...