Arquitectura Delta vs. Lambda: un resumen general
La arquitectura Delta ofrece más simplicidad, calidad, confiabilidad y transacciones ACID, si se compara con otras opciones.
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Data Sets
PrestoDB y Trino mejoran los motores de SQL distribuidos de código abierto
Parece que PrestoDB y Trino seguirán liderando el camino como los principales proyectos de código abierto para motores SQL distribuidos.
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LakeFS ofrece un control de versiones similar a Git para data lakes
LakeFS ofrece una mejor capacidad de gestión para data lakes, sin comprometer la flexibilidad.
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Delta Lake facilita el cumplimiento de ACID en Apache Spark
ACID representa un grupo de directrices que deberían ayudarte a garantizar que las operaciones en la base de datos se realicen de forma confiable.
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Arquitectura Lambda vs. Arquitectura Kappa: ¿Cómo elegir una para mi negocio?
Las arquitecturas Kappa y Lambda pueden manejar conjuntos de datos tanto estáticos como en tiempo real, pero lo hacen de formas muy diferentes.
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Arreglos (arrays) multidimensionales y NumPy
Los arreglos multidimensionales (multi-dimensional arrays) son una de las características principales de varios frameworks de Inteligencia Artificial.
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Resumen: Bases de datos para Machine Learning
Existen más de 300 motores de bases de datos en el mercado, pero pocas bases de datos han sido desarrolladas específicamente para Machine Learning.
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Conjuntos de datos públicos para Machine Learning
Los conjuntos de datos son una parte integral del desarrollo, prueba y ejecución de modelos de Machine Learning (ML). Conoce estos 25 datasets públicos.
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