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MongoDB – Tuning

MELHORANDO E/OU ANALISANDO DESEMPENHO DO MongoDB MongoDB está entre os bancos de dados NoSQL mais populares e utilizados, quando tratamos de desenvolvimento WEB principalmente quando citamos (Angular e Node.js). O MongoDB utiliza de documentos BSON semelhantes ao JSON para armazenamento

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Publicado em NoSQL

Inspecionando estabilidade do MYSQL com PT-STALK

Primeiramente gostaria de pedir desculpas pelos posts aleatórios. Atualmente trabalho em uma empresa híbrida em se tratando de tecnologias o que acaba exigindo estarmos sempre aprendendo e buscando algo novo além de revisando “antigos” conceitos. E seguindo nessa linha o

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Publicado em MySQL

SISTEMAS DESCENTRALIZADOS e DISTRIBUÍDOS

Vamos conversar um pouco sobre o conceito de descentralização, DApps e a relação com blockchain. Sistemas distribuídos são sistemas onde dois ou mais nós trabalham de forma coordenada para com um resultado comum. Nestes sistemas são transparentes para o usuário

Publicado em Blockchain, Desenvolvimento, Mercado

Azure Data Studio Integração GIT

O Azure Data Studio é uma poderosa ferramenta de análise e controle de dados que pode ser customizada pelos seus usuários. Criada pela Microsoft com estratégia de atender uma demanda em que a companhia não tinha foco e nos últimos

Publicado em Sem categoria

O Azure Data Studio para SQL Server

O mais novo ambiente de área de trabalho para profissionais de dados que usam a família de plataformas de dados locais e em nuvem no Windows, MacOS e linux, o Azure Data Studio que anteriormente foi lançado com o nome

Publicado em Desenvolvimento, SQL SERVER

10 técnicas para nenhum cientista de dados botar defeito – 3/3

Vamos finalizar a série das técnicas que ajudarão a você não só a compreender mais o mundo de analise de dados, mas, que são indispensáveis para verificação ou validação de modelos de machine learning. 7 – Modelos não lineares: Na

Publicado em Big Data, Machine Learning e AI

10 técnicas para nenhum cientista de dados botar defeito – 2/3

Dando continuidade a série 10 técnicas para nenhum cientista de dados botar defeito está é a série 2 / 3. Quem não viu a primeira fica o link de acesso: Primeira parte.   4 – Seleção de subconjuntos: Essa abordagem identifica um

Publicado em Big Data, Machine Learning e AI
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