데이터 과학이나 머신러닝을 배우는 사람들은 흔히 같은 문제에 부딪힙니다. 연습할 만한 데이터가 없고, 찾은 파일은 형식이 낯설고 열 이름은 이해하기 어렵고 값도 빠져 있습니다. 이번 에피소드는 이미 정제된 공공 데이터 세트를 무료로 제공하는 Azure Open Datasets를 소개하고, 몇 주가 아닌 몇 분 만에 시작하는 방법을 설명합니다.
노트북에서 20시간 돌린 이탈 예측 모델이 RAM 한계로 실패하는 일은 드물지 않습니다. 비즈니스 데이터는 이미 로컬 하드웨어를 넘어섰습니다. 이번 에피소드는 Microsoft Fabric 노트북이 학습을 Lakehouse 데이터 곁으로 가져가는 방법을 보여줍니다. 내보내기도, CSV 혼란도 없이 클라우드에서 Python 또는 R로 작업합니다.
많은 팀이 Azure Functions나 사용자 지정 커넥터로 Python을 Power Automate와 Power BI에 억지로 끼워 넣은 뒤, 불안정한 플로와 버전 드리프트, 늘어나는 비용에 놀랍니다. 이번 에피소드는 Microsoft 스택에서는 AI가 접착 코드를 쓰고 Python은 분석에 머물러야 하는 이유를 설명합니다.
Debunking the Myth: Why Python Is Not Dead in the Age of AI · Mirko Peters Every few years, a tech trend sparks a fiery debate across forums, blogs, and developer circles, and lately, the rumor mill has been spinning around a provocative c…
Tackling NP-Hard Problems with Azure Quantum Hybrid · Mirko Peters Welcome back to the blog! If you have been following our podcast journey, you know we love diving into the bleeding edge of enterprise technology, developer tools, …
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