Azure 노트북, 사용자가 데이터 과학을 무료로 사용해 보도록 초대

직업 생활에서 코드를 사용해 본 적이 있다면 아마도 다른 사람들에게 매우 복잡한 개념을 설명하고 공유해야하는 문제에 직면했을 것입니다. 종종 코드 스 니펫을 표시하지 않으면 설명이 유용하지 않습니다. 그러나 코드 스 니펫은 종종 명확하게 설명하지 않습니다. 어느 한 쪽 스 니펫을 실행하고 개념을 설명 할 수 없기 때문입니다. 이것은 프로그래밍 학습에있어 큰 장애물이 될 수 있습니다. Microsoft는 Microsoft Azure Notebooks 서비스를 통해 실제 작업 코드를보다 쉽게 ​​생성하고 공유 할 수 있도록합니다. Microsoft Azure 노트북 이다 무료로 이용 가능 대표 사람들이 전통적인 학교 밖에서 프로그래밍과 데이터 과학을 배울 수있는 또 다른 방법입니다.

Microsoft Azure Notebook을 사용하면 웹 브라우저 내에서 데이터 시각화 및 프로토 타이핑과 같은 작업을 빠르게 시작할 수 있습니다. 인기있는 오픈 소스 (OS) Jupyter Notebook의 구현입니다. 서비스 무료 계정을 만드는 모든 사람이 사용할 수 있습니다. Microsoft에 따르면 플랫폼에 널리 사용되는 응용 프로그램에는 기계 학습 (ML) 모델과 데이터 과학 시각화가 포함됩니다.

코딩 교육 물결

다양한 비 기술적 배경을 가진 사람들이 코딩하는 방법을 배우고 있습니다. 모든 방식의 언어와 기술을 배울 수있는 풍부한 온라인 자료가 있습니다. 모든 분야의 전문가들에게, 이러한 기술을 배우는 것은 이제 자신의 보너스 스킬 세트로 간주 될뿐만 아니라 이력서 그러나 끊임없이 변화하는 고용 환경에서 번성하는 데 필수적입니다.

"코드 학습"을 생각할 때 JavaScript와 같은 일반적인 언어와 프론트 엔드 개발과 백엔드 개발의 차이점을 이해하는 것이 일반적입니다. 그러나 데이터 과학은 온라인 학습에 특히 관심이있었습니다. 예를 들어 LinkedIn의 Lynda.com은 데이터 과학에 대한 여러 코스를 제공합니다. 사용자는 기본 개념에서 특정 언어에 이르기까지 모든 것을 배울 수 있습니다. 데이터 과학자가 될 계획이 없더라도 데이터를 이해하고 함께 작업 할 수 있다는 것은 많은 일선 비즈니스 관리자와 비즈니스 인텔리전스 (BI) 도구를 사용하는 모든 사람에게 유리할 수 있습니다.

간단하고 사용하기 쉬운

Microsoft Azure Notebook을 사용하는 것은 간단합니다. 계정을 만든 후 사용자는 수천 개의 사용 가능한 전자 필기장을 볼 수 있습니다.이 전자 필기장은 모두 PDF 백서와 매우 유사합니다. 유일한 차이점은 페이지 상단에있는 "실행"버튼을 클릭하여 페이지에 표시되는 코드 스 니펫을 실시간으로 실행할 수 있다는 것입니다. 노트북 라이브러리는 Harvard 및 저명한 기술 엔지니어와 같은 Ivy League 기관에서 업로드합니다. 자신의 코드를 작성하고 테스트 할 수있는 자신 만의 책을 만들 수도 있습니다.

Microsoft Azure Notebook은 두 가지 다른 대상을 지원합니다. 첫째, 엔지니어와 개발자는 작업을 즉시 공유 할 수 있습니다 없이 동료가 환경 또는 기타 필수 소프트웨어를 설치해야합니다. 또한 Microsoft Azure Notebooks는 초보자와 전문가 모두를위한 교육 도구입니다. 대화 형 방식으로 사용자에게 언어와 개념을 소개하는 노트북이 많이 있습니다. 데이터 과학과 ML이 빠르게 성장함에 따라 일상적인 비즈니스 사용자라도 Azure Notebook이 유용 할 것입니다.

Microsoft Azure Notebook 엔지니어링 담당 이사 인 Shahrokh Mortazavi는 "비즈니스 관점에서 볼 때 교육 또는 취미 플랫폼의 범위를 넘어서 볼 수 있습니다"라고 말했습니다. "우리는 이것이 ML에 대해 배우고, 모델을 구축하고, 배포하는 데있어 좋은 단계라고 생각합니다. 다루는 스펙트럼은 R과 파이썬 "데이터 과학을 학습하고 모델을 교육하는 모델에 이르기까지"

데이터 민주화

Microsoft Azure는 사용자가 증가하는 데이터 민주화 추세를 활용할 수 있도록 지원하는 서비스 중 하나 일뿐입니다. 최근 가트너 리서치 (Gartner Research)는 2019 년까지 비 기술적 사용자의 분석 결과가 전담 데이터 과학자의 분석 결과를 능가 할 것으로 예측했다. 이는 UI (사용자 인터페이스)가 간소화되고 지원되는 IBM Watson Analytics와 같은 도구 때문이다. 자연어 (NL) 쿼리를 통해 직원은 데이터 전문가에게 도움을 요청하지 않고도 자신의 데이터에서 통찰력을 쉽게 얻을 수 있습니다.

그러나 데이터 작업이 그 어느 때보 다 쉬워지고 있지만, 이러한 도구가 표면에서 어떻게 작동하는지에 대해 배우면 실제로 사용자의 데이터 활용을 확장하는 데 도움이 될 수 있으며 Microsoft Azure Notebooks가 실제로 도움을 줄 수 있습니다. 조직이 데이터 민주화를 계속 진행함에 따라 이와 같은 교육 도구가 중요 할 것입니다. 가져 오기 기술에 익숙하지 않은 사용자를 접습니다.