Prefácio
Este trabalho foi traduzido com recurso a IA. Agradecemos o teu feedback e comentários: translation-feedback@oreilly.com
Numa época em que a IA domina as manchetes, é fácil esquecer que os sistemas inteligentes dependem basicamente da qualidade dos seus modelos de dados, decisões de armazenamento, projetos de carga de trabalho e práticas de governança. Este livro é sobre dominar esses fundamentos para que você possa criar, raciocinar e desenvolver soluções de dados do Azure com confiança.
Em vez de sobrecarregá-lo com fatos desconexos, vou usar histórias, analogias e modelos mentais do mundo real — cafeterias, sistemas de fidelidade, painéis de streaming, aplicativos sociais globais, colaboração de funções e desafios de governança voltados para o futuro — para ajudá-lo a compreender esses conceitos. Não se trata de enfeites. Eles servem como âncoras de aprendizagem para ajudar na memorização sob a pressão dos exames e em conversas reais sobre projetos.
Quem deve ler este livro
Seja você um profissional de TI, analista de dados ou cientista de dados, escrevi este livro para você. Se você está estudando para o exame de certificação DP-900, este livro pode ser seu novo melhor amigo. E, mesmo que você seja novo em computação em nuvem e conceitos de dados, não se preocupe. Começaremos com o básico antes de nos aprofundarmos em assuntos mais complexos.
Por que escrevi este livro
A plataforma de dados do Azure cresceu de alguns serviços para um ecossistema integrado e expansivo. ...
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