Prefacio
Este trabajo se ha traducido utilizando IA. Agradecemos tus opiniones y comentarios: translation-feedback@oreilly.com
En una época en la que la IA acapara los titulares, es fácil olvidar que los sistemas inteligentes dependen fundamentalmente de la calidad de sus modelos de datos subyacentes, sus decisiones de almacenamiento, sus diseños de carga de trabajo y sus prácticas de gobernanza. Este libro trata sobre cómo dominar esos fundamentos para que puedas crear, razonar y desarrollar soluciones de datos de Azure con confianza.
En lugar de sobrecargarlo con datos inconexos, utilizaré historias, analogías y modelos mentales del mundo real (cafeterías, sistemas de fidelización, paneles de control de streaming, aplicaciones sociales globales, colaboración entre roles y retos de gobernanza con visión de futuro) para ayudarle a comprender estos conceptos. No se trata de adornos, sino de puntos de referencia que le ayudarán a recordar lo aprendido en situaciones de presión, como exámenes o conversaciones sobre proyectos reales.
¿Quién debería leer este libro?
Tanto si es un profesional de TI, un analista de datos o un científico de datos, he escrito este libro para usted. Si está estudiando para el examen de certificación DP-900, este podría ser su nuevo mejor amigo. Y oiga, incluso si es nuevo en la computación en la nube y los conceptos de datos, no se preocupe. Comenzaremos con lo básico antes de profundizar en los temas más complejos.
Por qué escribí este libro
La plataforma ...
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