这就像一首诗，但仅此而已。
我从 2021/03/03 开始发帖，到今天已经发了 600 多篇，所以我回头看这里。
我使用 Qiita API 获取发布数据并轻松分析它以创建仪表板。作为旁注数据块 SQL我在用着
我有时会跳过，但我几乎每天都写。
观看次数和喜欢的次数通常是相关的。
热门文章是 Databricks 快速入门指南和大规模特征工程。
当我发布上面的顶级文章时，引用和喜欢的数量会激增。
您还可以创建词云。由于这是一个标签，我想稍后对文本进行形态分析。
我将在下面列出原因。有三个大的。
让 Databricks 广为人知
这是最大的原因。我也这么说，但是数据块我觉得在日本还是有很多认可的。我们举办网络研讨会、培训和发布新闻稿，但每天我们都觉得我们没有接触到足够多的人参与数据、人工智能和机器学习。
首先，AWS 版本,GCP 版本至于Databricks，手册还没有翻译成日文（这是我们的责任，对不起）。此外，Azure Databricks 的 Azure 版本手动的是日语。
我自己是培训和网络研讨会的培训师，我毫不怀疑它是有效的。但是，这些只是“流式”内容。不参加的人无法体验（虽然有点播观看）。
另一方面，如果是网上的文章，我睡觉的时候有可能你可以参考一下。这就是为什么我们专注于股票类型的内容。
因此，我们有以下文章：
另一个优点是系统地总结而不是写作和整理。这是之后触碰。
传播 Databricks 的优点
即使人们知道产品的存在，除非他们告诉他们它可以用来做什么，什么让他们高兴，否则它是没有意义的。
文章通常基于手册和博客等已出版材料的英文翻译，但这些文档涵盖了特定的用例和最佳实践。
以下是我们迄今为止翻译的部分文章。我写这些文章是为了传达机器学习和人工智能不处于实验阶段，而是以这种方式专门应用于商业。
- 使用 Apache Spark 3 进行高清需求预测
- 为电子商务构建相似图片推荐系统
- 将自然语言处理应用于医疗保健中的大规模文本数据
- 通过 Databricks 中的机器学习实现病理图像分析的自动化
- 通过使用 NLP 检测药物相关事件来提高药物安全性
- 机器学习全面运行：从部署到漂移检测
- 今天的机器学习和明天的高效机器学习之间的差异
为了我的学习
我已经很老了（接近 50 岁）。祝你好运？顺便说一句，在我的职业生涯中，我一直在编码。虽然我有担任经理的经验，但我相信我现在的位置是不让技术落后的结果。
在面试Databricks的过程中，了解到这家公司是由一位Spark开发者创办的，我想加入这家公司。我认为在我死之前肯定有一些东西可以研究，这是真的。
尤其是通过翻译手册并将其系统地组合在一起，我能够系统地组织我的知识。这个功能是和这个功能连接的，还是这个功能是有这个意图开发的，可以通过文章之间实际粘贴链接来看出。从某种意义上说，这些文章已经成为我自己的外部存储介质，所以即使收到查询，我也可以快速检索到信息。
而且由于文章组织系统，我在写这本书时能够轻松地写作。
另外，英文翻译成日文的时候，不能略读内容，所以要深入阅读内容，理解会增加。当然，你的英语阅读能力也会提高。我在这里写了其他学习方法。
正是带着这样的动机，我翻译和写作，希望这些文章对你有用。
Databricks 免费试用
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