批处理处理非连续数据

快速处理数据集非常出色，但并不能真正满足当今大多数企业的实时需求。 流处理  确实处理连续数据，并且实际上是将大数据转换为快速数据的金钥匙，每种方法都有其优点和缺点。归根结底，您选择的批处理还是流式处理都取决于您的业务用例，但是在选择数据处理方法时，这里要考虑一些问题和用例，例如“数据  真的是实时的吗？” 我们讨架构是否真的死了，并讨论了决定批处理或流处理时应考虑的一些注意事项。

几乎每个人都将大数据，机器学习和云计算列为IT“待办事项”列表的顶部

这些技术的重要性不能被过分强调，因为这三项技术都在开拓创新，发现机会并优化业务，机器学习并不是一个崭新的概念，简单的机器学习算法实际上可以  追溯到1950年代，尽管今天它受到大规模数据集和应用程序的限制，今天我想看一些循序渐进的视频，这些视频将教您如何将机器学习功能与Microsoft 结合使用，以帮助查明大型数据集中的错误以进行清理，然后再进入分析管道。

实践中的机器学习：

机器学习技术带来了巨大的机会，可以更好地瞄准客户并改善运营，但是数据驱动的见解仅与进入其中的数据一样好且值得信赖，让我们跳一下如何使用Talend的简单而自动化的机器学习方法来匹配大量数据，终完成所谓的连续匹配，我们从配对练习开始，以便预先分析数据集并终创建一组可以发送给用户的样本对，我们通过样本进行的配对练习有助于我们建立机器学习场景。

在机器学习上使用连续匹配：

现在我们有了算法集和规则，现在让我们学习如何完成连续匹配并通过匹配模型不断提供新的客户数据，以产生新的可疑重复项和数据记录，在包含两个视频的快速教程结束时，我们建立了一个配对，匹配和更新数据的连续循环。

商业联合会数据分析专业委员会