퀀트 트레이딩을 위한 데이터브릭스 금융 레이크하우스
퀀트 연구는 1960년대에 금융 분야에 수학과 통계를 적용하는 혁신적인 아이디어로 등장했습니다. 기존의 지루한 수작업 프로세스와 오래된 정보에 의존하던 접근 방식과 달리, 퀀트 트레이딩은...
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Unity Catalog와 Delta Sharing을 이용하여 여러 클라우드와 지역에 걸쳐 사이버 보안 데이터 관리하기
(번역: Youngkyong Ko) Original Blog Post Enterprise Search Group의 2023년 보고서 에 따르면, 85%의 조직이 2개 이상의 IaaS 제공업체에 애플리케이션을 배포한다고 답해 멀티...
데이터브릭스 Lakehouse 기반으로 신용 데이터 플랫폼 구축하기
dbdemos.ai의 데모 에서부터 신용데이터 플랫폼 구축을 시작할 수 있습니다. 서론 World Bank의 금융 포용성 보고서 에 따르면, 무려 17억 명에 달하는 성인이 금융...
동적 시간 워핑 및 MLflow를 사용하여 검색 판매 / 영업 동향
Databricks에서 이 노트북 시리즈(DBC 형식)를 사용해 보세요. 이 블로그는 동적 시간 워핑 및 MLflow를 사용하여 판매/영업 추세 감지 2부작 시리즈의 2부입니다. "다이나믹 타임...