Selles postituses näitame, kuidas konfigureerida kasutamiseks uus OAuthi-põhine autentimisfunktsioon Lumehelves in Amazon SageMaker Data Wrangler. Snowflake on pilvandmeplatvorm, mis pakub andmeteadusele andmeladustamise andmelahendusi. Lumehelves on an AWS-i partner mitme AWS-i akrediteeringuga, sealhulgas AWS-i pädevused masinõppe (ML), jaemüügi ning andmete ja analüütika vallas.
Data Wrangler lihtsustab andmete ettevalmistamise ja funktsioonide kavandamise protsessi, vähendades aega, mis kulub nädalatest minutiteni, pakkudes andmeteadlastele ühtset visuaalset liidest andmete valimiseks ja puhastamiseks, funktsioonide loomiseks ja andmete ettevalmistamise automatiseerimiseks ML-töövoogudes ilma koodi kirjutamata. Saate importida andmeid mitmest andmeallikast, nt Amazoni lihtne salvestusteenus (Amazon S3), Amazonase Athena, Amazoni punane nihe, Amazon EMRja Lumehelbeke. Selle uue funktsiooniga saate kasutada oma identiteedipakkujat (IdP), näiteks Okta, Azure ADvõi Pingi föderatsioon Lumehelbega ühenduse loomiseks Data Wrangleri kaudu.
Lahenduse ülevaade
Järgmistes jaotistes anname administraatorile juhised IdP, Snowflake'i ja Studio seadistamiseks. Samuti kirjeldame üksikasjalikult samme, mida andmeteadlased saavad andmevoo konfigureerimiseks, andmete kvaliteedi analüüsimiseks ja andmete teisenduste lisamiseks teha. Lõpuks näitame, kuidas andmevoogu eksportida ja mudelit kasutada SageMakeri autopiloot.
Eeldused
Selle ülevaate jaoks peaksid teil olema järgmised eeltingimused.
- Administraatori jaoks:
- Snowflake'i kasutaja, kellel on õigus luua Snowflake'i salvestus- ja turbeintegratsioone.
- AWS-i konto, millel on loomise õigused AWS-i identiteedi- ja juurdepääsuhaldus (IAM) poliitikad ja rollid.
- Juurdepääs ja load IDP konfigureerimiseks Data Wrangleri rakenduse registreerimiseks ja autoriseerimisserveri või API seadistamiseks.
- Andmeteadlasele:
Administraatori seadistamine
Selle asemel, et lasta kasutajatel sisestada oma Snowflake'i mandaadid otse Data Wranglerisse, saate lasta neil kasutada Snowflake'ile juurdepääsuks IdP-d.
Data Wrangleri OAuthi juurdepääsu lubamiseks Snowflake'ile tuleb teha järgmised sammud.
- Seadistage IDP.
- Lumehelbe seadistamine.
- SageMaker Studio seadistamine.
Seadistage IDP
IdP seadistamiseks peate registreerima Data Wrangleri rakenduse ja seadistama oma autoriseerimisserveri või API.
Registreerige Data Wrangleri rakendus IDP-s
Data Wrangleri toetatavate IDP-de kohta vaadake järgmist dokumentatsiooni.
Kasutage oma Data Wrangleri rakenduse registreerimiseks oma IDP dokumentatsiooni. Selles jaotises sisalduv teave ja protseduurid aitavad teil mõista, kuidas oma IDP esitatud dokumentatsiooni õigesti kasutada.
Spetsiifilised kohandused lisaks vastavate juhendite sammudele on alajaotistes välja kutsutud.
- Valige konfiguratsioon, mis käivitab Data Wrangleri rakendusena registreerimise.
- Andke IDP-s olevatele kasutajatele juurdepääs Data Wranglerile.
- Lubage OAuthi kliendi autentimine, salvestades kliendi mandaadid saladuste halduri salasõnana.
- Määrake ümbersuunamise URL järgmises vormingus:
https://domain-ID.studio.AWS Region.sagemaker.aws/jupyter/default/lab
.
Määrate SageMakeri domeeni ID ja AWS-i piirkonna, mida kasutate Data Wrangleri käitamiseks. Peate registreerima URL-i iga domeeni ja piirkonna jaoks, kus kasutate Data Wranglerit. Domeeni ja piirkonna kasutajad, kelle jaoks pole ümbersuunamis-URL-e seadistatud, ei saa Snowflake'i ühendusele juurdepääsuks IDP-ga autentida.
- Veenduge, et autoriseerimiskoodi ja värskendusloa toetustüübid on teie Data Wrangleri rakenduse jaoks lubatud.
Seadistage IDP-s autoriseerimisserver või API
IdP-s peate seadistama autoriseerimisserveri või rakenduse programmeerimisliidese (API). Iga kasutaja jaoks saadab autoriseerimisserver või API märgid Data Wranglerile, mille vaatajaskonnaks on Snowflake.
Snowflake kasutab mõistet rollid mis erinevad AWS-is kasutatavatest IAM-rollidest. Lumehelbe kontoga seotud vaikerolli kasutamiseks peate konfigureerima IDP kasutama MIS TAHES rolli. Näiteks kui kasutajal on systems administrator
Nende Snowflake'i profiili vaikerollina kasutatakse Data Wrangleri ja Snowflake'i ühendust systems administrator
rollina.
Kasutage oma IDP-s autoriseerimisserveri või API seadistamiseks järgmist protseduuri.
- Alustage oma IDP-st serveri või API seadistamise protsessi.
- Seadistage autoriseerimisserver kasutama autoriseerimiskoodi ja värskendage loa andmise tüüpe.
- Määrake juurdepääsuluba eluiga.
- Määrake värskendusloa jõudeoleku ajalõpp.
Jõudeoleku ajalõpp on aeg, mille jooksul värskendusluba aegub, kui seda ei kasutata. Kui plaanite töid Data Wrangleris, soovitame muuta jõudeoleku ajalõpu aeg töötlemise töö sagedusest pikemaks. Vastasel juhul võivad mõned töötlemistööd nurjuda, kuna värskendusluba aegus enne, kui neid sai käitada. Kui värskendusluba aegub, peab kasutaja end uuesti autentima, pääsedes juurde ühendusele, mille nad on loonud rakendusega Snowflake Data Wrangleri kaudu.
Pange tähele, et Data Wrangler ei toeta pöörlevaid värskendusmärke. Pöörlevate värskenduslubade kasutamine võib põhjustada juurdepääsutõrkeid või kasutajate vajadust sageli sisse logida.
Kui värskendusluba aegub, peavad teie kasutajad end uuesti autentima, pääsedes juurde ühendusele, mille nad on loonud teenusega Snowflake Data Wrangleri kaudu.
- Täpsustama
session:role-any
kui uus ulatus.
Azure AD puhul peate määrama ka ulatuse kordumatu identifikaatori.
Pärast OAuthi pakkuja seadistamist edastate Data Wranglerile teabe, mida ta vajab teenusepakkujaga ühenduse loomiseks. Saate kasutada oma IDP dokumentatsiooni järgmiste väljade väärtuste hankimiseks.
- Token URL – Tokeni URL, mille IDP saadab Data Wranglerile
- Autoriseerimise URL – IDP autoriseerimisserveri URL
- kliendi ID – IDP ID
- Kliendi saladus – saladus, mille tunneb ära ainult autoriseerimisserver või API
- OAuthi ulatus – See on ainult Azure AD jaoks
Lumehelbe seadistamine
Lumehelbe konfigureerimiseks järgige juhiseid Importige andmed Snowflake'ist.
Kasutage Snowflake'i välise OAuthi integratsiooni seadistamiseks oma IDP jaoks Snowflake'i dokumentatsiooni. Vaadake eelmist jaotist Registreerige Data Wrangleri rakendus IDP-s lisateabe saamiseks välise OAuthi integratsiooni seadistamise kohta.
Kui seadistate Snowflake'is turbeintegratsiooni, veenduge, et see oleks aktiveeritud external_oauth_any_role_mode
.
SageMaker Studio seadistamine
Salvestate väljad ja väärtused Secrets Manageri saladuses ja lisate need Studio elutsükli konfiguratsiooni, mida kasutate Data Wrangleri jaoks. Elutsükli konfiguratsioon on kestaskript, mis laadib automaatselt salajast salvestatud mandaadid, kui kasutaja Studiosse sisse logib. Teavet saladuste loomise kohta vt Teisaldage kõvakoodiga saladused AWS-i saladuste haldurisse. Lisateavet elutsükli konfiguratsioonide kasutamise kohta Studios vt Kasutage Amazon SageMaker Studioga elutsükli konfiguratsioone.
Looge Snowflake'i mandaatide jaoks saladus
Snowflake'i mandaatide jaoks saladuse loomiseks toimige järgmiselt.
- Valige konsoolil Secrets Manager Salvestage uus saladus.
- eest Salajane tüüpvalige Muud tüüpi saladused.
- Määrake oma saladuse üksikasjad võtme-väärtuse paaridena.
Võtmete nimede puhul on suur- ja suurtähtede tundlikkuse tõttu vaja kasutada väiketähti. Data Wrangler annab hoiatuse, kui sisestate mõne neist valesti. Sisestage salajased väärtused võtme-väärtuse paaridena Võti/väärtus, kui soovite, või kasutage Lihttekst valik.
Järgmine on Okta jaoks kasutatud saladuse vorming. Kui kasutate Azure AD-d, peate lisama datasource_oauth_scope
valdkonnas.
- Värskendage eelnevaid väärtusi oma valitud IDP ja pärast taotluse registreerimist kogutud teabega.
- Vali järgmine.
- eest Salajane nimi, lisage eesliide
AmazonSageMaker
(näiteks meie saladus onAmazonSageMaker-DataWranglerSnowflakeCreds
). - aasta Sildid lisage võtmega silt
SageMaker
ja väärtustrue
. - Vali järgmine.
- Ülejäänud väljad on valikulised; vali järgmine kuni teil on võimalus valida E-POOD saladuse talletamiseks.
Pärast saladuse salvestamist naasete saladuste halduri konsooli.
- Valige äsja loodud saladus ja seejärel hankige salajane ARN.
- Salvestage see eelistatud tekstiredaktorisse, et saaksite seda hiljem Data Wrangleri andmeallika loomisel kasutada.
Looge Studio elutsükli konfiguratsioon
Stuudios elutsükli konfiguratsiooni loomiseks toimige järgmiselt.
- Valige SageMakeri konsoolil Elutsükli konfiguratsioonid navigeerimispaanil.
- Vali Loo konfiguratsioon.
- Vali Jupyteri serveri rakendus.
- Looge uus elutsükli konfiguratsioon või lisage olemasolev järgmise sisuga:
Konfiguratsioon loob faili nimega ".snowflake_identity_provider_oauth_config"
, mis sisaldab saladust kasutaja kodukaustas.
- Vali Loo konfiguratsioon.
Määrake elutsükli vaikekonfiguratsioon
Äsja loodud elutsükli konfiguratsiooni vaikeseadeks määramiseks tehke järgmist.
- Valige SageMakeri konsoolil Domeenid navigeerimispaanil.
- Valige Studio domeen, mida selle näite jaoks kasutate.
- Kohta keskkond vahekaardil Isiklike Studio rakenduste elutsükli konfiguratsioonid Valige jaotises Kinnitama.
- eest allikasvalige Olemasolev konfiguratsioon.
- Valige äsja tehtud konfiguratsioon ja seejärel valige Kinnitage domeeniga.
- Valige uus konfiguratsioon ja valige Vaikimisi, siis vali Vaikimisi uuesti hüpiksõnumis.
Teie uued seaded peaksid nüüd olema nähtaval all Isiklike Studio rakenduste elutsükli konfiguratsioonid vaikimisi.
- Muudatuste jõustumiseks sulgege Studio rakendus ja käivitage see uuesti.
Andmeteadlase kogemus
Selles jaotises käsitleme seda, kuidas andmeteadlased saavad ühenduda Snowflake'iga kui andmeallikaga Data Wrangleris ja valmistada andmeid ette ML jaoks.
Looge uus andmevoog
Andmevoo loomiseks toimige järgmiselt.
- Valige SageMakeri konsoolil Amazon SageMaker Studio navigeerimispaanil.
- Vali Avage Studio.
- Stuudios Avaleht lehel, valige Importige ja valmistage andmed visuaalselt ette. Teise võimalusena lehel fail rippmenüüst, valige Uus, siis vali SageMaker Data Wrangler Flow.
Uue voo loomine võib võtta mõne minuti.
- Kohta Andmete importimine lehel, valige Loo ühendus.
- Vali Lumehelves andmeallikate loendist.
- eest Autentimismeetod, vali OAuth.
Kui te OAuthi ei näe, kontrollige eelnevaid elutsükli konfigureerimise samme.
- Sisestage üksikasjad Lumehelbe konto nimi ja Salvestusruumi integreerimine.
- Sisestage ühenduse nimi ja valige Võta meiega ühendust.
Teid suunatakse IdP autentimise lehele. Selle näite jaoks kasutame Oktat.
- Sisestage oma kasutajanimi ja parool ning seejärel valige Logi sisse.
Kui autentimine on edukas, suunatakse teid Studio andmevoo lehele.
- Kohta Importige andmed Snowflake'ist lehte, sirvige andmebaasiobjekte või käivitage sihitud andmete päring.
- Sisestage päringuredaktorisse päring ja vaadake tulemuste eelvaadet.
Järgmises näites laadime Laenuandmed ja hankige kõik veerud 5,000 reast.
- Vali Import.
- Sisestage andmestiku nimi (selle postituse jaoks kasutame
snowflake_loan_dataset
) ja valige lisama.
Teid suunatakse aadressile Valmistama leht, kus saab andmetele lisada teisendusi ja analüüse.
Data Wrangler hõlbustab andmete sissevõtmist ja andmete ettevalmistamise toiminguid, nagu uurimuslik andmete analüüs, funktsioonide valik ja funktsioonide projekteerimine. Oleme selles andmete ettevalmistamise postituses käsitlenud vaid mõnda Data Wrangleri võimalust; Saate kasutada Data Wranglerit täpsemaks andmeanalüüsiks, nagu funktsioonide tähtsus, sihtmärgi leke ja mudeli seletatavus, kasutades lihtsat ja intuitiivset kasutajaliidest.
Analüüsige andmete kvaliteeti
Kasuta Andmekvaliteedi ja ülevaate aruanne Data Wranglerisse imporditud andmete analüüsimiseks. Data Wrangler loob valimiandmetest aruande.
- Valige Data Wrangleri voo lehel kõrval olev plussmärk Andmetüübid, siis vali Hankige andmete statistikat.
- Vali Andmete kvaliteedi ja ülevaate aruanne eest Analüüsi tüüp.
- eest Sihtveerg, valige oma sihtveerg.
- eest Probleemi tüüpvalige Klassifikatsioon.
- Vali Looma.
Statistikaaruandes on andmete lühike kokkuvõte, mis sisaldab üldist teavet, nagu puuduvad väärtused, kehtetud väärtused, funktsioonide tüübid, kõrvalekallete arvud ja palju muud. Saate aruande alla laadida või seda veebis vaadata.
Lisage andmetele teisendusi
Data Wrangleril on üle 300 sisseehitatud teisenduse. Selles jaotises kasutame mõnda neist teisendustest ML-mudeli andmestiku ettevalmistamiseks.
- Valige Data Wrangleri voo lehel plussmärk ja seejärel valige Lisa teisendus.
Kui järgite postituses toodud juhiseid, suunatakse teid pärast andmestiku lisamist automaatselt siia.
- Kontrollige ja muutke veergude andmetüüpe.
Veergude läbi vaadates tuvastame selle MNTHS_SINCE_LAST_DELINQ
ja MNTHS_SINCE_LAST_RECORD
tuleks tõenäoliselt esitada numbritüübina, mitte stringina.
- Pärast muudatuste rakendamist ja sammu lisamist saate kontrollida, kas veeru andmetüüp on muudetud ujuvaks.
Andmeid vaadates näeme, et väljad EMP_TITLE
, URL
, DESCRIPTION
ja TITLE
ei anna meie mudelile meie kasutusjuhtumil tõenäoliselt väärtust, seega võime need loobuda.
- Vali Lisa samm, siis vali Veergude haldamine.
- eest Muutma, vali Langetage veerg.
- eest Veerg, mida kukutada, täpsustage
EMP_TITLE
,URL
,DESCRIPTION
jaTITLE
. - Vali Eelvaade ja lisama.
Järgmisena tahame otsida oma andmekogumist kategoorilisi andmeid. Data Wrangleril on sisseehitatud funktsioon kategooriliste andmete kodeerimiseks, kasutades nii järjestikust kui ka ühekuumkodeeringut. Vaadates meie andmestikku, näeme, et TERM
, HOME_OWNERSHIP
ja PURPOSE
kõik veerud näivad olevat oma olemuselt kategoorilised.
- Lisage veel üks samm ja valige Kodeeri kategooriline.
- eest Muutma, vali Ühe kuuma kodeering.
- eest Sisestusveerg, vali
TERM
. - eest Väljundi stiil, vali Veerud.
- Jätke kõik muud sätted vaikeseadeteks ja seejärel valige Eelvaade ja lisama.
. HOME_OWNERSHIP
veerus on neli võimalikku väärtust: RENT
, MORTGAGE
, OWN
, ja muud.
- Korrake eelmisi samme, et rakendada nendele väärtustele ühekordset kodeeringut.
Lõpuks PURPOSE
veerus on mitu võimalikku väärtust. Nende andmete jaoks kasutame ka ühekordset kodeeringut, kuid väljundiks määrame vektori, mitte veergu.
- eest Muutma, vali Ühe kuuma kodeering.
- eest Sisestusveerg, vali
PURPOSE
. - eest Väljundi stiil, vali vektor.
- eest Väljundveerg, nimetame seda veergu
PURPOSE_VCTR
.
See säilitab originaali PURPOSE
veerus, kui otsustame seda hiljem kasutada.
- Jätke kõik muud sätted vaikeseadeteks ja seejärel valige Eelvaade ja lisama.
Ekspordi andmevoog
Lõpuks ekspordime kogu selle andmevoo funktsioonisalve koos SageMakeri töötlemistööga, mis loob eelnevalt täidetud koodiga Jupyteri märkmiku.
- Valige andmevoo lehel plussmärk ja Eksport on.
- Valige, kuhu eksportida. Oma kasutusjuhtumi jaoks valime SageMakeri funktsioonide pood.
Eksporditud märkmik on nüüd töötamiseks valmis.
Eksportige andmeid ja koolitage mudelit Autopiloodiga
Nüüd saame mudelit kasutades treenida Amazon SageMakeri autopiloot.
- Valige andmevoo lehel koolitus Tab.
- eest Amazon S3 asukoht, sisestage salvestatavate andmete asukoht.
- Vali Eksport ja koolitamine.
- Määrake seaded jaotises Sihtmärk ja funktsioonid, Treeningmeetod, Juurutamine ja eelseadedja Vaadake üle ja looge lõigud.
- Vali Loo katse et leida oma probleemile parim mudel.
Koristage
Kui teie töö Data Wrangleriga on lõpetatud, sulgege oma Data Wrangleri eksemplar et vältida lisatasusid.
Järeldus
Selles postituses demonstreerisime ühendamist Data Wrangler lumehelbeks OAuthi abil, andmestiku teisendamine ja analüüsimine ning lõpuks selle eksportimine andmevoogu, et seda saaks kasutada Jupyteri sülearvutis. Kõige olulisem on see, et lõime andmete ettevalmistamiseks konveieri ilma koodi kirjutamata.
Data Wrangleriga alustamiseks vaadake Valmistage ette ML-andmed rakendusega Amazon SageMaker Data Wrangler.
Autoritest
Ajjay Govindaram on AWSi vanemlahenduste arhitekt. Ta töötab strateegiliste klientidega, kes kasutavad AI/ML-i keerukate äriprobleemide lahendamiseks. Tema kogemused seisnevad nii tehniliste juhiste kui ka disainiabi pakkumises tagasihoidlike kuni suuremahuliste AI/ML-rakenduste juurutamiseks. Tema teadmised ulatuvad rakendusarhitektuurist suurandmete, analüütika ja masinõppeni. Talle meeldib puhates muusikat kuulata, õues kogeda ja oma lähedastega aega veeta.
Bosco Albuquerque on AWS-i vanempartnerlahenduste arhitekt ja tal on üle 20-aastane kogemus ettevõtete andmebaasimüüjate ja pilveteenuste pakkujate andmebaasi- ja analüüsitoodetega töötamisel. Ta on aidanud suurtel tehnoloogiaettevõtetel kavandada andmeanalüütikalahendusi ning juhtinud insenerimeeskondi andmeanalüüsi platvormide ja andmetoodete kavandamisel ja juurutamisel.
Matt Marzillo on Snowflake'i vanem partner müügiinsener. Tal on 10-aastane kogemus andmeteaduse ja masinõppe rollides nii nõustamises kui ka tööstusorganisatsioonidega. Mattil on kogemusi tehisintellekti ja ML-mudelite väljatöötamise ja juurutamisel paljudes erinevates organisatsioonides sellistes valdkondades nagu turundus, müük, operatsioon, kliinik ja rahandus, samuti nõustamine konsultatiivrollides.
Huong Nguyen on Amazon SageMaker Data Wrangleri tootejuht AWS-is. Tal on 15-aastane kogemus klientidega seotud ja andmepõhiste toodete loomisel nii ettevõtetele kui ka tarbijatele. Vabal ajal naudib ta audioraamatuid, aiatööd, matkamist ning pere ja sõpradega aja veetmist.
- SEO-põhise sisu ja PR-levi. Võimenduge juba täna.
- Platoblockchain. Web3 metaversiooni intelligentsus. Täiustatud teadmised. Juurdepääs siia.
- Allikas: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/access-snowflake-data-using-oauth-based-authentication-in-amazon-sagemaker-data-wrangler/
- :on
- $ UP
- 000
- 10
- 100
- 15 aastat
- 20 aastat
- 7
- 8
- 9
- a
- Võimalik
- MEIST
- juurdepääs
- Juurdepääs andmetele
- Ligipääs
- konto
- üle
- Ad
- lisamine
- Täiendavad lisad
- admin
- edendama
- edasijõudnud
- nõustamine
- pärast
- AI
- AI / ML
- Materjal: BPA ja flataatide vaba plastik
- Amazon
- Amazon SageMaker
- Amazon SageMaker Data Wrangler
- analüüsid
- analüüs
- analytics
- analüüsima
- analüüsides
- ja
- Teine
- API
- app
- ilmuma
- taotlus
- kehtima
- Rakendades
- lähenemine
- apps
- arhitektuur
- OLEME
- valdkondades
- AS
- Abi
- seotud
- At
- kinnitage
- publik
- heli-
- autentida
- Autentimine
- luba
- automatiseerima
- automaatselt
- AWS
- Taevasina
- BE
- sest
- enne
- alustama
- BEST
- Suur
- Big andmed
- keha
- Raamatud
- sisseehitatud
- äri
- by
- helistama
- kutsutud
- CAN
- võimeid
- juhul
- CAT
- Vaidluste lahendamine
- valik
- Vali
- klient
- kliiniline
- Cloud
- kood
- Veerg
- Veerud
- Ettevõtted
- täitma
- keeruline
- mõiste
- konfiguratsioon
- Võta meiega ühendust
- ühendamine
- ühendus
- konsool
- nõustamine
- tarbija
- sisu
- võiks
- cover
- kaetud
- looma
- loodud
- loob
- loomine
- volikiri
- Kliendid
- andmed
- andmete analüüs
- Andmete analüüs
- Andmeplatvorm
- Andmete ettevalmistamine
- andmeteadus
- andmeteadlane
- andmepõhistele
- andmebaas
- otsustama
- vaikimisi
- Näidatud
- juurutamine
- kasutuselevõtt
- Disain
- projekteerimine
- detail
- detailid
- arenev
- erinev
- suund
- otse
- eristatav
- dokumentatsioon
- Ei tee
- domeen
- Ära
- alla
- lae alla
- Drop
- iga
- toimetaja
- mõju
- kumbki
- võimaldama
- insener
- Inseneriteadus
- sisene
- ettevõte
- keskkond
- näide
- olemasolevate
- kogemus
- kogevad
- Uurimisandmete analüüs
- eksport
- väline
- FAIL
- pere
- tunnusjoon
- FUNKTSIOONID
- Tasud
- vähe
- väli
- Valdkonnad
- fail
- Lõpuks
- rahastama
- leidma
- Float
- voog
- Järel
- eest
- formaat
- Sagedus
- sageli
- sõbrad
- Alates
- funktsionaalsus
- Üldine
- saama
- annab
- anda
- suurem
- juhendid
- Olema
- võttes
- aitama
- aitas
- siin
- Avaleht
- Kuidas
- Kuidas
- HTML
- http
- HTTPS
- ID
- tunnus
- identifitseerima
- Identity
- Idle
- rakendamisel
- import
- tähtsus
- in
- hõlmab
- Kaasa arvatud
- valesti
- tööstus
- info
- sisend
- ülevaade
- teadmisi
- juhised
- integratsioon
- integratsioon
- Interface
- intuitiivne
- seotud
- IT
- töö
- Tööturg
- jpg
- Võti
- teadmised
- suur
- suuremahuline
- juht
- õppimine
- Led
- peitub
- eluring
- elu
- nagu
- Tõenäoliselt
- nimekiri
- Kuulamine
- koormus
- saadetised
- liising
- Vaata
- otsin
- armastatud
- masin
- masinõpe
- tehtud
- tegema
- TEEB
- Tegemine
- juht
- palju
- Turundus
- sõnum
- võib
- protokoll
- puuduvad
- ML
- mudel
- mudelid
- muutma
- rohkem
- kõige
- mitmekordne
- muusika
- nimi
- nimed
- loodus
- NAVIGATSIOON
- Vajadus
- vajav
- vajadustele
- Uus
- järgmine
- eelkõige
- märkmik
- number
- oauth
- esemeid
- of
- OKTA
- on
- ONE
- Internetis
- Operations
- valik
- organisatsioonid
- originaal
- Muu
- muidu
- väljas
- väljund
- enda
- lehekülg
- paari
- pane
- partner
- Parool
- täitma
- Õigused
- isiklik
- torujuhe
- inimesele
- Platvormid
- Platon
- Platoni andmete intelligentsus
- PlatoData
- pluss
- Poliitika
- pop-up
- võimalik
- post
- eelistatud
- Valmistama
- eeldused
- Eelvaade
- eelmine
- Probleem
- probleeme
- menetlused
- protsess
- töötlemine
- Toode
- Toodet
- profiil
- Programming
- korralikult
- anda
- tingimusel
- tarnija
- pakkujad
- annab
- pakkudes
- kvaliteet
- pigem
- valmis
- soovitama
- suunata
- vähendamine
- piirkond
- registreerima
- registreerimine
- Registreerimine
- taaskäivitamine
- aru
- esindatud
- nõudma
- need
- REST
- kaasa
- Tulemused
- jaemüük
- Roll
- rollid
- jooks
- jooksmine
- salveitegija
- müük
- planeerimine
- teadus
- teadlane
- teadlased
- ulatus
- Saladus
- Osa
- lõigud
- turvalisus
- valik
- vanem
- Tundlikkus
- komplekt
- kehtestamine
- seaded
- mitu
- Shell
- peaks
- näitama
- kirjutama
- lihtne
- ühekordne
- So
- Lahendused
- LAHENDAGE
- mõned
- allikas
- Allikad
- tühikud
- Kulutused
- alustatud
- algab
- Samm
- Sammud
- ladustamine
- salvestada
- ladustatud
- ladustamine
- Strateegiline
- nöör
- stuudio
- edukas
- selline
- KOKKUVÕTE
- toetama
- Toetab
- TAG
- Võtma
- võtab
- sihtmärk
- suunatud
- ülesanded
- meeskonnad
- Tehniline
- Tehnoloogia
- tehnoloogiaettevõtted
- et
- .
- teave
- oma
- Neile
- Need
- Läbi
- aeg
- et
- sümboolne
- märgid
- Rong
- Muutma
- muundumised
- transformeerivate
- liigid
- all
- mõistma
- ainulaadne
- Värskendused
- URL
- kasutama
- kasutage juhtumit
- Kasutaja
- Kasutajaliides
- Kasutajad
- väärtus
- Väärtused
- müüjad
- kontrollima
- kaudu
- vaade
- nähtav
- läbikäiguks
- hoiatus
- nädalat
- Hästi
- mis
- kuigi
- WHO
- kogu
- will
- koos
- jooksul
- ilma
- Töö
- Töövoogud
- töö
- töötab
- kirjutama
- kirjutamine
- aastat
- sa
- Sinu
- sephyrnet