V tej objavi pokažemo, kako konfigurirati novo funkcijo preverjanja pristnosti, ki temelji na OAuth, za uporabo Snowflake in Amazon SageMaker Data Wrangler. Snowflake je podatkovna platforma v oblaku, ki podatkovni znanosti zagotavlja podatkovne rešitve za shranjevanje podatkov. Snežinka je Partner AWS z več akreditacijami AWS, vključno s kompetencami AWS na področju strojnega učenja (ML), maloprodaje ter podatkov in analitike.
Data Wrangler poenostavlja pripravo podatkov in postopek inženiringa funkcij, s čimer skrajša čas, ki traja od tednov do minut, tako da zagotavlja enoten vizualni vmesnik za podatkovne znanstvenike za izbiro in čiščenje podatkov, ustvarjanje funkcij in avtomatizacijo priprave podatkov v delovnih tokovih ML brez pisanja kode. Podatke lahko uvozite iz več podatkovnih virov, kot npr Preprosta storitev shranjevanja Amazon (Amazon S3), Amazonska Atena, Amazon RedShift, Amazonski EMR, in Snežinka. S to novo funkcijo lahko uporabite svojega ponudnika identitete (IdP), kot je npr Okta, Azure ADali Ping Federate za povezavo s Snowflake prek Data Wranglerja.
Pregled rešitev
V naslednjih razdelkih nudimo korake za skrbnika za nastavitev IdP, Snowflake in Studio. Podrobno opisujemo tudi korake, ki jih lahko izvajajo podatkovni znanstveniki, da konfigurirajo pretok podatkov, analizirajo kakovost podatkov in dodajo transformacije podatkov. Nazadnje pokažemo, kako izvoziti tok podatkov in usposobiti model za uporabo Avtopilot SageMaker.
Predpogoji
Za ta korak morate imeti naslednje predpogoje:
- Za admina:
- Uporabnik Snowflake z dovoljenji za ustvarjanje integracij shranjevanja in varnostnih integracij v Snowflake.
- Račun AWS z dovoljenji za ustvarjanje AWS upravljanje identitete in dostopa (IAM) politike in vloge.
- Dostop in dovoljenja za konfiguracijo IDP za registracijo aplikacije Data Wrangler in nastavitev avtorizacijskega strežnika ali API-ja.
- Za podatkovnega znanstvenika:
Administratorska nastavitev
Namesto da vaši uporabniki neposredno vnesejo svoje poverilnice Snowflake v Data Wrangler, jim lahko omogočite uporabo IdP za dostop do Snowflake.
Za omogočanje dostopa Data Wrangler OAuth do Snowflake so vključeni naslednji koraki:
- Konfigurirajte IdP.
- Konfigurirajte Snowflake.
- Konfigurirajte SageMaker Studio.
Konfigurirajte IdP
Če želite nastaviti svoj IdP, morate registrirati aplikacijo Data Wrangler in nastaviti avtorizacijski strežnik ali API.
Registrirajte aplikacijo Data Wrangler znotraj IdP
Oglejte si naslednjo dokumentacijo za IdP-je, ki jih podpira Data Wrangler:
Za registracijo aplikacije Data Wrangler uporabite dokumentacijo, ki jo zagotovi vaš IdP. Informacije in postopki v tem razdelku vam pomagajo razumeti, kako pravilno uporabljati dokumentacijo, ki jo zagotovi vaš IdP.
Posebne prilagoditve poleg korakov v ustreznih vodnikih so navedene v podrazdelkih.
- Izberite konfiguracijo, ki začne postopek registracije Data Wrangler kot aplikacije.
- Uporabnikom znotraj IdP omogočite dostop do Data Wranglerja.
- Omogočite preverjanje pristnosti odjemalca OAuth tako, da shranite poverilnice odjemalca kot skrivnost upravitelja skrivnosti.
- Podajte preusmeritveni URL v naslednji obliki:
https://domain-ID.studio.AWS Region.sagemaker.aws/jupyter/default/lab
.
Določite ID domene SageMaker in regijo AWS, ki ju uporabljate za zagon Data Wranglerja. Registrirati morate URL za vsako domeno in regijo, kjer izvajate Data Wrangler. Uporabniki iz domene in regije, ki zanje nimajo nastavljenih URL-jev za preusmeritev, se ne bodo mogli avtentikirati z IdP za dostop do povezave Snowflake.
- Prepričajte se, da so avtorizacijska koda in tipi dodelitev žetona za osvežitev dovoljeni za vašo aplikacijo Data Wrangler.
Nastavite avtorizacijski strežnik ali API znotraj IdP
Znotraj svojega IdP morate nastaviti avtorizacijski strežnik ali vmesnik za programiranje aplikacij (API). Za vsakega uporabnika avtorizacijski strežnik ali API pošlje žetone v Data Wrangler s Snowflake kot občinstvom.
Snežinka uporablja koncept vloge ki se razlikujejo od vlog IAM, ki se uporabljajo v AWS. IdP morate konfigurirati za uporabo KATEREKOLI vloge za uporabo privzete vloge, povezane z računom Snowflake. Na primer, če ima uporabnik systems administrator
kot privzeto vlogo v njihovem profilu Snowflake uporablja povezava Data Wrangler s Snowflake systems administrator
kot vlogo.
Za nastavitev avtorizacijskega strežnika ali API-ja znotraj vašega IdP uporabite naslednji postopek:
- S svojim IdP začnite postopek nastavitve strežnika ali API-ja.
- Konfigurirajte avtorizacijski strežnik za uporabo avtorizacijske kode in osvežite tipe odobritve žetona.
- Določite življenjsko dobo žetona za dostop.
- Nastavite časovno omejitev mirovanja žetona za osvežitev.
Časovna omejitev nedejavnosti je čas, ko žeton za osvežitev poteče, če ni uporabljen. Če načrtujete opravila v Data Wranglerju, priporočamo, da je čas mirovanja daljši od pogostosti opravila obdelave. V nasprotnem primeru lahko nekatera opravila obdelave ne uspejo, ker je žeton za osvežitev potekel, preden so se lahko zagnala. Ko žeton za osvežitev poteče, se mora uporabnik znova avtentikirati z dostopom do povezave, ki jo je vzpostavil s Snowflake prek programa Data Wrangler.
Upoštevajte, da Data Wrangler ne podpira vrtečih se žetonov osveževanja. Uporaba rotirajočih žetonov osveževanja lahko povzroči neuspešen dostop ali pa se morajo uporabniki pogosto prijavljati.
Če žeton za osvežitev poteče, se morajo vaši uporabniki znova avtentikirati z dostopom do povezave, ki so jo vzpostavili s Snowflake prek programa Data Wrangler.
- Določite
session:role-any
kot nov obseg.
Za Azure AD morate podati tudi edinstven identifikator za obseg.
Ko nastavite ponudnika OAuth, Data Wranglerju posredujete informacije, ki jih potrebuje za povezavo s ponudnikom. Za pridobitev vrednosti za naslednja polja lahko uporabite dokumentacijo svojega IdP:
- URL žetona – URL žetona, ki ga IdP pošlje Data Wranglerju
- URL avtorizacije – URL avtorizacijskega strežnika IdP
- ID stranke – ID IdP
- Skrivnost stranke – Skrivnost, ki jo prepozna samo avtorizacijski strežnik ali API
- Obseg OAuth – To je samo za Azure AD
Konfigurirajte Snowflake
Če želite konfigurirati Snowflake, izpolnite navodila v Uvozite podatke iz Snowflake.
Uporabite dokumentacijo Snowflake za vaš IdP, da nastavite zunanjo integracijo OAuth v Snowflake. Glejte prejšnji razdelek Registrirajte aplikacijo Data Wrangler znotraj IdP za več informacij o tem, kako nastaviti zunanjo integracijo OAuth.
Ko nastavljate varnostno integracijo v Snowflake, se prepričajte, da ste jo aktivirali external_oauth_any_role_mode
.
Konfigurirajte SageMaker Studio
Polja in vrednosti shranite v skrivnost upravitelja skrivnosti in jo dodate v konfiguracijo življenjskega cikla Studia, ki jo uporabljate za Data Wrangler. Konfiguracija življenjskega cikla je lupinski skript, ki samodejno naloži poverilnice, shranjene v skrivnosti, ko se uporabnik prijavi v Studio. Za informacije o ustvarjanju skrivnosti glejte Premaknite trdo kodirane skrivnosti v AWS Secrets Manager. Za informacije o uporabi konfiguracij življenjskega cikla v Studiu glejte Uporabite konfiguracije življenjskega cikla z Amazon SageMaker Studio.
Ustvarite skrivnost za poverilnice Snowflake
Če želite ustvariti svojo skrivnost za poverilnice Snowflake, dokončajte naslednje korake:
- Na konzoli Secrets Manager izberite Shrani novo skrivnost.
- za Skrivni tiptako, da izberete Druga vrsta skrivnosti.
- Podrobnosti svoje skrivnosti določite kot pare ključ / vrednost.
Imena ključev zahtevajo male črke zaradi občutljivosti na velike in male črke. Data Wrangler vas opozori, če kaj od tega vnesete napačno. Vnesite skrivne vrednosti kot pare ključ/vrednost Ključ/vrednost, če želite, ali uporabite Golo besedilo možnost.
Sledi oblika skrivnosti, ki se uporablja za Okta. Če uporabljate Azure AD, morate dodati datasource_oauth_scope
področju.
- Posodobite prejšnje vrednosti z vašo izbiro IdP in informacijami, zbranimi po registraciji aplikacije.
- Izberite Naslednji.
- za Skrivno ime, dodajte predpono
AmazonSageMaker
(na primer naša skrivnost jeAmazonSageMaker-DataWranglerSnowflakeCreds
). - v oznake v razdelek dodajte oznako s ključem
SageMaker
in vrednosttrue
. - Izberite Naslednji.
- Preostala polja so neobvezna; izberite Naslednji dokler ne boste imeli možnosti izbire trgovina za shranjevanje skrivnosti.
Ko shranite skrivnost, se vrnete na konzolo Secrets Manager.
- Izberite skrivnost, ki ste jo pravkar ustvarili, nato pa poiščite skrivnost ARN.
- To shranite v želeni urejevalnik besedila za uporabo pozneje, ko ustvarite vir podatkov Data Wrangler.
Ustvarite konfiguracijo življenjskega cikla Studio
Če želite ustvariti konfiguracijo življenjskega cikla v Studiu, dokončajte naslednje korake:
- Na konzoli SageMaker izberite Konfiguracije življenjskega cikla v podoknu za krmarjenje.
- Izberite Ustvari konfiguracijo.
- Izberite Strežniška aplikacija Jupyter.
- Ustvarite novo konfiguracijo življenjskega cikla ali dodajte obstoječo z naslednjo vsebino:
Konfiguracija ustvari datoteko z imenom ".snowflake_identity_provider_oauth_config"
, ki vsebuje skrivnost v uporabnikovi domači mapi.
- Izberite Ustvari konfiguracijo.
Nastavite privzeto konfiguracijo življenjskega cikla
Izvedite naslednje korake, da nastavite konfiguracijo življenjskega cikla, ki ste jo pravkar ustvarili, kot privzeto:
- Na konzoli SageMaker izberite Domene v podoknu za krmarjenje.
- Izberite domeno Studio, ki jo boste uporabljali za ta primer.
- o okolje jeziček, v Konfiguracije življenjskega cikla za osebne aplikacije Studio oddelek, izberite Priložite.
- za virtako, da izberete Obstoječa konfiguracija.
- Izberite konfiguracijo, ki ste jo pravkar naredili, nato izberite Pripni k domeni.
- Izberite novo konfiguracijo in izberite Nastavi kot privzeto, nato izberite Nastavi kot privzeto znova v pojavnem sporočilu.
Vaše nove nastavitve bi morale biti zdaj vidne pod Konfiguracije življenjskega cikla za osebne aplikacije Studio kot privzeto.
- Zaustavite aplikacijo Studio in jo znova zaženite, da bodo spremembe začele veljati.
Izkušnje podatkovnega znanstvenika
V tem razdelku obravnavamo, kako se podatkovni znanstveniki lahko povežejo s Snowflake kot virom podatkov v Data Wranglerju in pripravijo podatke za ML.
Ustvarite nov pretok podatkov
Če želite ustvariti pretok podatkov, izvedite naslednje korake:
- Na konzoli SageMaker izberite Amazon SageMaker Studio v podoknu za krmarjenje.
- Izberite Odprti studio.
- V Studiu Domov stran, izberite Vizualno uvozite in pripravite podatke. Druga možnost je, da na file spustni meni izberite Novo, nato izberite SageMaker Data Wrangler Flow.
Ustvarjanje novega toka lahko traja nekaj minut.
- o Uvozi podatke stran, izberite Ustvarite povezavo.
- Izberite Snowflake s seznama virov podatkov.
- za Način preverjanja pristnosti, izberite OAuth.
Če ne vidite OAuth, preverite prejšnje korake konfiguracije življenjskega cikla.
- Vnesite podrobnosti za Ime računa Snowflake in Integracija shranjevanja.
- Vnesite ime povezave in izberite Connect.
Preusmerjeni ste na stran za preverjanje pristnosti IdP. Za ta primer uporabljamo Okta.
- Vnesite svoje uporabniško ime in geslo ter izberite Prijava.
Ko je preverjanje pristnosti uspešno, ste preusmerjeni na stran pretoka podatkov Studio.
- o Uvozite podatke iz Snowflake strani, brskajte po objektih zbirke podatkov ali zaženite poizvedbo za ciljne podatke.
- V urejevalnik poizvedb vnesite poizvedbo in si oglejte rezultate.
V naslednjem primeru nalagamo Podatki o posojilu in pridobi vse stolpce iz 5,000 vrstic.
- Izberite uvoz.
- Vnesite ime nabora podatkov (za to objavo uporabljamo
snowflake_loan_dataset
) in izberite Dodaj.
Preusmerjeni ste na Pripravimo strani, kjer lahko podatkom dodate transformacije in analize.
Data Wrangler olajša vnos podatkov in izvajanje nalog priprave podatkov, kot so raziskovalna analiza podatkov, izbira funkcij in inženiring funkcij. V tej objavi o pripravi podatkov smo zajeli le nekaj zmogljivosti Data Wranglerja; Data Wrangler lahko uporabite za naprednejšo analizo podatkov, kot so pomembnost funkcij, ciljno uhajanje in razložljivost modela z uporabo preprostega in intuitivnega uporabniškega vmesnika.
Analizirajte kakovost podatkov
Uporaba Poročilo o kakovosti podatkov in vpogledih za izvedbo analize podatkov, ki ste jih uvozili v Data Wrangler. Data Wrangler ustvari poročilo iz vzorčenih podatkov.
- Na strani toka Data Wrangler izberite znak plus poleg Vrste podatkov, nato izberite Pridobite vpogled v podatke.
- Izberite Poročilo o kakovosti podatkov in vpogledih za Vrsta analize.
- za Ciljni stolpec, izberite ciljni stolpec.
- za Vrsta težavetako, da izberete Razvrstitev.
- Izberite ustvarjanje.
Poročilo o vpogledih vsebuje kratek povzetek podatkov, ki vključuje splošne informacije, kot so manjkajoče vrednosti, neveljavne vrednosti, vrste funkcij, število izstopajočih vrednosti in drugo. Poročilo lahko prenesete ali si ga ogledate na spletu.
Podatkom dodajte pretvorbe
Data Wrangler ima več kot 300 vgrajenih pretvorb. V tem poglavju nekatere od teh transformacij uporabljamo za pripravo nabora podatkov za model ML.
- Na strani toka Data Wrangler izberite znak plus in nato izberite Dodaj preoblikovanje.
Če sledite korakom v objavi, boste po dodajanju nabora podatkov samodejno preusmerjeni sem.
- Preverite in spremenite podatkovni tip stolpcev.
Če pogledamo stolpce, to ugotovimo MNTHS_SINCE_LAST_DELINQ
in MNTHS_SINCE_LAST_RECORD
bi moral biti najverjetneje predstavljen kot vrsta števila in ne kot niz.
- Ko uveljavite spremembe in dodate korak, lahko preverite, ali je vrsta podatkov stolpca spremenjena v plavajočo.
Če pogledamo podatke, lahko vidimo, da so polja EMP_TITLE
, URL
, DESCRIPTION
in TITLE
v našem primeru uporabe verjetno ne bodo zagotovili vrednosti našemu modelu, zato jih lahko opustimo.
- Izberite Dodaj korak, nato izberite Upravljanje stolpcev.
- za Transform, izberite Spustite stolpec.
- za Stolpec spustite, navedite
EMP_TITLE
,URL
,DESCRIPTION
inTITLE
. - Izberite predogled in Dodaj.
Nato želimo poiskati kategorične podatke v našem naboru podatkov. Data Wrangler ima vgrajeno funkcionalnost za kodiranje kategoričnih podatkov z uporabo rednega in enkratega kodiranja. Če pogledamo naš nabor podatkov, lahko ugotovimo, da TERM
, HOME_OWNERSHIP
in PURPOSE
vsi stolpci so videti kategorične narave.
- Dodajte še en korak in izberite Kodiraj kategorično.
- za Transform, izberite Enkratno kodiranje.
- za Vhodni stolpec, izberite
TERM
. - za Izhodni slog, izberite Stolpci.
- Vse druge nastavitve pustite privzete in nato izberite predogled in Dodaj.
O HOME_OWNERSHIP
ima štiri možne vrednosti: RENT
, MORTGAGE
, OWN
, in druge.
- Ponovite prejšnje korake, da za te vrednosti uporabite pristop enkratega kodiranja.
Nazadnje, PURPOSE
ima več možnih vrednosti. Za te podatke uporabljamo tudi pristop enkratnega kodiranja, vendar izhod nastavimo na vektor in ne na stolpce.
- za Transform, izberite Enkratno kodiranje.
- za Vhodni stolpec, izberite
PURPOSE
. - za Izhodni slog, izberite vektor.
- za Izhodni stolpec, imenujemo ta stolpec
PURPOSE_VCTR
.
Tako je ohranjen original PURPOSE
stolpec, če se ga odločimo uporabiti pozneje.
- Vse druge nastavitve pustite privzete in nato izberite predogled in Dodaj.
Izvoz podatkovnega toka
Končno izvozimo celoten tok podatkov v shrambo funkcij z opravilom SageMaker Processing, ki ustvari beležnico Jupyter s predhodno vneseno kodo.
- Na strani s pretokom podatkov izberite znak plus in Izvozi v.
- Izberite, kam želite izvoziti. Za naš primer uporabe izberemo Trgovina s funkcijami SageMaker.
Izvoženi zvezek je zdaj pripravljen za uporabo.
Izvozite podatke in usposobite model z avtopilotom
Zdaj lahko urimo model z uporabo Amazonski SageMaker avtopilot.
- Na strani pretoka podatkov izberite usposabljanje tab.
- za Lokacija Amazon S3, vnesite mesto za shranjevanje podatkov.
- Izberite Izvoz in vlak.
- Določite nastavitve v Cilj in lastnosti, Metoda usposabljanja, Nastavitve uvajanja in napredovanjain Preglejte in ustvarite oddelkov.
- Izberite Ustvari poskus da bi našli najboljši model za vašo težavo.
Čiščenje
Če je vaše delo s Data Wrangler končano, zaustavite primer Data Wrangler v izogib dodatnim pristojbinam.
zaključek
V tej objavi smo prikazali povezovanje Data Wrangler v Snowflake z uporabo OAuth, preoblikovanje in analiziranje nabora podatkov ter končno izvoz v tok podatkov, da bi ga lahko uporabili v zvezku Jupyter. Predvsem smo ustvarili cevovod za pripravo podatkov, ne da bi morali napisati kakršno koli kodo.
Za začetek uporabe Data Wrangler glejte Pripravite podatke ML z Amazon SageMaker Data Wrangler.
O avtorjih
Ajjay Govindaram je višji arhitekt rešitev pri AWS. Dela s strateškimi strankami, ki uporabljajo AI/ML za reševanje kompleksnih poslovnih problemov. Njegove izkušnje so pri zagotavljanju tehničnega vodenja in pomoči pri oblikovanju za skromne do obsežne uvedbe aplikacij AI/ML. Njegovo znanje sega od arhitekture aplikacij do velikih podatkov, analitike in strojnega učenja. Uživa v poslušanju glasbe med počitkom, doživetjih na prostem in preživljanju časa s svojimi najdražjimi.
Bosco Albuquerque je starejši arhitekt partnerskih rešitev pri AWS in ima več kot 20 let izkušenj pri delu z bazami podatkov in analitičnimi izdelki prodajalcev poslovnih baz podatkov in ponudnikov oblakov. Pomagal je velikim tehnološkim podjetjem pri oblikovanju rešitev za analizo podatkov in je vodil inženirske ekipe pri oblikovanju in implementaciji platform za analizo podatkov in podatkovnih izdelkov.
Matt Marzillo je starejši partner prodajni inženir pri Snowflake. Ima 10 let izkušenj na področju znanosti o podatkih in vlogah strojnega učenja tako pri svetovanju kot pri industrijskih organizacijah. Matt ima izkušnje z razvojem in uvajanjem modelov AI in ML v številnih različnih organizacijah na področjih, kot so trženje, prodaja, operacije, klinike in finance, pa tudi s svetovanjem v svetovalnih vlogah.
Huong Nguyen je vodja izdelkov za Amazon SageMaker Data Wrangler pri AWS. Ima 15 let izkušenj z ustvarjanjem izdelkov, ki so obsedeni s strankami in temeljijo na podatkih, tako za podjetja kot za potrošnike. V prostem času uživa v zvočnih knjigah, vrtnari, pohodništvu in preživljanju časa z družino in prijatelji.
- Distribucija vsebine in PR s pomočjo SEO. Okrepite se še danes.
- Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Razširjeno znanje. Dostopite tukaj.
- vir: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/access-snowflake-data-using-oauth-based-authentication-in-amazon-sagemaker-data-wrangler/
- : je
- $GOR
- 000
- 10
- 100
- 15 let
- 20 let
- 7
- 8
- 9
- a
- Sposobna
- O meni
- dostop
- Dostop do podatkov
- Dostop
- Račun
- čez
- Ad
- Poleg tega
- Dodatne
- admin
- napredovanje
- napredno
- svetovanje
- po
- AI
- AI / ML
- vsi
- Amazon
- Amazon SageMaker
- Amazon SageMaker Data Wrangler
- Analize
- Analiza
- analitika
- analizirati
- analiziranje
- in
- Še ena
- API
- aplikacija
- zdi
- uporaba
- Uporabi
- Uporaba
- pristop
- aplikacije
- Arhitektura
- SE
- območja
- AS
- pomoč
- povezan
- At
- pripisujejo
- Občinstvo
- audio
- preverjanje pristnosti
- Preverjanje pristnosti
- pooblastilo
- avtomatizirati
- samodejno
- AWS
- Azure
- BE
- ker
- pred
- začetek
- BEST
- Big
- Big Podatki
- telo
- knjige
- vgrajeno
- poslovni
- by
- klic
- se imenuje
- CAN
- Zmogljivosti
- primeru
- CAT
- Spremembe
- izbira
- Izberite
- stranke
- klinični
- Cloud
- Koda
- Stolpec
- Stolpci
- Podjetja
- dokončanje
- kompleksna
- Koncept
- konfiguracija
- Connect
- Povezovanje
- povezava
- Konzole
- svetovanje
- Potrošnik
- vsebina
- bi
- pokrov
- zajeti
- ustvarjajo
- ustvaril
- ustvari
- Ustvarjanje
- Mandatno
- Stranke, ki so
- datum
- Analiza podatkov
- Podatkovna analiza
- Podatkovna platforma
- Priprava podatkov
- znanost o podatkih
- podatkovni znanstvenik
- Podatkov usmerjenih
- Baze podatkov
- odloča
- privzeto
- Dokazano
- uvajanja
- razmestitve
- Oblikovanje
- oblikovanje
- Podatki
- Podrobnosti
- razvoju
- drugačen
- smer
- neposredno
- izrazit
- Dokumentacija
- Ne
- domena
- dont
- navzdol
- prenesi
- Drop
- vsak
- urednik
- učinek
- bodisi
- omogočajo
- inženir
- Inženiring
- Vnesite
- Podjetje
- okolje
- Primer
- obstoječih
- izkušnje
- doživlja
- Raziskovalne analize podatkov
- izvoz
- zunanja
- FAIL
- družina
- Feature
- Lastnosti
- pristojbine
- Nekaj
- Polje
- Področja
- file
- končno
- financiranje
- Najdi
- Plavaj
- Pretok
- po
- za
- format
- frekvenca
- pogosto
- prijatelji
- iz
- funkcionalnost
- splošno
- dobili
- daje
- odobri
- več
- Vodniki
- Imajo
- ob
- pomoč
- pomagal
- tukaj
- Domov
- Kako
- Kako
- HTML
- http
- HTTPS
- ID
- identifikator
- identificirati
- identiteta
- Mirovanje
- izvajanja
- uvoz
- Pomembnost
- in
- vključuje
- Vključno
- nepravilno
- Industrija
- Podatki
- vhod
- vpogled
- vpogledi
- Navodila
- integracija
- integracije
- vmesnik
- intuitivno
- vključeni
- IT
- Job
- Delovna mesta
- jpg
- Ključne
- znanje
- velika
- obsežne
- Vodja
- učenje
- Led
- Leži
- življenski krog
- življenska doba
- kot
- Verjeten
- Seznam
- Poslušanje
- obremenitev
- obremenitve
- kraj aktivnosti
- Poglej
- si
- ljubil
- stroj
- strojno učenje
- je
- Znamka
- IZDELA
- Izdelava
- upravitelj
- več
- Trženje
- Sporočilo
- morda
- Minute
- manjka
- ML
- Model
- modeli
- spremenite
- več
- Najbolj
- več
- Glasba
- Ime
- Imena
- Narava
- ostalo
- Nimate
- potrebujejo
- potrebe
- Novo
- Naslednja
- predvsem
- prenosnik
- Številka
- oauth
- predmeti
- of
- OKTA
- on
- ONE
- na spletu
- operacije
- Možnost
- organizacije
- izvirno
- Ostalo
- drugače
- na prostem
- izhod
- lastne
- Stran
- parov
- podokno
- partner
- Geslo
- Izvedite
- Dovoljenja
- Osebni
- plinovod
- platforma
- Platforme
- platon
- Platonova podatkovna inteligenca
- PlatoData
- plus
- politike
- pop-up
- mogoče
- Prispevek
- prednostno
- Pripravimo
- predpogoji
- predogled
- prejšnja
- problem
- Težave
- Postopki
- Postopek
- obravnavati
- Izdelek
- Izdelki
- profil
- Programiranje
- pravilno
- zagotavljajo
- če
- Ponudnik
- ponudniki
- zagotavlja
- zagotavljanje
- kakovost
- precej
- pripravljen
- Priporočamo
- preusmeriti
- zmanjšanje
- okolica
- Registracija
- registracijo
- registracija
- ponovni zagon
- poročilo
- zastopan
- zahteva
- tisti,
- REST
- povzroči
- Rezultati
- Trgovina na drobno
- vloga
- vloge
- Run
- tek
- sagemaker
- prodaja
- razporejanje
- Znanost
- Znanstvenik
- Znanstveniki
- Obseg
- skrivnost
- Oddelek
- oddelki
- varnost
- izbor
- višji
- občutljivost
- nastavite
- nastavitev
- nastavitve
- več
- Shell
- shouldnt
- Prikaži
- podpisati
- Enostavno
- sam
- So
- rešitve
- SOLVE
- nekaj
- vir
- Viri
- prostori
- Poraba
- začel
- začne
- Korak
- Koraki
- shranjevanje
- trgovina
- shranjeni
- shranjevanje
- Strateško
- String
- studio
- uspešno
- taka
- POVZETEK
- podpora
- Podpira
- TAG
- Bodite
- meni
- ciljna
- ciljno
- Naloge
- Skupine
- tehnični
- Tehnologija
- tehnoloških podjetij
- da
- O
- informacije
- njihove
- Njih
- te
- skozi
- čas
- do
- žeton
- Boni
- Vlak
- Transform
- transformacije
- preoblikovanje
- Vrste
- pod
- razumeli
- edinstven
- Nadgradnja
- URL
- uporaba
- primeru uporabe
- uporabnik
- Uporabniški vmesnik
- Uporabniki
- vrednost
- Vrednote
- prodajalci
- preverjanje
- preko
- Poglej
- vidna
- walkthrough
- opozorilo
- Weeks
- Dobro
- ki
- medtem
- WHO
- celoti
- bo
- z
- v
- brez
- delo
- delovnih tokov
- deluje
- deluje
- pisati
- pisanje
- let
- Vi
- Vaša rutina za
- zefirnet