Știința datelor pe Google Cloud Platform: Implementarea de conducte de date în timp real de la un capăt la altul: De la ingestare la învățarea automată

Recenzii ale cititorilor

Cartea este foarte apreciată pentru prezentarea clară a exemplelor din lumea reală, abordarea structurată a științei datelor și integrarea eficientă a instrumentelor Google Cloud. Cartea include practici practice și studii de caz care îmbunătățesc învățarea. Cu toate acestea, este posibil să nu fie potrivită pentru începătorii în știința datelor din cauza profunzimii și complexității sale.

⬤ Excelente exemple din lumea reală
⬤ prezentare clară și structurată
⬤ practică
⬤ organizare atentă
⬤ studii de caz bune
⬤ utilizare eficientă a povestirii
⬤ acoperire cuprinzătoare a instrumentelor GCP.

Poate să nu se potrivească începătorilor în știința datelor; o anumită complexitate în înțelegere pentru nou-veniți.

(pe baza a 6 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Data Science on the Google Cloud Platform: Implementing End-To-End Real-Time Data Pipelines: From Ingest to Machine Learning

Conținutul cărții:

Aflați cât de ușor este să aplicați metode sofisticate de statistică și învățare automată la probleme din lumea reală atunci când construiți utilizând Google Cloud Platform (GCP). Acest ghid practic arată inginerilor și cercetătorilor de date cum să implementeze o conductă de date end-to-end, utilizând metode și instrumente statistice și de învățare automată pe GCP.

Pe parcursul acestei a doua ediții actualizate, veți lucra la un exemplu de decizie de afaceri prin utilizarea unei varietăți de abordări ale științei datelor. Urmăriți implementarea acestor soluții statistice și de învățare automată în propriul proiect pe GCP și descoperiți cum această platformă oferă un mod transformativ și mai colaborativ de a face știința datelor.

Veți învăța cum să:

⬤ Emplementați cele mai bune practici în construirea de conducte de date și ML extrem de scalabile pe Google Cloud.

⬤ Automatizați și programați ingestarea datelor utilizând Cloud Run.

⬤ Crearea și popularea unui tablou de bord în Data Studio.

⬤ Construiți o conductă analitică în timp real utilizând Pub/Sub, Dataflow și BigQuery.

⬤ Explorarea interactivă a datelor cu BigQuery.

⬤ Crearea unui model bayesian cu Spark pe Cloud Dataproc.

⬤ Previzionarea seriilor de timp și detectarea anomaliilor cu BigQuery ML.

⬤ Agregarea în ferestre de timp cu Dataflow.

⬤ Instruirea modelelor explicabile de învățare automată cu Vertex AI.

⬤ Operaționalizați ML cu Vertex AI Pipelines.