Купить книгу Практическое управление данными: внедрение гибких методов анализа данных в масштабах предприятия на русском [PDF, EPUB, FB2, MOBI]
#2691487
Practical DataOps: Delivering Agile Data Science at Scale (B082MCY9GM)
Купить и скачать электронную книгу в форматах PDF, EPUB, FB2, MOBI
Harvinder Atwal | #140: Хранение и поиск данных
Получите практическое введение в DataOps — новую дисциплину для масштабируемого внедрения науки о данных, вдохновленную практиками таких компаний, как Facebook, Uber, LinkedIn, Twitter и eBay. Организациям нужно больше, чем просто новейшие алгоритмы ИИ, самые популярные инструменты и лучшие специалисты, чтобы превратить данные в действия, основанные на понимании, и полезные аналитические продукты. Процессы и подходы, используемые для управления и использования данных в XX веке, являются узким местом для эффективной работы с разнообразием данных и сложными аналитическими сценариями использования, которые сегодня есть у организаций. Эта книга предлагает подход и методы, обеспечивающие непрерывное и быстрое использование данных для создания аналитических продуктов и принятия решений.
Книга «Практические методы DataOps» показывает, как оптимизировать цепочку поставок данных, начиная от различных источников исходных данных и заканчивая конечным продуктом, будь то модель машинного обучения или другой ориентированный на данные результат. В книге предлагается подход к устранению неэффективных усилий и улучшению сотрудничества между производителями данных, потребителями данных и остальной частью организации посредством внедрения принципов бережливого производства и гибкой разработки программного обеспечения.
Эта книга поможет вам повысить скорость и точность разработки аналитических приложений за счет управления данными и применения методов DevOps, которые обеспечивают безопасное расширение доступа к данным и быстрое увеличение количества воспроизводимых результатов за счет автоматизации, тестирования и интеграции. Книга также показывает, как собирать обратную связь и отслеживать производительность для управления и постоянного улучшения ваших процессов и результатов.
Что вы узнаете
Для кого предназначена эта книга?
Эта книга предназначена для экспертов в области науки о данных и продвинутой аналитики, директоров по информационным технологиям (CIO), директоров по данным (CDO), директоров по аналитике (CDI), бизнес-аналитиков, руководителей бизнес-команд и ИТ-специалистов (инженеров данных, разработчиков, архитекторов и администраторов баз данных), поддерживающих команды, работающие с данными, и стремящихся значительно повысить ценность, которую их организация получает от данных. Она идеально подходит для специалистов по работе с данными, которые хотят преодолеть проблемы, связанные с длительными сроками выполнения, низким качеством данных, высокими затратами на обслуживание и масштабируемостью при внедрении результатов анализа данных и машинного обучения в рабочую среду, ориентированную на клиентов.
Книга «Практические методы DataOps» показывает, как оптимизировать цепочку поставок данных, начиная от различных источников исходных данных и заканчивая конечным продуктом, будь то модель машинного обучения или другой ориентированный на данные результат. В книге предлагается подход к устранению неэффективных усилий и улучшению сотрудничества между производителями данных, потребителями данных и остальной частью организации посредством внедрения принципов бережливого производства и гибкой разработки программного обеспечения.
Эта книга поможет вам повысить скорость и точность разработки аналитических приложений за счет управления данными и применения методов DevOps, которые обеспечивают безопасное расширение доступа к данным и быстрое увеличение количества воспроизводимых результатов за счет автоматизации, тестирования и интеграции. Книга также показывает, как собирать обратную связь и отслеживать производительность для управления и постоянного улучшения ваших процессов и результатов.
Что вы узнаете
- Разработайте для своей организации стратегию работы с данными, которая поможет ей достичь долгосрочных целей.
- Выявите и устраните препятствия на пути к предоставлению данных пользователям в больших масштабах.
- Работайте над нужными задачами для нужных заинтересованных сторон, используя гибкие методы сотрудничества.
- Создайте доверие к данным посредством тщательного тестирования и эффективного управления данными.
- Создайте культуру обучения и непрерывного совершенствования посредством мониторинга внедрения и измерения результатов.
- Создавайте кросс-функциональные самоорганизующиеся команды, ориентированные на цели, а не на иерархическую структуру подчиненности.
- Создавайте надежные и заслуживающие доверия конвейеры обработки данных для поддержки искусственного интеллекта, машинного обучения и других аналитических продуктов.
Для кого предназначена эта книга?
Эта книга предназначена для экспертов в области науки о данных и продвинутой аналитики, директоров по информационным технологиям (CIO), директоров по данным (CDO), директоров по аналитике (CDI), бизнес-аналитиков, руководителей бизнес-команд и ИТ-специалистов (инженеров данных, разработчиков, архитекторов и администраторов баз данных), поддерживающих команды, работающие с данными, и стремящихся значительно повысить ценность, которую их организация получает от данных. Она идеально подходит для специалистов по работе с данными, которые хотят преодолеть проблемы, связанные с длительными сроками выполнения, низким качеством данных, высокими затратами на обслуживание и масштабируемостью при внедрении результатов анализа данных и машинного обучения в рабочую среду, ориентированную на клиентов.