机器学习大数据平台的构建、任务实现与数据治理——使用Azure、DevOps、MLOps

作者: [美] 弗拉德·里斯库蒂亚(Vlad Riscutia)著 叶伟民、刘华、余灵 译

出版社: 清华大学出版社

出版日期: 2024-04-01

电子书 暂不销售 定价:98.0
  • 收藏

  • 加书架

  • 引用

简介

● 数据字典和数据治理 ● 数据质量管控、合规和分发 ● 构建自动化管道以提高可靠性 ● 数据摄取、存储和分发 ● 支持生产环境中的数据建模、分析和机器学习

编辑推荐

你需要构建安全、稳定的数据平台,需要可以扩展到任何规模的工作负载。当项目从实验室进入生产环境时,你需要确信它可以应对现实工作中的挑战。本书能够帮助你实现这些需求,将讲述如何设计和实现基于云的、可以轻松监控、扩展和修改的数据基础设施。 通过本书,你将学到构建和维护大型企业大数据平台所需的技能。书中包括设置基础设施、编排、工作负载和治理,写作风格清晰、实用。在学习过程中,你将建立高效的机器学习管道,然后掌握省时的自动化和DevOps解决方案。书中基于Azure的示例很容易在其他云平台上实现。

更多出版物信息
  • 版权: 清华大学出版社
  • 出版: 2024-04-01
  • 作者:[美] 弗拉德·里斯库蒂亚(Vlad Riscutia)著 叶伟民、刘华、余灵 译
  • 更新: 2024-10-24
  • 书号:9787302657637
  • 中图:TP181
  • 学科:
    工学
    控制科学与工程
    工学
    计算机科学与技术
    交叉学科
    智能科学与技术

相关图书