Data Science on the Google Cloud Platform: Implementing End-To-End Real-Time Data Pipelines: From Ingest to Machine Learning
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Beschreibung
"Data Science on the Google Cloud Platform: Implementing End-To-End Real-Time Data Pipelines: From Ingest to Machine Learning" von Valliappa Lakshmanan bietet eine umfassende Einführung in die Nutzung der Google Cloud Platform (GCP) für die Entwicklung und Implementierung von Datenpipelines. Das Buch richtet sich an Datenwissenschaftler und Ingenieure, die lernen möchten, wie man skalierbare und effiziente Echtzeit-Datenverarbeitungslösungen erstellt. Der Autor führt den Leser durch den gesamten Prozess der Datenverarbeitung auf der GCP, beginnend mit der Datenerfassung (Ingest) über die Speicherung und Verarbeitung bis hin zur Anwendung von Machine-Learning-Modellen. Dabei werden verschiedene GCP-Dienste wie BigQuery, Dataflow, Pub/Sub und AI Platform behandelt. Das Buch kombiniert theoretische Grundlagen mit praktischen Beispielen und bietet detaillierte Anleitungen zur Umsetzung von Projekten. Ziel ist es, dem Leser das notwendige Wissen zu vermitteln, um robuste und leistungsfähige Datenpipelines zu erstellen, die den Anforderungen moderner datengetriebener Anwendungen gerecht werden.
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