Data Science on the Google Cloud Platform: Implementing Ent-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 Echtzeit-Datenpipelines. Das Buch richtet sich an Datenwissenschaftler, Ingenieure und Entwickler, die robuste und skalierbare Datenlösungen erstellen möchten. Der Autor erklärt Schritt für Schritt, wie man Daten aus verschiedenen Quellen in GCP integriert, verarbeitet und analysiert. Es werden verschiedene Tools und Dienste der Plattform vorgestellt, darunter BigQuery, Dataflow, Pub/Sub und Machine Learning APIs. Der Leser lernt, wie man diese Komponenten kombiniert, um vollständige Datenpipelines zu entwickeln – von der Datenerfassung bis zur maschinellen Lernmodellierung. Das Buch enthält praktische Beispiele und Fallstudien, die den Einsatz dieser Technologien in realen Szenarien veranschaulichen. Dabei wird besonderer Wert auf Best Practices gelegt sowie auf Aspekte wie Sicherheit, Kostenoptimierung und Performance-Tuning. Insgesamt bietet das Werk einen praxisnahen Leitfaden für alle, die ihre Fähigkeiten im Bereich Data Science mit Hilfe der Google Cloud erweitern möchten.
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