Uczenie maszynowe

Potoki danych. Leksykon kieszonkowy. Przenoszenie i przetwarzanie danych na potrzeby ich analizy

Szczegóły

Kategoria: Uczenie maszynowe

Poprawnie zaprojektowane i wdrożone potoki danych mają kluczowe znaczenie dla pomyślnej analizy danych, a także w trakcie uczenia maszynowego. Pozyskanie ogromnych ilości danych z różnych źródeł najczęściej nie stanowi problemu. Nieco trudniejsze jest zaprojektowanie procesu ich przetwarzania w celu dostarczenia kontekstu w taki sposób, aby efektywnie korzystać z posiadanych danych w codziennej pracy organizacji i podejmować dzięki nim rozsądne decyzje.

Oto zwięzły przewodnik przeznaczony dla inżynierów danych, którzy chcą poznać zasady implementacji potoków danych. Wyjaśnia najważniejsze pojęcia związane z potokami danych, opisuje zasady ich tworzenia i implementacji, prezentuje także najlepsze praktyki stosowane przez liderów w branży analizy danych. Dzięki książce zrozumiesz, w jaki sposób potoki danych działają na nowoczesnym stosie danych, poznasz też typowe zagadnienia, które trzeba przemyśleć przed podjęciem decyzji dotyczących implementacji.

Dowiesz się, jakie są zalety samodzielnego opracowania rozwiązania, a jakie - zakupu gotowego produktu. Poznasz również podstawowe koncepcje, które mają zastosowanie dla frameworków typu open source, produktów komercyjnych i samodzielnie opracowywanych rozwiązań.

Dowiedz się:

• czym jest potok danych i na czym polega jego działanie,
• jak się odbywa przenoszenie i przetwarzanie danych w nowoczesnej infrastrukturze,
• jakie narzędzia są szczególnie przydatne do tworzenia potoków danych,
• jak używać potoków danych do analizy i tworzenia raportów,
• jakie są najważniejsze aspekty obsługi potoków, ich testowania i rozwiązywania problemów.

Poznaj najlepsze praktyki projektowania i implementacji potoków danych!

James Densmore jest dyrektorem do spraw infrastruktury danych na potrzeby analityki biznesowej w HubSpot, a także założycielem i głównym konsultantem w Data Liftoff. Od ponad dziesięciu lat kieruje zespołami inżynierów danych i zajmuje się projektowaniem infrastruktury danych.

Kup teraz

Pobierz darmowy fragmentRozmiar: 1,8 MB