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数据自助服务实践指南数据开放与洞察提效

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江苏南京

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作者(美)桑迪普·乌坦坎达尼

出版社机械工业出版社

ISBN9787111703853

出版时间2022-05

版次1

装帧平装

开本16开

纸张胶版纸

页数228页

定价99元

货号SC:9787111703853

上书时间2024-12-24

文源文化

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商品详情

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商品描述: 作者简介:
桑迪普·乌坦坎达尼，Sandeep Uttamchandani博士是Unravel Data Systems的工程副总裁兼首席数据官。他在构建数据产品以及管理用于分析和机器学习的大型数据平台方面拥有近20年的经验。此前，他是Intult的QuickB00ks产品线的首席数据架构师和数据平台负责人。
主编推荐:
数据驱动的洞察是当今所有行业的关键竞争优势。从原始数据中提取洞察往往需要几天或几周时间，大多数组织无法足够快地扩大数据科学团队以跟上需要转换的数据量的增长。那么如何解决这一问题呢？答案是实现数据自助服务。
通过本书，数据工程师、数据科学家和团队经理将学习如何构建自助数据平台，以帮助组织从数据中提取洞察。作者在书中提供了一个记分卡，用于跟踪并解决在数据发现、转换、处理和生产过程中增加洞察耗时的瓶颈问题。
本书弥合了数据科学家与数据工程师之间的鸿沟——数据科学家被工程现实所束缚，而数据工程师对自助服务的工作方式一无所知。
通过学习本书，你将能够：
? 构建自助服务门户以支持数据发现、数据质量、数据沿袭和数据治理。
? 使用开源技术为每个自助服务功能选择很好方法。
? 为数据的发现、准备、构建、实施定制自助服务。
? 实现数据开放与洞察提效的功能。
? 扩展自助服务门户以为组织内的大量用户提供支持。
内容简介:
本书主要介绍数据洞察及其四个阶段，第一部分为自助服务数据发现，包括元数据目录服务、搜索服务、特征存储服务、数据迁移服务、点击流跟踪服务。第二部分为自助服务数据准备包括数据湖管理服务、数据整理服务、数据权限治理服务。第三部分为自助服务数据构建，包括、数据虚拟化服务、模型训练服务、持续集成服务、A/B测试服务。第四部分为自助服务数据实施，包括查询优化服务、管道编排服务、模型部署服务、质量监控服务、成本管理服务。通过学习本书，数据工程师、数据科学家和团队经理将学习如何构建一个自助数据科学平台，帮助你的组织中的任何人从数据中提取见解。
目录:
前言1

第1章数据介绍5

1.1 从原始数据到洞察6

1.2 定义洞察耗时记分卡13

1.3 建立数据自助服务路线图17

第一部分数据发现自助服务

第2章元数据目录服务21

2.1 路线图22

2.2 最小化解释耗时23

2.3 定义需求26

2.4 实现模式28

2.5 总结32

第3章搜索服务33

3.1 路线图33

3.2 最小化搜索耗时34

3.3 定义需求36

3.4 实现模式38

3.5 总结45

第4章特征存储服务46

4.1 路线图47

4.2 最小化特征处理耗时48

4.3 定义需求49

4.4 实现模式51

4.5 总结55

第5章数据迁移服务56

5.1 路线图56

5.2 最小化数据可用性耗时57

5.3 定义需求58

5.4 实现模式62

5.5 总结68

第6章点击流跟踪服务69

6.1 路线图70

6.2 最小化点击指标耗时71

6.3 定义需求73

6.4 实现模式75

6.5 总结79

第二部分数据准备自助服务

第7章数据湖管理服务83

7.1 路线图84

7.2 最小化数据湖管理耗时86

7.3 实现模式91

7.4 总结94

第8章数据整理服务95

8.1 路线图96

8.2 最小化数据整理耗时97
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