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Data Science on the Google Cloud Platform: Implementing End-to-End Real-Time Data Pipelines: From Ingest to Machine Learning - Softcover
Inhaltsangabe
Learn how easy it is to apply sophisticated statistical and machine learning methods to real-world problems when you build using Google Cloud Platform (GCP). This hands-on guide shows data engineers and data scientists how to implement an end-to-end data pipeline with cloud native tools on GCP.
Throughout this updated second edition, you'll work through a sample business decision by employing a variety of data science approaches. Follow along by building a data pipeline in your own project on GCP, and discover how to solve data science problems in a transformative and more collaborative way.
You'll learn how to:
- Employ best practices in building highly scalable data and ML pipelines on Google Cloud
- Automate and schedule data ingest using Cloud Run
- Create and populate a dashboard in Data Studio
- Build a real-time analytics pipeline using Pub/Sub, Dataflow, and BigQuery
- Conduct interactive data exploration with BigQuery
- Create a Bayesian model with Spark on Cloud Dataproc
- Forecast time series and do anomaly detection with BigQuery ML
- Aggregate within time windows with Dataflow
- Train explainable machine learning models with Vertex AI
- Operationalize ML with Vertex AI Pipelines
Die Inhaltsangabe kann sich auf eine andere Ausgabe dieses Titels beziehen.
Über die Autorin bzw. den Autor
Valliappa (Lak) Lakshmanan is the director of analytics and AI solutions at Google Cloud, where he leads a team building cross-industry solutions to business problems. His mission is to democratize machine learning so that it can be done by anyone anywhere. Lak is the author or coauthor of Practical Machine Learning for Computer Vision, Machine Learning Design Patterns, Data Governance The Definitive Guide, Google BigQuery The Definitive Guide, and Data Science on the Google Cloud Platform.
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Data Science on the Google Cloud Platform: Implementing End-to-End Real-Time Data Pipelines: From Ingest to Machine Learning
Verlag:
O'Reilly Media (edition 2), 2022
ISBN 10: 1098118952
ISBN 13: 9781098118952
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Paperback
Anbieter: BooksRun, Philadelphia, PA, USA
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Paperback. Zustand: Very Good. 2. It's a well-cared-for item that has seen limited use. The item may show minor signs of wear. All the text is legible, with all pages included. It may have slight markings and/or highlighting. Bestandsnummer des Verkäufers 1098118952-8-1
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Data Science on the Google Cloud Platform: Implementing End-to-End Real-Time Data Pipelines: From Ingest to Machine Learning
Verlag:
O'Reilly Media (edition 2), 2022
ISBN 10: 1098118952
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Anbieter: HPB-Red, Dallas, TX, USA
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paperback. Zustand: Good. Connecting readers with great books since 1972! Used textbooks may not include companion materials such as access codes, etc. May have some wear or writing/highlighting. We ship orders daily and Customer Service is our top priority! Bestandsnummer des Verkäufers S_438455742
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Anbieter: WorldofBooks, Goring-By-Sea, WS, Vereinigtes Königreich
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Data Science on the Google Cloud Platform Implementing End-to-End Real-Time Data Pipelines From Ingest to Machine Learning
Anbieter: Lakeside Books, Benton Harbor, MI, USA
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Anbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
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Anbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
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Anbieter: Lucky's Textbooks, Dallas, TX, USA
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Data Science on the Google Cloud Platform
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Data Science on the Google Cloud Platform
Anbieter: PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Vereinigtes Königreich
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