架構資料與機器學習平台: 雲端啟動分析與AI驅動的創新 | 誠品線上

Architecting Data and Machine Learning Platforms

內容簡介

內容簡介 🔹 全面掌握雲端資料與AI平台設計關鍵 🔹 實戰導向，靈活運用AWS、Azure、Google Cloud、Snowflake、Databricks 🔹 從基礎到進階，打造符合企業需求的現代化資料平台 🔹 強化資料治理，加速AI ML創新，驅動決策智慧 無論你是資料架構師、工程師，或是希望運用AI強化決策的企業領導者，本書都將成為你打造未來資料與機器學習平台的最佳指南！ 在資料驅動的時代，企業該如何善用資料創造價值？ 本書由三位資深工程師聯手打造，為雲端架構師與資料專業人士提供了一套清晰完整的解決方案。從雲端資料平台的設計到AI與機器學習的整合，帶您走過資料現代化的每一步。無論是整合分散的資料、實現即時決策，還是利用AI解鎖創新潛力，本書都提供了實用的架構與工具，幫助你在雲端時代保持優勢。 ----------------------------------------------------------- 「本書完整介紹，如何依據企業組織的策略方向，設計與建置現代雲端資料與ML平台的概念、模式與元件。真希望我能在多年前就能讀到這本書。」 —Robert Sahlin，Mathem資料平台主管 所有的雲端架構師都必須知道如何建置資料平台，以賦與企業能夠快速高效地做出資料驅動的決策，並在整個企業範圍內提供智能化服務。本書將展示如何使用AWS、Azure、Google Cloud以及Snowflake與Databricks這類多重雲端工具，設計、建置與現代化雲端原生資料與機器學習平台。 作者Marco Tranquillin、Valliappa Lakshmanan與Firat Tekiner使用真實世界企業架構來說明，內容涵蓋從雲端匯入到啟動整個資料生命週期。你將學到如何轉換、保全與現代化資料倉儲與資料湖這些熟悉的解決方案，也將能充份利用最新的AI ML模式取得精準且快速的洞見，提升競爭優勢。 你將學會： *設計現代化且安全的雲端原生或混合資料分析與機器學習平台 *透過將企業資料整合到治理良好、可擴充的與彈性的資料平台，加速資料導向的創新。 *民主化存取企業資料，治理業務團隊提取洞見方式與建置AI ML的能力。 *讓您的企業利用串流管道即時決策 *建置MLOps平台，移往預測性與指示性分析

作者介紹

作者介紹 Marco Tranquillin 是經驗豐富的顧問，協助企業組織透過雲端運算技術轉型。 Valliappa Lakshmanan 是聲譽良好的高階主管，與CXO們及資料科學團隊合作，從資料與AI建立價值。 Firat Tekiner 是具有創新精神的產品經理，為世界最大企業組織開發並交付資料產品與AI系統。

產品目錄

產品目錄 第一章 資料平台現代化：簡介 第二章 資料創新的策略性作法 第三章 設計資料團隊 第四章 遷移框架 第五章 架構資料湖 第六章 企業資料倉儲的創新 第七章 湖倉融合 第八章 串流架構 第九章 混合與邊緣擴展資料平台 第十章 AI應用架構 第十一章 架構ML平台 第十二章 資料平台現代化：模型案例

商品規格

最佳賣點

最佳賣點 : 🔹 全面掌握雲端資料與AI平台設計關鍵
🔹 實戰導向，靈活運用AWS、Azure、Google Cloud、Snowflake、Databricks
🔹 從基礎到進階，打造符合企業需求的現代化資料平台
🔹 強化資料治理，加速AI/ML創新，驅動決策智慧

活動

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