. The book Data Science on the Google Cloud Platform, Second Edition, offers a practical approach to applying sophisticated statistical and machine learning techniques to real-world issues utilizing the Google Cloud Platform (GCP). This handbook is intended for data engineers and data scientists who want to create an end-to-end data pipeline utilizing statistical and machine learning techniques and tools on GCP. The book's goal is to demonstrate how GCP may provide a revolutionary and cooperative method of performing data science, allowing users to swiftly and easily solve difficult data challenges. The book begins with an introduction to GCP services and tools that are commonly used in data science, such as Google Colab, BigQuery, and TensorFlow. The book then delves into more advanced topics such as natural language processing, time series analysis, and deep learning, as well as how to deploy machine learning models to production. Throughout the book, readers will work on a sample business problem using various data science methods, putting what they have learned into practice. One of the key themes of the book is the significance of comprehending the process of technological development and the need for a personal paradigm for perceiving the technological process of developing modern knowledge. The author emphasizes the necessity of evolving our approaches to studying new technology, including adapting our terminology and understanding to make it more accessible to non-experts. This is crucial, according to the author, because technology is constantly changing, and we must adjust our perception of it in order to keep up. Furthermore, the author stresses the importance of collaboration in data science, particularly when working on complex projects involving many stakeholders.

.В книге «Data Science on the Google Cloud Platform, Second Edition» (Наука о данных на облачной платформе Google, второе издание) предлагается практический подход к применению сложных статистических методов и методов машинного обучения для решения реальных проблем с использованием облачной платформы Google (GCP). Это руководство предназначено для инженеров по данным и специалистов по данным, которые хотят создать сквозной конвейер данных, используя методы и инструменты статистического и машинного обучения на GCP. Цель книги - продемонстрировать, как GCP может обеспечить революционный и совместный метод выполнения науки о данных, позволяя пользователям быстро и легко решать сложные проблемы данных. Книга начинается с введения в сервисы и инструменты GCP, которые обычно используются в науке о данных, такие как Google Colab, BigQuery и TensorFlow.Затем книга углубляется в более продвинутые темы, такие как обработка естественного языка, анализ временных рядов и глубокое обучение, а также как развернуть модели машинного обучения в производство. На протяжении всей книги читатели будут работать над примером бизнес-проблемы, используя различные методы науки о данных, применяя то, что они узнали, на практике. Одна из ключевых тем книги - значимость осмысления процесса технологического развития и необходимость личностной парадигмы восприятия технологического процесса развития современного знания. Автор подчеркивает необходимость развития наших подходов к изучению новой технологии, включая адаптацию нашей терминологии и понимания, чтобы сделать ее более доступной для неэкспертов. Это имеет решающее значение, по мнению автора, потому что технология постоянно меняется, и мы должны скорректировать наше восприятие ее, чтобы не отставать. Кроме того, автор подчеркивает важность сотрудничества в области науки о данных, особенно при работе над сложными проектами с участием многих заинтересованных сторон.

. livre « Data Science on the Google Cloud Platform, Second Edition » propose une approche pratique de l'application de méthodes statistiques complexes et de techniques d'apprentissage automatique pour résoudre des problèmes réels à l'aide de la plate-forme Google Cloud (GCP). Ce guide est destiné aux ingénieurs de données et aux professionnels des données qui souhaitent créer un pipeline de données de bout en bout en utilisant des méthodes et des outils d'apprentissage statistique et automatique sur GCP. L'objectif du livre est de montrer comment le GCP peut fournir une méthode révolutionnaire et collaborative pour la science des données, permettant aux utilisateurs de résoudre rapidement et facilement des problèmes de données complexes. livre commence par une introduction aux services et outils GCP qui sont couramment utilisés dans les sciences des données telles que Google Colab, BigQuery et TensorFlow. livre est ensuite approfondi dans des sujets plus avancés tels que le traitement du langage naturel, l'analyse des séries chronologiques et l'apprentissage profond, ainsi que la façon de déployer les modèles d'apprentissage machine dans la production. Tout au long du livre, les lecteurs travailleront sur un exemple de problème d'affaires en utilisant différentes méthodes de science des données, en appliquant ce qu'ils ont appris dans la pratique. L'un des principaux thèmes du livre est l'importance de la réflexion sur le processus de développement technologique et la nécessité d'un paradigme personnel de la perception du processus technologique du développement des connaissances modernes. L'auteur souligne la nécessité de développer nos approches pour apprendre une nouvelle technologie, y compris d'adapter notre terminologie et notre compréhension pour la rendre plus accessible aux non-experts. C'est crucial, selon l'auteur, parce que la technologie est en constante évolution, et nous devons ajuster notre perception pour suivre. En outre, l'auteur souligne l'importance de la coopération dans le domaine de la science des données, en particulier dans les travaux sur des projets complexes impliquant de nombreuses parties prenantes.

libro «Data Science on the Google Cloud Platform, Second Edition» (La ciencia de los datos en la plataforma en la nube de Google, segunda edición) propone un enfoque práctico para aplicar métodos estadísticos y de aprendizaje automático sofisticados para resolver problemas reales utilizando la plataforma en la nube de Google (GCP). Esta guía está diseñada para ingenieros de datos y profesionales de datos que deseen crear una línea de datos de extremo a extremo utilizando técnicas y herramientas de aprendizaje estadístico y automático en GCP. objetivo del libro es demostrar cómo GCP puede proporcionar un método revolucionario y colaborativo para ejecutar la ciencia de datos, permitiendo a los usuarios resolver los complejos problemas de datos de manera rápida y sencilla. libro comienza con una introducción a los servicios y herramientas GCP que se utilizan comúnmente en la ciencia de datos, como Google Colab, BigQuery y TensorFlow.A continuación, el libro profundiza en temas más avanzados como el procesamiento del lenguaje natural, el análisis de series temporales y el aprendizaje profundo, y cómo implementar modelos de aprendizaje automático en la producción A lo largo del libro, los lectores trabajarán en un ejemplo de un problema empresarial utilizando diferentes métodos de ciencia de datos, poniendo en práctica lo aprendido. Uno de los temas clave del libro es la importancia de comprender el proceso de desarrollo tecnológico y la necesidad de un paradigma personal para percibir el proceso tecnológico del desarrollo del conocimiento moderno. autor subraya la necesidad de desarrollar nuestros enfoques para el estudio de la nueva tecnología, incluyendo la adaptación de nuestra terminología y comprensión para hacerla más accesible a los no expertos. Esto es crucial, según el autor, porque la tecnología está cambiando constantemente y tenemos que ajustar nuestra percepción de ella para mantenernos al día. Además, el autor destaca la importancia de la cooperación en el campo de la ciencia de los datos, especialmente cuando se trabaja en proyectos complejos con múltiples interesados.

.O livro «Data Science on the Google Cloud Platford, Segundo Edition» (Ciência de Dados na Plataforma de Nuvem do Google, segunda edição) oferece uma abordagem prática da aplicação de técnicas estatísticas complexas e de aprendizagem automática para resolver problemas reais usando a plataforma de nuvem do Google (GCP). Este manual é destinado a engenheiros de dados e especialistas em dados que desejam criar uma linha de montagem de dados interligada usando técnicas e ferramentas de aprendizado estatístico e máquina em GCP. O objetivo do livro é demonstrar como o GCP pode fornecer um método revolucionário e colaborativo de execução da ciência de dados, permitindo aos usuários resolver problemas complexos de dados rapidamente e facilmente. O livro começa com a introdução em serviços e ferramentas de GCP que normalmente são usados em ciências de dados, tais como Google Colab, BigQuery e TensorFlow.Depois o livro é aprofundado em temas mais avançados, como processamento de linguagem natural, análise de filas de tempo e treinamento profundo, e como implantar modelos de aprendizado de máquina para a produção. Ao longo do livro, os leitores vão trabalhar em um exemplo de problema de negócios usando diferentes métodos de ciência de dados, aplicando o que aprenderam, na prática. Um dos temas-chave do livro é a importância da compreensão do processo de desenvolvimento tecnológico e a necessidade de um paradigma pessoal de percepção do processo tecnológico de desenvolvimento do conhecimento moderno. O autor ressalta a necessidade de desenvolver nossas abordagens para o estudo de novas tecnologias, incluindo a adaptação da nossa terminologia e compreensão para torná-la mais acessível aos não-exportadores. Isso é crucial, segundo o autor, porque a tecnologia está em constante mudança, e precisamos ajustar a nossa percepção para não ficar para trás. Além disso, o autor ressalta a importância da cooperação na ciência dos dados, especialmente quando trabalha em projetos complexos que envolvem muitos interessados.

Nel libro Data Science on the Google Cloud Platform, SecondEdition (Scienza dei dati sulla piattaforma cloud di Google, seconda edizione) si propone un approccio pratico all'applicazione di sofisticate tecniche statistiche e di apprendimento automatico per risolvere i problemi reali utilizzando la piattaforma cloud di Google (GCP). Questo manuale è rivolto agli ingegneri di dati e agli esperti di dati che desiderano creare una catena di dati completa utilizzando metodi e strumenti di apprendimento statistico e automatico su GCP. Lo scopo del libro è quello di dimostrare come il GCP può fornire un metodo rivoluzionario e collaborativo per l'esecuzione della scienza dei dati, consentendo agli utenti di risolvere rapidamente e facilmente i problemi complessi dei dati. Il libro inizia con l'introduzione a servizi e strumenti GCP che sono comunemente utilizzati nella scienza dei dati, come Google Colab, e Flow.Il libro viene poi approfondito in argomenti più avanzati, come l'elaborazione del linguaggio naturale, l'analisi delle serie temporali e l'apprendimento profondo, e come espandere i modelli di apprendimento automatico alla produzione. Durante tutto il libro, i lettori lavoreranno su un esempio di problema di business, utilizzando diversi metodi di scienza dei dati, applicando ciò che hanno imparato, in pratica. Uno dei temi chiave del libro è l'importanza della comprensione del processo di sviluppo tecnologico e la necessità di un paradigma personale della percezione del processo di sviluppo della conoscenza moderna. L'autore sottolinea la necessità di sviluppare i nostri approcci per studiare nuove tecnologie, tra cui l'adattamento della nostra terminologia e comprensione, per renderla più accessibile ai non esperti. Questo è fondamentale, secondo l'autore, perché la tecnologia è in continua evoluzione, e dobbiamo correggere la nostra percezione per mantenere il passo. Inoltre, l'autore sottolinea l'importanza della cooperazione nel campo della scienza dei dati, soprattutto quando si lavora a progetti complessi che coinvolgono più parti interessate.

.Das Buch „Data Science on the Google Cloud Platform, Second Edition“ bietet einen praktischen Ansatz zur Anwendung komplexer statistischer und maschineller rnmethoden zur Lösung realer Probleme mit der Google Cloud Platform (GCP). Dieses Handbuch richtet sich an Dateningenieure und Datenspezialisten, die eine End-to-End-Datenpipeline mit statistischen und maschinellen rnmethoden und -tools auf GCP erstellen möchten. Ziel des Buches ist es zu zeigen, wie GCP eine revolutionäre und kollaborative Methode zur Durchführung von Data Science bieten kann, die es Benutzern ermöglicht, komplexe Datenprobleme schnell und einfach zu lösen. Das Buch beginnt mit einer Einführung in die GCP-Dienste und -Tools, die üblicherweise in der Datenwissenschaft verwendet werden, wie Google Colab, BigQuery und TensorFlow. Das Buch taucht dann in fortgeschrittenere Themen wie natürliche Sprachverarbeitung, Zeitreihenanalyse und Deep arning ein und wie man Machine-arning-Modelle in die Produktion einführt. Während des gesamten Buches werden die ser an einem Beispiel für ein Geschäftsproblem arbeiten, das verschiedene datenwissenschaftliche Techniken verwendet und das Gelernte in die Praxis umsetzt. Eines der Schlüsselthemen des Buches ist die Bedeutung des Verständnisses des Prozesses der technologischen Entwicklung und die Notwendigkeit eines persönlichen Paradigmas der Wahrnehmung des technologischen Prozesses der Entwicklung des modernen Wissens. Der Autor betont die Notwendigkeit, unsere Ansätze zur Erforschung der neuen Technologie zu entwickeln, einschließlich der Anpassung unserer Terminologie und unseres Verständnisses, um sie für Nicht-Experten zugänglicher zu machen. Das sei entscheidend, so der Autor, denn die Technologie verändere sich ständig und wir müssten unsere Wahrnehmung daran anpassen, um mitzuhalten. Darüber hinaus betont der Autor die Bedeutung der Zusammenarbeit in der Datenwissenschaft, insbesondere bei der Arbeit an komplexen Multi-Stakeholder-Projekten.

.Data Science na platformie Google Cloud, Second Edition oferuje praktyczne podejście do stosowania wyrafinowanych metod uczenia statystycznego i maszynowego do problemów świata rzeczywistego za pomocą platformy Google Cloud Platform (GCP). Przewodnik ten jest przeznaczony dla inżynierów danych i naukowców, którzy chcą stworzyć końcowy rurociąg danych z wykorzystaniem metod i narzędzi uczenia statystycznego i maszynowego na GCP. Celem książki jest wykazanie, w jaki sposób GCP może zapewnić rewolucyjną i wspólną metodę wykonywania danych naukowych, umożliwiając użytkownikom szybkie i łatwe rozwiązywanie złożonych problemów z danymi. Książka rozpoczyna się od wprowadzenia do usług i narzędzi GCP powszechnie stosowanych w nauce o danych, takich jak Google Colab, Query i TensorFlow. Następnie książka zagłębia się w bardziej zaawansowane tematy, takie jak przetwarzanie języka naturalnego, analiza serii czasowych i głębokie uczenie się, a także jak wdrożyć do produkcji modele uczenia maszynowego. W całej książce czytelnicy będą pracować nad przykładem problemu biznesowego z wykorzystaniem różnych metod nauki o danych, wprowadzając w życie to, czego się nauczyli. Jednym z kluczowych tematów książki jest znaczenie zrozumienia procesu rozwoju technologicznego i potrzeby osobistego paradygmatu postrzegania technologicznego procesu rozwoju nowoczesnej wiedzy. Autor podkreśla potrzebę rozwijania naszych podejść do nauki nowych technologii, w tym dostosowania naszej terminologii i zrozumienia, tak aby była ona bardziej dostępna dla osób niebędących ekspertami. Jest to kluczowe, zdaniem autora, ponieważ technologia stale się zmienia i musimy dostosować naszą percepcję, aby nadążyć. Ponadto autor podkreśla znaczenie współpracy w dziedzinie nauki o danych, zwłaszcza podczas pracy nad złożonymi projektami z udziałem wielu zainteresowanych stron.

. Data Science on the Google Cloud Platform, מהדורה שנייה מציעה גישה מעשית ליישום שיטות לימוד סטטיסטיות ומכוניות מתוחכמות לבעיות בעולם האמיתי באמצעות פלטפורמת הענן של גוגל (GCP). מדריך זה מיועד למהנדסי נתונים ומדעני נתונים שרוצים ליצור צינור נתונים מקצה לקצה באמצעות שיטות לימוד סטטיסטיות ומכונה וכלים על GCP. הספר מתכוון להדגים כיצד GCP יכול לספק שיטה מהפכנית ושיתופית לביצוע מדעי הנתונים, המאפשרת למשתמשים לפתור במהירות ובקלות בעיות מידע מורכבות. הספר מתחיל בהקדמה לשירותי GCP וכלים הנפוצים במדעי המידע, כגון Google Colab, BigQuery ו-TensorFlow. לאחר מכן הספר מתעמק בנושאים מתקדמים יותר כגון עיבוד שפה טבעית, ניתוח סדרות זמן ולימוד מעמיק, וכן כיצד לפרוס מודלים ללימוד מכונה לייצור. לאורך הספר, הקוראים יעבדו על דוגמה של בעיה עסקית באמצעות שיטות שונות של מדעי הנתונים, תוך שימוש במה שהם למדו. אחד הנושאים המרכזיים בספר הוא החשיבות של הבנת תהליך ההתפתחות הטכנולוגית והצורך בפרדיגמה אישית של תפיסה של התהליך הטכנולוגי של התפתחות הידע המודרני. המחבר מדגיש את הצורך לפתח את הגישות שלנו ללמידת טכנולוגיה חדשה, כולל התאמת המינוח וההבנה שלנו זה חיוני, לדברי המחבר, משום שהטכנולוגיה משתנה ללא הרף ועלינו להתאים את התפיסה שלנו כדי לעמוד בקצב. בנוסף, המחבר מדגיש את חשיבות שיתוף הפעולה במדעי המידע, במיוחד כאשר הוא עובד על פרויקטים מורכבים של בעלי עניין.''

Google Cloud Platform'daki .Data Science, Second Edition, Google Cloud Platform'u (GCP) kullanarak gerçek dünyadaki sorunlara gelişmiş istatistiksel ve makine öğrenme yöntemlerini uygulamak için pratik bir yaklaşım sunar. Bu kılavuz, GCP'deki istatistiksel ve makine öğrenimi yöntemlerini ve araçlarını kullanarak uçtan uca bir veri boru hattı oluşturmak isteyen veri mühendisleri ve veri bilimcileri için tasarlanmıştır. Kitap, GCP'nin veri bilimini gerçekleştirmek için kullanıcıların karmaşık veri sorunlarını hızlı ve kolay bir şekilde çözmelerini sağlayan devrimci ve işbirlikçi bir yöntem sağlayabileceğini göstermeyi amaçlamaktadır. Kitap, Google Colab, BigQuery ve TensorFlow gibi veri biliminde yaygın olarak kullanılan GCP hizmetlerine ve araçlarına bir giriş ile başlar. Kitap daha sonra doğal dil işleme, zaman serisi analizi ve derin öğrenme gibi daha ileri konuların yanı sıra makine öğrenme modellerinin üretime nasıl dağıtılacağı gibi konuları da ele alıyor. Kitap boyunca, okuyucular, öğrendiklerini uygulamaya koyarak, farklı veri bilimi yöntemlerini kullanarak bir iş probleminin bir örneği üzerinde çalışacaklar. Kitabın ana konularından biri, teknolojik gelişme sürecini anlamanın önemi ve modern bilginin teknolojik gelişim sürecinin kişisel algı paradigmasına duyulan ihtiyaçtır. Yazar, terminolojimizi ve anlayışımızı uzman olmayanlar için daha erişilebilir hale getirmek için uyarlamak da dahil olmak üzere yeni teknolojiyi öğrenmeye yönelik yaklaşımlarımızı geliştirme ihtiyacını vurgulamaktadır. Yazara göre bu çok önemli, çünkü teknoloji sürekli değişiyor ve buna ayak uydurmak için algımızı ayarlamalıyız. Buna ek olarak, yazar, özellikle karmaşık çok paydaşlı projeler üzerinde çalışırken, veri biliminde işbirliğinin önemini vurgulamaktadır.

. تقدم Data Science على منصة Google Cloud Platform، الإصدار الثاني نهجًا عمليًا لتطبيق طرق التعلم الإحصائي والآلي المتطورة على مشاكل العالم الحقيقي باستخدام منصة Google Cloud (GCP). هذا الدليل مخصص لمهندسي البيانات وعلماء البيانات الذين يرغبون في إنشاء خط أنابيب بيانات شامل باستخدام طرق وأدوات التعلم الإحصائي والآلي في GCP. يهدف الكتاب إلى توضيح كيف يمكن لـ GCP أن يوفر طريقة ثورية وتعاونية لأداء علم البيانات، مما يمكّن المستخدمين من حل مشاكل البيانات المعقدة بسرعة وسهولة. يبدأ الكتاب بمقدمة لخدمات وأدوات GCP المستخدمة بشكل شائع في علوم البيانات، مثل Google Colab و BigQuery و TensorFlow. ثم يتعمق الكتاب في موضوعات أكثر تقدمًا مثل معالجة اللغة الطبيعية وتحليل السلاسل الزمنية والتعلم العميق، وكذلك كيفية نشر نماذج التعلم الآلي في الإنتاج. في جميع أنحاء الكتاب، سيعمل القراء على مثال لمشكلة تجارية باستخدام طرق مختلفة لعلوم البيانات، ووضع ما تعلموه موضع التنفيذ. أحد المواضيع الرئيسية للكتاب هو أهمية فهم عملية التطور التكنولوجي والحاجة إلى نموذج شخصي للإدراك للعملية التكنولوجية لتطوير المعرفة الحديثة. يؤكد المؤلف على الحاجة إلى تطوير مناهجنا لتعلم التكنولوجيا الجديدة، بما في ذلك تكييف مصطلحاتنا وفهمنا لجعلها في متناول غير الخبراء. هذا أمر بالغ الأهمية، وفقًا للمؤلف، لأن التكنولوجيا تتغير باستمرار ويجب علينا تعديل تصورنا لها لمواكبة ذلك. بالإضافة إلى ذلك، يؤكد المؤلف على أهمية التعاون في علم البيانات، لا سيما عند العمل في مشاريع معقدة لأصحاب المصلحة المتعددين.

.Google 클라우드 플랫폼의 데이터 과학 인 Second Edition은 GCP (Google Cloud Platform) 를 사용하여 정교한 통계 및 머신 러닝 방법을 실제 문제에 적용하는 실용적인 접근 방식을 제공합니다. 이 안내서는 GCP의 통계 및 기계 학습 방법 및 도구를 사용하여 엔드 투 엔드 데이터 파이프 라인을 만들고자하는 데이터 엔지니어 및 데이터 과학자를위한 것입니다. 이 책은 GCP가 데이터 과학을 수행하기위한 혁신적이고 협력적인 방법을 제공하여 사용자가 복잡한 데이터 문제를 신속하고 쉽게 해결할 수있는 방법을 보여 이 책은 Google Colab, BigQuery 및 TensorFlow와 같은 데이터 과학에 일반적으로 사용되는 GCP 서비스 및 도구에 대한 소개로 시작합니다. 그런 다음이 책은 자연어 처리, 시계열 분석 및 딥 러닝과 같은 고급 주제와 머신 러닝 모델을 프로덕션에 배포하는 방법을 탐구합니다. 이 책 전체에서 독자들은 다양한 데이터 과학 방법을 사용하여 배운 내용을 실천하여 비즈니스 문제의 예를 연구 할 것입니다. 이 책의 주요 주제 중 하나는 기술 개발 과정을 이해하는 것의 중요성과 현대 지식의 기술 개발 과정에 대한 개인적인 인식 패러다임의 필요성입니다. 저자는 용어를 조정하고 비전문가가보다 쉽게 이용할 수 있도록 이해하는 등 새로운 기술을 배우기위한 접근 방식을 개발할 필요성을 강조합니다. 저자에 따르면 이것은 기술이 끊임없이 변화하고 있으며 계속 유지하기 위해 기술에 대한 인식을 조정해야하기 때문에 중요합니다. 또한 저자는 특히 복잡한 다중 이해 관계자 프로젝트를 수행 할 때 데이터 과학에서의 협업의 중요성을 강조합니다.

。Data Science on the Google Cloud Platform、 Second Editionは、Google Cloud Platform （GCP）を使用して、高度な統計的および機械学習方法を現実の問題に適用するための実用的なアプローチを提供します。このガイドは、GCP上で統計的および機械学習方法とツールを使用してエンドツーエンドのデータパイプラインを作成したいデータエンジニアとデータサイエンティストを対象としています。この本は、GCPがデータサイエンスを実行するための革新的かつ共同的な方法をどのように提供できるかを実証することを目的としています。この本は、Google Colab、 BigQuery、 TensorFlowなどのデータサイエンスで一般的に使用されるGCPサービスとツールの紹介から始まります。この本は、自然言語処理、時系列解析、ディープラーニングなどのより高度なトピックと、機械学習モデルを生産に展開する方法を掘り下げます。本を通して、読者はデータサイエンスのさまざまな方法を使用してビジネス問題の例に取り組み、学んだことを実践します。この本の主要なトピックの1つは、技術開発のプロセスを理解することの重要性と、現代の知識の開発の技術的プロセスの認識の個人的パラダイムの必要性である。著者は、専門家でない人がよりアクセスできるようにするために、用語や理解を適応させるなど、新しい技術を学ぶためのアプローチを開発する必要性を強調しています。これは、技術が絶えず変化しており、それに対する認識を調整して維持する必要があるため、著者によると、重要です。さらに、著者は、特に複雑なマルチステークホルダーのプロジェクトに取り組む場合、データサイエンスにおけるコラボレーションの重要性を強調しています。

.《Google雲平臺上的數據科學，第二版》一書提供了一種實用方法，用於應用復雜的統計和機器學習技術來解決Google雲平臺（GCP）的實際問題。本指南針對的數據工程師和數據專業人員,他們希望使用GCP上的統計和機器學習方法和工具創建端到端數據管道。該書的目的是證明GCP如何提供革命性和協作性的方法來執行數據科學，從而使用戶能夠快速輕松地解決復雜的數據問題。該書首先介紹了數據科學中常用的GCP服務和工具，例如Google Colab，BigQuery和TensorFlow。然後，該書深入研究了更高級的主題，例如自然語言處理，時間序列分析和深度學習，以及如何將機器學習模型部署到生產中。在整個書中，讀者將通過使用不同的數據科學方法，將他們學到的知識付諸實踐，來解決商業問題。本書的主要主題之一是理解技術發展的意義以及理解現代知識發展的技術過程的人格範式的必要性。作者強調需要發展我們學習新技術的方法，包括調整我們的術語和理解，使非專家更容易獲得。根據作者的說法，這是至關重要的，因為技術在不斷變化，我們必須調整我們對它的看法以跟上。此外，作者強調了數據科學領域合作的重要性，尤其是在涉及多個利益相關者的復雜項目方面。