DevOps for Data Science In today's fast-paced technological world, it is essential to understand the process of technology evolution and its impact on humanity. The book "DevOps for Data Science" highlights the need for data scientists to develop a personal paradigm for perceiving the technological process of developing modern knowledge as the basis for the survival of humanity and the survival of the unification of people in a warring state. The book emphasizes the importance of understanding the process of technology evolution and its potential to shape the future of humanity. The book begins by exploring the challenges faced by data scientists in collaborating with other teams and delivering their work to the people and systems that matter. Born out of the agile software movement, DevOps is a set of practices, principles, and tools that help software engineers reliably deploy work to production. The book takes these lessons and applies them to creating and delivering production-grade data science projects in Python and R. The first section of the book focuses on building data science projects that deploy to production with no frills or fuss. It covers topics such as version control, testing, and deployment, providing a solid foundation for data scientists to build upon. The second section delves into the rudiments of administering a server, including Linux application and network administration, demystifying the concerns of enterprise IT administration. This section aims to make it possible for data scientists to communicate and collaborate with their organization's security, networking, and administration teams. The book concludes with a demystification of the concerns of enterprise IT administration, making it easier for data scientists to understand and work with their organization's technology infrastructure.

DevOps для науки о данных В современном быстро развивающемся технологическом мире важно понимать процесс эволюции технологий и его влияние на человечество. В книге «DevOps for Data Science» подчеркивается необходимость для специалистов по анализу данных выработать личную парадигму восприятия технологического процесса развития современных знаний как основы выживания человечества и выживания объединения людей в воюющем государстве. В книге подчеркивается важность понимания процесса эволюции технологий и его потенциала для формирования будущего человечества. Книга начинается с изучения проблем, с которыми сталкиваются специалисты по анализу данных при сотрудничестве с другими командами, и предоставления своей работы людям и системам, которые имеют значение. DevOps - это набор практик, принципов и инструментов, которые помогают инженерам-программистам надежно развертывать работу на производстве. Книга берет эти уроки и применяет их к созданию и реализации проектов науки о данных производственного уровня на Python и R. Первый раздел книги посвящен созданию проектов науки о данных, которые развертываются в производство без излишеств и суеты. Он охватывает такие темы, как контроль версий, тестирование и развертывание, обеспечивая надежную основу для ученых, занимающихся данными. Второй раздел углубляется в основы администрирования сервера, включая администрирование приложений и сетей Linux, демистифицируя проблемы корпоративного ИТ-администрирования. Цель этого раздела - предоставить специалистам по анализу данных возможность общаться и сотрудничать с группами безопасности, сетями и администраторами своей организации. Книга завершается описанием проблем, связанных с корпоративным ИТ-администрированием, что упрощает для специалистов по анализу данных понимание и работу с технологической инфраструктурой организации.

DevOps pour la science des données Dans le monde technologique en évolution rapide d'aujourd'hui, il est important de comprendre le processus d'évolution de la technologie et son impact sur l'humanité. livre DevOps for Data Science souligne la nécessité pour les analystes de données d'élaborer un paradigme personnel de la perception du processus technologique du développement des connaissances modernes comme base de la survie de l'humanité et de la survie de l'unification des gens dans un État en guerre. livre souligne l'importance de comprendre le processus d'évolution de la technologie et son potentiel pour façonner l'avenir de l'humanité. livre commence par examiner les défis auxquels sont confrontés les analystes de données en collaboration avec d'autres équipes et de fournir leur travail aux personnes et aux systèmes qui comptent. DevOps est un ensemble de pratiques, de principes et d'outils qui aident les ingénieurs programmeurs à déployer leur travail en toute sécurité. livre prend ces leçons et les applique à la création et à la mise en œuvre de projets scientifiques de données de niveau de production sur Python et R. La première section du livre est consacrée à la création de projets scientifiques de données qui sont déployés dans la production sans excès ni agitation. Il couvre des sujets tels que le contrôle de version, les tests et le déploiement, fournissant une base solide pour les scientifiques de données. La deuxième section approfondit les bases de l'administration du serveur, y compris l'administration des applications et des réseaux Linux, démystifiant les problèmes d'administration informatique d'entreprise. L'objectif de cette section est de permettre aux analystes de données de communiquer et de collaborer avec les équipes de sécurité, les réseaux et les administrateurs de leur organisation. livre se termine par une description des problèmes liés à l'administration informatique de l'entreprise, ce qui permet aux analystes de données de comprendre et de travailler plus facilement avec l'infrastructure technologique de l'organisation.

DevOps para la ciencia de datos En el mundo tecnológico en rápida evolución de hoy, es importante comprender el proceso de evolución de la tecnología y su impacto en la humanidad. libro «DevOps for Data Science» subraya la necesidad de que los especialistas en análisis de datos desarrollen un paradigma personal para percibir el proceso tecnológico del desarrollo del conocimiento moderno como base para la supervivencia de la humanidad y la supervivencia de la unión de las personas en un estado en guerra. libro destaca la importancia de comprender el proceso de evolución de la tecnología y su potencial para forjar el futuro de la humanidad. libro comienza con un estudio de los retos que enfrentan los especialistas en análisis de datos con la colaboración de otros equipos y poniendo su trabajo a disposición de las personas y sistemas que importan. DevOps es un conjunto de prácticas, principios y herramientas que ayudan a los ingenieros de software a implementar de manera confiable el trabajo en la producción. libro toma estas lecciones y las aplica a la creación y realización de proyectos de ciencia de datos a nivel de producción en Python y R. La primera sección del libro se centra en la creación de proyectos de ciencia de datos que se despliegan en la producción sin excesos ni vanidades. Abarca temas como el control de versiones, las pruebas y el despliegue, proporcionando una base sólida para los científicos de datos. La segunda sección profundiza en los fundamentos de la administración del servidor, incluida la administración de aplicaciones y redes Linux, desmitificando los problemas de la administración de TI empresarial. objetivo de esta sección es proporcionar a los analizadores de datos la oportunidad de comunicarse y colaborar con los equipos de seguridad, redes y administradores de su organización. libro concluye con una descripción de los problemas relacionados con la administración de TI corporativa, lo que simplifica la comprensión y el trabajo de los profesionales de análisis de datos con la infraestructura tecnológica de la organización.

DevOps für Data Science In der heutigen schnelllebigen technologischen Welt ist es wichtig, den technologischen Evolutionsprozess und seine Auswirkungen auf die Menschheit zu verstehen. Das Buch „DevOps for Data Science“ betont die Notwendigkeit für Datenwissenschaftler, ein persönliches Paradigma für die Wahrnehmung des technologischen Prozesses der Entwicklung des modernen Wissens als Grundlage für das Überleben der Menschheit und das Überleben der Vereinigung von Menschen in einem kriegsführenden Staat zu entwickeln. Das Buch betont die Bedeutung des Verständnisses des technologischen Evolutionsprozesses und seines Potenzials für die Gestaltung der Zukunft der Menschheit. Das Buch beginnt damit, die Herausforderungen zu untersuchen, denen Datenwissenschaftler bei der Zusammenarbeit mit anderen Teams gegenüberstehen, und ihre Arbeit den Menschen und Systemen zur Verfügung zu stellen, auf die es ankommt. DevOps ist eine Sammlung von Praktiken, Prinzipien und Tools, die Software-Ingenieuren helfen, Arbeit in der Produktion zuverlässig einzusetzen. Das Buch nimmt diese ktionen und wendet sie auf die Erstellung und Umsetzung von Data Science-Projekten auf Produktionsebene in Python und R. Der erste Abschnitt des Buches konzentriert sich auf die Erstellung von Data Science-Projekten, die ohne Schnickschnack und Hektik in die Produktion eingeführt werden. Es deckt Themen wie Versionskontrolle, Tests und Bereitstellung ab und bietet eine solide Grundlage für Datenwissenschaftler. Der zweite Abschnitt befasst sich mit den Grundlagen der Serververwaltung, einschließlich der Verwaltung von Linux-Anwendungen und -Netzwerken, und entmystifiziert die Herausforderungen der IT-Verwaltung von Unternehmen. Der Zweck dieses Abschnitts besteht darin, Datenanalysten die Möglichkeit zu geben, mit cherheitsteams, Netzwerken und Administratoren ihrer Organisation zu kommunizieren und zusammenzuarbeiten. Das Buch schließt mit einer Beschreibung der Herausforderungen im Zusammenhang mit der Unternehmens-IT-Administration, die es Datenwissenschaftlern erleichtert, die technologische Infrastruktur einer Organisation zu verstehen und mit ihr zu arbeiten.

''

Veri Bilimi için DevOps Günümüzün hızla gelişen teknolojik dünyasında, teknolojinin evrimini ve insanlık üzerindeki etkisini anlamak önemlidir. "DevOps for Data Science" kitabı, veri analistlerinin, modern bilginin gelişiminin teknolojik sürecinin algılanması için, insanlığın hayatta kalmasının ve savaşan bir durumda insanların birleşmesinin hayatta kalmasının temeli olarak kişisel bir paradigma geliştirmesi gerektiğini vurgulamaktadır. Kitap, teknolojinin evrimini ve insanlığın geleceğini şekillendirme potansiyelini anlamanın önemini vurgulamaktadır. Kitap, veri bilimcilerinin diğer ekiplerle işbirliği yaparken karşılaştıkları zorlukları inceleyerek ve çalışmalarını önemli insanlar ve sistemler için kullanılabilir hale getirerek başlıyor. DevOps, yazılım mühendislerinin üretimde çalışmaları güvenilir bir şekilde dağıtmasına yardımcı olan bir dizi uygulama, ilke ve araçtır. Kitap bu dersleri alır ve Python ve R.'de üretim düzeyinde veri bilimi projelerinin oluşturulması ve uygulanmasına uygular. Kitabın ilk bölümü, fırfırlar veya yaygara olmadan üretime geçirilen veri bilimi projeleri oluşturmaya odaklanmaktadır. Sürüm kontrolü, test ve dağıtım gibi konuları kapsar ve veri bilimcileri için sağlam bir temel sağlar. İkinci bölüm, Linux uygulamalarının ve ağlarının yönetimi de dahil olmak üzere sunucu yönetiminin temellerini inceleyerek, kurumsal BT yönetiminin sorunlarını ortaya çıkarmaktadır. Bu bölümün amacı, veri bilimcilerin kuruluşlarının güvenlik ekipleri, ağları ve yöneticileri ile iletişim kurmalarını ve işbirliği yapmalarını sağlamaktır. Kitap, kurumsal BT yönetimi ile ilgili zorlukların bir açıklaması ile sona eriyor ve veri bilimcilerinin kuruluşun teknoloji altyapısını anlamasını ve çalışmasını kolaylaştırıyor.

DevOps لعلوم البيانات في عالم التكنولوجيا سريع التطور اليوم، من المهم فهم تطور التكنولوجيا وتأثيرها على البشرية. يؤكد كتاب «DevOps for Data Science» على الحاجة إلى محللي البيانات لتطوير نموذج شخصي لتصور العملية التكنولوجية لتطوير المعرفة الحديثة كأساس لبقاء البشرية وبقاء توحيد الناس في حالة حرب. يؤكد الكتاب على أهمية فهم تطور التكنولوجيا وإمكاناتها لتشكيل مستقبل البشرية. يبدأ الكتاب بفحص التحديات التي يواجهها علماء البيانات عند التعاون مع الفرق الأخرى وإتاحة عملهم للأشخاص والأنظمة المهمة. DevOps هي مجموعة من الممارسات والمبادئ والأدوات التي تساعد مهندسي البرمجيات على نشر العمل في الإنتاج بشكل موثوق. يأخذ الكتاب هذه الدروس ويطبقها على إنشاء وتنفيذ مشاريع علوم البيانات على مستوى الإنتاج في بايثون و آر. يركز القسم الأول من الكتاب على إنشاء مشاريع علوم البيانات التي يتم طرحها في الإنتاج دون رتوش أو ضجة. ويغطي مواضيع مثل التحكم في الإصدارات واختبارها ونشرها، مما يوفر أساسًا صلبًا لعلماء البيانات. يتعمق القسم الثاني في أساسيات إدارة الخوادم، بما في ذلك إدارة تطبيقات وشبكات لينكس، مما يزيل الغموض عن مشاكل إدارة تكنولوجيا المعلومات للشركات. الغرض من هذا القسم هو تمكين علماء البيانات من التواصل والتعاون مع فرق الأمن والشبكات والمديرين في منظمتهم. يختتم الكتاب بوصف للتحديات المرتبطة بإدارة تكنولوجيا المعلومات للمؤسسات، مما يسهل على علماء البيانات فهم البنية التحتية للتكنولوجيا للمنظمة والعمل معها.