and offers practical advice for creating and deploying data pipelines at scale. The authors cover everything from setting up data sources to serving models in production, sharing knowledge across teams, and managing data engineering. The book provides a comprehensive overview of the field of data science infrastructure, including its history, current trends, and future directions. It also includes case studies of successful data science projects and interviews with industry experts to provide insights into best practices and challenges. This MEAP version 7 includes updates on cloud computing, containerization, and serverless architectures, as well as new chapters on data governance, data quality, and data security. The book emphasizes the importance of having a personal paradigm for understanding the technological process of developing modern knowledge and how it can be applied to the survival of humanity and the unification of people in a warring state. The authors argue that technology is not just about tools and techniques but also about how we use them to shape our world and ourselves. They encourage readers to think critically about the impact of technology on society and to approach it with a sense of responsibility and ethical awareness. The book is written in an accessible and simplified format to make it easy for anyone to understand, regardless of their technical background. It includes glossaries of key terms and concepts, examples of realworld applications, and practical exercises to help readers apply what they have learned. The goal is to empower readers to build effective data science infrastructure that supports their organizations goals and values, while also contributing to the greater good of humanity. The main themes of the book are: 1. Understanding the history and evolution of data science and its relationship to other fields such as computer science, statistics, and engineering. 2. Developing a personal paradigm for perceiving the technological process of developing modern knowledge and its application to the survival of humanity and the unification of people in a warring state. 3. Adaptation of new technologies, such as cloud computing, containerization, and serverless architectures, and their impact on data science infrastructure. 4. Best practices for creating and deploying data pipelines at scale, including data governance, data quality, and data security. 5.

и предлагает практические советы по созданию и развертыванию конвейеров данных в масштабе. Авторы охватывают все: от настройки источников данных до обслуживания моделей в производстве, обмена знаниями между командами и управления разработкой данных. В книге представлен всесторонний обзор области инфраструктуры науки о данных, включая её историю, современные тенденции и будущие направления. Он также включает в себя тематические исследования успешных проектов в области науки о данных и интервью с отраслевыми экспертами, чтобы дать представление о лучших методах и проблемах. Эта версия MEAP 7 включает обновления по облачным вычислениям, контейнеризации и бессерверным архитектурам, а также новые главы по управлению данными, качеству данных и безопасности данных. В книге подчеркивается важность наличия личной парадигмы для понимания технологического процесса развития современного знания и того, как его можно применить к выживанию человечества и объединению людей в воюющем государстве. Авторы утверждают, что технологии - это не только инструменты и методы, но и то, как мы используем их для формирования нашего мира и нас самих. Они побуждают читателей критически думать о влиянии технологий на общество и подходить к этому с чувством ответственности и этической осведомленностью. Книга написана в доступном и упрощенном формате, чтобы ее было легко понять любому человеку, независимо от его технической подготовки. Он включает в себя глоссарии ключевых терминов и понятий, примеры реальных приложений и практические упражнения, чтобы помочь читателям применить то, что они узнали. Цель состоит в том, чтобы дать читателям возможность создать эффективную инфраструктуру науки о данных, которая поддерживает цели и ценности их организаций, а также способствует большему благу человечества. Основные темы книги: 1. Понимание истории и эволюции науки о данных и ее отношения к другим областям, таким как информатика, статистику, а engineering.2.Developing персональную парадигму восприятия технологического процесса развития современного знания и его приложения к выживанию человечества и объединению людей в воюющем state.3.Adaptation новых технологий, такие как облачные вычисления, контейнеризация и архитектуры без серверов, а также их влияние на науку о данных infrastructure.4.Best практики создания и развертывания конвейеров данных в масштабе, включая управление данными, качество данных и безопасность данных.5.

et offre des conseils pratiques pour créer et déployer des convoyeurs de données à grande échelle. s auteurs couvrent tout, de la personnalisation des sources de données à la maintenance des modèles en production, au partage des connaissances entre les équipes et à la gestion du développement des données. livre présente un aperçu complet de l'infrastructure de la science des données, y compris son histoire, les tendances actuelles et les orientations futures. Il comprend également des études de cas de projets de science des données réussis et des entrevues avec des experts de l'industrie afin de donner un aperçu des meilleures méthodes et des défis. Cette version de MEAP 7 comprend des mises à jour sur le cloud computing, la conteneurisation et les architectures sans serveur, ainsi que de nouveaux chapitres sur la gestion des données, la qualité des données et la sécurité des données. livre souligne l'importance d'avoir un paradigme personnel pour comprendre le processus technologique du développement de la connaissance moderne et comment elle peut être appliquée à la survie de l'humanité et à l'unification des gens dans un État en guerre. s auteurs affirment que la technologie n'est pas seulement des outils et des méthodes, mais aussi la façon dont nous les utilisons pour façonner notre monde et nous-mêmes. Ils encouragent les lecteurs à réfléchir de manière critique à l'impact de la technologie sur la société et à l'aborder avec un sens des responsabilités et une conscience éthique. livre est écrit dans un format accessible et simplifié afin qu'il soit facile à comprendre pour n'importe qui, quelle que soit sa préparation technique. Il comprend des glossaires de termes et de concepts clés, des exemples d'applications réelles et des exercices pratiques pour aider les lecteurs à appliquer ce qu'ils ont appris. L'objectif est de donner aux lecteurs la possibilité de mettre en place une infrastructure scientifique efficace qui appuie les objectifs et les valeurs de leurs organisations et contribue au bien de l'humanité. Principaux thèmes du livre : 1. Comprendre l'histoire et l'évolution de la science des données et son rapport à d'autres domaines, Tels que l'informatique, le statisticien, et engineering.2.Developing le paradigme personnel de la perception du processus de fabrication du développement de la connaissance moderne et son application à la survie de l'humanité et le groupement des gens à faisant la guerre state.3.Adaptation des nouvelles technologies, tels que le cloud computing, la conteneurisation et les architectures sans serveur, ainsi que leur impact sur la science des données infrastructure.4.Best les pratiques de création et de déploiement de pipelines de données à grande échelle, y compris la gestion des données, la qualité des données et la sécurité.5.

y ofrece consejos prácticos para crear e implementar transportadores de datos a escala. autores abarcan desde la configuración de fuentes de datos hasta el mantenimiento de modelos en producción, el intercambio de conocimientos entre equipos y la gestión del desarrollo de datos. libro ofrece una amplia visión general del campo de la infraestructura de la ciencia de datos, incluyendo su historia, tendencias actuales y direcciones futuras. También incluye estudios de casos de proyectos exitosos en ciencia de datos y entrevistas con expertos de la industria para dar una idea de los mejores métodos y desafíos. Esta versión de MEAP 7 incluye actualizaciones sobre computación en la nube, containerización y arquitecturas no confiables, así como nuevos capítulos sobre administración de datos, calidad de datos y seguridad de datos. libro destaca la importancia de contar con un paradigma personal para entender el proceso tecnológico de desarrollo del conocimiento moderno y cómo se puede aplicar a la supervivencia de la humanidad y a la unión de las personas en un Estado en guerra. autores sostienen que la tecnología no es sólo herramientas y métodos, sino también la forma en que los utilizamos para moldear nuestro mundo y nosotros mismos. Animan a los lectores a pensar de manera crítica sobre el impacto de la tecnología en la sociedad y a abordarlo con sentido de responsabilidad y conciencia ética. libro está escrito en un formato accesible y simplificado para que sea fácil de entender para cualquier persona, independientemente de su preparación técnica. Incluye glosarios de términos y conceptos clave, ejemplos de aplicaciones reales y ejercicios prácticos para ayudar a los lectores a aplicar lo aprendido. objetivo es dar a los lectores la oportunidad de crear una infraestructura eficaz de ciencia de datos que apoye los objetivos y valores de sus organizaciones, además de contribuir al bien mayor de la humanidad. Temas principales del libro: 1. Comprender la historia y evolución de la ciencia de datos y su relación con otros campos, como la informática, las estadísticas y engineering.2.Developing paradigma personal de la percepción del proceso tecnológico del desarrollo del conocimiento moderno y sus aplicaciones a la supervivencia de la humanidad y a la unión de los seres humanos en el state.3.Adaptation beligerante de las nuevas tecnologías, como la computación en la nube, la containerización y las arquitecturas sin servidores, así como su impacto en la ciencia de los datos infrastructure.4.Best las prácticas de creación e implementación de transportadores de datos a escala, incluida la gestión de datos, la calidad de los datos y la seguridad de los datos.

e oferece dicas práticas para criar e implementar linhas de montagem de dados em escala. Os autores abrangem tudo desde a configuração de fontes de dados até a manutenção de modelos na produção, o compartilhamento de conhecimento entre equipes e o gerenciamento de dados. O livro apresenta uma revisão completa da área de infraestrutura de dados da ciência, incluindo sua história, tendências modernas e rumos futuros. Ele também inclui estudos de casos de projetos bem-sucedidos de ciência de dados e entrevistas com especialistas da indústria para dar uma ideia dos melhores métodos e desafios. Esta versão do MEAP 7 inclui atualizações de computação em nuvem, contêineres e arquiteturas sem servidores, além de novos capítulos de gestão de dados, qualidade e segurança de dados. O livro enfatiza a importância de ter um paradigma pessoal para compreender o processo tecnológico de desenvolvimento do conhecimento moderno e como ele pode ser aplicado à sobrevivência da humanidade e à união das pessoas num estado em guerra. Os autores afirmam que a tecnologia não é apenas ferramentas e métodos, mas também como os usamos para formar o nosso mundo e nós mesmos. Eles encorajam os leitores a pensar criticamente sobre o impacto da tecnologia na sociedade e abordar isso com um senso de responsabilidade e conhecimento ético. O livro foi escrito em formato acessível e simplificado para ser facilmente compreendido por qualquer pessoa, independentemente de sua preparação técnica. Ele inclui glossários de termos e conceitos essenciais, exemplos de aplicações reais e exercícios práticos para ajudar os leitores a aplicar o que aprenderam. O objetivo é dar aos leitores a oportunidade de criar uma infraestrutura eficaz de ciência de dados que apoie os objetivos e os valores das suas organizações, além de contribuir para o bem maior da humanidade. Os principais temas do livro: 1. Compreender a história e evolução da ciência dos dados e sua relação com outras áreas, tais como informática, estatística, e engineering.2.Developing o paradigma pessoal de percepção do processo tecnológico para o desenvolvimento do conhecimento moderno e suas aplicações para a sobrevivência da humanidade e para a união das pessoas na estate.3.Adaptação das novas tecnologias, como computação em nuvem, contêineres e arquiteturas sem servidores, bem como seus efeitos sobre a ciência dos dados de infra-estruture.4.Best práticas de criação e implementação de linhas de montagem de dados em escala, incluindo gerenciamento de dados, qualidade de dados e segurança de dados.

offre suggerimenti pratici per la creazione e l'implementazione di reti di montaggio dati su scala. Gli autori comprendono tutto, dalla configurazione delle origini dati alla manutenzione dei modelli di produzione, alla condivisione delle conoscenze tra i team e alla gestione dello sviluppo dei dati. Il libro fornisce una panoramica completa del campo dell'infrastruttura della scienza dei dati, inclusa la sua storia, le tendenze attuali e le linee future. Include anche studi di caso su progetti di successo nel campo della scienza dei dati e interviste con esperti del settore per dare un'idea dei migliori metodi e problemi. Questa versione di MEAP 7 include aggiornamenti su cloud computing, contenitori e architetture senza server, oltre a nuovi capitoli per la gestione dei dati, la qualità dei dati e la sicurezza dei dati. Il libro sottolinea l'importanza di avere un paradigma personale per comprendere il processo tecnologico di sviluppo della conoscenza moderna e come può essere applicato alla sopravvivenza dell'umanità e all'unione delle persone in uno stato in guerra. Gli autori sostengono che le tecnologie non sono solo strumenti e metodi, ma anche il modo in cui le usiamo per formare il nostro mondo e noi stessi. Incoraggiano i lettori a pensare criticamente all'impatto della tecnologia sulla società e ad affrontarla con senso di responsabilità e consapevolezza etica. Il libro è scritto in un formato accessibile e semplificato per essere facilmente compreso da chiunque, indipendentemente dalla sua preparazione tecnica. Include glossari di termini e concetti chiave, esempi di applicazioni reali e esercizi pratici per aiutare i lettori ad applicare ciò che hanno imparato. L'obiettivo è quello di offrire ai lettori la possibilità di creare un'infrastruttura di scienza dei dati efficiente che sostenga gli obiettivi e i valori delle loro organizzazioni e che contribuisca al maggior bene dell'umanità. I temi principali del libro sono 1. Comprendere la storia e l'evoluzione della scienza dei dati e il suo rapporto con altre aree, come l'informatica, le statistiche, e engineering.2.Developing il paradigma personale della percezione del processo tecnologico dello sviluppo della conoscenza moderna e della sua applicazione alla sopravvivenza dell'umanità e all'unione delle persone nello state.3.Adattazione delle nuove tecnologie, come cloud computing, container e architetture senza server, nonché il loro impatto sulla scienza dei dati di infrastruttura.

und bietet praktische Tipps zum Aufbau und Einsatz von Datenpipelines in großem Maßstab. Die Autoren decken alles ab, von der Einrichtung von Datenquellen über die Wartung von Modellen in der Produktion, den Wissensaustausch zwischen Teams bis hin zur Verwaltung der Datenentwicklung. Das Buch bietet einen umfassenden Überblick über den Bereich der Data Science Infrastructure, einschließlich ihrer Geschichte, aktuellen Trends und zukünftigen Richtungen. Es umfasst auch Fallstudien erfolgreicher Data Science-Projekte und Interviews mit Branchenexperten, um Einblicke in die besten Methoden und Herausforderungen zu geben. Diese Version von MEAP 7 enthält Updates zu Cloud Computing, Containerisierung und serverlosen Architekturen sowie neue Kapitel zu Datenmanagement, Datenqualität und Datensicherheit. Das Buch betont die Bedeutung eines persönlichen Paradigmas für das Verständnis des technologischen Prozesses der Entwicklung des modernen Wissens und wie es auf das Überleben der Menschheit und die Vereinigung der Menschen in einem kriegführenden Staat angewendet werden kann. Die Autoren argumentieren, dass es bei Technologie nicht nur um Werkzeuge und Methoden geht, sondern auch darum, wie wir sie nutzen, um unsere Welt und uns selbst zu gestalten. e ermutigen die ser, kritisch über die Auswirkungen der Technologie auf die Gesellschaft nachzudenken und diese mit Verantwortungsbewusstsein und ethischem Bewusstsein anzugehen. Das Buch ist in einem zugänglichen und vereinfachten Format geschrieben, so dass es für jedermann leicht zu verstehen ist, unabhängig von seiner technischen Ausbildung. Es enthält Glossare der wichtigsten Begriffe und Konzepte, Beispiele für reale Anwendungen und praktische Übungen, um den sern zu helfen, das Gelernte anzuwenden. Ziel ist es, den sern die Möglichkeit zu geben, eine effektive datenwissenschaftliche Infrastruktur aufzubauen, die die Ziele und Werte ihrer Organisationen unterstützt und gleichzeitig zum größeren Wohl der Menschheit beiträgt. Hauptthemen des Buches: 1. Verständnis der Geschichte und Entwicklung der Datenwissenschaft und ihrer Beziehung zu anderen Bereichen, wie Informatik, Statistik und engineering.2.Developing das persönliche Paradigma der Wahrnehmung des technologischen Prozesses der Entwicklung des modernen Wissens und seiner Anwendung auf das Überleben der Menschheit und die Vereinigung der Menschen im kämpfenden state.3.Adaptation neuer Technologien, B. Cloud Computing, Containerisierung und serverlose Architekturen sowie deren Auswirkungen auf die Datenwissenschaft infrastructure.4.Best Praktiken zur Erstellung und Bereitstellung von Datenpipelines in großem Maßstab, einschließlich Datenmanagement, Datenqualität und Datensicherheit.

i oferuje praktyczne wskazówki dotyczące budowy i wdrażania rurociągów danych na skalę. Autorzy obejmują wszystko, od tworzenia źródeł danych po obsługę modeli w produkcji, dzielenie się wiedzą między zespołami i zarządzanie rozwojem danych. Książka zawiera kompleksowy przegląd dziedziny infrastruktury informatycznej, w tym jej historii, aktualnych trendów i przyszłych kierunków. Obejmuje on również studia przypadku udanych projektów w zakresie danych naukowych oraz wywiady z ekspertami branżowymi w celu zapewnienia wglądu w najlepsze praktyki i wyzwania. Ta wersja MEAP 7 zawiera aktualizacje dotyczące chmury obliczeniowej, konteneryzacji i architektury bez serwera, a także nowe rozdziały dotyczące zarządzania danymi, jakości danych i bezpieczeństwa danych. Książka podkreśla znaczenie posiadania osobistego paradygmatu dla zrozumienia technologicznego procesu rozwoju nowoczesnej wiedzy i tego, jak można ją stosować do przetrwania ludzkości i zjednoczenia ludzi w stanie wojennym. Autorzy twierdzą, że technologia nie jest tylko o narzędzia i techniki, ale jak wykorzystujemy je do kształtowania naszego świata i siebie. Zachęcają czytelników do krytycznego zastanowienia się nad wpływem technologii na społeczeństwo i podchodzenia do niej z poczuciem odpowiedzialności i świadomością etyczną. Książka jest napisana w dostępnym i uproszczonym formacie, dzięki czemu każdy może łatwo zrozumieć, niezależnie od szkolenia technicznego. Obejmuje ona glosariusze kluczowych terminów i pojęć, przykłady zastosowań w świecie rzeczywistym oraz ćwiczenia praktyczne, które pomogą czytelnikom zastosować to, czego się nauczyli. Celem jest umożliwienie czytelnikom zbudowania efektywnej infrastruktury danych naukowych, która wspiera cele i wartości ich organizacji, przyczyniając się jednocześnie do większego dobra ludzkości. Główne tematy książki to: 1. Zrozumienie historii i ewolucji danych i ich związku z innymi dziedzinami, takich jak informatyka, statystyka i engineering.2.Developing osobistego paradygmatu postrzegania procesu technologicznego rozwoju nowoczesnej wiedzy i jej zastosowania do przetrwania ludzkości i zjednoczenia ludzi w walczących state.3.Adaptation nowych technologii, takich jak chmura obliczeniowa, konteneryzacja i architektury wolne od serwerów, a także ich wpływ na naukę o danych infrastructure.4.Best praktyki w zakresie budowania i wdrażania rurociągów danych na skalę, w tym zarządzanie danymi, jakość danych i bezpieczeństwo danych.5.

ומציע טיפים מעשיים לבניית ופריסת צינורות נתונים בקנה מידה. המחברים מכסים הכל החל מהקמת מקורות מידע וכלה בהגשת מודלים בייצור, שיתוף ידע בין צוותים, וניהול פיתוח נתונים. הספר מספק סקירה מקיפה של תחום תשתיות מדעי המידע, כולל ההיסטוריה שלו, המגמות הנוכחיות וכיוונים עתידיים. הוא כולל גם מחקרי מקרים של פרויקטים מוצלחים במדעי המידע וראיונות עם מומחי תעשייה כדי לספק תובנות על השיטות והאתגרים הטובים ביותר. גרסה זו של MEAP 7 כוללת עדכונים על מחשוב ענן, בלימה וארכיטקטורות ללא סרבלים, כמו גם פרקים חדשים על ניהול נתונים, איכות נתונים ואבטחת מידע. הספר מדגיש את החשיבות של קיום פרדיגמה אישית להבנת התהליך הטכנולוגי של התפתחות הידע המודרני וכיצד ניתן ליישם אותו על הישרדות האנושות ועל איחוד בני האדם במדינה לוחמת. המחברים טוענים שהטכנולוגיה היא לא רק על כלים וטכניקות, אלא איך אנחנו משתמשים בהם כדי לעצב את עולמנו ואת עצמנו. הם מעודדים את הקוראים לחשוב באופן ביקורתי על ההשפעה של הטכנולוגיה על החברה ולגשת אליה עם תחושת אחריות ומודעות אתית. הספר נכתב בפורמט נגיש ומופשט כך שקל לכל אדם להבין אותו, ללא קשר להכשרתו הטכנית. הוא כולל גלוסקמות של מונחי מפתח ומושגים, דוגמאות של יישומים בעולם האמיתי, ותרגילים מעשיים כדי לעזור לקוראים ליישם את מה שהם למדו. המטרה היא להעצים את הקוראים לבנות תשתית מדע נתונים יעילה שתומכת במטרות ובערכים של הארגונים שלהם הנושאים העיקריים בספר הם: 1. הבנת ההיסטוריה והאבולוציה של מדעי הנתונים והקשר שלה לתחומים אחרים, כמו מדעי המחשב, הסטטיסטיקה, engineering.2.Developing הפרדיגמה האישית של תפיסת התהליך הטכנולוגי של התפתחות הידע המודרני ויישומו להישרדות האנושות ואיחוד האנשים state.3.Adaptation הלוחמות של טכנולוגיות חדשות, כמו מחשוב ענן, בלימה וארכיטקטורות ללא שרתים, כמו גם השפעתם על מדעי המידע infrastructure.4.Best שיטות לבניית ופריסת צינורות נתונים בקנה מידה, כולל ניהול נתונים, איכות נתונים, וביטחון נתונים.''

ve ölçekli veri boru hatları oluşturmak ve dağıtmak için pratik ipuçları sunar. Yazarlar, veri kaynaklarının kurulmasından üretimde modellere hizmet vermeye, ekipler arasında bilgi paylaşımına ve veri gelişimini yönetmeye kadar her şeyi kapsar. Kitap, geçmişi, mevcut eğilimleri ve gelecekteki yönleri de dahil olmak üzere veri bilimi altyapısı alanına kapsamlı bir genel bakış sunmaktadır. Ayrıca, başarılı veri bilimi projelerinin vaka çalışmalarını ve en iyi uygulamalar ve zorluklar hakkında fikir vermek için endüstri uzmanlarıyla yapılan görüşmeleri içerir. MEAP 7'nin bu sürümü, bulut bilişim, kapsayıcı ve sunucusuz mimariler hakkındaki güncellemelerin yanı sıra veri yönetimi, veri kalitesi ve veri güvenliği ile ilgili yeni bölümler içerir. Kitap, modern bilginin gelişiminin teknolojik sürecini anlamak için kişisel bir paradigmaya sahip olmanın önemini ve bunun insanlığın hayatta kalmasına ve insanların savaşan bir durumda birleşmesine nasıl uygulanabileceğini vurgulamaktadır. Yazarlar, teknolojinin sadece araçlar ve tekniklerle değil, dünyamızı ve kendimizi şekillendirmek için onları nasıl kullandığımızla ilgili olduğunu savunuyorlar. Okuyucuları, teknolojinin toplum üzerindeki etkisi hakkında eleştirel düşünmeye ve sorumluluk duygusu ve etik farkındalıkla yaklaşmaya teşvik eder. Kitap erişilebilir ve basitleştirilmiş bir biçimde yazılmıştır, böylece teknik eğitimlerinden bağımsız olarak herhangi bir kişinin anlaması kolaydır. Anahtar terimlerin ve kavramların sözlüklerini, gerçek dünya uygulamalarının örneklerini ve okuyucuların öğrendiklerini uygulamalarına yardımcı olacak pratik alıştırmaları içerir. Amaç, okuyucuların, kuruluşlarının hedeflerini ve değerlerini destekleyen ve aynı zamanda insanlığın daha büyük yararına katkıda bulunan etkili bir veri bilimi altyapısı oluşturmalarını sağlamaktır. Kitabın ana temaları şunlardır: 1. Veri biliminin tarihini ve evrimini ve diğer alanlarla ilişkisini anlamak, Bilgisayar bilimi, istatistik ve engineering.2.Developing modern bilginin gelişiminin teknolojik sürecinin algılanmasının kişisel paradigması ve insanlığın hayatta kalması ve yeni teknolojilerin savaşan state.3.Adaptation insanların birleşmesi için uygulanması gibi, Bulut bilişim, konteynerleştirme ve sunucusuz mimariler gibi veri bilimi infrastructure.4.Best veri yönetimi, veri kalitesi ve veri güvenliği de dahil olmak üzere veri boru hatlarının geniş ölçekte oluşturulması ve dağıtılmasına yönelik uygulamalar üzerindeki etkileri gibi.

ويقدم نصائح عملية لبناء ونشر خطوط أنابيب البيانات على نطاق واسع. يغطي المؤلفون كل شيء من إعداد مصادر البيانات إلى خدمة النماذج في الإنتاج، وتبادل المعرفة بين الفرق، وإدارة تطوير البيانات. يقدم الكتاب لمحة عامة شاملة عن مجال البنية التحتية لعلوم البيانات، بما في ذلك تاريخه والاتجاهات الحالية والاتجاهات المستقبلية. كما يتضمن دراسات حالة لمشاريع علم البيانات الناجحة ومقابلات مع خبراء الصناعة لتقديم نظرة ثاقبة لأفضل الممارسات والتحديات. يتضمن هذا الإصدار من MEAP 7 تحديثات حول الحوسبة السحابية والحاويات والبنى بدون خادم، بالإضافة إلى فصول جديدة حول إدارة البيانات وجودة البيانات وأمن البيانات. يؤكد الكتاب على أهمية وجود نموذج شخصي لفهم العملية التكنولوجية لتطوير المعرفة الحديثة وكيف يمكن تطبيقها على بقاء البشرية وتوحيد الناس في دولة متحاربة. يجادل المؤلفون بأن التكنولوجيا لا تتعلق فقط بالأدوات والتقنيات، ولكن كيفية استخدامها لتشكيل عالمنا وأنفسنا. إنهم يشجعون القراء على التفكير بشكل نقدي في تأثير التكنولوجيا على المجتمع والتعامل معها بإحساس بالمسؤولية والوعي الأخلاقي. الكتاب مكتوب بشكل يسهل الوصول إليه ومبسط بحيث يسهل على أي شخص فهمه، بغض النظر عن تدريبه الفني. يتضمن مسردات للمصطلحات والمفاهيم الرئيسية، وأمثلة للتطبيقات الواقعية، وتمارين عملية لمساعدة القراء على تطبيق ما تعلموه. الهدف هو تمكين القراء من بناء بنية تحتية فعالة لعلوم البيانات تدعم أهداف وقيم منظماتهم مع المساهمة أيضًا في الصالح العام للبشرية. المواضيع الرئيسية للكتاب هي: 1. فهم تاريخ وتطور علم البيانات وعلاقته بالمجالات الأخرى، ، مثل علوم الحاسوب، والإحصاءات، engineering.2.Developing النموذج الشخصي لتصور العملية التكنولوجية لتطور المعرفة الحديثة وتطبيقها على بقاء البشرية وتوحيد الناس في state.3.Adaptation المتحاربة للتكنولوجيات الجديدة، مثل الحوسبة السحابية، والحاويات، والهياكل الخالية من الخواديم، فضلا عن تأثيرها على ممارسات infrastructure.4.Best علم البيانات لبناء ونشر خطوط أنابيب البيانات على نطاق واسع، بما في ذلك إدارة البيانات، وجودة البيانات، وأمن البيانات.

대규모 데이터 파이프 라인 구축 및 배포를위한 실용적인 팁을 제공합니다. 저자는 데이터 소스 설정부터 생산 모델 제공, 팀 간 지식 공유 및 데이터 개발 관리에 이르기까지 모든 것을 다룹니다. 이 책은 역사, 현재 추세 및 미래 방향을 포함하여 데이터 과학 인프라 분야에 대한 포괄적 인 개요를 제공합니다. 또한 성공적인 데이터 과학 프로젝트에 대한 사례 연구와 업계 전문가와의 인터뷰를 통해 모범 사례 및 과제에 대한 통찰력을 제공합니다. 이 버전의 MEAP 7에는 클라우드 컴퓨팅, 컨테이너화 및 서버리스 아키텍처에 대한 업데이트와 데이터 관리, 데이터 품질 및 데이터 보안에 대한 새로운 장이 포함되어 있습니다. 이 책은 현대 지식 개발의 기술 과정을 이해하기위한 개인적인 패러다임의 중요성과 그것이 인류의 생존과 전쟁 상태의 사람들의 통일에 적용될 수있는 방법을 강조합니다. 저자들은 기술이 도구와 기술에 관한 것이 아니라 세상과 우리 자신을 형성하기 위해 기술을 사용하는 방법에 관한 것이라고 주장 독자들은 기술이 사회에 미치는 영향에 대해 비판적으로 생각하고 책임감과 윤리적 인식으로 기술에 접근하도록 권장합니다. 이 책은 기술 교육에 관계없이 모든 사람이 쉽게 이해할 수 있도록 액세스 가능하고 단순화 된 형식으로 작성되었습니다. 여기에는 주요 용어 및 개념의 용어집, 실제 응용 프로그램의 예 및 독자가 배운 내용을 적용 할 수 있도록 실용적인 연습이 포함됩니다. 목표는 독자가 조직의 목표와 가치를 지원하는 효과적인 데이터 과학 인프라를 구축하고 인류의 더 큰 이익에 기여할 수 있도록하는 것입니다. 이 책의 주요 주제는 다음과 같습니다. 데이터 과학의 역사와 진화 및 다른 분야와의 관계를 이해하고 컴퓨터 과학, 통계 및 엔지니어링과 같은 2. 현대 지식의 발전과 인류의 생존에 대한 적용 및 전쟁 국가의 사람들의 통일에 대한 기술 과정에 대한 인식의 개인적인 패러다임 개발 .3. 새로운 기술의 적응 클라우드 컴퓨팅, 컨테이너화 및 서버없는 아키텍처와 같은 데이터 과학 인프라에 미치는 영향 .4. 데이터 관리, 데이터 품질 및 데이터 보안을 포함하여 대규모 데이터 파이프 라인 구축 및 배포를위한 최상의 관행.

は、データパイプラインを大規模に構築および展開するための実用的なヒントを提供します。著者たちは、データソースの設定から、本番でモデルを提供すること、チーム間で知識を共有すること、データ開発を管理することまでを網羅しています。この本は、データサイエンスインフラストラクチャの歴史、現在の傾向、将来の方向性などの分野の包括的な概要を提供しています。また、データサイエンスプロジェクトの成功事例や業界の専門家へのインタビューも含まれており、ベストプラクティスと課題についての洞察を提供します。このバージョンのMEAP 7には、クラウドコンピューティング、コンテナ化、サーバーレスアーキテクチャの更新、データ管理、データ品質、データセキュリティに関する新しい章が含まれています。この本は、現代の知識の発展の技術的プロセスを理解するための個人的なパラダイムを持つことの重要性を強調し、人類の生存と戦争状態における人々の統一にどのように適用することができるかを強調しています。Technologyたちは、テクノロジーは単にツールやテクニックだけではなく、それらをどのように使って世界と自分自身を形作っているのかを論じている。テクノロジーが社会に及ぼす影響について批判的に考え、責任感と倫理的意識をもってアプローチすることを読者に奨励しています。この本は、技術的な訓練に関係なく、誰でも理解しやすいように、アクセス可能で簡略化された形式で書かれています。主要な用語や概念の用語集、実際のアプリケーションの例、読者が学んだことを適用するのに役立つ実践的な演習が含まれています。目標は、読者に、組織の目標と価値を支える効果的なデータサイエンスインフラストラクチャを構築し、人類のより大きな利益に貢献することです。本の主なテーマは次のとおりです。データサイエンスの歴史と進化とその他の分野との関係を理解し、 コンピュータサイエンス、統計、および現代の知識の発展の技術プロセスの認識の個人的なパラダイムをengineering.2.Developingし、人類の生存と新技術の戦争中のstate.3.Adaptationにおける人々の統一への応用、 クラウドコンピューティング、コンテナ化、サーバーフリーのアーキテクチャなど、データサイエンスinfrastructure.4.Bestデータパイプラインの構築と展開に与える影響（データ管理、データ品質、データセキュリティなど）5。