O'Reilly Media Дизайн платформ данных и машинного обучения: аналитика и инновации с помощью ИИ в облаке

Все архитекторы облачных решений должны уметь создавать платформы данных, которые позволяют компаниям принимать решения на основе данных и обеспечивать интеллекцию на уровне всей организации быстро и эффективно.

Этот справочник покажет вам, как проектировать, строить и модернизировать облачные платформы для данных и машинного обучения с использованием AWS, Azure, Google Cloud и мультиоблачных инструментов, таких как Snowflake и Databricks.

Авторы Марко Транквиллин, Вальяппа Лакшманан и Фират Текенир охватывают весь жизненный цикл данных — от сбора до активации в облачной среде с использованием реальных корпоративных архитектур.

Вы научитесь преобразовывать, защищать и модернизировать привычные решения, такие как хранилища данных и дата-озера, а также сможете использовать современные паттерны ИИ/МЛ для получения точных и быстрых аналитических данных, что поможет вам повысить свою конкурентоспособность.

Вы узнаете, как:

• Проектировать современную и безопасную облачную или гибридную платформу для аналитики данных и машинного обучения;
• Ускорить инновации, основанные на данных, объединив корпоративные данные в управляемой, масштабируемой и устойчивой платформе;
• Обеспечить доступ к корпоративным данным и контролировать, как бизнес-команды извлекают инсайты и строят возможности ИИ/МЛ;
• Позволить вашей компании принимать решения в реальном времени, используя потоковые каналы;
• Создать платформу MLOps для перехода к предсказательной и предписывающей аналитике.