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Data Science auf der Google Cloud-Plattform: Implementierung von End-to-End in Echtzeit...-

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Data Science on the Google Cloud Platform: Implementing End-To-End Real-Time...
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by Lakshmanan, Valliappa | PB | Good
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eBay-Artikelnr.:374870291216
Zuletzt aktualisiert am 24. Mai. 2024 17:24:54 MESZAlle Änderungen ansehenAlle Änderungen ansehen

Artikelmerkmale

Artikelzustand
Gut
Buch, das gelesen wurde, sich aber in einem guten Zustand befindet. Der Einband weist nur sehr geringfügige Beschädigungen auf, wie z.B. kleinere Schrammen, er hat aber weder Löcher, noch ist er eingerissen. Bei gebundenen Büchern ist der Schutzumschlag möglicherweise nicht mehr vorhanden. Die Bindung weist geringfügige Gebrauchsspuren auf. Die Mehrzahl der Seiten ist unbeschädigt, das heißt, es gibt kaum Knitter oder Einrisse, es wurden nur in geringem Maße Bleistiftunterstreichungen im Text vorgenommen, es gibt keine Textmarkierungen und die Randbereiche sind nicht beschrieben. Alle Seiten sind vollständig vorhanden. Genauere Einzelheiten sowie eine Beschreibung eventueller Mängel entnehmen Sie bitte dem Angebot des Verkäufers. Alle Zustandsdefinitionen aufrufenwird in neuem Fenster oder Tab geöffnet
Hinweise des Verkäufers
“Former library book; Pages can have notes/highlighting. Spine may show signs of wear. ~ ...
Binding
Paperback
Weight
1 lbs
Product Group
Book
IsTextBook
No
ISBN
1491974567
Publication Year
2018
Type
Textbook
Format
Trade Paperback
Language
English
Publication Name
Data Science on the Google Cloud Platform : Implementing End-To-End Real-Time Data Pipelines: from Ingest to Machine Learning
Item Height
0.8in
Author
Valliappa Lakshmanan
Item Length
9.2in
Publisher
O'reilly Media, Incorporated
Item Width
7in
Item Weight
24.1 Oz
Number of Pages
402 Pages

Über dieses Produkt

Product Information

Learn how easy it is to apply sophisticated statistical and machine learning methods to real-world problems when you build on top of the Google Cloud Platform (GCP). This hands-on guide shows developers entering the data science field how to implement an end-to-end data pipeline, using statistical and machine learning methods and tools on GCP. Through the course of the book, you'll work through a sample business decision by employing a variety of data science approaches. Follow along by implementing these statistical and machine learning solutions in your own project on GCP, and discover how this platform provides a transformative and more collaborative way of doing data science. You'll learn how to: Automate and schedule data ingest, using an App Engine application Create and populate a dashboard in Google Data Studio Build a real-time analysis pipeline to carry out streaming analytics Conduct interactive data exploration with Google BigQuery Create a Bayesian model on a Cloud Dataproc cluster Build a logistic regression machine-learning model with Spark Compute time-aggregate features with a Cloud Dataflow pipeline Create a high-performing prediction model with TensorFlow Use your deployed model as a microservice you can access from both batch and real-time pipelines

Product Identifiers

Publisher
O'reilly Media, Incorporated
ISBN-10
1491974567
ISBN-13
9781491974568
eBay Product ID (ePID)
235117281

Product Key Features

Author
Valliappa Lakshmanan
Publication Name
Data Science on the Google Cloud Platform : Implementing End-To-End Real-Time Data Pipelines: from Ingest to Machine Learning
Format
Trade Paperback
Language
English
Publication Year
2018
Type
Textbook
Number of Pages
402 Pages

Dimensions

Item Length
9.2in
Item Height
0.8in
Item Width
7in
Item Weight
24.1 Oz

Additional Product Features

Lc Classification Number
Qa76.585
Copyright Date
2017
Target Audience
Trade
Topic
Systems Architecture / Distributed Systems & Computing, Data Modeling & Design, Data Processing, Databases / General
Dewey Decimal
004.6782
Dewey Edition
23
Illustrated
Yes
Genre
Computers

Artikelbeschreibung des Verkäufers

Rechtliche Informationen des Verkäufers

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TB Thrift Books
18300 Cascade Ave S
Ste 150
98188 Seattle, WA
United States
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:liaM-Emoc.skoobtfirht@yabe.selas
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