Cantitate/Preț
Produs

The Self-Service Data Roadmap

Autor Sandeep Uttamchandani
en Limba Engleză Paperback – 20 oct 2020

Remarcăm în The Self-Service Data Roadmap o abordare tehnică riguroasă a ecosistemului modern de date, axată pe democratizarea accesului la informație prin automatizare și infrastructură robustă. Volumul analizează componentele critice ale unei platforme de date: de la ingestie și transformare, până la procesare și livrare în producție, oferind un cadru metodologic pentru organizațiile care se confruntă cu incapacitatea de a scala echipele de data science în ritm cu volumul de date brute. Suntem de părere că valoarea principală a lucrării rezidă în introducerea unui scorecard specific, un instrument de diagnosticare conceput să identifice blocajele în fiecare etapă a fluxului de lucru. Notăm cu interes modul în care Sandeep Uttamchandani echilibrează cerințele de inginerie cu cele de explorare. Complementar volumului Practical DataOps, care se concentrează pe livrarea la scară largă inspirată de giganții tech, The Self-Service Data Roadmap acoperă zona practică a arhitecturii de self-service, oferind soluții concrete pentru ca cercetătorii de date să poată extrage perspective fără a depinde constant de intervenția manuală a inginerilor. Față de Data Science de Doug Rose, care pune accent pe formarea echipei și metodologie exploratorie, această carte publicată de O'Reilly se concentrează pe infrastructura tehnică necesară pentru a susține aceste activități. Stilul este direct, orientat spre arhitectură și proces, fiind un ghid esențial pentru optimizarea timpului de răspuns în organizațiile data-driven.

Citește tot Restrânge

Preț: 29865 lei

Preț vechi: 37330 lei
-20%

Puncte Express: 448

Carte disponibilă

Livrare economică 05-19 mai
Livrare express 21-25 aprilie pentru 6450 lei


Specificații

ISBN-13: 9781492075257
ISBN-10: 1492075256
Pagini: 284
Dimensiuni: 183 x 233 x 20 mm
Greutate: 0.52 kg
Editura: O'Reilly

De ce să citești această carte

Recomandăm această carte liderilor tehnici și inginerilor de date care doresc să elimine dependențele dintre departamente. Cititorul câștigă o strategie clară pentru implementarea unei platforme unde datele pot fi descoperite și procesate autonom. Este un manual tehnic indispensabil pentru a transforma datele brute în valoare de business într-un timp record, folosind un sistem de monitorizare a eficienței bazat pe date reale.


Despre autor

Sandeep Uttamchandani este un expert recunoscut în domeniul ingineriei datelor, cu o experiență vastă în construirea de platforme la scară largă. Activitatea sa profesională s-a concentrat pe intersecția dintre sistemele de stocare, procesarea distribuită și inteligența artificială. În cadrul acestei lucrări publicate la O'Reilly, el își folosește expertiza pentru a sintetiza soluții arhitecturale care rezolvă problemele de scalabilitate întâlnite în companiile moderne de tehnologie.


Notă biografică

Dr. Sandeep Uttamchandani is the Chief Data Officer and VP of Product Engineering at Unravel Data Systems. He brings nearly two decades of experience building enterprise data products as well as running petabyte-scale data platforms for business-critical analytics and ML applications. Most recently he was at Intuit, where he ran the data platform team powering analytics and ML for Intuit's financial accounting, payroll, and payments products. Previously in his career, Sandeep was co-founder and CEO of a startup using ML for managing security vulnerabilities of open-source products. He has played engineering leadership roles at VMware and IBM for 15+ years.

Sandeep holds more than 40 issued patents, has 25+ publications in key technical conferences, and has received several product innovation and management excellence awards. He is a regular speaker in data conferences and a guest lecturer at universities. He advises startups and has served as a program/steering committee member for several conferences, including serving as Co-chair of Gartner's SF CDO Executive Summit, and Usenix Operational ML (OpML) conference. Sandeep holds a Ph.D and a Master's in Computer Science from the University of Illinois at Urbana-Champaign.

Descriere scurtă

"Data-driven insights are a key competitive advantage for any industry today, but deriving insights from raw data can still take days or weeks. Most organizations can't scale data science teams fast enough to keep up with the growing amounts of data to transform. What's the answer? Self-service data. With this practical book, data engineers, data scientists, and team managers will learn how to build a self-service data science platform that helps anyone in your organization extract insights from data. Sandeep Uttamchandani provides a scorecard to track and address bottlenecks that slow down time to insight across data discovery, transformation, processing, and production. This book bridges the gap between data scientists bottlenecked by engineering realities and data engineers unclear about ways to make self-service work."--Publisher's description