孔夫子旧书网-网上买书卖书、古旧书收藏品交易平台 孔夫子旧书网-网上买书卖书、古旧书收藏品交易平台 占位居中 孔夫子旧书网-网上买书卖书、古旧书收藏品交易平台
商品
拍卖区
在售
已售
搜索历史
搜索
高级搜索

数据工程师的云计算技术

数据工程师的云计算技术
分享
扫描下方二维码分享到微信
打开微信，点击右上角”+“，
使用”扫一扫“即可将网页分享到朋友圈。
作者: [美] （Noah Gift）
出版社: 机械工业出版社
2021-09
版次: 1
ISBN: 9787111690719
定价: 69.00
装帧: 其他
开本: 16开
纸张: 胶版纸
字数: 55千字
分类: 计算机与互联网
3人买过
  • 本书以项目为基础，全面介绍如何将云计算应用于数据分析，内容涵盖大数据和机器学习。首先讨论异步技术并介绍云计算基础知识以及虚拟化、容器化和弹性化，然后讨论分布式计算、无服务器ETL技术和可管理的机器学习系统，还展示了数据科学案例研究，作者还分享了一些见解以及对职业化规划的建议。本书包含大量的实践作业，使用了丰富的资源，包括Python在云平台（谷歌、AWS、Azure）上的交互式实验室。 挪亚·吉夫特（Noah Gift），加州大学戴维斯分校管理研究生院MSBA项目的讲师和顾问。Noah拥有大约20年的Python编程经验，是Python软件基金会成员。他曾在多家公司担任过首席技术官、总经理、咨询首席技术官和云架构师。目前，他正在为初创企业和其他公司提供机器学习和云架构方面的咨询，并通过Noah Gift Consulting从事CTO级别的咨询工作。他已经出版了近100种技术出版物，其中包括两本关于从云机器学习到DevOps的书籍。他还是一名已认证的AWS解决方案架构师。 前　言

    第1章　开始  1

    1.1　有效的异步技术讨论  1

    1.1.1　可复制代码  1

    1.1.2　音频、视频和图像  5

    1.1.3　制作一次，重复使用多次  6

    1.1.4　技术讨论作为一种主动学习的形式  6

    1.1.5　结论  6

    1.1.6　练习：创造技术性帖子  6

    1.2　有效的异步技术项目管理  7

    1.2.1　为什么软件项目失败了  7

    1.2.2　如何按时交付高质量的软件  7

    1.2.3　其他高失败率的例子  9

    1.2.4　练习：为终项目创建一个技术项目计划  10

    1.3　上AWS、GCP和Azure云  10

    1.3.1　AWS  10

    1.3.2　微软的Azure  12

    1.3.3　GCP  16

    1.3.4　练习：设置CI云  18

    1.3.5　练习：上云实验室  19

    1.3.6　高级案例研究：使用Docker和CircleCI从零开始建立云环境持续集成  19

    1.3.7　使用Docker容器来扩展Makefile的使用  23

    1.4　总结  24

    1.5　其他相关资源  25

    第2章　云计算基础  26

    2.1　为什么应该考虑使用基于云的开发环境  26

    2.2　云计算概述  27

    2.2.1　云计算的经济效益  27

    2.2.2　云服务模型：SaaS、PaaS、IaaS、MaaS、Serverless  27

    2.3　PaaS持续交付  29

    2.3.1　谷歌应用引擎和云构建持续交付  29

    2.3.2　建立多种类型的网站  36

    2.3.3　练习：创建四个网站  39

    2.4　基础设施即代码  39

    2.5　什么是持续交付和持续部署  40

    2.6　从零开始持续交付Hugo静态站点  40

    2.7　总结  60

    第3章　虚拟化、容器化和弹性化  61

    3.1　弹性资源  61

    3.2　容器：Docker  63

    3.2.1　Docker入门  63

    3.2.2　容器的真实例子  65

    3.2.3　运行Docker容器  66

    3.2.4　容器注册表  69

    3.2.5　在AWS Cloud9上从零开始构建容器化应用  69

    3.2.6　练习：在AWS Cloud9中构建Hello World容器  72

    3.3　Kubernetes  72

    3.3.1　安装Kubernetes  73

    3.3.2　Kubernetes概述  73

    3.3.3　自动伸缩的Kubernetes  77

    3.3.4　云中的Kubernetes  78

    3.3.5　混合云和多云Kubernetes  78

    3.3.6　Kubernetes总结  79

    3.4　运行微服务概述  79

    3.4.1　创建有效的报警  82

    3.4.2　Prometheus入门  84

    3.4.3　使用Flask创建Locust负载测试  86

    3.4.4　微服务的无服务器实践、灾难恢复和备份  88

    3.5　练习：运行Kubernetes Engine  89

    3.6　总结  90

    第4章　分布式计算的挑战和机遇  91

    4.1　终一致性  91

    4.2　CAP定理  92

    4.3　阿姆达尔定律  92

    4.4　弹性  93

    4.5　高可用  93

    4.6　摩尔定律的终结  94

    4.7　ASIC：GPU、TPU、FPGA  95

    4.7.1　ASIC、CPU与GPU  95

    4.7.2　使用GPU和JIT  97

    4.7.3　练习：GPU编程  100

    4.8　总结  100

    第5章　云存储  101

    5.1　云存储类型  101

    5.2　数据治理  103

    5.3　云数据库  104

    5.4　键-值数据库  105

    5.5　图形数据库  106

    5.5.1　为什么不是关系型数据库而是图形数据库  107

    5.5.2　AWS Neptune  107

    5.5.3　Neo4j  108

    5.5.4　大数据的三个“V”  116

    5.6　批处理数据与流数据和机器学习  117

    5.7　云数据仓库  118

    5.8　GCP BigQuery  118

    5.9　AWS Redshift  123

    5.9.1　Redshift工作流中的关键操作  123

    5.9.2　AWS Redshift总结  124

    5.10　总结  124

    第6章　无服务器ETL技术  125

    6.1　AWS Lambda  125

    6.2　使用AWS Cloud9开发AWS Lambda函数  128

    6.2.1　构建一个API  128

    6.2.2　构建一个无服务器数据工程管道  129

    6.2.3　使用AWS Lambda在AWS S3桶上实现计算机视觉  130

    6.2.4　练习：AWS Lambda Step Function  130

    6.3　函数即服务  131

    6.4　AWS Lambda的Chalice框架  132

    6.5　谷歌云函数  133

    6.6　Azure Flask无服务器机器学习  141

    6.7　Cloud ETL  142

    6.8　使用ETL从零开始构建社交网络的现实问题  143

    6.8.1　冷启动问题  143

    6.8.2　从零开始构建社交网络机器学习管道  144

    6.8.3　案例研究：如何构建一个新闻提要  146

    6.9　总结  146

    第7章　可管理的机器学习系统  147

    7.1　Jupyter Notebook工作流  147

    7.2　AWS Sagemaker概述  152

    7.2.1　AWS Sagemaker弹性架构  152

    7.2.2　练习：使用Sagemaker  152

    7.3　Azure ML Studio概述  154

    7.4　谷歌AutoML计算机视觉  154

    7.5　总结  155

    第8章　数据科学案例研究和项目  156

    第9章　随笔  163

    9.1　为什么在2029年前将不会有数据科学这个职位  163

    9.2　利用教育的拆分  165

    9.3　垂直集成的AI栈将如何影响IT机构  168

    9.4　notebook来了  170

    9.5　云原生机器学习和AI  172

    9.6　到2021年会培训100万人  174

    9.6.1　高等教育的现状将会被打破  175

    9.6.2　地方就业市场将会被打破  179

    9.6.3　招聘流
  • 内容简介:
    本书以项目为基础，全面介绍如何将云计算应用于数据分析，内容涵盖大数据和机器学习。首先讨论异步技术并介绍云计算基础知识以及虚拟化、容器化和弹性化，然后讨论分布式计算、无服务器ETL技术和可管理的机器学习系统，还展示了数据科学案例研究，作者还分享了一些见解以及对职业化规划的建议。本书包含大量的实践作业，使用了丰富的资源，包括Python在云平台（谷歌、AWS、Azure）上的交互式实验室。
  • 作者简介:
    挪亚·吉夫特（Noah Gift），加州大学戴维斯分校管理研究生院MSBA项目的讲师和顾问。Noah拥有大约20年的Python编程经验，是Python软件基金会成员。他曾在多家公司担任过首席技术官、总经理、咨询首席技术官和云架构师。目前，他正在为初创企业和其他公司提供机器学习和云架构方面的咨询，并通过Noah Gift Consulting从事CTO级别的咨询工作。他已经出版了近100种技术出版物，其中包括两本关于从云机器学习到DevOps的书籍。他还是一名已认证的AWS解决方案架构师。
  • 目录:
    前　言

    第1章　开始  1

    1.1　有效的异步技术讨论  1

    1.1.1　可复制代码  1

    1.1.2　音频、视频和图像  5

    1.1.3　制作一次，重复使用多次  6

    1.1.4　技术讨论作为一种主动学习的形式  6

    1.1.5　结论  6

    1.1.6　练习：创造技术性帖子  6

    1.2　有效的异步技术项目管理  7

    1.2.1　为什么软件项目失败了  7

    1.2.2　如何按时交付高质量的软件  7

    1.2.3　其他高失败率的例子  9

    1.2.4　练习：为终项目创建一个技术项目计划  10

    1.3　上AWS、GCP和Azure云  10

    1.3.1　AWS  10

    1.3.2　微软的Azure  12

    1.3.3　GCP  16

    1.3.4　练习：设置CI云  18

    1.3.5　练习：上云实验室  19

    1.3.6　高级案例研究：使用Docker和CircleCI从零开始建立云环境持续集成  19

    1.3.7　使用Docker容器来扩展Makefile的使用  23

    1.4　总结  24

    1.5　其他相关资源  25

    第2章　云计算基础  26

    2.1　为什么应该考虑使用基于云的开发环境  26

    2.2　云计算概述  27

    2.2.1　云计算的经济效益  27

    2.2.2　云服务模型：SaaS、PaaS、IaaS、MaaS、Serverless  27

    2.3　PaaS持续交付  29

    2.3.1　谷歌应用引擎和云构建持续交付  29

    2.3.2　建立多种类型的网站  36

    2.3.3　练习：创建四个网站  39

    2.4　基础设施即代码  39

    2.5　什么是持续交付和持续部署  40

    2.6　从零开始持续交付Hugo静态站点  40

    2.7　总结  60

    第3章　虚拟化、容器化和弹性化  61

    3.1　弹性资源  61

    3.2　容器：Docker  63

    3.2.1　Docker入门  63

    3.2.2　容器的真实例子  65

    3.2.3　运行Docker容器  66

    3.2.4　容器注册表  69

    3.2.5　在AWS Cloud9上从零开始构建容器化应用  69

    3.2.6　练习：在AWS Cloud9中构建Hello World容器  72

    3.3　Kubernetes  72

    3.3.1　安装Kubernetes  73

    3.3.2　Kubernetes概述  73

    3.3.3　自动伸缩的Kubernetes  77

    3.3.4　云中的Kubernetes  78

    3.3.5　混合云和多云Kubernetes  78

    3.3.6　Kubernetes总结  79

    3.4　运行微服务概述  79

    3.4.1　创建有效的报警  82

    3.4.2　Prometheus入门  84

    3.4.3　使用Flask创建Locust负载测试  86

    3.4.4　微服务的无服务器实践、灾难恢复和备份  88

    3.5　练习：运行Kubernetes Engine  89

    3.6　总结  90

    第4章　分布式计算的挑战和机遇  91

    4.1　终一致性  91

    4.2　CAP定理  92

    4.3　阿姆达尔定律  92

    4.4　弹性  93

    4.5　高可用  93

    4.6　摩尔定律的终结  94

    4.7　ASIC：GPU、TPU、FPGA  95

    4.7.1　ASIC、CPU与GPU  95

    4.7.2　使用GPU和JIT  97

    4.7.3　练习：GPU编程  100

    4.8　总结  100

    第5章　云存储  101

    5.1　云存储类型  101

    5.2　数据治理  103

    5.3　云数据库  104

    5.4　键-值数据库  105

    5.5　图形数据库  106

    5.5.1　为什么不是关系型数据库而是图形数据库  107

    5.5.2　AWS Neptune  107

    5.5.3　Neo4j  108

    5.5.4　大数据的三个“V”  116

    5.6　批处理数据与流数据和机器学习  117

    5.7　云数据仓库  118

    5.8　GCP BigQuery  118

    5.9　AWS Redshift  123

    5.9.1　Redshift工作流中的关键操作  123

    5.9.2　AWS Redshift总结  124

    5.10　总结  124

    第6章　无服务器ETL技术  125

    6.1　AWS Lambda  125

    6.2　使用AWS Cloud9开发AWS Lambda函数  128

    6.2.1　构建一个API  128

    6.2.2　构建一个无服务器数据工程管道  129

    6.2.3　使用AWS Lambda在AWS S3桶上实现计算机视觉  130

    6.2.4　练习：AWS Lambda Step Function  130

    6.3　函数即服务  131

    6.4　AWS Lambda的Chalice框架  132

    6.5　谷歌云函数  133

    6.6　Azure Flask无服务器机器学习  141

    6.7　Cloud ETL  142

    6.8　使用ETL从零开始构建社交网络的现实问题  143

    6.8.1　冷启动问题  143

    6.8.2　从零开始构建社交网络机器学习管道  144

    6.8.3　案例研究：如何构建一个新闻提要  146

    6.9　总结  146

    第7章　可管理的机器学习系统  147

    7.1　Jupyter Notebook工作流  147

    7.2　AWS Sagemaker概述  152

    7.2.1　AWS Sagemaker弹性架构  152

    7.2.2　练习：使用Sagemaker  152

    7.3　Azure ML Studio概述  154

    7.4　谷歌AutoML计算机视觉  154

    7.5　总结  155

    第8章　数据科学案例研究和项目  156

    第9章　随笔  163

    9.1　为什么在2029年前将不会有数据科学这个职位  163

    9.2　利用教育的拆分  165

    9.3　垂直集成的AI栈将如何影响IT机构  168

    9.4　notebook来了  170

    9.5　云原生机器学习和AI  172

    9.6　到2021年会培训100万人  174

    9.6.1　高等教育的现状将会被打破  175

    9.6.2　地方就业市场将会被打破  179

    9.6.3　招聘流
查看详情
相关分类
计算机理论 编程与开发 操作系统 大数据与云计算 图形图像/多媒体 网站设计与网页开发 网络与通讯 硬件、嵌入式开发 办公软件 信息安全 辅助设计与工程计算 软件工程/开发项目管理
相关图书 / 更多
数据工程师的云计算技术
数据新闻与信息可视化
周葆华；徐笛；崔迪
￥24.80 起
数据工程师的云计算技术
数据合规师概论
郑少华、商建刚
￥66.94 起
数据工程师的云计算技术
数据思维——从数据分析到商业价值（第2版）
王汉生
￥57.33 起
数据工程师的云计算技术
数据科学优化方法
孙怡帆
￥27.06 起
数据工程师的云计算技术
数据资产入表：理论与实务
赵治纲
￥53.80 起
数据工程师的云计算技术
数据处理技术与方法研究
付雯
￥19.44 起
数据工程师的云计算技术
数据治理 工业企业数字化转型之道 第2版
祝守宇
￥77.48 起
数据工程师的云计算技术
数据可视化Pyecharts探秘实践教程/新工科大数据专业群实践丛书
余先昊、袁华 编
￥24.58 起
数据工程师的云计算技术
数据标注工程——语言知识与应用
于东
￥21.32 起
数据工程师的云计算技术
数据可视化基础与应用
刘佳 许桂秋 李静雯
￥25.65 起
数据工程师的云计算技术
数据权利保护的模式与机制
余圣琪
￥41.48 起
数据工程师的云计算技术
数据科学伦理：概念、技术和警世故事
[比利时]大卫·马滕斯(David；Martens
￥31.75 起
您可能感兴趣 / 更多
数据工程师的云计算技术
无辜者的谎言（相信我！看到结局你一定会头皮发麻；全美读者推荐的悬疑神作，GOODREADS高分作品）
[美]A.R.托雷 著；梁颂宇 译；星文文化 出品
￥30.15 起
数据工程师的云计算技术
孩子，把你的手给我1：怎么说孩子才爱听，怎么教孩子才肯学？帮助每一位3-12岁孩子的父母结束与孩子的所有冲突！
[美]海姆·G.吉诺特
￥7.91 起
数据工程师的云计算技术
哲学、历史与僭政——重审施特劳斯与科耶夫之争
[美]弗罗斯特（Bryan-Paul Frost） 编；[美]伯恩斯（Timothy W. Burns）
￥71.00 起
数据工程师的云计算技术
怎样做成大事
[美]丹·加德纳（Dan Gardner） 著；贾拥民 译；湛庐文化 出品；[丹麦]傅以斌（Bent Flyvbjerg）
￥37.15 起
数据工程师的云计算技术
1200年希腊罗马神话
[美]伊迪丝·汉密尔顿
￥79.00 起
数据工程师的云计算技术
爱情心理学（新编本）
[美]罗伯特·J. 斯腾伯格 (美)凯琳·斯腾伯格 倪爱萍 译
￥39.30 起
数据工程师的云计算技术
黄金圈法则
[美]西蒙·斯涅克 著；磨铁文化 出品
￥49.00 起
数据工程师的云计算技术
最后一章
[美]厄尼·派尔
￥26.52 起
数据工程师的云计算技术
汤姆·索亚历险记 彩图注音版 一二三四年级5-6-7-8-9岁小学生课外阅读经典 儿童文学无障碍有声伴读世界名著童话故事
[美]马克 吐温
￥5.51 起
数据工程师的云计算技术
富兰克林自传 名家全译本 改变无数人命运的励志传奇 埃隆马斯克反复推荐 赠富兰克林签名照及精美插图
[美]本杰明·富兰克林 著；李自修 译
￥29.05 起
数据工程师的云计算技术
汤姆素亚历险记：中小学生课外阅读快乐读书吧 儿童文学无障碍有声伴读世界名著童话故事
[美]马克·吐温
￥7.77 起
数据工程师的云计算技术
国际大奖图画书系列 共11册（小老鼠的恐惧的大书，大灰狼，红豆与菲比，别烦我，下雪了 ，穿靴子的猫 ，先有蛋，绿 ，特别快递，如果你想看鲸鱼 ，一个部落的孩子 ） 麦克米伦世纪
[美]莱恩·史密斯 (英)埃米莉·格雷维特 (美)劳拉·瓦卡罗·等/文 (英)埃米莉·格雷维特 等/图 彭懿 杨玲玲 阿甲 孙慧阳 白薇 译
￥5.00 起
© 2002-2024 Kongfz.com 孔夫子旧书网 版权所有
关于孔网 联系我们 帮助中心 版权隐私 广告业务 工作机会 移动版 图书目录 图书标签 热搜书籍 作家大全