work. The need to study and understand the process of technology evolution is crucial in today's world, as we are constantly surrounded by new technologies and innovations that shape our society and impact our lives. With the advent of big data and machine learning, the amount of data being generated every day has reached an unprecedented 25 quintillion bytes, making it essential to ensure that the data we rely on is of high quality. However, most data engineers, data analysts, and data scientists lack the time, resources, and understanding to create an effective data quality monitoring solution that can scale with their organizations. This is where "Automating Data Quality Monitoring at Scale: Scaling Beyond Rules with Machine Learning" comes in, a practical guide that shows how to use automated data quality monitoring to efficiently monitor all tables, proactively alert on every category of issue, and resolve problems immediately. Written by Jeremy Stanley and Paige Schwartz from Anomalo, this book is intended for three main audiences: chief data and analytics officers (CDAOs) or VPs of data, heads of data governance, and data practitioners such as data scientists, analysts, and data engineers.

работа. Необходимость изучения и понимания процесса эволюции технологий имеет решающее значение в современном мире, поскольку мы постоянно окружены новыми технологиями и инновациями, которые формируют наше общество и влияют на нашу жизнь. С появлением больших данных и машинного обучения объем данных, генерируемых каждый день, достиг беспрецедентных 25 квинтиллионов байт, что делает необходимым обеспечение высокого качества данных, на которые мы полагаемся. Однако большинству инженеров по обработке данных, аналитиков данных и специалистов по обработке данных не хватает времени, ресурсов и понимания для создания эффективного решения по мониторингу качества данных, которое можно было бы масштабировать вместе со своими организациями. Здесь появляется «Automating Data Quality Monitoring at Scale: Scaling Beyond Rules with Machine arning» - практическое руководство, показывающее, как использовать автоматизированный мониторинг качества данных для эффективного мониторинга всех таблиц, упреждающего оповещения о каждой категории проблем и немедленного решения проблем. Написанная Джереми Стэнли и Пейдж Шварц из Anomalo, эта книга предназначена для трех основных аудиторий: главных специалистов по данным и аналитике (CDAO) или вице-президентов по данным, руководителей по управлению данными и специалистов-практиков, таких как специалисты по данным, аналитики и инженеры по данным.

travail. La nécessité d'étudier et de comprendre le processus d'évolution de la technologie est essentielle dans le monde d'aujourd'hui, car nous sommes constamment entourés de nouvelles technologies et d'innovations qui façonnent notre société et influencent nos vies. Avec l'avènement du Big Data et du Machine arning, le volume de données générées chaque jour a atteint un nombre sans précédent de 25 quintulions d'octets, ce qui rend nécessaire d'assurer la haute qualité des données sur lesquelles nous comptons. Toutefois, la plupart des ingénieurs en informatique, analystes de données et spécialistes en informatique manquent de temps, de ressources et de compréhension pour mettre au point une solution efficace de surveillance de la qualité des données qui pourrait être mise à l'échelle avec leurs organisations. Voici « Automating Data Quality Monitoring at Scale : Scaling Beyond Rules with Machine arning » - un guide pratique qui montre comment utiliser la surveillance automatisée de la qualité des données pour surveiller efficacement toutes les tables, alerter proactivement chaque catégorie de problèmes et résoudre immédiatement les problèmes. Écrit par Jeremy Stanley et Paige Schwartz d'Anomalo, ce livre s'adresse à trois publics principaux : les principaux spécialistes des données et de l'analyse (CDAO) ou les vice-présidents des données, les responsables de la gestion des données et les praticiens tels que les spécialistes des données, les analystes et les ingénieurs des données.

trabajo. La necesidad de estudiar y entender el proceso de evolución de la tecnología es crucial en el mundo actual, ya que estamos constantemente rodeados de nuevas tecnologías e innovaciones que moldean nuestra sociedad e influyen en nuestras vidas. Con la llegada del big data y el machine learning, la cantidad de datos generados cada día ha alcanzado los 25 quintillones de bytes sin precedentes, lo que hace necesario garantizar la alta calidad de los datos en los que dependemos. n embargo, la mayoría de los ingenieros de procesamiento de datos, analistas de datos y profesionales de procesamiento de datos carecen de tiempo, recursos y comprensión para crear una solución de monitoreo de calidad de datos eficaz que pueda escalarse con sus organizaciones. Aquí aparece «Automating Data Quality Monitoring at Scale: Scaling Beyond Rules with Machine arning», una guía práctica que muestra cómo utilizar el monitoreo automatizado de la calidad de los datos para monitorear de manera efectiva todas las tablas, alertar de forma proactiva sobre cada categoría de problemas y resolver problemas de inmediato. Escrito por Jeremy Stanley y Page Schwartz de Anomalo, este libro está dirigido a tres públicos principales: los principales especialistas en datos y análisis (CDAO) o vicepresidentes de datos, ejecutivos de gestión de datos y profesionales como especialistas en datos, analistas e ingenieros de datos.

trabalho. A necessidade de explorar e compreender a evolução da tecnologia é crucial no mundo atual, porque estamos constantemente rodeados por novas tecnologias e inovações que formam a nossa sociedade e afetam nossas vidas. Com o surgimento dos grandes dados e do aprendizado de máquinas, a quantidade de dados gerados todos os dias atingiu um inédito de 25 quintilhões de bytes, o que torna essencial garantir a alta qualidade dos dados em que dependemos. No entanto, a maioria dos engenheiros de processamento de dados, analistas de dados e especialistas em processamento de dados carece de tempo, recursos e compreensão para criar uma solução eficaz de monitoramento da qualidade dos dados que possa ser dimensionada com suas organizações. Aqui aparece o'Automating Data Quality Monitoring at Scale: Escaling Beyond Rulas with Machine arning ", um manual prático que mostra como usar o monitoramento automatizado da qualidade dos dados para monitorar todas as tabelas de forma eficaz, alertar cada categoria de problemas e resolver problemas imediatamente. Escrito por Jeremy Stanley e Page Schwartz, da Anatalo, este livro é projetado para três públicos principais: especialistas em dados e análise (CDAO) ou vice-presidentes de dados, gerentes de dados e especialistas em práticas, como especialistas em dados, analistas e engenheiros de dados.

lavoro. La necessità di studiare e comprendere l'evoluzione della tecnologia è fondamentale nel mondo moderno, perché siamo costantemente circondati da nuove tecnologie e innovazioni che formano la nostra società e influenzano le nostre vite. Con l'arrivo dei big data e dell'apprendimento automatico, la quantità di dati generati ogni giorno ha raggiunto un valore di 25 quintillioni di byte senza precedenti, rendendo necessaria l'elevata qualità dei dati a cui ci affidiamo. Tuttavia, la maggior parte degli ingegneri di elaborazione dei dati, gli analisti di dati e gli esperti di elaborazione dei dati non hanno abbastanza tempo, risorse e comprensione per creare una soluzione efficace di monitoraggio della qualità dei dati che possa essere scalata con le proprie organizzazioni. Qui viene visualizzato «Automating Data Quality Monitoring at Scale: Scaling Beyond Rule with Machine arning», una guida pratica che mostra come utilizzare il monitoraggio automatizzato della qualità dei dati per monitorare in modo efficace tutte le tabelle, segnalare preventivamente ogni categoria di problemi e risolvere i problemi immediatamente. Scritto da Jeremy Stanley e Paige Schwartz di Anatalo, questo libro è progettato per tre pubblici principali: i principali esperti di dati e analisi (CDAO), i vice presidenti di dati, i responsabili della gestione dei dati e gli specialisti, come esperti di dati, analisti e ingegneri di dati.

Arbeit. Die Notwendigkeit, den Prozess der Technologieentwicklung zu erforschen und zu verstehen, ist in der heutigen Welt von entscheidender Bedeutung, da wir ständig von neuen Technologien und Innovationen umgeben sind, die unsere Gesellschaft prägen und unser ben beeinflussen. Mit dem Aufkommen von Big Data und maschinellem rnen hat die täglich erzeugte Datenmenge beispiellose 25 Quintillionen Bytes erreicht, was es notwendig macht, die hohe Datenqualität sicherzustellen, auf die wir uns verlassen. Den meisten Dateningenieuren, Datenanalysten und Datenspezialisten fehlt jedoch die Zeit, die Ressourcen und das Verständnis, um eine effektive Datenqualitätsüberwachungslösung zu schaffen, die zusammen mit ihren Organisationen skaliert werden könnte. Hier kommt „Automating Data Quality Monitoring at Scale: Scaling Beyond Rules with Machine arning“ ins Spiel - ein praktischer itfaden, der zeigt, wie e die automatisierte Überwachung der Datenqualität nutzen können, um alle Tabellen effektiv zu überwachen, proaktiv über jede Kategorie von Problemen zu informieren und Probleme sofort zu lösen. Geschrieben von Jeremy Stanley und Paige Schwartz von Anomalo, richtet sich dieses Buch an drei große Zielgruppen: Chief Data and Analytics Officers (CDAOs) oder Vice Presidents of Data, Data Management Manager und Praktiker wie Data Scientists, Analysten und Data Engineers.

praca |. Potrzeba badania i zrozumienia ewolucji technologii jest kluczowa w dzisiejszym świecie, ponieważ stale otaczają nas nowe technologie i innowacje, które kształtują nasze społeczeństwo i wpływają na nasze życie. Wraz z pojawieniem się dużych danych i uczenia maszynowego, ilość danych generowanych każdego dnia osiągnęła bezprecedensowe 25 quintillion bajtów, co sprawia, że niezbędne jest zapewnienie wysokiej jakości danych, na których polegamy. Jednak większości inżynierów danych, analityków danych i naukowców danych brakuje czasu, zasobów i wglądu, aby zbudować skuteczne rozwiązanie monitorowania jakości danych, które może skalować z ich organizacji. Tutaj pojawia się „Automatyzacja monitorowania jakości danych w skali: skalowanie poza zasadami z Machine arning”, sposób, który pokazuje, jak używać zautomatyzowanego monitorowania jakości danych, aby skutecznie monitorować wszystkie tabele, aktywnie ostrzegać o każdej kategorii problemów, i rozwiązać problemy natychmiast. Napisana przez Jeremy'ego Stanleya i Paige Schwartz z Anomalo książka skierowana jest do trzech głównych odbiorców: głównych naukowców i analityków danych (CDÉ) lub wiceprezesów danych, menedżerów danych i praktyków, takich jak naukowcy zajmujący się danymi, analitycy i inżynierowie danych.

עבודה. הצורך לחקור ולהבין את התפתחות הטכנולוגיה הוא חיוני בעולם של ימינו, כאשר אנו מוקפים כל הזמן בטכנולוגיות וחידושים חדשים שמעצבים את החברה שלנו ומשפיעים על חיינו. עם התפתחות המידע הגדול ולמידת המכונה, כמות המידע המיוצרת מדי יום הגיעה ל-25 קווינטיליון בייטים חסרי תקדים, מה שהופך אותה לחיונית כדי להבטיח את האיכות הגבוהה של הנתונים עליהם אנו מסתמכים. עם זאת, רוב מהנדסי הנתונים, מנתחי הנתונים ומדעני הנתונים חסרים את הזמן, המשאבים והתובנה לבניית פתרון יעיל לניטור איכות המידע שיכול להגיע בקנה מידה עם הארגונים שלהם. הנה מגיע ”Automating Data Quality Monitor at Scale: Scaling Beyond Rules with Machine arning”, מדריך המדריך כיצד להשתמש בניטור איכות נתונים אוטומטי כדי לנטר ביעילות את כל השולחנות, להתריע באופן פרואקטיבי על כל קטגוריה של בעיות ולפתור בעיות באופן מיידי. הספר נכתב על ידי ג 'רמי סטנלי ופייג'שוורץ מאנומלו, ומכוון לשלושה קהלים עיקריים: מדעני נתונים ראשיים ואנליסטים (CDAU) או סגני נשיאים של נתונים, מנהלי נתונים ואנשי מקצוע כגון מדעני נתונים, אנליסטים ומהנדסי נתונים.''

iş. Teknolojinin evrimini inceleme ve anlama ihtiyacı, günümüz dünyasında çok önemlidir, çünkü sürekli olarak toplumumuzu şekillendiren ve yaşamlarımızı etkileyen yeni teknolojiler ve yeniliklerle çevriliyiz. Büyük veri ve makine öğreniminin ortaya çıkmasıyla, her gün üretilen veri miktarı benzeri görülmemiş bir 25 kentilyon bayta ulaştı ve bu da güvendiğimiz verilerin yüksek kalitesini sağlamak için gerekli hale geldi. Bununla birlikte, çoğu veri mühendisi, veri analisti ve veri bilimcisi, kuruluşlarıyla ölçeklenebilecek etkili bir veri kalitesi izleme çözümü oluşturmak için zaman, kaynak ve içgörüden yoksundur. İşte geliyor "Ölçekte Veri Kalitesi İzlemenin Otomatikleştirilmesi: Makine Öğrenimi ile Kuralların Ötesinde Ölçeklendirme", tüm tabloları etkin bir şekilde izlemek için otomatik veri kalitesi izlemesinin nasıl kullanılacağını, proaktif olarak sizi her bir sorun kategorisine karşı uyarır ve sorunları hemen çözer. Anomalo'dan Jeremy Stanley ve Paige Schwartz tarafından yazılan bu kitap üç ana kitleye yöneliktir: baş veri bilimcileri ve analistleri (CDAO'lar) veya veri başkan yardımcıları, veri yöneticileri ve veri bilimcileri, analistler ve veri mühendisleri gibi uygulayıcılar.

العمل. إن الحاجة إلى دراسة وفهم تطور التكنولوجيا أمر بالغ الأهمية في عالم اليوم، لأننا محاطون باستمرار بالتكنولوجيات والابتكارات الجديدة التي تشكل مجتمعنا وتؤثر على حياتنا. مع ظهور البيانات الضخمة والتعلم الآلي، وصلت كمية البيانات التي يتم إنشاؤها كل يوم إلى 25 كوينتيليون بايت غير مسبوق، مما يجعل من الضروري ضمان الجودة العالية للبيانات التي نعتمد عليها. ومع ذلك، يفتقر معظم مهندسي البيانات ومحللي البيانات وعلماء البيانات إلى الوقت والموارد والبصيرة لبناء حل فعال لمراقبة جودة البيانات يمكنه التوسع مع مؤسساتهم. يأتي هنا «أتمتة مراقبة جودة البيانات على نطاق واسع: التوسع إلى ما وراء القواعد مع التعلم الآلي»، وهو دليل لكيفية استخدامها يوضح لك كيفية استخدام مراقبة جودة البيانات الآلية لمراقبة جميع الجداول بشكل فعال، وتنبيهك بشكل استباقي إلى كل فئة من المشاكل، وحل المشاكل على الفور. يستهدف هذا الكتاب الذي كتبه جيريمي ستانلي وبايج شوارتز من Anomalo ثلاثة جماهير رئيسية: كبار علماء البيانات والمحللين (CDAOs) أو نواب رؤساء البيانات ومديري البيانات والممارسين مثل علماء البيانات والمحللين ومهندسي البيانات.

일. 우리는 사회를 형성하고 삶에 영향을 미치는 새로운 기술과 혁신에 끊임없이 둘러싸여 있기 때문에 오늘날 세계에서 기술의 진화를 연구하고 이해해야 할 필요성이 중요합니다. 빅 데이터와 머신 러닝의 출현으로 매일 생성되는 데이터의 양은 전례없는 25 Quintillion 바이트에 도달하여 우리가 의존하는 데이터의 고품질을 보장하는 데 필수적입니다. 그러나 대부분의 데이터 엔지니어, 데이터 분석가 및 데이터 과학자는 조직과 함께 확장 할 수있는 효과적인 데이터 품질 모니터링 솔루션을 구축 할 시간, 리소스 및 통찰력이 부 다음은 자동 데이터 품질 모니터링을 사용하여 모든 테이블을 효과적으로 모니터링하고 각 범주의 문제에 대해 사전에 경고하고 문제를 해결하는 방법을 보여주는 방법 안내서 인 "규모에 따른 데이터 품질 모니터링: 머신 러닝을 통한 규칙 확대" 입니다. Anomalo의 Jeremy Stanley와 Paige Schwartz가 저술 한이 책은 최고 데이터 과학자 및 분석가 (CDAO) 또는 데이터 과학자, 분석가 및 데이터 엔지니어와 같은 실무자 부사장을 대상으로합니다.

仕事。私たちは、社会を形作り、私たちの生活に影響を与える新しい技術やイノベーションに常に囲まれているので、技術の進化を研究し理解する必要が今日の世界では重要です。ビッグデータと機械学習の出現により、毎日生成されるデータ量は前例のない25 quintilionバイトに達しており、私たちが信頼するデータの高品質を確保することが不可欠です。しかし、ほとんどのデータエンジニア、データアナリスト、データサイエンティストは、組織と一緒に拡張できる効果的なデータ品質監視ソリューションを構築する時間、リソース、洞察力を欠いています。自動化されたデータ品質監視を使用してすべてのテーブルを効果的に監視し、各カテゴリの問題に積極的に警告し、すぐに問題を解決する方法を示すハウツーガイド「、機械学習でルールを超えてスケーリング」が登場します。AnomaloのJeremy StanleyとPaige Schwartzによって書かれたこの本は、チーフデータサイエンティストとアナリスト（CDAO）、またはデータサイエンティスト、アナリスト、データエンジニアなどのデータ、データマネージャー、実務家の副社長を対象としています。

工作。在當今世界，探索和理解技術演變過程的必要性至關重要，因為我們不斷被塑造我們的社會並影響我們生活的新技術和創新所包圍。隨著大數據和機器學習的出現，每天生成的數據量達到了前所未有的25個五十億字節，因此有必要確保我們依賴的高質量數據。但是，大多數數據工程師、數據分析師和數據處理專業人員缺乏時間、資源和洞察力，無法創建一個有效的數據質量監測解決方案，可以與其組織一起擴展。這裏出現了「自動化數據質量監視尺度：通過機器學習來衡量超出規則」-實用指南，展示了如何使用自動數據質量監視來有效監視所有表，主動警告每個問題類別並立即解決問題。這本書由Anomalo的Jeremy Stanley和Paige Schwartz撰寫，面向三個主要受眾：首席數據和分析師（CDAO）或數據副總裁，數據管理主管以及數據專家，分析師和數據工程師等從業人員。