. You will learn how to use GCP to store, organize, analyze, and visualize large datasets and gain insights from them. The book covers topics such as data engineering, machine learning, deep learning, and big data analytics. The book "Data Science on the Google Cloud Platform Second Edition" is a comprehensive guide that teaches data engineers and data scientists how to leverage the power of the Google Cloud Platform (GCP) to perform end-to-end data pipelines using various statistical and machine learning methods. The book focuses on the practical application of these techniques to solve real-world problems, providing readers with hands-on experience in building their own projects on the GCP. As technology continues to evolve at an unprecedented pace, it is crucial to understand the process of technological evolution and its impact on humanity. This book offers a unique perspective on the need for individuals to develop a personal paradigm for perceiving the technological process of developing modern knowledge. By adopting a personalized approach to understanding new technologies, individuals can better adapt to the rapidly changing landscape and survive in a warring state. The book begins by introducing the basics of GCP and its components, including BigQuery, Cloud Storage, and Cloud Pub/Sub. Readers will learn how to store, organize, and analyze large datasets using these tools, as well as how to visualize insights from the data. As they progress through the chapters, they will gain experience in implementing machine learning and deep learning solutions using TensorFlow and AutoML, and how to deploy models on the GCP. One of the key themes of the book is the importance of collaboration in data science. The author emphasizes the need for data scientists and engineers to work together to build end-to-end data pipelines that can handle complex data processing tasks. This collaborative approach not only leads to more effective problem-solving but also fosters a deeper understanding of the technology and its applications. Throughout the book, the author uses simplified language and accessible text formats to make technical terms easier to understand. This adaptation is essential for readers who may not be familiar with the latest technological advancements but are eager to learn and apply their knowledge in real-world scenarios.

.Вы узнаете, как использовать GCP для хранения, организации, анализа и визуализации больших наборов данных и получать от них информацию. Книга охватывает такие темы, как инженерия данных, машинное обучение, глубокое обучение и аналитика больших данных. Книга «Data Science on the Google Cloud Platform Second Edition» является всеобъемлющим руководством, которое учит инженеров по обработке данных и специалистов по обработке данных, как использовать возможности Google Cloud Platform (GCP) для выполнения сквозных конвейеров данных с использованием различных статистических и машинных методов обучения. Книга посвящена практическому применению этих методов для решения реальных проблем, предоставляя читателям практический опыт в создании своих собственных проектов на основе технологии GCP. Технология продолжает развиваться беспрецедентными темпами, крайне важно понимать процесс технологическая эволюция и ее влияние на человечество. Эта книга предлагает уникальный взгляд на необходимость развития индивидуумами личностной парадигмы восприятия технологического процесса развития современных знаний. Приняв персонализированный подход к пониманию новых технологий, люди могут лучше адаптироваться к быстро меняющемуся ландшафту и выжить в воюющем государстве. Книга начинается с ознакомления с основами GCP и его компонентами, включая BigQuery, Cloud Storage и Cloud Pub/Sub.Readers, которые научатся хранить, организовывать и анализировать большие наборы данных с помощью этих инструментов, а также как визуализировать инсайды из данных. По мере прохождения глав они получат опыт внедрения решений для машинного обучения и глубокого обучения с использованием TensorFlow и AutoML, а также способы развертывания моделей на GCP.Оне из ключевых тем книги - важность сотрудничества в науке о данных. Автор подчеркивает необходимость совместной работы специалистов по анализу данных и инженеров для создания сквозных конвейеров данных, способных решать сложные задачи по обработке данных. Этот совместный подход не только ведет к более эффективному решению проблем, но и способствует более глубокому пониманию технологии и ее приложений. На протяжении всей книги автор использует упрощенный язык и доступные текстовые форматы, чтобы облегчить понимание технических терминов. Эта адаптация необходима для читателей, которые могут быть не знакомы с последними технологическими достижениями, но стремятся изучать и применять свои знания в реальных сценариях.

.Vous apprendrez comment utiliser GCP pour stocker, organiser, analyser et visualiser de grands ensembles de données et obtenir des informations de leur part. livre couvre des sujets tels que l'ingénierie des données, l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond et l'analyse de Big Data. livre « Data Science on the Google Cloud Platform Deuxième Edition » est un guide complet qui enseigne aux ingénieurs et aux professionnels du traitement des données comment utiliser les capacités de Google Cloud Platform (GCP) pour exécuter des pipelines de données de bout en bout en utilisant une variété de méthodes d'apprentissage statistique et automatique. livre se concentre sur l'application pratique de ces techniques pour résoudre des problèmes réels, offrant aux lecteurs une expérience pratique dans la création de leurs propres projets basés sur la technologie GCP. La technologie continue d'évoluer à un rythme sans précédent, il est essentiel de comprendre l'évolution technologique et son impact sur l'humanité. Ce livre offre une vision unique de la nécessité pour les individus de développer un paradigme personnel de la perception du processus technologique du développement des connaissances modernes. En adoptant une approche personnalisée de la compréhension des nouvelles technologies, les gens peuvent mieux s'adapter à un paysage en évolution rapide et survivre dans un État en guerre. livre commence par une présentation des bases de GCP et de ses composants, y compris BigQuery, Cloud Storage et Cloud Pub/Sub.Readers, qui apprendront à stocker, organiser et analyser de grands ensembles de données à l'aide de ces outils, ainsi que comment visualiser les insides à partir de données. Au fil des chapitres, ils auront l'expérience de mettre en œuvre des solutions d'apprentissage automatique et de deep learning à l'aide de TensorFlow et AutoML, ainsi que les moyens de déployer des modèles sur le GCP.On à partir des thèmes clés du livre - l'importance de la collaboration dans la science des données. L'auteur souligne la nécessité de collaborer entre les analystes de données et les ingénieurs pour créer des pipelines de données de bout en bout capables de relever les défis complexes du traitement des données. Cette approche collaborative permet non seulement de mieux résoudre les problèmes, mais aussi de mieux comprendre la technologie et ses applications. Tout au long du livre, l'auteur utilise un langage simplifié et des formats de texte accessibles pour faciliter la compréhension des termes techniques. Cette adaptation est nécessaire pour les lecteurs qui ne sont peut-être pas familiers avec les dernières avancées technologiques, mais qui cherchent à apprendre et à appliquer leurs connaissances dans des scénarios réels.

. Aprenderá a utilizar GCP para almacenar, organizar, analizar y visualizar grandes conjuntos de datos y obtener información de ellos. libro cubre temas como ingeniería de datos, aprendizaje automático, aprendizaje profundo y análisis de big data. libro «Data Science on the Google Cloud Platform Second Edition» es una guía integral que enseña a los ingenieros de procesamiento de datos y a los profesionales de procesamiento de datos cómo aprovechar las capacidades de Google Cloud Platform (GCP) para realizar transportadores de datos de extremo a extremo utilizando una variedad de estadísticas y máquinas métodos de enseñanza. libro se centra en la aplicación práctica de estas técnicas para resolver problemas reales, proporcionando a los lectores experiencia práctica en la creación de sus propios proyectos basados en la tecnología GCP. La tecnología sigue evolucionando a un ritmo sin precedentes, es fundamental entender el proceso de evolución tecnológica y su impacto en la humanidad. Este libro ofrece una visión única de la necesidad de que los individuos desarrollen un paradigma personal para percibir el proceso tecnológico del desarrollo del conocimiento moderno. Al adoptar un enfoque personalizado para entender las nuevas tecnologías, las personas pueden adaptarse mejor a un panorama que cambia rápidamente y sobrevivir en un estado en guerra. libro comienza con una introducción a los fundamentos del GCP y sus componentes, incluyendo BigQuery, Cloud Storage y Cloud Pub/Sub.Readers, que aprenderán a almacenar, organizar y analizar grandes conjuntos de datos con estas herramientas, así como cómo visualizar información privilegiada de los datos. A medida que pasan por los capítulos, obtendrán experiencia en la implementación de soluciones de aprendizaje automático y aprendizaje profundo utilizando TensorFlow y AutoML, así como formas de implementar modelos en GCP.On los temas clave del libro, la importancia de colaborar en la ciencia de datos. autor subraya la necesidad de que los especialistas en análisis de datos y los ingenieros trabajen juntos para crear transportadores de datos de extremo a extremo capaces de resolver problemas complejos de procesamiento de datos. Este enfoque colaborativo no sólo conduce a una mejor solución de los problemas, sino que también contribuye a una mejor comprensión de la tecnología y sus aplicaciones. A lo largo del libro, el autor utiliza un lenguaje simplificado y formatos de texto accesibles para facilitar la comprensión de los términos técnicos. Esta adaptación es necesaria para lectores que pueden no estar familiarizados con los últimos avances tecnológicos, pero que buscan aprender y aplicar sus conocimientos en escenarios reales.

.Você vai aprender como usar o GCP para armazenar, organizar, analisar e visualizar grandes conjuntos de dados e obter informações deles. O livro abrange temas como engenharia de dados, aprendizagem de máquinas, treinamento profundo e análise de big data. O livro «Data Science on the Google Cloud Plataforma Segundo Edition» é um guia abrangente que ensina engenheiros de processamento de dados e especialistas em processamento de dados sobre como usar a capacidade do Google Cloud Platford (GCP) para realizar convênios de dados de forma transversal usando diferentes métodos estatísticos e de aprendizagem de máquinas. O livro trata da aplicação prática dessas técnicas para resolver problemas reais, oferecendo aos leitores experiência prática na criação de seus próprios projetos baseados na tecnologia GCP. A tecnologia continua a evoluir a um ritmo sem precedentes, e é crucial compreender a evolução tecnológica e seus efeitos na humanidade. Este livro oferece uma visão única da necessidade de os indivíduos desenvolverem um paradigma pessoal de percepção do processo tecnológico de desenvolvimento do conhecimento moderno. Ao adotar uma abordagem personalizada da compreensão das novas tecnologias, as pessoas podem se adaptar melhor a uma paisagem em rápida mudança e sobreviver num estado em guerra. O livro começa com os fundamentos do GCP e seus componentes, incluindo BigQuery, Cloud Armazenamento e Cloud Pub/Sub.Readers, que aprenderão a armazenar, organizar e analisar grandes conjuntos de dados usando essas ferramentas e como visualizar insights a partir de dados. À medida que os capítulos passarem, eles terão experiência em introduzir soluções de aprendizado de máquina e aprendizagem profunda usando TensorFlow e AutoML, bem como formas de implantar modelos em GCP.One a partir de temas-chave do livro - a importância da cooperação na ciência dos dados. O autor ressalta a necessidade de que especialistas em análise de dados e engenheiros trabalhem juntos para criar linhas de montagem de dados de forma a lidar com tarefas complexas de processamento de dados. Esta abordagem conjunta não só leva a uma solução mais eficaz, mas também ajuda a compreender melhor a tecnologia e seus aplicativos. Ao longo do livro, o autor usa linguagem simplificada e formatos de texto disponíveis para facilitar a compreensão dos termos técnicos. Esta adaptação é necessária para os leitores que podem não estar familiarizados com os avanços tecnológicos recentes, mas que procuram explorar e aplicar seus conhecimentos em cenários reais.

.Secondo come utilizzare GCP per memorizzare, organizzare, analizzare e visualizzare i grandi set di dati e ottenere informazioni da essi fornite. Il libro comprende argomenti quali ingegneria dei dati, apprendimento automatico, apprendimento approfondito e analisi dei big data. Data Science on the Google Cloud Platform SecondEdition è una guida completa che insegna agli ingegneri di elaborazione dei dati e agli esperti di elaborazione come utilizzare le funzionalità di Google Cloud Platform (GCP) per eseguire i trasferimenti completi con metodi di apprendimento statistico e automatico. Il libro è dedicato all'applicazione pratica di questi metodi per risolvere i problemi reali, fornendo ai lettori un'esperienza pratica nella creazione dei propri progetti basati sulla tecnologia GCP. La tecnologia continua a crescere a un ritmo senza precedenti, ed è fondamentale comprendere l'evoluzione tecnologica e il suo impatto sull'umanità. Questo libro offre una visione unica della necessità per gli individui di sviluppare il paradigma personale della percezione del processo tecnologico di sviluppo della conoscenza moderna. Adottando un approccio personalizzato alla comprensione delle nuove tecnologie, le persone possono adattarsi meglio al panorama in rapida evoluzione e sopravvivere in uno stato in guerra. Il libro inizia con la conoscenza delle basi di GCP e dei suoi componenti, tra cui BigQuery, Cloud Storage e Cloud Pub/Sub.Readers, che impareranno a memorizzare, organizzare e analizzare grandi dataset con questi strumenti e a visualizzare insidie dai dati. Con il passaggio dei capitoli, essi acquisiranno esperienza nell'implementazione di soluzioni di apprendimento automatico e di apprendimento approfondito con TensorFlow e AutoML, nonché le modalità di implementazione dei modelli su GCP.One tra i temi chiave del libro: l'importanza della cooperazione nella scienza dei dati. L'autore sottolinea la necessità di collaborare con gli esperti di analisi dei dati e gli ingegneri per creare una rete di dati completa in grado di affrontare le complesse sfide di elaborazione dei dati. Questo approccio congiunto non solo consente di risolvere i problemi in modo più efficiente, ma anche di migliorare la comprensione della tecnologia e delle sue applicazioni. Durante tutto il libro, l'autore utilizza un linguaggio semplificato e formati di testo disponibili per facilitare la comprensione dei termini tecnici. Questo adattamento è necessario per i lettori che potrebbero non conoscere gli ultimi progressi tecnologici, ma che cercano di studiare e applicare le proprie conoscenze in scenari reali.

.e erfahren, wie e mit GCP große Datensätze speichern, organisieren, analysieren und visualisieren und daraus Erkenntnisse gewinnen. Das Buch behandelt Themen wie Data Engineering, maschinelles rnen, Deep arning und Big Data Analytics. Das Buch „Data Science on the Google Cloud Platform Second Edition“ ist ein umfassender itfaden, der Dateningenieuren und Datenwissenschaftlern beibringt, wie sie die Fähigkeiten der Google Cloud Platform (GCP) nutzen können, um End-to-End-Datenpipelines mit verschiedenen statistischen und maschinellen rnmethoden durchzuführen. Das Buch konzentriert sich auf die praktische Anwendung dieser Methoden zur Lösung realer Probleme und bietet den sern praktische Erfahrungen bei der Erstellung ihrer eigenen Projekte auf der Grundlage der GCP-Technologie. Die Technologie entwickelt sich in einem beispiellosen Tempo weiter, es ist entscheidend, den Prozess der technologischen Entwicklung und ihre Auswirkungen auf die Menschheit zu verstehen. Dieses Buch bietet eine einzigartige Perspektive auf die Notwendigkeit, dass Individuen ein persönliches Paradigma der Wahrnehmung des technologischen Prozesses der Entwicklung des modernen Wissens entwickeln. Durch einen personalisierten Ansatz zum Verständnis neuer Technologien können sich die Menschen besser an die sich schnell verändernde Landschaft anpassen und in einem kriegführenden Staat überleben. Das Buch beginnt mit einer Einführung in die Grundlagen von GCP und seinen Komponenten, darunter BigQuery, Cloud Storage und Cloud Pub/Sub.Readers, die lernen, große Datensätze mit diesen Tools zu speichern, zu organisieren und zu analysieren und Einblicke aus den Daten zu visualisieren. Im Laufe der Kapitel werden sie Erfahrungen mit der Implementierung von Machine-arning- und Deep-arning-Lösungen mit TensorFlow und AutoML sowie mit der Bereitstellung von Modellen auf GCP sammeln. Eines der Hauptthemen des Buches ist die Bedeutung der Zusammenarbeit in der Datenwissenschaft. Der Autor betont die Notwendigkeit der Zusammenarbeit von Datenwissenschaftlern und Ingenieuren, um End-to-End-Datenpipelines zu erstellen, die in der Lage sind, komplexe Datenverarbeitungsaufgaben zu lösen. Dieser kooperative Ansatz führt nicht nur zu einer effizienteren Problemlösung, sondern trägt auch zu einem tieferen Verständnis der Technologie und ihrer Anwendungen bei. Während des gesamten Buches verwendet der Autor eine vereinfachte Sprache und verfügbare Textformate, um das Verständnis von Fachbegriffen zu erleichtern. Diese Anpassung ist notwendig für ser, die vielleicht nicht mit den neuesten technologischen Fortschritten vertraut sind, aber ihr Wissen in realen Szenarien studieren und anwenden möchten.

. Nauczysz się używać GCP do przechowywania, organizowania, analizowania i wizualizacji dużych zbiorów danych i uzyskiwania od nich informacji. Książka obejmuje takie tematy, jak inżynieria danych, uczenie maszynowe, głębokie uczenie się i analiza dużych danych. Książka „Data Science on the Google Cloud Platform Second Edition” jest kompleksowym przewodnikiem, który uczy inżynierów danych i naukowców danych, jak korzystać z mocy platformy Google Cloud Platform (GCP) do wykonywania końcowych rurociągów danych przy użyciu różnych metod uczenia statystycznego i maszynowego. Książka koncentruje się na praktycznym zastosowaniu tych metod do problemów realnych, zapewniając czytelnikom praktyczne doświadczenie w tworzeniu własnych projektów opartych na technologii GCP. Technologia nadal rozwija się w bezprecedensowym tempie, niezwykle ważne jest zrozumienie procesu ewolucji technologicznej i jej wpływu na ludzkość. Książka ta oferuje wyjątkową perspektywę na potrzebę rozwoju przez jednostki osobistego paradygmatu postrzegania technologicznego procesu rozwoju nowoczesnej wiedzy. Przyjmując spersonalizowane podejście do zrozumienia nowych technologii, ludzie mogą lepiej dostosować się do szybko zmieniającego się krajobrazu i przetrwać w stanie wojennym. Książka rozpoczyna się we wstępie do podstaw GCP i jego komponentów, w tym Chmura, Chmura Pub/Sub.Czytelnicy, którzy nauczą się przechowywać, organizować i analizować duże zbiory danych za pomocą tych narzędzi, a także jak wizualizować spostrzeżenia z danych. W trakcie realizacji rozdziałów zdobędą doświadczenie we wdrażaniu rozwiązań uczenia maszynowego i głębokiego uczenia się za pomocą TensorFlow i AutoML, a także sposoby wdrażania modeli w GCP. Jednym z kluczowych tematów książki jest znaczenie współpracy w dziedzinie danych naukowych. Autor podkreśla potrzebę współpracy naukowców i inżynierów zajmujących się przetwarzaniem danych w celu stworzenia końcowych rurociągów danych, które mogą rozwiązać złożone problemy z przetwarzaniem danych. To wspólne podejście nie tylko prowadzi do lepszego rozwiązywania problemów, ale również przyczynia się do głębszego zrozumienia technologii i jej zastosowań. W całej książce autor wykorzystuje uproszczony język i dostępne formaty tekstowe, aby ułatwić zrozumienie terminów technicznych. Adaptacja ta jest niezbędna dla czytelników, którzy mogą nie znać najnowszych osiągnięć technologicznych, ale chętnie uczą się i stosują swoją wiedzę do scenariuszy rzeczywistych.

תיאור ספר: R בניתוח נתוני פעולה וגרפיקה עם מהדורת R 2: ד "ר רוברט גרוסמן (Robert H. Grossman Publisher: O'Reilly Media Publishing Date: 15 במרץ 2019 Pages: 432 עמודים פורמט: Paperback, e-book ז 'אנר: טכנולוגיה, תכנות, ניתוח נתונים, קהל מעצב גרפי: מפתחים, מנתחי נתונים, אנשי מקצוע, חוקרים, סטודנטים: בעידן הטכנולוגי המתפתח במהירות, חשוב להבין את תהליך האבולוציה הטכנולוגית ואת השפעתה על האנושות. הספר "R in Action Data Analysis and Graphics with R 2nd Edition" מאת ד "ר רוברט גרוסמן (Robert H. Grossman) מספק מדריך מקיף לשליטה ב-R ויישומיו בניתוח נתונים והדמיה. ככותב מקצועי, אתעמק בדקויות הספר ואדגיש את משמעותו בהבנת ההתקדמות הטכנולוגית המעצבת את עולמנו. הצורך בחקר האבולוציה הטכנולוגית הספר ”R in Action Data Analysis and Graphics with R 2nd Edition” מדגיש את חשיבות המחקר וההבנה של התהליך הטכנולוגי של פיתוח הידע המודרני.''

Büyük veri kümelerini depolamak, düzenlemek, analiz etmek ve görselleştirmek ve onlardan bilgi almak için GCP'yi nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz. Kitap, veri mühendisliği, makine öğrenimi, derin öğrenme ve büyük veri analizi gibi konuları kapsamaktadır. "Google Cloud Platform Second Edition'da Veri Bilimi" kitabı, veri mühendislerine ve veri bilimcilerine, çeşitli istatistiksel ve makine öğrenme yöntemlerini kullanarak uçtan uca veri boru hatlarını yürütmek için Google Cloud Platform'un (GCP) gücünü nasıl kullanacaklarını öğreten kapsamlı bir kılavuzdur. Kitap, bu yöntemlerin gerçek dünyadaki sorunlara pratik olarak uygulanmasına odaklanmakta ve okuyuculara GCP teknolojisine dayalı kendi projelerini oluşturmada pratik deneyim kazandırmaktadır. Teknoloji benzeri görülmemiş bir hızda gelişmeye devam ediyor, teknolojik evrim sürecini ve insanlık üzerindeki etkisini anlamak son derece önemlidir. Bu kitap, bireylerin modern bilgiyi geliştirmenin teknolojik sürecinin kişisel bir algı paradigmasını geliştirme ihtiyacına benzersiz bir bakış açısı sunmaktadır. Yeni teknolojileri anlamak için kişiselleştirilmiş bir yaklaşım benimseyerek, insanlar hızla değişen bir manzaraya daha iyi adapte olabilir ve savaşan bir durumda hayatta kalabilirler. Kitap, GCP'nin temelleri ve BigQuery, Cloud Storage ve Cloud Pub/Sub.Readers dahil olmak üzere bileşenlerinin, bu araçları kullanarak büyük veri kümelerinin nasıl depolanacağını, düzenleneceğini ve analiz edileceğini ve verilerden elde edilen bilgilerin nasıl görselleştirileceğini öğrenecek bir giriş ile başlar. Bölümler boyunca ilerledikçe, TensorFlow ve AutoML'yi kullanarak makine öğrenimi ve derin öğrenme çözümlerini ve ayrıca GCP'deki modelleri dağıtma yollarını uygulama konusunda deneyim kazanacaklar. Kitabın ana konularından biri, veri biliminde işbirliğinin önemidir. Yazar, karmaşık veri işleme sorunlarını çözebilecek uçtan uca veri boru hatları oluşturmak için veri bilimcileri ve mühendislerinin birlikte çalışması gerektiğini vurgulamaktadır. Bu işbirlikçi yaklaşım sadece daha iyi problem çözmeye yol açmakla kalmaz, aynı zamanda teknolojinin ve uygulamalarının daha derin bir şekilde anlaşılmasına katkıda bulunur. Kitap boyunca yazar, teknik terimlerin anlaşılmasını kolaylaştırmak için basitleştirilmiş dil ve erişilebilir metin formatları kullanır. Bu adaptasyon, en son teknolojik gelişmelere aşina olmayan, ancak bilgilerini gerçek dünya senaryolarına öğrenmeye ve uygulamaya istekli olan okuyucular için çok önemlidir.

ستتعلم كيفية استخدام GCP لتخزين وتنظيم وتحليل وتصور مجموعات البيانات الكبيرة والحصول على المعلومات منها. يغطي الكتاب موضوعات مثل هندسة البيانات والتعلم الآلي والتعلم العميق وتحليلات البيانات الضخمة. كتاب «Data Science on the Google Cloud Platform Second Edition» هو دليل شامل يعلم مهندسي البيانات وعلماء البيانات كيفية استخدام قوة منصة Google السحابية (GCP) لتنفيذ خطوط أنابيب البيانات الشاملة باستخدام مجموعة متنوعة من طرق التعلم الإحصائي والآلي. يركز الكتاب على التطبيق العملي لهذه الأساليب على مشاكل العالم الحقيقي، مما يوفر للقراء خبرة عملية في إنشاء مشاريعهم الخاصة القائمة على تقنية GCP. ولا تزال التكنولوجيا تتطور بوتيرة لم يسبق لها مثيل، ومن المهم للغاية فهم عملية التطور التكنولوجي وأثرها على البشرية. يقدم هذا الكتاب منظورًا فريدًا حول حاجة الأفراد إلى تطوير نموذج شخصي للإدراك للعملية التكنولوجية لتطوير المعرفة الحديثة. من خلال تبني نهج شخصي لفهم التقنيات الجديدة، يمكن للناس التكيف بشكل أفضل مع المشهد سريع التغير والبقاء على قيد الحياة في حالة حرب. يبدأ الكتاب بمقدمة لأساسيات GCP ومكوناته، بما في ذلك BigQuery و Cloud Storage و Cloud Pub/Sub.Readers، الذين سيتعلمون كيفية تخزين وتنظيم وتحليل مجموعات البيانات الكبيرة باستخدام هذه الأدوات، وكذلك كيفية تصور الرؤى من البيانات. مع تقدمهم من خلال الفصول، سيكتسبون خبرة في تنفيذ حلول التعلم الآلي والتعلم العميق باستخدام TensorFlow و AutoML، بالإضافة إلى طرق نشر النماذج في GCP. أحد الموضوعات الرئيسية للكتاب هو أهمية التعاون في علم البيانات. يؤكد المؤلف على الحاجة إلى علماء البيانات والمهندسين للعمل معًا لإنشاء خطوط أنابيب بيانات شاملة يمكنها حل مشاكل معالجة البيانات المعقدة. لا يؤدي هذا النهج التعاوني إلى حل أفضل للمشاكل فحسب، بل يساهم أيضًا في فهم أعمق للتكنولوجيا وتطبيقاتها. في جميع أنحاء الكتاب، يستخدم المؤلف لغة مبسطة وتنسيقات نصية يسهل الوصول إليها لتسهيل فهم المصطلحات الفنية. هذا التكيف ضروري للقراء الذين قد لا يكونون على دراية بأحدث التطورات التكنولوجية، لكنهم حريصون على تعلم وتطبيق معرفتهم على سيناريوهات العالم الحقيقي.

GCP를 사용하여 큰 데이터 세트를 저장, 구성, 분석 및 시각화하고 정보를 얻는 방법을 배웁니다. 이 책은 데이터 엔지니어링, 머신 러닝, 딥 러닝 및 빅 데이터 분석과 같은 주제를 다룹니다. "Google Cloud Platform Second Edition의 데이터 과학" 책은 데이터 엔지니어 및 데이터 과학자에게 GCP (Google Cloud Platform) 의 힘을 사용하여 다양한 통계 및 기계 학습 방법. 이 책은 이러한 방법을 실제 문제에 실제로 적용하는 데 중점을 두어 독자에게 GCP 기술을 기반으로 자체 프로젝트를 작성하는 데 실질적인 경험을 제공합니다. 기술은 전례없는 속도로 계속 발전하고 있으며 기술 진화 과정과 인류에 미치는 영향을 이해하는 것이 매우 중요합니다. 이 책은 개인이 현대 지식을 개발하는 기술 과정에 대한 개인적인 인식 패러다임을 개발할 필요성에 대한 독특한 관점을 제공합니다. 새로운 기술을 이해하기 위해 개인화 된 접근 방식을 채택함으로써 사람들은 빠르게 변화하는 환경에 더 잘 적응하고 전쟁 상태에서 생존 할 수 있 이 책은 이러한 도구를 사용하여 대규모 데이터 세트를 저장, 구성 및 분석하는 방법과 데이터에서 통찰력을 시각화하는 방법을 배우는 BigQuery, Cloud Storage 및 Cloud Pub/Sub.Readers를 포함한 GCP 및 해당 구성 요소에 대한 소개로 시작합니다. 챕터를 진행함에 따라 TensorFlow 및 AutoML을 사용하여 머신 러닝 및 딥 러닝 솔루션을 구현하고 GCP에 모델을 배포하는 방법에 대한 경험을 얻게됩니다. 이 책의 주요 주제 중 하나는 데이터 과학에서의 협업의 중요성입니다. 저자는 복잡한 데이터 처리 문제를 해결할 수있는 엔드 투 엔드 데이터 파이프 라인을 만들기 위해 데이터 과학자와 엔지니어가 협력해야 할 필요성을 강조합니다. 이 협업 적 접근 방식은 더 나은 문제 해결로 이어질뿐만 아니라 기술과 응용 프로그램에 대한 깊은 이해에 기여합니다. 이 책 전체에서 저자는 단순화 된 언어와 액세스 가능한 텍스트 형식을 사용하여 기술 용어를 쉽게 이해할 수 있 이러한 적응은 최신 기술 발전에 익숙하지 않지만 실제 시나리오에 지식을 배우고 적용하기를 간절히 원하는 독자에게 필수적입니다.

。 GCPを使用して大きなデータセットを保存、整理、分析、可視化し、それらから情報を取得する方法を学びます。この本は、データエンジニアリング、機械学習、ディープラーニング、ビッグデータ分析などのトピックをカバーしています。本「Data Science on the Google Cloud Platform Second Edition」は、Google Cloud Platform （GCP）のパワーを使用して、さまざまな統計的および機械学習方法を使用してエンドツーエンドのデータパイプラインを実行する方法をデータエンジニアおよびデータサイエンティストに教える包括的なガイドです。本書では、これらの手法を現実の問題に応用することに焦点を当て、GCP技術に基づいた独自のプロジェクトを作成する実践的な経験を読者に提供します。技術はかつてないペースで発展し続けており、技術進化の過程とその人類への影響を理解することは非常に重要です。この本は、個人が現代の知識を開発する技術的プロセスの知覚の個人的パラダイムを開発する必要性についてのユニークな視点を提供します。新しい技術を理解するためにパーソナライズされたアプローチを採用することで、人々は急速に変化する景観に適応し、戦争状態で生き残ることができます。本は、BigQuery、 Cloud Storage、 Cloud Pub/Sub。Readersを含むGCPとそのコンポーネントの基本を紹介します。読者は、これらのツールを使用して大きなデータセットを保存、整理、分析する方法、およびデータからの洞察を視覚化する方法を学びます。チャプターを進めると、TensorFlowとAutoMLを使用した機械学習とディープラーニングソリューションの実装、およびGCPでモデルを展開する方法の経験が得られます。この本の主要なトピックの1つは、データサイエンスにおけるコラボレーションの重要性です。著者は、データサイエンティストとエンジニアが協力して、複雑なデータ処理の問題を解決できるエンドツーエンドのデータパイプラインを作成する必要性を強調しています。この協働的なアプローチは、より良い問題解決につながるだけでなく、技術とその応用をより深く理解するのにも貢献します。著者は本を通して、技術用語の理解を促進するために、簡略化された言語とアクセス可能なテキストフォーマットを使用しています。この適応は、最新の技術の進歩に精通していないかもしれないが、実際のシナリオに彼らの知識を学び、適用することを熱望している読者にとって不可欠です。