. The book "Effective Data Science Infrastructure" is a comprehensive guide to building and managing data science and machine learning infrastructure, drawing on the experiences of companies like Netflix that have successfully implemented cutting-edge data systems. The author takes a human-centered approach, focusing on the needs of data scientists and their unique workflows to create an infrastructure that supports their productivity and collaboration. The book begins by emphasizing the importance of understanding the evolution of technology and its impact on our society. The author argues that technology has the power to unify people in a world filled with conflict and war, but only if we approach it with a deep understanding of its development and potential. To achieve this, the author advocates for developing a personal paradigm for perceiving technological progress, one that values adaptation, creativity, and collaboration. This mindset is essential for harnessing the full potential of technology and ensuring its use for the betterment of humanity. As the foundation of effective data science infrastructure, the book highlights the need for a customizable process that can be adapted to individual companies and their specific requirements. The author provides a step-by-step guide to setting up end-to-end infrastructure using open-source software and idiomatic Python, ensuring that readers can easily replicate the process in their own organizations. Throughout the book, the author prioritizes user experience and meets the unique needs of data scientists, recognizing that they are the driving force behind successful data-driven initiatives. By providing a framework for managing data infrastructure that prioritizes their productivity and collaboration, the book empowers data scientists to work more effectively and drive innovation within their organizations. The book also emphasizes the importance of adaptability in the rapidly evolving world of technology.

.Книга «Эффективная инфраструктура науки о данных» - это всеобъемлющее руководство по созданию и управлению инфраструктурой науки о данных и машинного обучения, основанное на опыте таких компаний, как Netflix, которые успешно внедрили передовые системы данных. Автор использует подход, ориентированный на человека, уделяя особое внимание потребностям специалистов по анализу данных и их уникальным рабочим процессам для создания инфраструктуры, поддерживающей их производительность и сотрудничество. Книга начинается с того, что подчеркивается важность понимания эволюции технологий и их влияния на наше общество. Автор утверждает, что технология способна объединить людей в мире, наполненном конфликтами и войнами, но только в том случае, если мы подойдем к ней с глубоким пониманием ее развития и потенциала. Чтобы достичь этого, автор выступает за разработку личной парадигмы восприятия технического прогресса, которая ценит адаптацию, творчество и сотрудничество. Это мышление необходимо для использования всего потенциала технологии и обеспечения ее использования для улучшения человечества. Как основа эффективной инфраструктуры науки о данных, книга подчеркивает необходимость настраиваемого процесса, который может быть адаптирован к отдельным компаниям и их конкретным требованиям. Автор предоставляет пошаговое руководство по настройке сквозной инфраструктуры с использованием программного обеспечения с открытым исходным кодом и идиоматического Python, гарантируя, что читатели смогут легко воспроизвести процесс в собственных организациях. На протяжении всей книги автор отдает приоритет пользовательскому опыту и отвечает уникальным потребностям специалистов по анализу данных, признавая, что они являются движущей силой успешных инициатив, основанных на данных. Предоставляя основу для управления инфраструктурой данных, которая отдает приоритет их производительности и совместной работе, книга дает возможность специалистам по анализу данных работать более эффективно и стимулировать инновации в своих организациях. В книге также подчеркивается важность адаптивности в быстро развивающемся мире технологий.

.Kniga « Une infrastructure efficace de science des données » est un guide complet pour la création et la gestion d'une infrastructure de science des données et d'apprentissage automatique, basé sur l'expérience d'entreprises comme Netflix qui ont mis en œuvre avec succès des systèmes de données de pointe. L'auteur utilise une approche centrée sur la personne, en mettant l'accent sur les besoins des analystes de données et leurs processus de travail uniques pour créer une infrastructure qui soutient leur productivité et leur collaboration. livre commence par souligner l'importance de comprendre l'évolution des technologies et leur impact sur notre société. L'auteur affirme que la technologie est capable de rassembler les gens dans un monde rempli de conflits et de guerres, mais seulement si nous l'abordons avec une profonde compréhension de son développement et de son potentiel. Pour y parvenir, l'auteur préconise le développement d'un paradigme personnel de perception du progrès technologique qui valorise l'adaptation, la créativité et la collaboration. Cet état d'esprit est nécessaire pour exploiter tout le potentiel de la technologie et en assurer l'utilisation pour améliorer l'humanité. En tant que base d'une infrastructure de science des données efficace, le livre souligne la nécessité d'un processus personnalisé qui puisse être adapté aux entreprises individuelles et à leurs besoins spécifiques. L'auteur fournit un guide étape par étape pour configurer une infrastructure de bout en bout à l'aide d'un logiciel open source et d'un Python idiomatique, en veillant à ce que les lecteurs puissent facilement reproduire le processus dans leurs propres organisations. Tout au long du livre, l'auteur donne la priorité à l'expérience utilisateur et répond aux besoins uniques des analystes de données, reconnaissant qu'ils sont le moteur des initiatives réussies basées sur les données. En fournissant un cadre de gestion de l'infrastructure de données qui donne la priorité à leurs performances et à leur collaboration, le livre permet aux analystes de données de travailler plus efficacement et de stimuler l'innovation au sein de leurs organisations. livre souligne également l'importance de l'adaptabilité dans un monde technologique en évolution rapide.

. Kniga «Infraestructura de Ciencia de Datos Eficiente» es una guía integral para la creación y administración de infraestructura de ciencia de datos y aprendizaje automático, basada en la experiencia de empresas como Netflix, que han implementado exitosamente sistemas de datos avanzados. autor adopta un enfoque centrado en las personas, centrándose en las necesidades de los analizadores de datos y sus procesos de trabajo únicos para crear una infraestructura que apoye su productividad y colaboración. libro comienza subrayando la importancia de comprender la evolución de la tecnología y su impacto en nuestra sociedad. autor sostiene que la tecnología es capaz de unir a las personas en un mundo lleno de conflictos y guerras, pero sólo si lo abordamos con una profunda comprensión de su desarrollo y potencial. Para lograrlo, el autor aboga por desarrollar un paradigma personal de percepción del progreso tecnológico que valore la adaptación, la creatividad y la colaboración. Este pensamiento es necesario para aprovechar todo el potencial de la tecnología y asegurar su uso para mejorar la humanidad. Como base de una infraestructura eficaz de ciencia de datos, el libro destaca la necesidad de un proceso personalizable que pueda adaptarse a las empresas individuales y a sus necesidades específicas. autor proporciona una guía paso a paso para configurar una infraestructura de extremo a extremo utilizando software de código abierto y Python idiomático, asegurando que los lectores puedan reproducir fácilmente el proceso en sus propias organizaciones. A lo largo del libro, el autor prioriza la experiencia del usuario y responde a las necesidades únicas de los analistas de datos, reconociendo que son el motor de iniciativas exitosas basadas en datos. Al proporcionar un marco para la administración de la infraestructura de datos que prioriza su productividad y colaboración, el libro permite a los analistas de datos trabajar de manera más eficiente y estimular la innovación en sus organizaciones. libro también destaca la importancia de la adaptabilidad en un mundo tecnológico en rápida evolución.

.Niga Infraestrutura Eficiente de Ciência de Dados é um guia abrangente para a criação e gestão da infraestrutura de ciência de dados e aprendizagem de máquinas, baseado na experiência de empresas como a Netflix, que implementaram sistemas avançados de dados com sucesso. O autor utiliza uma abordagem centrada em humanos, com foco nas necessidades dos especialistas em análise de dados e seus processos de trabalho exclusivos para criar uma infraestrutura que suporte sua produtividade e cooperação. O livro começa enfatizando a importância de compreender a evolução da tecnologia e seus efeitos sobre a nossa sociedade. O autor afirma que a tecnologia é capaz de unir pessoas em um mundo repleto de conflitos e guerras, mas apenas se a abordarmos com uma compreensão profunda do seu desenvolvimento e potencial. Para alcançar isso, o autor defende o desenvolvimento de um paradigma pessoal de percepção do progresso tecnológico que valorize a adaptação, a criatividade e a cooperação. Este pensamento é essencial para aproveitar todo o potencial da tecnologia e garantir que ela seja usada para melhorar a humanidade. Como base para uma infraestrutura eficiente de ciência de dados, o livro ressalta a necessidade de um processo personalizável que pode ser adaptado a determinadas empresas e suas demandas específicas. O autor fornece um guia passo a passo sobre a configuração da infraestrutura completa com software de código aberto e Python idiomático, garantindo que os leitores possam reproduzir facilmente o processo em suas próprias organizações. Ao longo do livro, o autor prioriza a experiência do usuário e atende às necessidades únicas dos especialistas em análise de dados, reconhecendo que eles são o motor de iniciativas bem-sucedidas baseadas em dados. Fornecendo uma base de gestão de infraestrutura de dados que prioriza sua produtividade e colaboração, o livro permite que os especialistas em análise de dados trabalhem de forma mais eficiente e impulsionem a inovação em suas organizações. O livro também enfatiza a importância da adaptabilidade no mundo em rápido desenvolvimento da tecnologia.

.Niga Infrastruttura efficiente per la scienza dei dati è una guida completa per la creazione e la gestione dell'infrastruttura di scienza dei dati e apprendimento automatico basata sull'esperienza di aziende come Netflix che hanno implementato con successo sistemi di dati avanzati. L'autore utilizza un approccio incentrato sull'uomo, focalizzandosi sulle esigenze degli esperti di analisi dei dati e sui relativi flussi di lavoro unici per creare un'infrastruttura che supporti le loro prestazioni e la loro collaborazione. Il libro inizia sottolineando l'importanza di comprendere l'evoluzione della tecnologia e il loro impatto sulla nostra società. L'autore sostiene che la tecnologia è in grado di unire le persone in un mondo pieno di conflitti e guerre, ma solo se ci avviciniamo con una profonda comprensione del suo sviluppo e potenziale. Per riuscirci, l'autore sostiene lo sviluppo di un paradigma personale di percezione del progresso tecnologico che valorizza l'adattamento, la creatività e la collaborazione. Questo pensiero è essenziale per sfruttare tutto il potenziale della tecnologia e renderla utile per migliorare l'umanità. Come base per un'infrastruttura di scienza dei dati efficiente, il libro sottolinea la necessità di un processo personalizzabile che possa essere adattato alle singole aziende e alle relative esigenze specifiche. L'autore fornisce una guida passo passo per la configurazione di un'infrastruttura completa con software open source e Python idiomatico, assicurandosi che i lettori possano riprodurre facilmente il processo nelle proprie organizzazioni. Durante tutto il libro, l'autore dà priorità all'esperienza utente e risponde alle esigenze uniche degli esperti di analisi dei dati, riconoscendo che essi sono il motore di iniziative di successo basate sui dati. Fornendo una base per la gestione dell'infrastruttura dei dati, che dà priorità alle prestazioni e alla collaborazione, il libro consente ai responsabili dell'analisi dei dati di lavorare in modo più efficiente e di stimolare l'innovazione all'interno delle proprie organizzazioni. Il libro sottolinea anche l'importanza dell'adattabilità nel mondo tecnologico in rapida evoluzione.

.Das Buch „Efficient Data Science Infrastructure“ ist ein umfassender itfaden für den Aufbau und die Verwaltung einer datenwissenschaftlichen und maschinellen rninfrastruktur, der auf den Erfahrungen von Unternehmen wie Netflix basiert, die fortschrittliche Datensysteme erfolgreich implementiert haben. Der Autor verfolgt einen menschenzentrierten Ansatz, der sich auf die Bedürfnisse von Datenwissenschaftlern und ihre einzigartigen Workflows konzentriert, um eine Infrastruktur zu schaffen, die ihre istung und Zusammenarbeit unterstützt. Das Buch beginnt mit der Betonung der Bedeutung des Verständnisses der Entwicklung der Technologie und ihrer Auswirkungen auf unsere Gesellschaft. Der Autor argumentiert, dass die Technologie in der Lage ist, Menschen in einer Welt voller Konflikte und Kriege zusammenzubringen, aber nur, wenn wir sie mit einem tiefen Verständnis ihrer Entwicklung und ihres Potenzials angehen. Um dies zu erreichen, plädiert der Autor für die Entwicklung eines persönlichen Paradigmas der Wahrnehmung des technischen Fortschritts, das Anpassung, Kreativität und Zusammenarbeit schätzt. Dieses Denken ist notwendig, um das volle Potenzial der Technologie zu nutzen und sicherzustellen, dass sie zur Verbesserung der Menschheit eingesetzt wird. Als Grundlage für eine effiziente Data-Science-Infrastruktur betont das Buch die Notwendigkeit eines anpassbaren Prozesses, der auf einzelne Unternehmen und ihre spezifischen Anforderungen zugeschnitten werden kann. Der Autor bietet eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Einrichten einer End-to-End-Infrastruktur mit Open-Source-Software und idiomatischem Python, um sicherzustellen, dass die ser den Prozess in ihren eigenen Organisationen problemlos reproduzieren können. Während des gesamten Buches priorisiert der Autor die Benutzererfahrung und erfüllt die einzigartigen Bedürfnisse von Datenwissenschaftlern, indem er erkennt, dass sie die treibende Kraft hinter erfolgreichen datengesteuerten Initiativen sind. Durch die Bereitstellung eines Rahmens für das Management einer Dateninfrastruktur, die ihre istung und Zusammenarbeit priorisiert, ermöglicht das Buch Datenwissenschaftlern, effizienter zu arbeiten und Innovationen in ihren Organisationen voranzutreiben. Das Buch betont auch die Bedeutung der Anpassungsfähigkeit in der schnelllebigen Welt der Technologie.

. Skuteczna książka Data Science Infrastructure to kompleksowy przewodnik po budowaniu i zarządzaniu infrastrukturą do nauki danych i uczenia maszynowego, wykorzystujący doświadczenia firm takich jak Netflix, które z powodzeniem wdrożyły zaawansowane systemy danych. Autor przyjmuje podejście skoncentrowane na ludziach, koncentrując się na potrzebach naukowców zajmujących się danymi i ich unikalnych przepływach pracy, aby zbudować infrastrukturę wspierającą ich wydajność i współpracę. Książka zaczyna się od podkreślenia znaczenia zrozumienia ewolucji technologii i jej wpływu na nasze społeczeństwo. Autor przekonuje, że technologia jest w stanie połączyć ludzi w świecie wypełnionym konfliktem i wojną, ale tylko wtedy, gdy podejdziemy do niej z głębokim zrozumieniem jego rozwoju i potencjału. Aby to osiągnąć, autor opowiada się za opracowaniem osobistego paradygmatu postrzegania postępu technologicznego, który ceni adaptację, kreatywność i współpracę. Takie myślenie jest niezbędne do wykorzystania pełnego potencjału technologii i zapewnienia, że jest ono wykorzystywane do poprawy ludzkości. Jako fundament efektywnej infrastruktury danych naukowych, książka podkreśla potrzebę dostosowania procesu, który może być dostosowany do indywidualnych przedsiębiorstw i ich specyficznych wymagań. Autor dostarcza przewodnik krok po kroku, aby skonfigurować infrastrukturę typu end-to-end z wykorzystaniem otwartego oprogramowania i idiomatycznego Pythona, zapewniając czytelnikom łatwość replikacji procesu we własnych organizacjach. W całej książce autor priorytetowo traktuje doświadczenia użytkowników i zaspokaja unikalne potrzeby naukowców zajmujących się danymi, uznając, że są one siłą napędową udanych inicjatyw opartych na danych. Dzięki stworzeniu ram zarządzania infrastrukturą danych, które nadają priorytet wydajności i współpracy, książka umożliwia naukowcom zajmującym się danymi skuteczniejszą pracę i napędzanie innowacji w ich organizacjach. W książce podkreślono również znaczenie zdolności adaptacyjnych w szybko rozwijającym się świecie technologii.

. הספר תשתית מדע המידע האפקטיבי הוא מדריך מקיף לבניית וניהול תשתיות למידת נתונים ומכונה, המצייר את הניסיון של חברות כמו נטפליקס המחבר נוקט בגישה אנושית-מרוכזת, תוך התמקדות בצרכים של מדעני נתונים ובזרמי העבודה הייחודיים שלהם הספר מתחיל בכך שהוא מדגיש את החשיבות של הבנת התפתחות הטכנולוגיה והשפעתה על החברה שלנו. המחבר טוען שהטכנולוגיה מסוגלת לאחד אנשים בעולם מלא בסכסוכים ומלחמות, אבל רק אם ניגש אליה עם הבנה עמוקה של ההתפתחות והפוטנציאל שלה. לשם כך, המחבר דוגל בפיתוח פרדיגמה אישית לתפישת ההתקדמות הטכנולוגית המעריכה הסתגלות, יצירתיות ושיתוף פעולה. חשיבה זו הכרחית כדי לרתום את מלוא הפוטנציאל הטכנולוגי ולהבטיח שהוא ישמש לשיפור האנושות. כיסוד תשתית מדע נתונים יעילה, הספר מדגיש את הצורך בתהליך מותאם אישית שניתן להתאים לחברות בודדות ואת דרישותיהן הספציפיות. המחבר מספק מדריך צעד אחר צעד להקמת תשתית מקצה לקצה באמצעות תוכנת קוד פתוח ופייתון אידיומטי, המבטיחה שהקוראים יוכלו בקלות לשכפל את התהליך בארגונים שלהם. לאורך הספר, המחבר נותן עדיפות לחוויית משתמש ועונה על הצרכים הייחודיים של מדעני נתונים, תוך הכרה בכך שהם הכוח המניע מאחורי יוזמות מוצלחות המונעות על ידי נתונים. על ידי מתן מסגרת לניהול תשתיות נתונים המעדיפה ביצועים ושיתוף פעולה, הספר מעצים את מדעני הנתונים לעבוד ביעילות רבה יותר ולהניע חדשנות בארגוניהם. הספר גם מדגיש את חשיבות ההסתגלות בעולם הטכנולוגיה המתפתח במהירות.''

Effective Data Science Infrastructure kitabı, gelişmiş veri sistemlerini başarıyla uygulayan Netflix gibi şirketlerin deneyimlerinden yararlanarak veri bilimi ve makine öğrenimi altyapısını oluşturmak ve yönetmek için kapsamlı bir kılavuzdur. Yazar, veri bilimcilerinin ihtiyaçlarına ve üretkenliklerini ve işbirliklerini destekleyen bir altyapı oluşturmak için benzersiz iş akışlarına odaklanan insan merkezli bir yaklaşım benimsiyor. Kitap, teknolojinin evrimini ve toplumumuz üzerindeki etkisini anlamanın önemini vurgulayarak başlıyor. Yazar, teknolojinin insanları çatışma ve savaşla dolu bir dünyada bir araya getirebildiğini, ancak bunun ancak gelişimi ve potansiyeli hakkında derin bir anlayışla yaklaşırsak mümkün olduğunu savunuyor. Bunu başarmak için yazar, adaptasyon, yaratıcılık ve işbirliğine değer veren teknolojik ilerlemenin algılanması için kişisel bir paradigmanın geliştirilmesini savunmaktadır. Bu düşünce, teknolojinin tüm potansiyelini kullanmak ve insanlığı geliştirmek için kullanılmasını sağlamak için gereklidir. Etkili bir veri bilimi altyapısının temeli olan kitap, bireysel şirketlere ve özel gereksinimlerine göre uyarlanabilecek özelleştirilebilir bir sürece duyulan ihtiyacı vurgulamaktadır. Yazar, açık kaynaklı yazılım ve deyimsel Python kullanarak uçtan uca bir altyapı oluşturmak için adım adım bir kılavuz sağlar ve okuyucuların süreci kendi kuruluşlarında kolayca çoğaltabilmelerini sağlar. Kitap boyunca, yazar kullanıcı deneyimini önceliklendirir ve veri bilimcilerinin benzersiz ihtiyaçlarını karşılar, başarılı veri odaklı girişimlerin arkasındaki itici güç olduklarını kabul eder. Performans ve işbirliğine öncelik veren veri altyapısını yönetmek için bir çerçeve sağlayan kitap, veri bilimcilerine daha verimli çalışmaları ve kuruluşlarında yenilikçiliği teşvik etmeleri için güç veriyor. Kitap aynı zamanda hızla gelişen teknoloji dünyasında uyarlanabilirliğin önemini vurgulamaktadır.

كتاب البنية التحتية الفعالة لعلوم البيانات هو دليل شامل لبناء وإدارة البنية التحتية لعلوم البيانات والتعلم الآلي، بالاعتماد على تجربة شركات مثل Netflix التي نفذت بنجاح أنظمة البيانات المتقدمة. يتبع المؤلف نهجًا يركز على الإنسان، ويركز على احتياجات علماء البيانات وتدفقات عملهم الفريدة لبناء بنية تحتية تدعم إنتاجيتهم وتعاونهم. يبدأ الكتاب بتسليط الضوء على أهمية فهم تطور التكنولوجيا وتأثيرها على مجتمعنا. يجادل المؤلف بأن التكنولوجيا قادرة على الجمع بين الناس في عالم مليء بالصراع والحرب، ولكن فقط إذا تعاملنا معها بفهم عميق لتطورها وإمكاناتها. ولتحقيق ذلك، يدعو المؤلف إلى وضع نموذج شخصي لتصور التقدم التكنولوجي الذي يقدر التكيف والإبداع والتعاون. هذا التفكير ضروري لتسخير الإمكانات الكاملة للتكنولوجيا وضمان استخدامها لتحسين البشرية. كأساس لبنية تحتية فعالة لعلوم البيانات، يؤكد الكتاب على الحاجة إلى عملية قابلة للتكييف يمكن تكييفها مع الشركات الفردية ومتطلباتها المحددة. يقدم المؤلف دليلاً خطوة بخطوة لإنشاء بنية تحتية شاملة باستخدام برامج مفتوحة المصدر وبايثون اصطلاحي، مما يضمن أن القراء يمكنهم بسهولة تكرار العملية في مؤسساتهم. في جميع أنحاء الكتاب، يعطي المؤلف الأولوية لتجربة المستخدم ويلبي الاحتياجات الفريدة لعلماء البيانات، مدركًا أنهم القوة الدافعة وراء المبادرات الناجحة القائمة على البيانات. من خلال توفير إطار عمل لإدارة البنية التحتية للبيانات التي تعطي الأولوية للأداء والتعاون، يمكّن الكتاب علماء البيانات من العمل بكفاءة أكبر ودفع الابتكار في مؤسساتهم. يسلط الكتاب الضوء أيضًا على أهمية القدرة على التكيف في عالم التكنولوجيا سريع التطور.

효과적인 데이터 과학 인프라 책은 고급 데이터 시스템을 성공적으로 구현 한 Netflix와 같은 회사의 경험을 바탕으로 데이터 과학 및 머신 러닝 인프라를 구축하고 관리하는 포괄적 인 안내서입니다. 저자는 생산성과 협업을 지원하는 인프라를 구축하기 위해 데이터 과학자의 요구와 고유 한 워크 플로우에 중점을 둔 인간 중심의 접근 방식을 취합니다. 이 책은 기술의 진화와 사회에 미치는 영향을 이해하는 것의 중요성을 강조함으로써 시작됩니다. 저자는 기술이 갈등과 전쟁으로 가득 찬 세상에서 사람들을한데 모을 수 있다고 주장하지만, 개발과 잠재력에 대한 깊은 이해로 기술에 접근하는 경우에만 가능합니다. 이를 달성하기 위해 저자는 적응, 창의성 및 협업을 중요시하는 기술 진보에 대한 인식을위한 개인 패러다임 개발을 옹호합니다. 이러한 사고는 기술의 잠재력을 최대한 활용하고 인류를 향상시키는 데 사용되도록하는 데 필요합니다. 효과적인 데이터 과학 인프라의 기초로서이 책은 개별 회사와 특정 요구 사항에 맞게 사용자 정의 가능한 프로세스의 필요성을 강조합니다. 저자는 오픈 소스 소프트웨어와 관용적 인 Python을 사용하여 엔드 투 엔드 인프라를 설정하는 단계별 가이드를 제공하여 독자가 자체 조직에서 프로세스를 쉽게 복제 할 수 있도록합니다. 이 책 전체에서 저자는 사용자 경험을 우선시하고 데이터 과학자의 고유 한 요구를 충족시켜 성공적인 데이터 중심 이니셔티브의 원동력임을 인식합니다. 이 책은 성능과 협업을 우선시하는 데이터 인프라 관리를위한 프레임 워크를 제공함으로써 데이터 과학자들이보다 효율적으로 작업하고 조직의 혁신을 주도 할 수 있도록합니다. 이 책은 또한 빠르게 진화하는 기술 세계에서 적응성의 중요성을 강조합니다.

。The Effective Data Science Infrastructure bookは、高度なデータシステムを成功裏に実装したNetflixのような企業の経験に基づいて、データサイエンスと機械学習インフラストラクチャを構築および管理するための包括的なガイドです。著者は、生産性とコラボレーションをサポートするインフラストラクチャを構築するために、データサイエンティストのニーズと独自のワークフローに焦点を当てて、人間中心のアプローチを取ります。この本は、テクノロジーの進化とその社会への影響を理解することの重要性を強調することから始まります。テクノロジーは、紛争と戦争に満ちた世界で人々を結びつけることができるが、その発展と可能性を深く理解してアプローチするだけであると、著者は主張している。これを達成するために、著者は適応、創造性、コラボレーションを重視する技術進歩の認識のための個人的なパラダイムの開発を提唱しています。この思考は、技術の可能性を最大限に活用し、それが人類を改善するために使用されることを確実にするために必要です。効果的なデータサイエンスインフラストラクチャの基盤として、この本は、個々の企業とその特定の要件に合わせたカスタマイズ可能なプロセスの必要性を強調しています。著者は、オープンソースソフトウェアと慣用的なPythonを使用してエンドツーエンドのインフラストラクチャを設定するためのステップバイステップのガイドを提供し、読者が自分の組織でプロセスを簡単に複製できるようにします。著者は、本を通じて、ユーザーエクスペリエンスを優先し、データサイエンティストのユニークなニーズを満たしています。パフォーマンスとコラボレーションを優先するデータインフラを管理するためのフレームワークを提供することで、データサイエンティストはより効率的に作業し、組織の革新を促進することができます。この本はまた、急速に進化するテクノロジーの世界における適応性の重要性を強調しています。

. Kniga「高效數據科學基礎架構」是基於成功實施先進數據系統的公司Netflix等公司的經驗而創建和管理數據科學和機器學習基礎架構的全面指南。作者采用以人為本的方法，特別關註數據分析人員的需求及其獨特的工作流程，以創建支持其性能和協作的基礎架構。這本書首先強調了了解技術的發展及其對我們社會的影響的重要性。作者認為，技術能夠在充滿沖突和戰爭的世界中將人們聚集在一起，但前提是我們必須深入了解其發展和潛力。為了實現這一目標，作者倡導發展個人對技術進步的感知範式，該範式重視適應，創造力和合作。這種思維對於利用技術的全部潛力並確保其用於改善人類是必不可少的。作為有效的數據科學基礎架構的基礎，該書強調需要一個可定制的過程，該過程可以適應單個公司及其特定需求。作者提供了有關使用開源軟件和慣用Python設置端到端基礎架構的逐步指南，以確保讀者能夠輕松地在自己的組織中復制該過程。在整個書中，作者優先考慮用戶體驗並滿足數據分析人員的獨特需求，認識到他們是成功的數據驅動舉措的推動力。該書提供了管理數據基礎架構的框架，該框架優先考慮其性能和協作，使數據分析人員能夠更有效地工作，並在組織內推動創新。該書還強調了適應性在快速發展的技術世界中的重要性。