Gut/Very good: Buch bzw. Schutzumschlag mit wenigen Gebrauchsspuren an Einband, Schutzumschlag oder Seiten. / Describes a book or dust jacket that does show some signs of wear on either the binding, dust jacket or pages.

Bestandsnummer des Verk�ufers M01491974567-V

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Bibliografische Details

Titel: Data Science on the Google Cloud Platform
Verlag: O'Reilly Media
Ver�ffentlichungsdatum: 2018
Sprache: Englisch
ISBN-10: 1491974567
ISBN-13: 9781491974568
Bindung: Softcover
Zustand: very good

�ber diesen Titel

Inhaltsangabe

Learn how easy it is to apply sophisticated statistical and machine learning methods to real-world problems when you build on top of the Google Cloud Platform (GCP). This hands-on guide shows developers entering the data science field how to implement an end-to-end data pipeline, using statistical and machine learning methods and tools on GCP. Through the course of the book, you�??ll work through a sample business decision by employing a variety of data science approaches.

Follow along by implementing these statistical and machine learning solutions in your own project on GCP, and discover how this platform provides a transformative and more collaborative way of doing data science.

You�??ll learn how to:

Automate and schedule data ingest, using an App Engine application
Create and populate a dashboard in Google Data Studio
Build a real-time analysis pipeline to carry out streaming analytics
Conduct interactive data exploration with Google BigQuery
Create a Bayesian model on a Cloud Dataproc cluster
Build a logistic regression machine-learning model with Spark
Compute time-aggregate features with a Cloud Dataflow pipeline
Create a high-performing prediction model with TensorFlow
Use your deployed model as a microservice you can access from both batch and real-time pipelines

�ber die Autorin bzw. den Autor

Valliappa (Lak) Lakshmanan is currently a Tech Lead for Data and Machine Learning Professional Services for Google Cloud. His mission is to democratize machine learning so that it can be done by anyone anywhere using Google's amazing infrastructure, without deep knowledge of statistics or programming or ownership of a lot of hardware. Before Google, he led a team of data scientists at the Climate Corporation and was a Research Scientist at NOAA National Severe Storms Laboratory, working on machine learning applications for severe weather diagnosis and prediction.

��ber diesen Titel� kann sich auf eine andere Ausgabe dieses Titels beziehen.

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