Ocena:
Książka spotkała się z mieszanym odbiorem, kilku recenzentów chwali jej organizację i praktyczną wiedzę, podczas gdy inni krytykują jej jakość i zawartość.
Zalety:⬤ Dobrze zorganizowana
⬤ łatwa do zrozumienia
⬤ dostarcza praktycznej wiedzy na temat wdrażania GCP
⬤ obejmuje różne usługi GCP
⬤ zawiera przykładowe przypadki użycia i praktyczne przykłady
⬤ odpowiednia dla początkujących i średnio zaawansowanych praktyków
⬤ zapewnia uporządkowaną naukę w jednym miejscu.
⬤ Słaba jakość tekstu
⬤ brakuje wglądu i głębi
⬤ zawiera błędy techniczne i problemy z formatowaniem
⬤ bardziej przypomina katalog niż książkę instruktażową
⬤ niektórzy recenzenci zauważają, że jest mniej wartościowa niż zasoby online.
(na podstawie 7 opinii czytelników)
Data Analytics with Google Cloud Platform: Build Real Time Data Analytics on Google Cloud Platform (English Edition)
Przewodnik krok po kroku po różnych technikach przenoszenia i przetwarzania danych przy użyciu usług Google Cloud Platform
Kluczowe cechy
⬤ Zapoznanie się z podstawową koncepcją Cloud Computing wraz z różnymi usługami w chmurze i ich obsługiwanymi modelami (IaaS/PaaS/SaaS).
⬤ Poznanie podstaw Compute Engine, App Engine, Container Engine, konfiguracji projektów i rozliczeń w Google Cloud Platform.
⬤ Dowiedz się, jak i kiedy korzystać z Cloud DataFlow, Cloud DataProc i Cloud DataPrep.
⬤ Budowanie potoku danych w czasie rzeczywistym w celu obsługi analityki w czasie rzeczywistym przy użyciu usługi przesyłania wiadomości Pub/Sub.
⬤ Konfiguracja w pełni zarządzanego klastra GCP Big Data przy użyciu Cloud DataProc do uruchamiania klastrów Apache Spark i Apache Hadoop w prostszy i bardziej opłacalny sposób.
⬤ Dowiedz się, jak korzystać z Cloud Data Studio do wizualizacji danych na Big Query.
⬤ Wdrożenie i zrozumienie rzeczywistych scenariuszy biznesowych dla Machine Learning, Data Pipeline Engineering.
Opis
Nowoczesne firmy są zalewane danymi, co sprawia, że zadania decyzyjne oparte na danych stają się coraz bardziej złożone. W rezultacie do wykonywania takich zadań wymagana jest odpowiednia wiedza techniczna i umiejętności analityczne. Ta książka ma na celu wyposażenie Cię w wystarczającą wiedzę na temat Cloud Computing w połączeniu z platformą Google Cloud Data, aby odnieść sukces w roli eksperta od danych w chmurze.
Obecny rynek zmierza w kierunku najnowszych technologii chmurowych, co jest potrzebą chwili. Google, będąc pionierem, dominuje w tej przestrzeni dzięki odpowiedniemu zestawowi usług w chmurze oferowanych w ramach GCP (Google Cloud Platform). W tym momencie ta książka będzie bardzo istotna i obejmie wszystkie usługi oferowane przez GCP, kładąc nacisk na usługi związane z danymi.
Czego się nauczysz
Pod koniec książki poznasz różne usługi i platformy danych oferowane przez Google Cloud, a także dowiesz się, w jaki sposób te usługi/funkcje mogą być wykorzystywane do zaspokajania potrzeb biznesowych. Zapoznasz się również z kilkoma studiami przypadków, które pozwolą ci wykorzystać zdobytą wiedzę w praktyce i rozwiązywać problemy biznesowe, takie jak budowanie silnika potoku strumieniowego w czasie rzeczywistym, skalowalnego magazynu danych w chmurze, w pełni zarządzanego klastra Hadoop w chmurze oraz włączanie interfejsów API TensorFlow / Machine Learning w celu obsługi rzeczywistych problemów biznesowych. Pamiętaj, aby przećwiczyć dodatkowe przykłady, aby opanować te techniki.
Dla kogo jest ta książka
Ta książka jest przeznaczona zarówno dla profesjonalistów, jak i absolwentów, którzy chcą budować karierę w technologiach analityki danych Google Cloud. Stanowi ona kompleksowe rozwiązanie dla tych, którzy chcą uzyskać wstępne lub zaawansowane zrozumienie platformy danych GCP. Docelowymi odbiorcami będą inżynierowie danych/profesjonaliści, którzy są nowicjuszami, a także ci, którzy są zaznajomieni z narzędziami i technikami związanymi z chmurą i przestrzenią danych.
Osoby, które mają podstawową wiedzę na temat danych (tj. danych i chmury) i wykonały pewną pracę w dziedzinie analizy danych, mogą skorzystać z tej książki, aby opanować swoją wiedzę / zrozumienie.
Najważniejszą cechą tej książki jest to, że zaczyna się od podstawowych podstaw przetwarzania w chmurze i przechodzi do zaawansowanych koncepcji analizy danych w chmurze GCP, a zatem może być przywoływana na wielu różnych poziomach odbiorców.
Spis treści
1. Przegląd i architektura GCP.
2. Przechowywanie danych w GCP.
3. Przetwarzanie danych w GCP za pomocą Pub/Sub i Dataflow.
4. Przetwarzanie danych w GCP za pomocą DataPrep i Dataflow.
5. Big Query i Data Studio.
6. Uczenie maszynowe z GCP.
7. Przykładowe przypadki użycia i przykłady.