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| 編輯推薦： |
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数据驱动的洞察是当今所有行业的关键竞争优势。从原始数据中提取洞察往往需要几天或几周时间，大多数组织无法足够快地扩大数据科学团队以跟上需要转换的数据量的增长。那么如何解决这一问题呢？答案是实现数据自助服务。 通过本书，数据工程师、数据科学家和团队经理将学习如何构建自助数据平台，以帮助组织从数据中提取洞察。作者在书中提供了一个记分卡，用于跟踪并解决在数据发现、转换、处理和生产过程中增加洞察耗时的瓶颈问题。 本书弥合了数据科学家与数据工程师之间的鸿沟——数据科学家被工程现实所束缚，而数据工程师对自助服务的工作方式一无所知。 通过学习本书，你将能够： ? 构建自助服务门户以支持数据发现、数据质量、数据沿袭和数据治理。 ? 使用开源技术为每个自助服务功能选择方法。 ? 为数据的发现、准备、构建、实施定制自助服务。 ? 实现数据开放与洞察提效的功能。 ? 扩展自助服务门户以为组织内的大量用户提供支持。
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| 內容簡介： |
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本书主要介绍数据洞察及其四个阶段，第1部分为自助服务数据发现，包括元数据目录服务、搜索服务、特征存储服务、数据迁移服务、点击流跟踪服务。第二部分 为自助服务数据准备包括数据湖管理服务、数据整理服务、数据权限治理服务。第三部分为自助服务数据构建，包括、数据虚拟化服务、模型训练服务、持续集成服务、A/B测试服务。第四部分为自助服务数据实施，包括查询优化服务、管道编排服务、模型部署服务、质量监控服务、成本管理服务。通过学习本书，数据工程师、数据科学家和团队经理将学习如何构建一个自助数据科学平台，帮助你的组织中的任何人从数据中提取见解。
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| 目錄：
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前言1第1章 数据介绍51.1 从原始数据到洞察61.2 定义洞察耗时记分卡131.3 建立数据自助服务路线图17部分 数据发现自助服务第2章 元数据目录服务212.1 路线图222.2 小化解释耗时232.3 定义需求262.4 实现模式282.5 总结32第3章 搜索服务333.1 路线图333.2 小化搜索耗时343.3 定义需求363.4 实现模式383.5 总结45第4章 特征存储服务464.1 路线图474.2 小化特征处理耗时484.3 定义需求494.4 实现模式514.5 总结55第5章 数据迁移服务565.1 路线图565.2 小化数据可用性耗时575.3 定义需求585.4 实现模式625.5 总结68第6章 点击流跟踪服务696.1 路线图706.2 小化点击指标耗时716.3 定义需求736.4 实现模式756.5 总结79第二部分 数据准备自助服务第7章 数据湖管理服务837.1 路线图847.2 小化数据湖管理耗时867.3 实现模式917.4 总结94第8章 数据整理服务958.1 路线图968.2 小化数据整理耗时978.3 定义需求988.4 实现模式988.5总结100第9章 数据权限治理服务1019.1 路线图1029.2 小化合规耗时1039.3 定义需求1049.4 实现模式1079.5总结111第三部分 数据构建自助服务第10章 数据虚拟化服务11510.1 路线图11610.2 小化查询耗时11610.3 定义需求11710.4 实现模式11910.5 总结124第11章 数据转换服务12511.1 路线图12511.2 小化转换耗时12611.3 定义需求12711.4 实现模式12811.5总结133第12章 模型训练服务13412.1 路线图13512.2 小化训练耗时13612.3 定义需求13812.4实现模式14012.5 总结144第13章 持续集成服务14513.1 路线图14613.2 小化集成耗时14713.3 定义需求14813.4 实现模式14913.5 总结152第14章 A/B测试服务15314.1 路线图15514.2 小化A/B测试耗时15614.3 实现模式15814.4 总结160第四部分 数据实施自助服务第15章 查询优化服务16315.1 路线图16415.2 小化优化耗时16515.3 定义需求16715.4 实现模式16815.5 总结173第16章 管道编排服务17416.1 路线图17516.2 小化编排耗时17616.3 定义需求17716.4 实现模式17916.5总结183第17章 模型部署服务18417.1 路线图18417.2 小化部署耗时18517.3 定义需求18617.4 实现模式18917.5 总结193第18章 质量可观测性服务19418.1 路线图19518.2 小化洞察质量耗时19618.3 定义需求19818.4 实现模式19918.5 总结204第19章 成本管理服务20519.1 路线图20619.2 小化优化成本耗时20719.3 定义需求20819.4 实现模式20919.5 总结213
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排版约定本书中使用以下排版约定：斜体（Italic）表示新的术语、URL、电子邮件地址、文件名和文件扩展名。等宽字体（Constant width）用于程序清单，以及段落中的程序元素，例如变量名、函数名、数据库、数据类型、环境变量、语句以及关键字。等宽粗体（Constant width bold）表示应由用户直接输入的命令或其他文本。等宽斜体（Constant width italic）表示应由用户提供的值或由上下文确定的值替换的文本。该图示表示提示或建议。该图示表示一般性说明。该图示表示警告或注意。示例代码可以从https://oreil.ly/ssdr-book下载补充材料（示例代码、练习、勘误等）。这里的代码是为了帮助你更好地理解本书的内容。通常，可以在程序或文档中使用本书中的代码，而不需要联系O’Reilly获得许可，除非需要大段地复制代码。例如，使用本书中所提供的几个代码片段来编写一个程序不需要得到我们的许可，但销售或发布O’Reilly的示例代码则需要获得许可。引用本书的示例代码来回答问题也不需要许可，将本书中的很大一部分示例代码放到自己的产品文档中则需要获得许可。非常欢迎读者使用本书中的代码，希望（但不强制）注明出处。注明出处时包含书名、作者、出版社和ISBN，例如：The Self-Service Data Roadmap，作者Sandeep Uttamchandani，由O’Reilly出版，书号978-1-492-07525-7如果读者觉得对示例代码的使用超出了上面所给出的许可范围，欢迎通过permissions@oreilly.com联系我们。O’Reilly在线学习平台（O’Reilly Online Learning）40多年来，O’Reilly Media致力于提供技术和商业培训、知识和卓越见解，来帮助众多公司取得成功。我们拥有独一无二的专家和革新者组成的庞大网络，他们通过图书、文章、会议和我们的在线学习平台分享他们的知识和经验。O’Reilly的在线学习平台允许你按需访问现场培训课程、深入的学习路径、交互式编程环境，以及O’Reilly和200多家其他出版商提供的大量文本和视频资源。有关的更多信息，请访问http://oreilly.com。如何联系我们对于本书，如果有任何意见或疑问，请按照以下地址联系本书出版商。美国：O’Reilly Media，Inc.1005 Gravenstein Highway NorthSebastopol，CA 95472中国：北京市西城区西直门南大街2号成铭大厦C座807室（100035）奥莱利技术咨询（北京）有限公司要询问技术问题或对本书提出建议，请发送电子邮件至bookquestions@oreilly.com。本书配套网站https://oreil.ly/ssdr上列出了勘误表、示例以及其他信息。关于书籍、课程、会议和新闻的更多信息，请访问我们的网站http://www.oreilly.com。我们在Facebook上的地址：http://facebook.com/oreilly我们在Twitter上的地址：http://twitter.com/oreillymedia我们在YouTube上的地址：http://www.youtube.com/oreillymedia
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