Leserbewertungen
Zusammenfassung:Das Buch stößt auf ein gemischtes Echo: Einige Rezensenten loben seine Organisation und sein praktisches Wissen, während andere die Qualität und den Inhalt kritisieren.
Vorteile:⬤ Gut organisiert
⬤ leicht verständlich
⬤ liefert praktisches Wissen über die GCP-Implementierung
⬤ deckt verschiedene GCP-Dienste ab
⬤ enthält Anwendungsbeispiele und praktische Beispiele
⬤ geeignet für Anfänger und Fortgeschrittene
⬤ bietet strukturiertes Lernen an einem Ort.
⬤ Schlechte Schreibqualität
⬤ mangelnde Einblicke und Tiefe
⬤ enthält technische Fehler und Formatierungsprobleme
⬤ ähnelt eher einem Katalog als einem Lehrbuch
⬤ einige Rezensenten merken an, dass es weniger wertvoll als Online-Ressourcen ist.
(basierend auf 7 Leserbewertungen)
Originaltitel:
Data Analytics with Google Cloud Platform: Build Real Time Data Analytics on Google Cloud Platform (English Edition)
Inhalt des Buches:
Schritt-für-Schritt-Anleitung zu verschiedenen Datenverschiebungs- und -verarbeitungstechniken mit Google Cloud Platform Services
Hauptmerkmale
⬤ Erlernen des Grundkonzepts des Cloud Computing und der verschiedenen Cloud Service Provider mit ihren unterstützten Modellen (IaaS/PaaS/SaaS)
⬤ Lernen Sie die Grundlagen von Compute Engine, App Engine, Container Engine, Projekt- und Abrechnungs-Setup in der Google Cloud Platform kennen.
⬤ Lernen Sie, wie und wann Sie Cloud DataFlow, Cloud DataProc und Cloud DataPrep verwenden.
⬤ Aufbau von Echtzeit-Datenpipelines zur Unterstützung von Echtzeit-Analysen unter Verwendung des Pub/Sub Messaging Service.
⬤ Einrichten eines vollständig verwalteten GCP-Big-Data-Clusters mit Cloud DataProc für die Ausführung von Apache Spark- und Apache Hadoop-Clustern auf einfachere und kosteneffizientere Weise.
⬤ Lernen Sie, wie Sie Cloud Data Studio für die Visualisierung der Daten auf Big Query verwenden.
⬤ Implementieren und verstehen Sie reale Geschäftsszenarien für maschinelles Lernen und Data Pipeline Engineering.
Beschreibung
Moderne Unternehmen werden von Daten überflutet, wodurch datengestützte Entscheidungsfindungsaufgaben immer komplexer werden. Daher sind für solche Aufgaben entsprechende technische Kenntnisse und analytische Fähigkeiten erforderlich. Dieses Buch zielt darauf ab, Sie mit ausreichendem Wissen über Cloud Computing in Verbindung mit der Google Cloud Data-Plattform auszustatten, um in der Rolle eines Cloud-Datenexperten erfolgreich zu sein.
Der aktuelle Markt tendiert zu den neuesten Cloud-Technologien, die das Gebot der Stunde sind. Google ist der Pionier und dominiert diesen Bereich mit den richtigen Cloud-Diensten, die als Teil von GCP (Google Cloud Platform) angeboten werden. Zu diesem Zeitpunkt wird dieses Buch sehr wichtig sein und alle Dienste abdecken, die von GCP angeboten werden, wobei der Schwerpunkt auf Datendienste gelegt wird.
Was werden Sie lernen?
Am Ende des Buches werden Sie verschiedene von Google Cloud angebotene Datendienste und -plattformen kennengelernt haben und wissen, wie diese Dienste/Funktionen zur Erfüllung von Geschäftsanforderungen eingesetzt werden können. Sie werden auch einige Fallstudien sehen, um Ihr Wissen in die Praxis umzusetzen und Geschäftsprobleme zu lösen, wie z. B. den Aufbau einer Echtzeit-Streaming-Pipeline-Engine, ein skalierbares Datawarehouse in der Cloud, einen vollständig verwalteten Hadoop-Cluster in der Cloud und die Aktivierung von TensorFlow/Machine Learning-APIs zur Unterstützung realer Geschäftsprobleme. Denken Sie daran, zusätzliche Beispiele zu üben, um diese Techniken zu beherrschen.
Für wen ist dieses Buch gedacht?
Dieses Buch richtet sich an Fachleute und Hochschulabsolventen, die eine Karriere im Bereich der Google-Cloud-Datenanalysetechnologien aufbauen wollen. Es ist eine zentrale Anlaufstelle für diejenigen, die ein erstes bis fortgeschrittenes Verständnis der GCP-Datenplattform erlangen möchten. Die Zielgruppe sind Dateningenieure/Profis, die neu sind, sowie diejenigen, die mit den Werkzeugen und Techniken im Zusammenhang mit Cloud und Datenraum vertraut sind.
Personen, die über ein grundlegendes Verständnis von Daten (d. h. Daten und Cloud) verfügen und bereits im Bereich der Datenanalyse gearbeitet haben, können dieses Buch zur Vertiefung ihres Wissens/Verständnisses nutzen.
Das Besondere an diesem Buch ist, dass es mit den Grundlagen des Cloud Computing beginnt und dann die fortgeschrittenen Konzepte der GCP-Cloud-Datenanalyse abdeckt und somit für verschiedene Zielgruppen geeignet ist.
Inhaltsverzeichnis
1. GCP Überblick und Architektur.
2. Datenspeicherung in GCP.
3. Datenverarbeitung in GCP mit Pub/Sub und Dataflow.
4. Datenverarbeitung in GCP mit DataPrep und Dataflow.
5. Big Query und Data Studio.
6. Maschinelles Lernen mit GCP.
7. Beispielhafte Anwendungsfälle und Beispiele.
Weitere Daten des Buches:
| ISBN: | 9789389423631 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Einband: | Taschenbuch |
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