新书推荐机器学习大数据平台的构建、任务实现与数据治理

在大数据与机器学习日新月异的今天，构建稳定、安全、可扩展的数据平台已成为企业和研究机构的迫切需求。这本书应运而生，提供了详尽且实用的指南，帮助读者在云计算环境中构建、优化和治理大数据平台。

作者以清晰明了的写作风格，逻辑严谨地引导读者逐步深入理解大数据平台的构建过程。从基础设施设置到工作负载编排，再到数据治理实践，每一章节都紧扣主题，为读者构建了全面而细致的知识体系。

书中不仅涵盖大数据平台构建的基础知识，更通过Azure平台的实例，展示了如何在云环境中搭建高效、可扩展的大数据平台，并提供了实用操作指南。同时，引入DevOps和MLOps的理念和方法，助力读者实现机器学习流程的自动化与优化，提升工作效率。

值得一提的是，书中示例并不仅限于Azure平台，作者强调这些实例在其他云平台上同样具有实现性，为使用不同云平台的读者提供了有价值的参考。本书还强调了数据治理在大数据平台中的核心地位。随着数据量的激增，如何有效管理和保护数据成为一大挑战。本书通过讲解数据治理的原则和方法，帮助读者构建完善的数据治理体系，确保数据的安全与合规。

主要内容

● 数据字典和数据治理
● 数据质量管控、合规和分发
● 构建自动化管道以提高可靠性
● 数据摄取、存储和分发
● 支持生产环境中的数据建模、分析和机器学习
 

精彩试读