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EFFECTIVE数据科学基础设施 9787302641865
Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787302641865 Author 作者 [芬] 维莱·图洛斯(Ville Tuulos)著 郭涛 译 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 296页 Publisher 出版社 清华大学出版社 Publication Date 出版日期 2023-08-01 Product Dimensions 商品尺寸 其他 Language 语种 其它(含多语) Book Contents 内容简介 "数据科学项目日益增多,每个项目在提出原型到生产的过程中都需要可靠的基础设施。使用《Effective数据科学基础设施》介绍的一些新技术和新工具,你将能建立一个适用于各类组织(无论是初创企业还是大型企业)的基础设施堆栈。《Effective数据科学基础设施》可帮助你建立数据流程和项目工作流,为你开发项目带来强大动力。《Effective数据科学基础设施》呈现Netflix数据操作的**进工具和概念,并在此基础上介绍一种可定制的基
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《R 4编程入门与数据科学实战》的两名作者均为从事编程以及教育方面的专家,他们用详尽的语言,以初学者的角度进行知识点的讲解,每个细节都手把手教学,以让读者悉数掌握所有知识点,在每章的结尾都安排理论与实操相结合的习题。与同类书籍相比,除了内容详细,本书最用心的一-点是尽可能地避免运用生僻的专业术语,如果无法避免则会追加详细的解释,以便读者理解领会。 《R 4编程入门与数据科学实战》的开头部分对主程序、运行环境以及相关程序包的安装做详细介绍,除了介绍本书学习相关的程序包,还延伸介绍- -些其他的功能极为强大的程序包,以供读者了解。此外,可圈可点的是,本书针对不同的操作系统,详细讲解了每-一步的操作过程。后续则从简单的数据导入导出开始构建使用基础,并形成相应的知识框架。 R语言在此处主要用来进行数据
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R4编程入门与数据科学实战【正版书籍,支持发票】 支持电子发票,请确认收货以后联系在线客服
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Effective数据科学基础设施 [芬]维莱·图洛斯(VilleTuulos)著郭涛 译 清华大学出版社【正版】 电子发票,请确认收货以后联系在线客服
《Effective数据科学基础设施》由Netflix工程师Ville Tuulos撰写,以Metaflow为对象,介绍了数据科学所需要的基础设施,囊括数据准备、特征工程、模型训练、模型部署、服务和持续监控等环节。Metaflow专注于构建生产流程,更适合具有深厚工程和DevOps技能的大型专业数据科学团队。本书的目标读者为数据科学家、机器学习工程师、IT 技术人员和MLOps工程师。数据科学家在人工智能和算法方面精通,但软件开发能力通常不足。他们渴望有一套方法论和工具来促进从构建到部署的迭代过程,从而落实自己的想法。数据科学家不在意在一个“孤岛”。上开展数据挖掘和分析工作,他们更希望能够在离线、实时和批处理等场景中落实项目。IT技术人员对机器学习算法理论和模型细节并不了解,他们渴望本书能够提供一个机器学习流程的全貌,便于他们进行任务编排。此外,一些企
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清华社直发 模式识别与计算机视觉手册(第6版) [美]陈季镐(Chi Hau Chen)著 郭涛 译 模式识别—手册
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GPT技术威胁论存在吗? 的确存在。有矛就有盾。那么,人类应该怎么解决这些问题?译者认为“打败魔法的永远是魔法”,需要从AI道德和法律层面来约束使用新技术的主体,同时要研发更好的技术来遏制AI存在的漏洞和风险。 本著作基于GitHub的Copilot或OpenAI的ChatGPT,采用交互方式,实现人与AI之间的对战和博弈,并对AI的回答做了深入分析。这里,译者想提醒读者,对战和博弈不是人与AI的对抗,更多的是两者的思想交流,Copilot或ChatGPT作为一种编程工具,来辅助人类完成更复杂的任务和计算,最终与AI达成“和解”。 ,译者认为,AI技术可能会代替人类的一些工作,甚至做的比人类要好,这是不可否认的客观事实,毕竟大模型背后是从人类己有的知识库中挖掘和分析出的结果,知识储备量远超普通人。但并不意味着人类就只能“躺平”,无能为力了;相反,我们要在利用
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正版书籍 Effective数据科学基础设施 维莱图洛斯 郭涛 数据科学与大数据技术 Netflix数据运营devops 品质好书 正版保障 优质服务 发货及时 售后无忧
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Copilot和ChatGPT编程体验 挑战24个正则表达式难题 大卫默茨 郭涛 人工智能AI编程 正则表达式教程书 A
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《Effective数据科学基础设施》由Netflix工程师Ville Tuulos撰写,以Metaflow为对象,介绍了数据科学所需要的基础设施,囊括数据准备、特征工程、模型训练、模型部署、服务和持续监控等环节。Metaflow专注于构建生产流程,更适合具有深厚工程和DevOps技能的大型专业数据科学团队。本书的目标读者为数据科学家、机器学习工程师、IT 技术人员和MLOps工程师。数据科学家在人工智能和算法方面非常精通,但软件开发能力通常不足。他们渴望有一套方法论和工具来促进从构建到部署的迭代过程,从而落实自己的想法。数据科学家不在意在一个“孤岛”。上开展数据挖掘和分析工作,他们更希望能够在离线、实时和批处理等场景中落实项目。IT技术人员对机器学习算法理论和模型细节并不了解,他们渴望本书能够提供一个机器学习流程的全貌,便于他们进行任务编排。此外,一
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