你的产品仪表盘看起来时髦吗?你的季度报告过时了吗?你使用的数据集是坏的还是根本就是错误的?这些问题几乎影响每一个团队,但它们通常以一种临时的、被动的方式得到解决。如果你也受困于这些问题,那么本书就是为你准备的。如今,许多数据工程团队都面临着 好管道,坏数据 的问题。如果你的数据不好,那么数据基础设施再先也没用。在本书中,来自数据可观测性公司蒙特卡罗的Barr Moses、Lior Gavish和Molly Vorwerck解释了如何利用世界上一些最具创新性的公司采用的最佳实践和技术来解决大规模数据质量和信任问题。通过阅读本书,你将:? 构建更可信、更可靠的数据管道。? 编写脚本行数据检查,并通过数据可观测性识别损坏的管道。? 了解如何设置和维护数据SLA、SLI和SLO。? 制定并领导公司的数据质量计划。? 了解如何像对待生产软件一样对待数据服务
美国联邦储备委员会和许多国家中央银行都在使用的评估和预测方法。计量经济学领域享有盛名的三位国际专家,历经三十载完成的一部巨著。
本书是计量经济学文献中关于非线性时间序列计量经济学shou部专著。美国联邦储备委员会和许多国家中央银行都在使用的评估和预测方法。