Ebook DevOps Cho Data Science [Ấn Bản Lần 1, Tháng 5-2024] [PDF] [9653E]
Các Data Scientist là những chuyên gia phân tích, lập mô hình và trực quan hóa dữ liệu, nhưng vào lúc này hay lúc khác, tất cả đều gặp phải khó khăn trong việc cộng tác hoặc cung cấp công việc của họ cho những người và hệ thống quan trọng. Ra đời từ agile software movement, DevOps là một tập hợp các phương pháp, nguyên tắc và công cụ giúp các kỹ sư phần mềm triển khai công việc vào sản xuất một cách đáng tin cậy. Cuốn sách này lấy các bài học về DevOps và áp dụng chúng vào việc tạo và phân phối các dự án khoa học dữ liệu cấp sản xuất bằng Python và R.
Phần đầu tiên của cuốn sách này khám phá cách xây dựng các dự án khoa học dữ liệu triển khai vào production mà không rườm rà hay phiền phức. Phần thứ hai của nó bao gồm các kiến thức cơ bản về quản trị một server, bao gồm Linux, application, và network administration trước khi kết thúc với việc làm sáng tỏ những mối quan tâm về Enterprise IT/Administration trong phần cuối cùng, giúp các nhà khoa học dữ liệu có thể giao tiếp và cộng tác với các team security, networking, và administration của tổ chức của họ.
Các tính năng chính:
- ✓ Các lab từ đầu đến cuối đưa người đọc qua việc tạo các dự án đáp ứng các phương pháp thực hành tốt nhất của DevOps và tạo môi trường dựa trên máy chủ để làm việc và triển khai chúng.
- ✓ Cung cấp một phụ lục gồm các cheatsheet để người đọc không bao giờ thiếu tài liệu tham khảo mà họ cần để ghi nhớ về Git, Docker hoặc lệnh Command Line.
- ✓ Chắt lọc những điều mà một nhà khoa học dữ liệu cần biết về Docker, API, CI/CD, Linux, DNS, SSL, HTTP, Auth, v.v.
- ✓ Được viết riêng để giải quyết mối quan tâm của một nhà khoa học dữ liệu muốn đưa công việc Python hoặc R của họ vào production.
Có vô số cuốn sách viết về cách tạo ra công việc khoa học dữ liệu đúng đắn. Mặt khác, cuốn sách này nhằm mục đích vượt xa điều này, nhắm đến các nhà khoa học dữ liệu, những người muốn công việc của họ không chỉ đơn thuần là chính xác và cung cấp công việc quan trọng.
Mục lục:
Phần I. Các Bài học DevOps dành cho Data Science:
- ✓ Chương 01. Environments as Code.
- ✓ Chương 02. Data Project Architecture.
- ✓ Chương 03. Databases và Data API.
- ✓ Chương 04. Logging & Monitoring.
- ✓ Chương 05. Deployments và Code Promotion.
- ✓ Chương 06. Demystifying Docker.
Phần II. IT/Admin for Data Science:
- ✓ Chương 07. Cloud.
- ✓ Chương 08. Command Line.
- ✓ Chương 09. Linux Administration.
- ✓ Chương 10. Application Administration.
- ✓ Chương 11. Server Resources và Scaling.
- ✓ Chương 12. Computer Networks.
- ✓ Chương 13. Domains & DNS.
- ✓ Chương 14. SSL/TLS & HTTPS.
Phần III. Enterprise-Grade Data Science:
- ✓ Chương 15. Enterprise Networking.
- ✓ Chương 16. Auth in Enterprise.
- ✓ Chương 17. Compute at Enterprise Scale.
- ✓ Chương 18. Package Management trong Enterprise.
Phần IV. Phụ lục:
- ✓ A. Technical Detail: Auth Technologies.
- ✓ B. Technical Detail: Load Balancers.
- ✓ C. Lab Map.
- ✓ D. Cheat Sheets.
NHẬN GET EBOOK TRÊN AMAZON THEO YÊU CẦU