架構資料與機器學習平台｜雲端啟動分析與AI驅動的創新 (1版)

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【簡介】 　　＊全面掌握雲端資料與AI平台設計關鍵 　　＊實戰導向，靈活運用AWS、Azure、Google Cloud、Snowflake、Databricks 　　＊從基礎到進階，打造符合企業需求的現代化資料平台 　　＊強化資料治理，加速AI/ML創新，驅動決策智慧 　　無論你是資料架構師、工程師，或是希望運用AI強化決策的企業領導者，本書都將成為你打造未來資料與機器學習平台的最佳指南！ 　　在資料驅動的時代，企業該如何善用資料創造價值？ 　　本書由三位資深工程師聯手打造，為雲端架構師與資料專業人士提供了一套清晰完整的解決方案。從雲端資料平台的設計到AI與機器學習的整合，帶您走過資料現代化的每一步。無論是整合分散的資料、實現即時決策，還是利用AI解鎖創新潛力，本書都提供了實用的架構與工具，幫助你在雲端時代保持優勢。 　　「本書完整介紹，如何依據企業組織的策略方向，設計與建置現代雲端資料與ML平台的概念、模式與元件。真希望我能在多年前就能讀到這本書。」 —Robert Sahlin，Mathem資料平台主管 　　所有的雲端架構師都必須知道如何建置資料平台，以賦與企業能夠快速高效地做出資料驅動的決策，並在整個企業範圍內提供智能化服務。本書將展示如何使用AWS、Azure、Google Cloud以及Snowflake與Databricks這類多重雲端工具，設計、建置與現代化雲端原生資料與機器學習平台。 　　作者Marco Tranquillin、Valliappa Lakshmanan與Firat Tekiner使用真實世界企業架構來說明，內容涵蓋從雲端匯入到啟動整個資料生命週期。你將學到如何轉換、保全與現代化資料倉儲與資料湖這些熟悉的解決方案，也將能充份利用最新的AI/ML模式取得精準且快速的洞見，提升競爭優勢。 　　你將學會： 　　＊設計現代化且安全的雲端原生或混合資料分析與機器學習平台 　　＊透過將企業資料整合到治理良好、可擴充的與彈性的資料平台，加速資料導向的創新。 　　＊民主化存取企業資料，治理業務團隊提取洞見方式與建置AI/ML的能力。 　　＊讓您的企業利用串流管道即時決策 　　＊建置MLOps平台，移往預測性與指示性分析   【目錄】 第一章 資料平台現代化：簡介 第二章 資料創新的策略性作法 第三章 設計資料團隊 第四章 遷移框架 第五章 架構資料湖 第六章 企業資料倉儲的創新 第七章 湖倉融合 第八章 串流架構 第九章 混合與邊緣擴展資料平台 第十章 AI應用架構 第十一章 架構ML平台 第十二章 資料平台現代化：模型案例