Descripción
La información basada en datos es una ventaja competitiva clave para cualquier industria hoy en día, pero la obtención de información a partir de datos brutos todavía puede llevar días o semanas. La mayoría de las organizaciones no pueden escalar los equipos de ciencia de datos con la suficiente rapidez para mantenerse al día con las crecientes cantidades de datos a transformar. ¿Cuál es la respuesta? Datos de autoservicio.
Con este libro práctico, los ingenieros de datos, los científicos de datos y los gerentes de equipo aprenderán a construir una plataforma de ciencia de datos de autoservicio que ayuda a cualquier persona de su organización a extraer información de los datos. Sandeep Uttamchandani proporciona un cuadro de mando para rastrear y abordar los cuellos de botella que ralentizan el tiempo de obtención de información a través del descubrimiento, la transformación, el procesamiento y la producción de datos. Este libro cierra la brecha entre los científicos de datos que se ven obstaculizados por las realidades de la ingeniería y los ingenieros de datos que no tienen claro cómo hacer que el autoservicio funcione.
- Construya un portal de autoservicio para apoyar el descubrimiento, la calidad, el linaje y la gobernanza de los datos
- Seleccione el mejor enfoque para cada capacidad de autoservicio utilizando tecnologías de nube de código abierto
- Adapte el autoservicio a la madurez de las personas, los procesos y la tecnología de su plataforma de datos
- Implemente capacidades para democratizar los datos y reducir el tiempo de obtención de información
- Escale su portal de autoservicio para soportar un gran número de usuarios dentro de su organización
Autor: Sandeep Uttamchandani
Editorial: O'Reilly Media
Publicado: 10/06/2020
Páginas: 286
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 1.01 lbs
Tamaño: 9.17h x 7.01w x 0.60d
ISBN13: 9781492075257
ISBN10: 1492075256
Categorías BISAC:
- Computadoras | Ciencia de datos | Análisis de datos
- Computadoras | Ciencia de datos | Aprendizaje automático
Sobre el autor
El Dr. Sandeep Uttamchandani es el director de datos y vicepresidente de ingeniería de productos en Unravel Data Systems. Aporta casi dos décadas de experiencia en la creación de productos de datos empresariales, así como en la ejecución de plataformas de datos a escala de petabytes para análisis críticos para el negocio y aplicaciones de ML. Más recientemente, estuvo en Intuit, donde dirigió el equipo de la plataforma de datos que impulsaba el análisis y el ML para los productos de contabilidad financiera, nóminas y pagos de Intuit. Anteriormente en su carrera, Sandeep fue cofundador y CEO de una startup que utilizaba ML para gestionar las vulnerabilidades de seguridad de los productos de código abierto. Ha desempeñado funciones de liderazgo en ingeniería en VMware e IBM durante más de 15 años.
Sandeep cuenta con más de 40 patentes emitidas, tiene más de 25 publicaciones en conferencias técnicas clave y ha recibido varios premios a la innovación de productos y a la excelencia en la gestión. Es un orador habitual en conferencias sobre datos y profesor invitado en universidades. Asesora a startups y ha sido miembro del comité de programa/dirección de varias conferencias, incluyendo la copresidencia de la cumbre ejecutiva de directores de datos de Gartner en San Francisco y la conferencia Usenix Operational ML (OpML). Sandeep tiene un doctorado y una maestría en Ciencias de la Computación de la Universidad de Illinois en Urbana-Champaign.