Data Engineering for Machine Learning Pipelines: From Python Libraries to ML Pipelines and Cloud Platforms

Sobre o Autor

Pavan Kumar Narayanan é engenheiro de dados e especialista em aprendizado de máquina, com experiência em arquiteturas de pipelines e integração de sistemas em nuvem. Atua em projetos que envolvem desde a coleta e transformação de dados até a implementação de soluções escaláveis em plataformas modernas. Seu trabalho é marcado pela combinação de conhecimento técnico em Python e bibliotecas de ciência de dados com práticas de engenharia voltadas para ambientes corporativos e acadêmicos.

Sobre o Livro

Data Engineering for Machine Learning Pipelines: From Python Libraries to ML Pipelines and Cloud Platforms apresenta uma visão prática e detalhada sobre como construir pipelines de dados voltados para aprendizado de máquina. O livro mostra como transformar dados brutos em informações úteis, passando por etapas de ingestão, limpeza, transformação e integração com modelos de machine learning.

A obra explora o uso de bibliotecas Python como Pandas, NumPy e Scikit-learn, além de frameworks que permitem criar pipelines robustos e escaláveis. Também discute como integrar essas soluções em plataformas de nuvem, abordando serviços que oferecem suporte a grandes volumes de dados e processamento distribuído.

Narayanan enfatiza a importância de boas práticas de engenharia de dados, como versionamento, monitoramento e automação, destacando que pipelines bem estruturados são fundamentais para garantir qualidade e confiabilidade em projetos de inteligência artificial. Data Engineering for Machine Learning Pipelines é enriquecido com exemplos práticos e casos de uso, permitindo que o leitor compreenda como aplicar os conceitos em diferentes cenários, desde protótipos acadêmicos até sistemas corporativos complexos.

📑 Detalhes do produto

Título: Data Engineering for Machine Learning Pipelines: From Python Libraries to ML Pipelines and Cloud Platforms
Autor (a): Pavan Kumar Narayanan
Editora: Apress
Data da Publicação: 28 de setembro de 2024
Idioma: Inglês
Número de páginas: 651
Compatibilidade: Computador, celular, tablet e e-readers compatíveis

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