Architecting Data and Machine Learning Platforms
- Ocena:
- Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
- Stron:
- 362
- Dostępne formaty:
-
ePubMobi
Opis ebooka: Architecting Data and Machine Learning Platforms
All cloud architects need to know how to build data platforms that enable businesses to make data-driven decisions and deliver enterprise-wide intelligence in a fast and efficient way. This handbook shows you how to design, build, and modernize cloud native data and machine learning platforms using AWS, Azure, Google Cloud, and multicloud tools like Snowflake and Databricks.
Authors Marco Tranquillin, Valliappa Lakshmanan, and Firat Tekiner cover the entire data lifecycle from ingestion to activation in a cloud environment using real-world enterprise architectures. You'll learn how to transform, secure, and modernize familiar solutions like data warehouses and data lakes, and you'll be able to leverage recent AI/ML patterns to get accurate and quicker insights to drive competitive advantage.
You'll learn how to:
- Design a modern and secure cloud native or hybrid data analytics and machine learning platform
- Accelerate data-led innovation by consolidating enterprise data in a governed, scalable, and resilient data platform
- Democratize access to enterprise data and govern how business teams extract insights and build AI/ML capabilities
- Enable your business to make decisions in real time using streaming pipelines
- Build an MLOps platform to move to a predictive and prescriptive analytics approach
Wybrane bestsellery
-
Odkryj fascynujący świat sztucznej inteligencji (AI) bez zbędnych komplikacji! Ta książka to idealny przewodnik dla każdego, kto chce zrozumieć, jak AI zmienia nasz świat, od podstawowych pojęć po zaawansowane technologie. Dzięki jasnym wyjaśnieniom i przystępnemu językowi, autor demistyfikuje sk...
AI bez tajemnic. Sztuczna Inteligencja od podstaw po zaawansowane techniki AI bez tajemnic. Sztuczna Inteligencja od podstaw po zaawansowane techniki
-
Tę książkę docenią wszyscy zainteresowani eksploracją danych i uczeniem maszynowym, którzy chcieliby pewnie poruszać się w świecie nauki o danych. Pokazano tu, w jaki sposób Excel pozwala zobrazować proces ich eksplorowania i jak działają poszczególne techniki w tym zakresie. Przejrzyście wyjaśni...
Eksploracja danych za pomocą Excela. Metody uczenia maszynowego krok po kroku Eksploracja danych za pomocą Excela. Metody uczenia maszynowego krok po kroku
(40.20 zł najniższa cena z 30 dni)43.55 zł
67.00 zł(-35%) -
Oto praktyczny przewodnik po nauce o danych w miejscu pracy. Dowiesz się stąd wszystkiego, co ważne na początku Twojej drogi jako danologa: od osobowości, z którymi przyjdzie Ci pracować, przez detale analizy danych, po matematykę stojącą za algorytmami i uczeniem maszynowym. Nauczysz się myśleć ...
Analityk danych. Przewodnik po data science, statystyce i uczeniu maszynowym Analityk danych. Przewodnik po data science, statystyce i uczeniu maszynowym
(41.40 zł najniższa cena z 30 dni)44.85 zł
69.00 zł(-35%) -
Dzięki tej książce dowiesz się, jak tworzyć niezawodne, skalowalne i odporne rozwiązania, a także jak projektować systemy następnej generacji przeznaczone dla środowiska chmury. Poznasz efektywne strategie dla produktu i nauczysz się je w pełni implementować w swojej organizacji. Zrozumiesz też, ...
Podręcznik architekta rozwiązań. Poznaj reguły oraz strategie projektu architektury i rozpocznij niezwykłą karierę. Wydanie II Podręcznik architekta rozwiązań. Poznaj reguły oraz strategie projektu architektury i rozpocznij niezwykłą karierę. Wydanie II
(77.40 zł najniższa cena z 30 dni)83.85 zł
129.00 zł(-35%) -
Książka stanowi kompendium wiedzy na temat tej niesłychanie szybko rozwijającej się i dynamicznie wkraczającej w nasze życie dziedziny. Została napisana tak, aby była przystępna dla osób posiadających podstawowe umiejętności matematyczne. Może stanowić podręcznik dla studentów takich kierunków ja...(29.40 zł najniższa cena z 30 dni)
31.85 zł
49.00 zł(-35%) -
Ta książka jest przystępnym przewodnikiem po uczeniu maszynowym. Aby zrozumieć zawartą w niej treść, wystarczy podstawowa umiejętność programowania i znajomość matematyki na poziomie szkoły średniej. Znalazło się tu omówienie podstawowych pojęć i wyjaśnienie mechanizmów rządzących uczeniem głębok...
Deep Learning. Praktyczne wprowadzenie z zastosowaniem środowiska Pythona Deep Learning. Praktyczne wprowadzenie z zastosowaniem środowiska Pythona
(39.90 zł najniższa cena z 30 dni)49.50 zł
99.00 zł(-50%) -
Ten podręcznik jest przeznaczony dla osób, które chcą dobrze zrozumieć matematyczne podstawy uczenia maszynowego i nabrać praktycznego doświadczenia w używaniu pojęć matematycznych. Wyjaśniono tutaj stosowanie szeregu technik matematycznych, takich jak algebra liniowa, geometria analityczna, rozk...(77.40 zł najniższa cena z 30 dni)
83.85 zł
129.00 zł(-35%) -
Rosnące możliwości różnych form sztucznej inteligencji niepokoją ludzi od kilkudziesięciu lat. Stopniowo uzależniamy się od ciągłej asysty nowoczesnych technologii, jednak coraz doskonalsze metody uczenia maszynowego, dostępna i potężna moc obliczeniowa korzystająca z niewyobrażalnie wielkich zas...
Człowiek na rozdrożu. Sztuczna inteligencja 25 punktów widzenia Człowiek na rozdrożu. Sztuczna inteligencja 25 punktów widzenia
(29.40 zł najniższa cena z 30 dni)31.85 zł
49.00 zł(-35%) -
Hone your machine learning skills to unlock robust models with less data through active machine learning. Tame messy datasets, conquer concept drift, and drive ML productivity with Python's active learning toolkit.
Active Machine Learning with Python. Refine and elevate data quality over quantity with active learning Active Machine Learning with Python. Refine and elevate data quality over quantity with active learning
Marco Tranquillin, Valliappa Lakshmanan, Firat Tekiner - pozostałe książki
-
This practical book shows you how to employ machine learning models to extract information from images. ML engineers and data scientists will learn how to solve a variety of image problems including classification, object detection, autoencoders, image generation, counting, and captioning with pr...(245.65 zł najniższa cena z 30 dni)
245.65 zł
289.00 zł(-15%) -
Rozwiązania typowych problemów dotyczących przygotowania danych, konstruowania modeli i MLOps Wzorce projektowe opisane w tej książce obejmują najlepsze praktyki i rozwiązania powtarzalnych problemów w uczeniu maszynowym. Autorzy, troje inżynierów z firmy Google, skatalogo...
Wzorce projektowe uczenia maszynowego. Rozwiązania typowych problemów dotyczących przygotowania danych, konstruowania modeli i MLOps Wzorce projektowe uczenia maszynowego. Rozwiązania typowych problemów dotyczących przygotowania danych, konstruowania modeli i MLOps
(51.29 zł najniższa cena z 30 dni)80.99 zł
89.99 zł(-10%) -
The design patterns in this book capture best practices and solutions to recurring problems in machine learning. The authors, three Google engineers, catalog proven methods to help data scientists tackle common problems throughout the ML process. These design patterns codify the experience of hun...(186.15 zł najniższa cena z 30 dni)
186.15 zł
219.00 zł(-15%) -
Work with petabyte-scale datasets while building a collaborative, agile workplace in the process. This practical book is the canonical reference to Google BigQuery, the query engine that lets you conduct interactive analysis of large datasets. BigQuery enables enterprises to efficiently store, qu...
Google BigQuery: The Definitive Guide. Data Warehousing, Analytics, and Machine Learning at Scale Google BigQuery: The Definitive Guide. Data Warehousing, Analytics, and Machine Learning at Scale
(186.15 zł najniższa cena z 30 dni)186.15 zł
219.00 zł(-15%) -
Learn how easy it is to apply sophisticated statistical and machine learning methods to real-world problems when you build using Google Cloud Platform (GCP). This hands-on guide shows data engineers and data scientists how to implement an end-to-end data pipeline with cloud native tools on GCP.Th...
Data Science on the Google Cloud Platform. 2nd Edition Data Science on the Google Cloud Platform. 2nd Edition
(211.65 zł najniższa cena z 30 dni)220.15 zł
259.00 zł(-15%) -
As you move data to the cloud, you need to consider a comprehensive approach to data governance, along with well-defined and agreed-upon policies to ensure your organization meets compliance requirements. Data governance incorporates the ways people, processes, and technology work together to ens...(211.65 zł najniższa cena z 30 dni)
220.15 zł
259.00 zł(-15%)
Ebooka "Architecting Data and Machine Learning Platforms" przeczytasz na:
-
czytnikach Inkbook, Kindle, Pocketbook, Onyx Boox i innych
-
systemach Windows, MacOS i innych
-
systemach Windows, Android, iOS, HarmonyOS
-
na dowolnych urządzeniach i aplikacjach obsługujących formaty: PDF, EPub, Mobi
Masz pytania? Zajrzyj do zakładki Pomoc »
Audiobooka "Architecting Data and Machine Learning Platforms" posłuchasz:
-
w aplikacji Ebookpoint na Android, iOS, HarmonyOs
-
na systemach Windows, MacOS i innych
-
na dowolnych urządzeniach i aplikacjach obsługujących format MP3 (pliki spakowane w ZIP)
Masz pytania? Zajrzyj do zakładki Pomoc »
Kurs Video "Architecting Data and Machine Learning Platforms" zobaczysz:
-
w aplikacjach Ebookpoint i Videopoint na Android, iOS, HarmonyOs
-
na systemach Windows, MacOS i innych z dostępem do najnowszej wersji Twojej przeglądarki internetowej
Szczegóły ebooka
- ISBN Ebooka:
- 978-10-981-5157-7, 9781098151577
- Data wydania ebooka:
- 2023-10-12 Data wydania ebooka często jest dniem wprowadzenia tytułu do sprzedaży i może nie być równoznaczna z datą wydania książki papierowej. Dodatkowe informacje możesz znaleźć w darmowym fragmencie. Jeśli masz wątpliwości skontaktuj się z nami sklep@ebookpoint.pl.
- Język publikacji:
- angielski
- Rozmiar pliku ePub:
- 9.2MB
- Rozmiar pliku Mobi:
- 17.1MB
Spis treści ebooka
- Preface
- Why Do You Need a Cloud Data Platform?
- Who Is This Book For?
- Organization of This Book
- Conventions Used in This Book
- OReilly Online Learning
- How to Contact Us
- Acknowledgments
- 1. Modernizing Your Data Platform: An Introductory Overview
- The Data Lifecycle
- The Journey to Wisdom
- Water Pipes Analogy
- Collect
- Store
- Scalability
- Performance versus cost
- High availability
- Durability
- Openness
- Process/Transform
- Analyze/Visualize
- Activate
- The Data Lifecycle
- Limitations of Traditional Approaches
- Antipattern: Breaking Down Silos Through ETL
- Antipattern: Centralization of Control
- Antipattern: Data Marts and Hadoop
- Creating a Unified Analytics Platform
- Cloud Instead of On-Premises
- Drawbacks of Data Marts and Data Lakes
- Convergence of DWHs and Data Lakes
- Lakehouse
- Data mesh
- Hybrid Cloud
- Reasons Why Hybrid Is Necessary
- Challenges of Hybrid Cloud
- Why Hybrid Can Work
- Edge Computing
- Applying AI
- Machine Learning
- Uses of ML
- Why Cloud for AI?
- Cloud Infrastructure
- Democratization
- Real Time
- MLOps
- Core Principles
- Summary
- 2. Strategic Steps to Innovate with Data
- Step 1: Strategy and Planning
- Strategic Goals
- Identify Stakeholders
- Change Management
- Step 1: Strategy and Planning
- Step 2: Reduce Total Cost of Ownership by Adopting a Cloud Approach
- Why Cloud Costs Less
- How Much Are the Savings?
- When Does Cloud Help?
- Step 3: Break Down Silos
- Unifying Data Access
- Choosing Storage
- Semantic Layer
- Step 4: Make Decisions in Context Faster
- Batch to Stream
- Contextual Information
- Cost Management
- Step 5: Leapfrog with Packaged AI Solutions
- Predictive Analytics
- Understanding and Generating Unstructured Data
- Personalization
- Packaged Solutions
- Step 6: Operationalize AI-Driven Workflows
- Identifying the Right Balance of Automation and Assistance
- Building a Data Culture
- Populating Your Data Science Team
- Step 7: Product Management for Data
- Applying Product Management Principles to Data
- 1. Understand and Maintain a Map of Data Flows in the Enterprise
- 2. Identify Key Metrics
- 3. Agreed Criteria, Committed Roadmap, and Visionary Backlog
- 4. Build for the Customers You Have
- 5. Dont Shift the Burden of Change Management
- 6. Interview Customers to Discover Their Data Needs
- 7. Whiteboard and Prototype Extensively
- 8. Build Only What Will Be Used Immediately
- 9. Standardize Common Entities and KPIs
- 10. Provide Self-Service Capabilities in Your Data Platform
- Summary
- 3. Designing Your Data Team
- Classifying Data Processing Organizations
- Data AnalysisDriven Organization
- The Vision
- The Personas
- Data analysts
- Business analysts
- Data engineers
- The Technological Framework
- Data EngineeringDriven Organization
- The Vision
- The Personas
- Knowledge
- Responsibilities
- The Technological Framework
- Reference architectures
- Benefits of the reference architecture
- Data ScienceDriven Organization
- The Vision
- The Personas
- The Technological Framework
- Summary
- 4. A Migration Framework
- Modernize Data Workflows
- Holistic View
- Modernize Workflows
- Transform the Workflow Itself
- Modernize Data Workflows
- A Four-Step Migration Framework
- Prepare and Discover
- Assess and Plan
- Execute
- Landing zone
- Migrate
- Validate
- Optimize
- Estimating the Overall Cost of the Solution
- Audit of the Existing Infrastructure
- Request for Information/Proposal and Quotation
- Proof of Concept/Minimum Viable Product
- Setting Up Security and Data Governance
- Framework
- Artifacts
- Governance over the Life of the Data
- Schema, Pipeline, and Data Migration
- Schema Migration
- Pipeline Migration
- Data Migration
- Planning
- Regional capacity and network to the cloud
- Transfer options
- Migration Stages
- Summary
- 5. Architecting a Data Lake
- Data Lake and the CloudA Perfect Marriage
- Challenges with On-Premises Data Lakes
- Benefits of Cloud Data Lakes
- Data Lake and the CloudA Perfect Marriage
- Design and Implementation
- Batch and Stream
- Data Catalog
- Hadoop Landscape
- Cloud Data Lake Reference Architecture
- Amazon Web Services
- Microsoft Azure
- Google Cloud Platform
- Integrating the Data Lake: The Real Superpower
- APIs to Extend the Lake
- The Evolution of Data Lake with Apache Iceberg, Apache Hudi, and Delta Lake
- Interactive Analytics with Notebooks
- Democratizing Data Processing and Reporting
- Build Trust in the Data
- Data Ingestion Is Still an IT Matter
- ML in the Data Lake
- Training on Raw Data
- Predicting in the Data Lake
- Summary
- 6. Innovating with an Enterprise Data Warehouse
- A Modern Data Platform
- Organizational Goals
- Technological Challenges
- Technology Trends and Tools
- A Modern Data Platform
- Hub-and-Spoke Architecture
- Data Ingest
- Prebuilt connectors
- Real-time data
- Federated data
- Data Ingest
- Business Intelligence
- SQL analytics
- Visualization
- Embedded analytics
- Semantic layer
- Transformations
- ELT with views
- Scheduled queries
- Materialized views
- Security and lineage
- Organizational Structure
- DWH to Enable Data Scientists
- Query Interface
- Storage API
- ML Without Moving Your Data
- Training ML models
- ML training and serving
- Exporting trained ML models
- Using your trained model in ML pipelines
- Invoking external ML models
- Loading pretrained ML models
- Summary
- 7. Converging to a Lakehouse
- The Need for a Unique Architecture
- User Personas
- Antipattern: Disconnected Systems
- Antipattern: Duplicated Data
- The Need for a Unique Architecture
- Converged Architecture
- Two Forms
- Choose based on user skills
- Complete evaluation criteria
- Two Forms
- Lakehouse on Cloud Storage
- Reference architecture
- Migration
- Future proofing
- SQL-First Lakehouse
- Reference architecture
- Migration
- Future proofing
- The Benefits of Convergence
- Summary
- 8. Architectures for Streaming
- The Value of Streaming
- Industry Use Cases
- Streaming Use Cases
- The Value of Streaming
- Streaming Ingest
- Streaming ETL
- Streaming ELT
- Streaming Insert
- Streaming from Edge Devices (IoT)
- Streaming Sinks
- Real-Time Dashboards
- Live Querying
- Materialize Some Views
- Stream Analytics
- Time-Series Analytics
- Clickstream Analytics
- Anomaly Detection
- Resilient Streaming
- Continuous Intelligence Through ML
- Training Model on Streaming Data
- Windowed training
- Scheduled training
- Continuous evaluation and retraining
- Training Model on Streaming Data
- Streaming ML Inference
- Automated Actions
- Summary
- 9. Extending a Data Platform Using Hybrid and Edge
- Why Multicloud?
- A Single Cloud Is Simpler and Cost-Effective
- Multicloud Is Inevitable
- Multicloud Could Be Strategic
- Why Multicloud?
- Multicloud Architectural Patterns
- Single Pane of Glass
- Write Once, Run Anywhere
- Bursting from On Premises to Cloud
- Pass-Through from On Premises to Cloud
- Data Integration Through Streaming
- Adopting Multicloud
- Framework
- Time Scale
- Define a Target Multicloud Architecture
- Why Edge Computing?
- Bandwidth, Latency, and Patchy Connectivity
- Use Cases
- Benefits
- Challenges
- Edge Computing Architectural Patterns
- Smart Devices
- Smart Gateways
- ML Activation
- Adopting Edge Computing
- The Initial Context
- The Project
- Improve overall system observability
- Develop automations
- Optimize the maintenance
- The Final Outcomes and Next Steps
- Summary
- 10. AI Application Architecture
- Is This an AI/ML Problem?
- Subfields of AI
- Generative AI
- How it works
- Strengths and limitations
- Do LLMs memorize or generalize?
- LLMs hallucinate
- Human feedback is needed
- Weaknesses
- Use cases
- Problems Fit for ML
- Is This an AI/ML Problem?
- Buy, Adapt, or Build?
- Data Considerations
- When to Buy
- What Can You Buy?
- How Adapting Works
- AI Architectures
- Understanding Unstructured Data
- Generating Unstructured Data
- Predicting Outcomes
- Forecasting Values
- Anomaly Detection
- Personalization
- Automation
- Responsible AI
- AI Principles
- ML Fairness
- Explainability
- Summary
- 11. Architecting an ML Platform
- ML Activities
- Developing ML Models
- Labeling Environment
- Development Environment
- User Environment
- Preparing Data
- Training ML Models
- Writing ML code
- Small-scale jobs
- Distributed training
- No-code ML
- Deploying ML Models
- Deploying to an Endpoint
- Evaluate Model
- Hybrid and Multicloud
- Training-Serving Skew
- Within the model
- Transform function
- Feature store
- The canonical use of a feature store
- Decision chart
- Automation
- Automate Training and Deployment
- Orchestration with Pipelines
- Managed pipelines
- Airflow
- Kubeflow Pipelines
- TensorFlow Extended
- Continuous Evaluation and Training
- Artifacts
- Dependency tracking
- Continuous evaluation
- Continuous retraining
- Choosing the ML Framework
- Team Skills
- Task Considerations
- User-Centric
- Summary
- 12. Data Platform Modernization: A Model Case
- New Technology for a New Era
- The Need for Change
- It Is Not Only a Matter of Technology
- New Technology for a New Era
- The Beginning of the Journey
- The Current Environment
- The Target Environment
- The PoC Use Case
- The RFP Responses Proposed by Cloud Vendors
- The Target Environment
- The Approach on Migration
- Foundations development
- Quick wins migration
- Migration fulfillment
- Modernization
- The RFP Evaluation Process
- The Scope of the PoC
- The Execution of the PoC
- The Final Decision
- Peroration
- Summary
- Index
O'Reilly Media - inne książki
-
JavaScript gives web developers great power to create rich interactive browser experiences, and much of that power is provided by the browser itself. Modern web APIs enable web-based applications to come to life like never before, supporting actions that once required browser plug-ins. Some are s...(186.15 zł najniższa cena z 30 dni)
186.15 zł
219.00 zł(-15%) -
How will software development and operations have to change to meet the sustainability and green needs of the planet? And what does that imply for development organizations? In this eye-opening book, sustainable software advocates Anne Currie, Sarah Hsu, and Sara Bergman provide a unique overview...(160.65 zł najniższa cena z 30 dni)
169.14 zł
199.00 zł(-15%) -
OpenTelemetry is a revolution in observability data. Instead of running multiple uncoordinated pipelines, OpenTelemetry provides users with a single integrated stream of data, providing multiple sources of high-quality telemetry data: tracing, metrics, logs, RUM, eBPF, and more. This practical gu...(143.65 zł najniższa cena z 30 dni)
143.65 zł
169.00 zł(-15%) -
What will you learn from this book?If you're a software developer looking for a quick on-ramp to software architecture, this handy guide is a great place to start. From the authors of Fundamentals of Software Architecture, Head First Software Architecture teaches you how to think architecturally ...(245.65 zł najniższa cena z 30 dni)
245.65 zł
289.00 zł(-15%) -
If you use Linux in your day-to-day work, then Linux Pocket Guide is the perfect on-the-job reference. This thoroughly updated 20th anniversary edition explains more than 200 Linux commands, including new commands for file handling, package management, version control, file format conversions, an...(92.65 zł najniższa cena z 30 dni)
101.15 zł
119.00 zł(-15%) -
Interested in developing embedded systems? Since they don't tolerate inefficiency, these systems require a disciplined approach to programming. This easy-to-read guide helps you cultivate good development practices based on classic software design patterns and new patterns unique to embedded prog...(152.15 zł najniższa cena z 30 dni)
160.65 zł
189.00 zł(-15%) -
Gain the valuable skills and techniques you need to accelerate the delivery of machine learning solutions. With this practical guide, data scientists, ML engineers, and their leaders will learn how to bridge the gap between data science and Lean product delivery in a practical and simple way. Dav...(245.65 zł najniższa cena z 30 dni)
245.65 zł
289.00 zł(-15%) -
This practical book provides a detailed explanation of the zero trust security model. Zero trust is a security paradigm shift that eliminates the concept of traditional perimeter-based security and requires you to "always assume breach" and "never trust but always verify." The updated edition off...(203.15 zł najniższa cena z 30 dni)
211.65 zł
249.00 zł(-15%) -
Decentralized finance (DeFi) is a rapidly growing field in fintech, having grown from $700 million to $100 billion over the past three years alone. But the lack of reliable information makes this area both risky and murky. In this practical book, experienced securities attorney Alexandra Damsker ...(203.15 zł najniższa cena z 30 dni)
211.65 zł
249.00 zł(-15%) -
Whether you're a startup founder trying to disrupt an industry or an entrepreneur trying to provoke change from within, your biggest challenge is creating a product people actually want. Lean Analytics steers you in the right direction.This book shows you how to validate your initial idea, find t...(126.65 zł najniższa cena z 30 dni)
126.65 zł
149.00 zł(-15%)
Dzieki opcji "Druk na żądanie" do sprzedaży wracają tytuły Grupy Helion, które cieszyły sie dużym zainteresowaniem, a których nakład został wyprzedany.
Dla naszych Czytelników wydrukowaliśmy dodatkową pulę egzemplarzy w technice druku cyfrowego.
Co powinieneś wiedzieć o usłudze "Druk na żądanie":
- usługa obejmuje tylko widoczną poniżej listę tytułów, którą na bieżąco aktualizujemy;
- cena książki może być wyższa od początkowej ceny detalicznej, co jest spowodowane kosztami druku cyfrowego (wyższymi niż koszty tradycyjnego druku offsetowego). Obowiązująca cena jest zawsze podawana na stronie WWW książki;
- zawartość książki wraz z dodatkami (płyta CD, DVD) odpowiada jej pierwotnemu wydaniu i jest w pełni komplementarna;
- usługa nie obejmuje książek w kolorze.
Masz pytanie o konkretny tytuł? Napisz do nas: sklep[at]helion.pl.
Książka, którą chcesz zamówić pochodzi z końcówki nakładu. Oznacza to, że mogą się pojawić drobne defekty (otarcia, rysy, zagięcia).
Co powinieneś wiedzieć o usłudze "Końcówka nakładu":
- usługa obejmuje tylko książki oznaczone tagiem "Końcówka nakładu";
- wady o których mowa powyżej nie podlegają reklamacji;
Masz pytanie o konkretny tytuł? Napisz do nas: sklep[at]helion.pl.
Książka drukowana
Oceny i opinie klientów: Architecting Data and Machine Learning Platforms Marco Tranquillin, Valliappa Lakshmanan, Firat Tekiner (0) Weryfikacja opinii następuję na podstawie historii zamówień na koncie Użytkownika umieszczającego opinię. Użytkownik mógł otrzymać punkty za opublikowanie opinii uprawniające do uzyskania rabatu w ramach Programu Punktowego.