Implementing MLOps in the Enterprise
![Język publikacji: angielski Język publikacji: angielski](https://static01.helion.com.pl/global/flagi/1.png)
- Autorzy:
- Yaron Haviv, Noah Gift
![Implementing MLOps in the Enterprise Yaron Haviv, Noah Gift - okładka ebooka](https://static01.helion.com.pl/global/okladki/326x466/e_3qos.png)
![Implementing MLOps in the Enterprise Yaron Haviv, Noah Gift - tył okładki ebooka](https://static01.helion.com.pl/global/okladki-tyl/326x466/e_3qos.png)
- Ocena:
- Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
- Stron:
- 380
- Dostępne formaty:
-
ePubMobi
Opis ebooka: Implementing MLOps in the Enterprise
With demand for scaling, real-time access, and other capabilities, businesses need to consider building operational machine learning pipelines. This practical guide helps your company bring data science to life for different real-world MLOps scenarios. Senior data scientists, MLOps engineers, and machine learning engineers will learn how to tackle challenges that prevent many businesses from moving ML models to production.
Authors Yaron Haviv and Noah Gift take a production-first approach. Rather than beginning with the ML model, you'll learn how to design a continuous operational pipeline, while making sure that various components and practices can map into it. By automating as many components as possible, and making the process fast and repeatable, your pipeline can scale to match your organization's needs.
You'll learn how to provide rapid business value while answering dynamic MLOps requirements. This book will help you:
- Learn the MLOps process, including its technological and business value
- Build and structure effective MLOps pipelines
- Efficiently scale MLOps across your organization
- Explore common MLOps use cases
- Build MLOps pipelines for hybrid deployments, real-time predictions, and composite AI
- Learn how to prepare for and adapt to the future of MLOps
- Effectively use pre-trained models like HuggingFace and OpenAI to complement your MLOps strategy
Wybrane bestsellery
-
To czwarte, zaktualizowane wydanie znakomitego przewodnika poświęconego zastosowaniu uczenia maszynowego do rozwiązywania rzeczywistych problemów w analizie danych. Dzięki książce dowiesz się wszystkiego, co trzeba wiedzieć o wstępnym przetwarzaniu danych, znajdowaniu kluczowych spostrzeżeń, prog...
Uczenie maszynowe w języku R. Tworzenie i doskonalenie modeli - od przygotowania danych po dostrajanie, ewaluację i pracę z big data. Wydanie IV Uczenie maszynowe w języku R. Tworzenie i doskonalenie modeli - od przygotowania danych po dostrajanie, ewaluację i pracę z big data. Wydanie IV
(83.40 zł najniższa cena z 30 dni)83.40 zł
139.00 zł(-40%) -
Dzięki tej książce łatwo przyswoisz teoretyczne podstawy i zaczniesz je płynnie wdrażać w rzeczywistych scenariuszach. Dowiesz się, w jaki sposób myślenie przyczynowe ułatwia rozwiązywanie problemów, i poznasz pojęcia Pearla, takie jak strukturalny model przyczynowy, interwencje, kontrfakty itp. ...
Wnioskowanie i związki przyczynowe w Pythonie. Nowoczesne uczenie maszynowe z wykorzystaniem bibliotek DoWhy, EconML, PyTorch i nie tylko Wnioskowanie i związki przyczynowe w Pythonie. Nowoczesne uczenie maszynowe z wykorzystaniem bibliotek DoWhy, EconML, PyTorch i nie tylko
(65.40 zł najniższa cena z 30 dni)65.40 zł
109.00 zł(-40%) -
Oto zaktualizowane wydanie popularnego przewodnika, dzięki któremu skorzystasz z ponad dwustu sprawdzonych receptur bazujących na najnowszych wydaniach bibliotek Pythona. Wystarczy, że skopiujesz i dostosujesz kod do swoich potrzeb. Możesz też go uruchamiać i testować za pomocą przykładowego zbio...
Uczenie maszynowe w Pythonie. Receptury. Od przygotowania danych do deep learningu. Wydanie II Uczenie maszynowe w Pythonie. Receptury. Od przygotowania danych do deep learningu. Wydanie II
(53.40 zł najniższa cena z 30 dni)53.40 zł
89.00 zł(-40%) -
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)41.40 zł
69.00 zł(-40%) -
Głębokie sieci neuronowe mają niesamowity potencjał. Osiągnięcia ostatnich lat nadały procesom uczenia głębokiego zupełnie nową jakość. Obecnie nawet programiści niezaznajomieni z tą technologią mogą korzystać z prostych i niezwykle skutecznych narzędzi, pozwalających na sprawne implementowanie p...
Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn, Keras i TensorFlow. Wydanie III Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn, Keras i TensorFlow. Wydanie III
(107.40 zł najniższa cena z 30 dni)107.40 zł
179.00 zł(-40%) -
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)
29.40 zł
49.00 zł(-40%) -
To książka przeznaczona dla inżynierów, którzy chcą stosować systemy uczenia maszynowego do rozwiązywania rzeczywistych problemów biznesowych. Zaprezentowano w niej systemy ML używane w szybko rozwijających się startupach, a także przedstawiono holistyczne podejście do ich projektowania ― z...
Jak projektować systemy uczenia maszynowego. Iteracyjne tworzenie aplikacji gotowych do pracy Jak projektować systemy uczenia maszynowego. Iteracyjne tworzenie aplikacji gotowych do pracy
(53.40 zł najniższa cena z 30 dni)53.40 zł
89.00 zł(-40%) -
Oto pierwszy tom dzieła, które stanowi inspirujące spojrzenie na sztuczną inteligencję. Jego zrozumienie nie wymaga wybitnej znajomości informatyki i matematyki. Książka jest wspaniałą syntezą wczesnych i późniejszych koncepcji, a także technik, przeprowadzoną we frameworku idei, metod i technolo...
Sztuczna inteligencja. Nowe spojrzenie. Wydanie IV. Tom 1 Sztuczna inteligencja. Nowe spojrzenie. Wydanie IV. Tom 1
(101.40 zł najniższa cena z 30 dni)101.40 zł
169.00 zł(-40%) -
To praktyczny przewodnik po algorytmach sztucznej inteligencji. Skorzystają z niego programiści i inżynierowie, którzy chcą zrozumieć zagadnienia i algorytmy związane ze sztuczną inteligencją na podstawie praktycznych przykładów i wizualnych wyjaśnień. Książka pokazuje, jak radzić sobie z takimi ...
Algorytmy sztucznej inteligencji. Ilustrowany przewodnik Algorytmy sztucznej inteligencji. Ilustrowany przewodnik
(47.40 zł najniższa cena z 30 dni)47.40 zł
79.00 zł(-40%)
O autorze ebooka
Noah Gift - jest wykładowcą na uniwersytetach Northwestern i Duke’a. Prowadzi zajęcia z inżynierii danych oraz informatyki.
Yaron Haviv, Noah Gift - pozostałe książki
-
Dzięki tej książce dowiesz się, jak sobie z tym poradzić. Znalazło się w niej krótkie wprowadzenie do Pythona oraz do automatyzacji przetwarzania tekstu i obsługi systemu plików, a także do pisania własnych narzędzi wiersza poleceń. Zaprezentowano również przydatne narzędzia linuksowe, systemy za...
Python dla DevOps. Naucz się bezlitośnie skutecznej automatyzacji Python dla DevOps. Naucz się bezlitośnie skutecznej automatyzacji
(53.40 zł najniższa cena z 30 dni)53.40 zł
89.00 zł(-40%) -
Many organizations today have begun to modernize their Windows workloads to take full advantage of cloud economics. If you're a C# developer at one of these companies, you need options for rehosting, replatforming, and refactoring your existing .NET Framework applications. This practical book gui...(176.63 zł najniższa cena z 30 dni)
176.13 zł
219.00 zł(-20%) -
Getting your models into production is the fundamental challenge of machine learning. MLOps offers a set of proven principles aimed at solving this problem in a reliable and automated way. This insightful guide takes you through what MLOps is (and how it differs from DevOps) and shows you how to ...(243.85 zł najniższa cena z 30 dni)
243.75 zł
289.00 zł(-16%) -
Much has changed in technology over the past decade. Data is hot, the cloud is ubiquitous, and many organizations need some form of automation. Throughout these transformations, Python has become one of the most popular languages in the world. This practical resource shows you how to use Python f...
Python for DevOps. Learn Ruthlessly Effective Automation Python for DevOps. Learn Ruthlessly Effective Automation
(174.25 zł najniższa cena z 30 dni)174.05 zł
219.00 zł(-21%) -
Opanuj skuteczne, gotowe do użycia rozwiązania biznesowe dla sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego AI podejście pragmatyczne pomaga rozwiązywać praktyczne problemy przy użyciu nowoczesnego uczenia maszynowego, sztucznej inteligencji i chmurowych narzędzi obliczeniowych. Noah Gift demistyfi...(47.80 zł najniższa cena z 30 dni)
62.91 zł
69.90 zł(-10%) -
Python is an ideal language for solving problems, especially in Linux and Unix networks. With this pragmatic book, administrators can review various tasks that often occur in the management of these systems, and learn how Python can provide a more efficient and less painful way to handle them.Eac...(142.26 zł najniższa cena z 30 dni)
141.76 zł
169.00 zł(-16%)
Ebooka "Implementing MLOps in the Enterprise" 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 "Implementing MLOps in the Enterprise" 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 "Implementing MLOps in the Enterprise" 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:
- 978-10-981-3654-3, 9781098136543
- Data wydania ebooka:
-
2023-11-30
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:
- 15.5MB
- Rozmiar pliku Mobi:
- 27.3MB
Spis treści ebooka
- Preface
- Who This Book Is For
- Navigating This Book
- Conventions Used in This Book
- Using Code Examples
- OReilly Online Learning
- How to Contact Us
- Acknowledgments
- Yaron
- Noah
- 1. MLOps: What Is It and Why Do We Need It?
- What Is MLOps?
- MLOps in the Enterprise
- Understanding ROI in Enterprise Solutions
- Understanding Risk and Uncertainty in the Enterprise
- MLOps Versus DevOps
- What Isnt MLOps?
- What Is MLOps?
- Mainstream Definitions of MLOps
- What Is ML Engineering?
- MLOps and Business Incentives
- MLOps in the Cloud
- Key Cloud Development Environments
- The Key Players in Cloud Computing
- AWS view of cloud computing as it relates to MLOps
- Azure view of cloud computing as it relates to MLOps
- GCP view of cloud computing as it relates to MLOps
- MLOps On-Premises
- MLOps in Hybrid Environments
- Enterprise MLOps Strategy
- Conclusion
- Critical Thinking Discussion Questions
- Exercises
- 2. The Stages of MLOps
- Getting Started
- Choose Your Algorithm
- Design Your Pipelines
- Getting Started
- Data Collection and Preparation
- Data Storage and Ingestion
- Data Exploration and Preparation
- Data Labeling
- Feature Stores
- Model Development and Training
- Writing and Maintaining Production ML Code
- Tracking and Comparing Experiment Results
- Distributed Training and Hyperparameter Optimization
- Building and Testing Models for Production
- Deployment (and Online ML Services)
- From Model Endpoints to Application Pipelines
- Online Data Preparation
- Continuous Model and Data Monitoring
- Monitoring Data and Concept Drift
- Monitoring Model Performance and Accuracy
- The Strategy of Pretrained Models
- Building an End-to-End Hugging Face Application
- Flow Automation (CI/CD for ML)
- Conclusion
- Critical Thinking Discussion Questions
- Exercises
- 3. Getting Started with Your
First MLOps Project
- Identifying the Business Use Case and Goals
- Finding the AI Use Case
- Defining Goals and Evaluating the ROI
- Identifying the Business Use Case and Goals
- How to Build a Successful ML Project
- Approving and Prototyping the Project
- Scaling and Productizing Projects
- Project Structure and Lifecycle
- ML Project Example from A to Z
- Exploratory Data Analysis
- Data and Model Pipeline Development
- Application Pipeline Development
- Real-time application pipelines
- Batch application pipelines
- Scaling and Productizing the Project
- Adding tests
- ML pipelines and hyperparameter optimization
- CI/CD and Continuous Operations
- Continuously monitoring data and models
- Integrating with a CI/CD service
- Conclusion
- Critical Thinking Discussion Questions
- Exercises
- 4. Working with Data and Feature Stores
- Data Versioning and Lineage
- How It Works
- Common ML Data Versioning Tools
- Data Version Control
- Pachyderm
- MLflow Tracking
- MLRun
- Other Frameworks
- Data Versioning and Lineage
- Data Preparation and Analysis at Scale
- Structured and Unstructured Data Transformations
- Distributed Data Processing Architectures
- Interactive Data Processing
- Batch Data Processing
- Stream Processing
- Stream Processing Frameworks
- Feature Stores
- Feature Store Architecture and Usage
- Ingestion and Transformation Service
- Feature Storage
- Feature Retrieval (for Training and Serving)
- Feature Stores Solutions and Usage Example
- Using Feast Feature Store
- Using MLRun Feature Store
- Conclusion
- Critical Thinking Discussion Questions
- Exercises
- 5. Developing Models for Production
- AutoML
- Running, Tracking, and Comparing ML Jobs
- Experiment Tracking
- Saving Essential Metadata with the Model Artifacts
- Comparing ML Jobs: An Example with MLflow
- Hyperparameter Tuning
- Auto-Logging
- MLOps Automation: AutoMLOps
- Example: Running and Tracking ML Jobs Using Azure Databricks
- Handling Training at Scale
- Building and Running Multi-Stage Workflows
- Managing Computation Resources Efficiently
- Conclusion
- Critical Thinking Discussion Questions
- Exercises
- 6. Deployment of Models and AI Applications
- Model Registry and Management
- Solution Examples
- SageMaker Example
- MLflow Example
- MLRun Example
- Model Serving
- Amazon SageMaker
- Seldon Core
- MLRun Serving
- Advanced Serving and Application Pipelines
- Implementing Scalable Application Pipelines
- AWS Step Functions
- Apache Beam
- MLRun serving graphs
- Implementing Scalable Application Pipelines
- Model Routing and Ensembles
- Model Optimization and ONNX
- Data and Model Monitoring
- Integrated Model Monitoring Solutions
- Amazon SageMaker
- Google Vertex AI
- MLRun
- Integrated Model Monitoring Solutions
- Standalone Model Monitoring Solutions
- Model Retraining
- When to Retrain Your Models
- Strategies for Data Retraining
- Model Retraining in the MLOps Pipeline
- Deployment Strategies
- Measuring the Business Impact
- Conclusion
- Critical Thinking Discussion Questions
- Exercises
- 7. Building a Production Grade
MLOps Project from A to Z
- Exploratory Data Analysis
- Interactive Data Preparation
- Preparing the Credit Transaction Dataset
- Preparing the User Events (Activities) Dataset
- Extracting Labels and Training a Model
- Data Ingestion and Preparation Using a Feature Store
- Building the Credit Transactions Data Pipeline (Feature Set)
- Building the User Events Data Pipeline (FeatureSet)
- Building the Target Labels Data Pipeline (FeatureSet)
- Ingesting Data into the Feature Store
- Batch data ingestion (for tests and training)
- Real-time data ingestion (for production)
- Model Training and Validation Pipeline
- Creating and Evaluating a Feature Vector
- Building and Running an Automated Training and Validation Pipeline
- Real-Time Application Pipeline
- Defining a Custom Model Serving Class
- Building an Application Pipeline with Enrichment and Ensemble
- Testing the Application Pipeline Locally
- Deploying and Testing the Real-Time Application Pipeline
- Model Monitoring
- CI/CD and Continuous Operations
- Conclusion
- Critical Thinking Discussion Questions
- Exercises
- 8. Building Scalable Deep Learning and
Large Language Model Projects
- Distributed Deep Learning
- Horovod
- Ray
- Distributed Deep Learning
- Data Gathering, Labeling, and Monitoring in DL
- Data Labeling Pitfalls to Avoid
- Data Labeling Best Practices
- Data Labeling Solutions
- Using Foundation Models as Labelers
- Monitoring DL Models with Unstructured Data
- Build Versus Buy Deep Learning Models
- Foundation Models, Generative AI, LLMs
- Risks and Challenges with Generative AI
- MLOps Pipelines for Efficiently Using and Customizing LLMs
- Application Example: Fine-Tuning an LLM Model
- Data preparation and tuning
- Data preparation
- Model tuning and evaluation
- Defining an MLRun project and running the pipeline
- Data preparation and tuning
- Application and model serving pipeline
- Adding a web interface
- Conclusion
- Critical Thinking Discussion Questions
- Exercises
- 9. Solutions for Advanced Data Types
- ML Problem Framing with Time Series
- Navigating Time Series Analysis with AWS
- Diving into Time Series with DeepAR+
- Time Series with the GCP BigQuery and SQL
- ML Problem Framing with Time Series
- Build Versus Buy for MLOps NLP Problems
- Build Versus Buy: The Hugging Face Approach
- Exploring Natural Language Processing with AWS
- Exploring NLP with OpenAI
- Video Analysis, Image Classification, and Generative AI
- Image Classification Techniques with CreateML
- Composite AI
- Getting Started with Serverless for Composite AI
- Use Cases of Composite AI with Serverless
- Conclusion
- Critical Thinking Discussion Questions
- Exercises
- 10. Implementing MLOps Using Rust
- The Case for Rust for MLOps
- Leveling Up with Rust, GitHub Copilot, and Codespaces
- In the Beginning Was the Command Line
- The Case for Rust for MLOps
- Getting Started with Rust for MLOps
- Using PyTorch and Hugging Face with Rust
- Using Rust to Build Tools for MLOps
- Building Containerized Rust Command-Line Tools
- GPU PyTorch Workflows
- Using TensorFlow Rust
- Doing k-means Clustering with Rust
- Final Notes on Rust
- Ruff Linter
- rust-new-project-template
- Conclusion
- Critical Thinking Discussion Questions
- Exercises
- A. Job Interview Questions
- What is the primary purpose of DevOps?
- What is an excellent example of the fundamental processes necessary to implement MLOps?
- What is a feature store?
- What is a Model Registry?
- What are the best practices for operationalizing a microservice?
- What is GitHub Actions, and what are the primary use cases?
- What is a data pipeline?
- What are the primary use cases for Jupyter Notebook?
- What is the purpose of linting Python code?
- Why are cloud-based development environments like GitHub Codespaces and AWS Cloud9 useful?
- What is Big O Notation?
- What are business use cases for the mathematical field of optimization?
- What is the traveling salesman problem?
- Describe how the gradient descent algorithm works?
- The greedy coin problem is what type of programming problem?
- What are the advantages of containers?
- What is an HTTP API?
- What are the advantages of containerized ML applications?
- What are the advantages of using ONNX for model interoperability?
- What are the use cases for edge-based machine learning models?
- What is a Spark Cluster?
- What problems does PySpark solve?
- What are the critical components of the Databricks platform?
- What are the critical components of MLflow?
- What is the critical difference between a Spark DataFrame and a pandas DataFrame?
- What is kaizen?
- What is a data warehouse?
- What is a scheduled data pipeline job?
- What is data engineering?
- What is DataOps?
- What is Kubernetes?
- Why are microservices a good fit for Kubernetes?
- What is observability in software engineering?
- What are the critical components of Kubernetes?
- What is the Kubernetes API?
- What are the core components of a cloud native architecture?
- What are three cloud native data components?
- What are the common fallacies of distributed computing?
- How do you access network storage in Docker?
- What is block storage?
- B. Enterprise MLOps Interviews
- Shubham Saboo and Sandra Kublik
- Piero Molino
- Asaf Somekh
- Javier Luraschi and Pedro Luraschi
- Malcolm Smith Fraser
- Jon Reifschneider
- Julien Simon
- Shubham Saboo
- Brian Ray
- Simon Stebelena
- Bindu Reddy
- Dhanasekar Sundararaman
- Ville Tuulos
- Lewis Tunstall and Leandro von Werra
- Arvs Lat
- Julien Simon, Yaron Haviv, and Noah Gift
- Nic Stone
- Doris Xin
- Index
O'Reilly Media - inne książki
-
Keeping up with the Python ecosystem can be daunting. Its developer tooling doesn't provide the out-of-the-box experience native to languages like Rust and Go. When it comes to long-term project maintenance or collaborating with others, every Python project faces the same problem: how to build re...(201.03 zł najniższa cena z 30 dni)
200.93 zł
239.00 zł(-16%) -
Bringing a deep-learning project into production at scale is quite challenging. To successfully scale your project, a foundational understanding of full stack deep learning, including the knowledge that lies at the intersection of hardware, software, data, and algorithms, is required.This book il...(241.36 zł najniższa cena z 30 dni)
241.26 zł
289.00 zł(-17%) -
Frontend developers have to consider many things: browser compatibility, usability, performance, scalability, SEO, and other best practices. But the most fundamental aspect of creating websites is one that often falls short: accessibility. Accessibility is the cornerstone of any website, and if a...(200.59 zł najniższa cena z 30 dni)
200.09 zł
239.00 zł(-16%) -
In this insightful and comprehensive guide, Addy Osmani shares more than a decade of experience working on the Chrome team at Google, uncovering secrets to engineering effectiveness, efficiency, and team success. Engineers and engineering leaders looking to scale their effectiveness and drive tra...(114.93 zł najniższa cena z 30 dni)
114.88 zł
149.00 zł(-23%) -
Data modeling is the single most overlooked feature in Power BI Desktop, yet it's what sets Power BI apart from other tools on the market. This practical book serves as your fast-forward button for data modeling with Power BI, Analysis Services tabular, and SQL databases. It serves as a starting ...(199.08 zł najniższa cena z 30 dni)
198.88 zł
239.00 zł(-17%) -
C# is undeniably one of the most versatile programming languages available to engineers today. With this comprehensive guide, you'll learn just how powerful the combination of C# and .NET can be. Author Ian Griffiths guides you through C# 12.0 and .NET 8 fundamentals and techniques for building c...(241.02 zł najniższa cena z 30 dni)
240.92 zł
289.00 zł(-17%) -
Learn how to get started with Futures Thinking. With this practical guide, Phil Balagtas, founder of the Design Futures Initiative and the global Speculative Futures network, shows you how designers and futurists have made futures work at companies such as Atari, IBM, Apple, Disney, Autodesk, Luf...(148.10 zł najniższa cena z 30 dni)
148.00 zł
179.00 zł(-17%) -
Augmented Analytics isn't just another book on data and analytics; it's a holistic resource for reimagining the way your entire organization interacts with information to become insight-driven.Moving beyond traditional, limited ways of making sense of data, Augmented Analytics provides a dynamic,...(174.74 zł najniższa cena z 30 dni)
174.54 zł
219.00 zł(-20%) -
Learn how to prepare for—and pass—the Kubernetes and Cloud Native Associate (KCNA) certification exam. This practical guide serves as both a study guide and point of entry for practitioners looking to explore and adopt cloud native technologies. Adrián González Sánchez ...
Kubernetes and Cloud Native Associate (KCNA) Study Guide Kubernetes and Cloud Native Associate (KCNA) Study Guide
(169.14 zł najniższa cena z 30 dni)177.65 zł
199.00 zł(-11%) -
Python is an excellent way to get started in programming, and this clear, concise guide walks you through Python a step at a time—beginning with basic programming concepts before moving on to functions, data structures, and object-oriented design. This revised third edition reflects the gro...(140.34 zł najniższa cena z 30 dni)
140.14 zł
179.00 zł(-22%)
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
![Loader](https://static01.helion.com.pl/ebookpoint/img/ajax-loader.gif)
![ajax-loader](https://static01.helion.com.pl/ebookpoint/img/ajax-loader.gif)
Oceny i opinie klientów: Implementing MLOps in the Enterprise Yaron Haviv, Noah Gift (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.