Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorWijaya A.
dc.coverage.spatialBig Data
dc.coverage.spatialdata pipelines
dc.coverage.spatialGCP components
dc.coverage.spatialGoogle Cloud Platform (GCP)
dc.coverage.spatialmachine learning
dc.coverage.spatialбольшие данные
dc.coverage.spatialкомпоненты GCP
dc.coverage.spatialконвейеры данных
dc.coverage.spatialмашинное обучение
dc.creatorWijaya A.
dc.date2022
dc.date.accessioned2025-11-28T08:07:14Z-
dc.date.available2025-11-28T08:07:14Z-
dc.date.issued2022
dc.identifier.identifier3181894
dc.identifier.citationWijaya, A. Data Engineering with Google Cloud Platform : A Practical Guide to Operationalizing Scalable Data Analytics Systems on GCP / Adi Wijaya. - Birmingham ; Mumbai : Packt Publishing, 2022. - 1 file (9,13 Mb) (440 p.). - ISBN = 9781800561328, 9781800565067. - Текст : электронный
dc.identifier.isbn9781800561328
dc.identifier.isbn9781800565067
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/59440-
dc.description.abstractWith this book, you will understand how Google Cloud Platform enables data engineers to create scalable data pipelines from storing and processing data to orchestrating workflows and presenting data through visualizations. Starting with an overview of fundamental data engineering concepts, you will learn about the responsibilities of a data engineer and the role of Google Cloud in fulfilling these responsibilities.. As you progress through the book, you will be able to use GCP products to create a sample data warehouse using Cloud Storage and BigQuery, and a data lake using Dataproc. The book will gradually guide you through operations such as data ingestion, cleaning, transformation, and integration with other sources. You will learn how to design identity and access management (IAM) for data governance, deploy machine learning (ML) pipelines with Vertex AI, use pre-built GCP models as services, and visualize data with Google Data Studio for creating compelling reports. This book is for data engineers, analy
dc.description.abstractИспользуемые программы Adobe Acrobat
dc.description.abstractРуководство позволяет инженерам по обработке данных создавать с помощью облачной платформы Google масштабируемые конвейеры обработки данных - от хранения и обработки данных до организации рабочих процессов и представления данных с помощью визуализаций. Представлен обзор основных концепций разработки данных, описана роль Google Cloud в осуществлении деятельности инженера по обработке данных. Рассмотрено использование продуктов GCP для создания образца хранилища данных с использованием облачного хранилища и BigQuery, а также озера данных с использованием Dataproc. Подробно описаны такие операции, как прием данных, очистка, преобразование и интеграция с другими источниками. Представлена информация о разработке системы управления идентификацией и доступом (IAM) для управления данными, внедрении конвейеров машинного обучения (ML) с помощью Vertex AI, использовании готовых модели GCP в качестве сервисов и визуализации данных с помощью Google Data Studio для создания убедительных отчетов. Книга предназначена для ин
dc.languageeng
dc.publisherPackt Publishing
dc.subjectmachine learning
dc.subjectGCP components
dc.subjectGoogle Cloud Platform (GCP)
dc.subjectбольшие данные
dc.subjectкомпоненты GCP
dc.subjectконвейеры данных
dc.subjectмашинное обучение
dc.subjectBig Data
dc.subjectdata pipelines
dc.subject.rugasnti50.10.43
dc.subject.udc004.92
dc.titleData Engineering with Google Cloud Platform
dc.typeText
local.identifier.oldurihttp://repo.ssau.ru/handle/eBooks/Data-Engineering-with-Google-Cloud-Platform-114507
local.identifier.oldurihttp://repo.ssau.ru/handle/eBooks/Data-Engineering-with-Google-Cloud-Platform-114507
Appears in Collections:eBooks

Files in This Item:
File SizeFormat 
3181894.pdf9.36 MBAdobe PDFView/Open    Request a copy


Items in Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.