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Riscutia, Vlad Data Engineering on Azure ISBN 13 : 9781617298929

Data Engineering on Azure - Couverture souple

 
9781617298929: Data Engineering on Azure

Synopsis

There's a big gap between running machine learning and data processes as prototypes, and deploying them to a production cloud environment. Data Engineering on Azure reveals the architectural, operational, and data management techniques that power cloud-based data infrastructure built on the Microsoft Azure platform.

Data Engineering on Azure teaches you to build a scalable and robust data platform to industry-leading standards. All examples are based on the production big data platform that powers Microsoft's customer growth operations. You'll learn techniques and best practices that author Vlad Riscutia and his team use on a daily basis, including automation and DevOps, running a reliable machine learning pipeline, and managing your data inventory. Examples are illustrated with Azure. The patterns and techniques are transferable to other cloud platforms.

About the Technology
Build secure, stable data platforms that can scale to loads of any size. When a project moves from the lab into production, you need confidence that it can stand up to real-world challenges. This book teaches you to design and implement cloud-based data infrastructure that you can easily monitor, scale, and modify.

 

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À propos de l?auteur

Vlad Riscutia is a software architect and data engineer at Microsoft on the Customer Growth and Analytics team.

À propos de la quatrième de couverture

About the book.
In Data Engineering on Azure you'll learn the skills you need to build and maintain big data platforms in massive enterprises. This invaluable guide includes clear, practical guidance for setting up infrastructure, orchestration, workloads, and governance. As you go, you'll set up efficient machine learning pipelines, and then master time-saving automation and DevOps solutions. The Azure-based examples are easy to reproduce on other cloud platforms.

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Riscutia, Vlad
Edité par Manning (edition ), 2021
ISBN 10 : 1617298921 ISBN 13 : 9781617298929
Ancien ou d'occasion Paperback

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Riscutia, Vlad
Edité par Simon and Schuster, 2021
ISBN 10 : 1617298921 ISBN 13 : 9781617298929
Ancien ou d'occasion Couverture souple

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Riscutia, Vlad
Edité par Simon and Schuster, 2021
ISBN 10 : 1617298921 ISBN 13 : 9781617298929
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Riscutia, Vlad
Edité par Manning, 2021
ISBN 10 : 1617298921 ISBN 13 : 9781617298929
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Vlad Riscutia
Edité par Manning Publications, US, 2022
ISBN 10 : 1617298921 ISBN 13 : 9781617298929
Neuf Paperback

Vendeur : Rarewaves USA, OSWEGO, IL, Etats-Unis

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Paperback. Etat : New. There's a big gap between running machine learning and data processes as prototypes, and deploying them to a production cloud environment. Data Engineering on Azure reveals the architectural, operational, and data management techniques that power cloud-based data infrastructure built on the Microsoft Azure platform. Data Engineering on Azure teaches you to build a scalable and robust data platform to industry-leading standards. All examples are based on the production big data platform that powers Microsoft's customer growth operations. You'll learn techniques and best practices that author Vlad Riscutia and his team use on a daily basis, including automation and DevOps, running a reliable machine learning pipeline, and managing your data inventory. Examples are illustrated with Azure. The patterns and techniques are transferable to other cloud platforms. About the TechnologyBuild secure, stable data platforms that can scale to loads of any size. When a project moves from the lab into production, you need confidence that it can stand up to real-world challenges. This book teaches you to design and implement cloud-based data infrastructure that you can easily monitor, scale, and modify. N° de réf. du vendeur LU-9781617298929

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Edité par Manning, 2021
ISBN 10 : 1617298921 ISBN 13 : 9781617298929
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Vendeur : Basi6 International, Irving, TX, Etats-Unis

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Riscutia, Vlad
Edité par Manning, 2021
ISBN 10 : 1617298921 ISBN 13 : 9781617298929
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Vendeur : Romtrade Corp., STERLING HEIGHTS, MI, Etats-Unis

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Etat : New. This is a Brand-new US Edition. This Item may be shipped from US or any other country as we have multiple locations worldwide. N° de réf. du vendeur ABNR-29837

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Riscutia, Vlad
Edité par Manning, 2021
ISBN 10 : 1617298921 ISBN 13 : 9781617298929
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Vendeur : Books Puddle, New York, NY, Etats-Unis

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Vlad Riscutia
ISBN 10 : 1617298921 ISBN 13 : 9781617298929
Neuf Paperback

Vendeur : Grand Eagle Retail, Mason, OH, Etats-Unis

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Paperback. Etat : new. Paperback. There's a big gap between running machine learning and data processes as prototypes, and deploying them to a production cloud environment. Data Engineering on Azure reveals the architectural, operational, and data management techniques that power cloud-based data infrastructure built on the Microsoft Azure platform. Data Engineering on Azure teaches you to build a scalable and robust data platform to industry-leading standards. All examples are based on the production big data platform that powers Microsoft's customer growth operations. You'll learn techniques and best practices that author Vlad Riscutia and his team use on a daily basis, including automation and DevOps, running a reliable machine learning pipeline, and managing your data inventory. Examples are illustrated with Azure. The patterns and techniques are transferable to other cloud platforms. About the TechnologyBuild secure, stable data platforms that can scale to loads of any size. When a project moves from the lab into production, you need confidence that it can stand up to real-world challenges. This book teaches you to design and implement cloud-based data infrastructure that you can easily monitor, scale, and modify. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability. N° de réf. du vendeur 9781617298929

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Riscutia, Vlad
Edité par Manning, 2021
ISBN 10 : 1617298921 ISBN 13 : 9781617298929
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