Reliable Machine Learning
- Autorzy:
- Cathy Chen, Niall Richard Murphy, Kranti Parisa
- Ocena:
- Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
- Stron:
- 410
- Dostępne formaty:
-
ePubMobi
Opis ebooka: Reliable Machine Learning
Whether you're part of a small startup or a multinational corporation, this practical book shows data scientists, software and site reliability engineers, product managers, and business owners how to run and establish ML reliably, effectively, and accountably within your organization. You'll gain insight into everything from how to do model monitoring in production to how to run a well-tuned model development team in a product organization.
By applying an SRE mindset to machine learning, authors and engineering professionals Cathy Chen, Kranti Parisa, Niall Richard Murphy, D. Sculley, Todd Underwood, and featured guest authors show you how to run an efficient and reliable ML system. Whether you want to increase revenue, optimize decision making, solve problems, or understand and influence customer behavior, you'll learn how to perform day-to-day ML tasks while keeping the bigger picture in mind.
You'll examine:
- What ML is: how it functions and what it relies on
- Conceptual frameworks for understanding how ML "loops" work
- How effective productionization can make your ML systems easily monitorable, deployable, and operable
- Why ML systems make production troubleshooting more difficult, and how to compensate accordingly
- How ML, product, and production teams can communicate effectively
Wybrane bestsellery
-
Ta książka łączy perspektywy inżynierów, ludzi biznesu, przedstawicieli rządów i społeczników. Ułatwia zrozumienie korzyści i szans, jakie niosą ze sobą autonomiczne systemy oparte na uczeniu maszynowym. Zawiera siedem ważnych zasad, które pozwolą na ograniczanie ryzyka nadużyć i wypadków związan...
Dylemat sztucznej inteligencji. 7 zasad odpowiedzialnego tworzenia technologii Dylemat sztucznej inteligencji. 7 zasad odpowiedzialnego tworzenia technologii
(32.94 zł najniższa cena z 30 dni)43.92 zł
54.90 zł(-20%) -
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)62.30 zł
89.00 zł(-30%) -
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)46.90 zł
67.00 zł(-30%) -
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)48.30 zł
69.00 zł(-30%) -
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)125.30 zł
179.00 zł(-30%) -
Ta książka jest praktycznym podręcznikiem opartym na sprawdzonej metodyce: nauce poprzez pisanie kodu w Pythonie. Aby w pełni z niego skorzystać, nie musisz znać wyższej matematyki. Dzięki praktycznym lekcjom szybko zaczniesz programowo tworzyć konkretne rozwiązania. Dowiesz się, jak można zaimpl...
Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe dla programistów. Praktyczny przewodnik po sztucznej inteligencji Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe dla programistów. Praktyczny przewodnik po sztucznej inteligencji
(53.40 zł najniższa cena z 30 dni)62.30 zł
89.00 zł(-30%) -
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)55.30 zł
79.00 zł(-30%) -
Ta książka jest przystępnym wprowadzeniem do koncepcji big data i data science. Pozwoli na uzyskanie wiedzy niezbędnej do oceny, czy korzyści z tych technologii są warte kosztów i wysiłku związanych z wdrożeniem w firmie. Poszczególne techniki zostały dokładnie i przejrzyście opisane. Przedstawio...
Big data, nauka o danych i AI bez tajemnic. Podejmuj lepsze decyzje i rozwijaj swój biznes! Big data, nauka o danych i AI bez tajemnic. Podejmuj lepsze decyzje i rozwijaj swój biznes!
(35.40 zł najniższa cena z 30 dni)41.30 zł
59.00 zł(-30%)
O autorze ebooka
Cathy Chen, Niall Richard Murphy, Kranti Parisa - pozostałe książki
-
In 2016, Google’s Site Reliability Engineering book ignited an industry discussion on what it means to run production services today—and why reliability considerations are fundamental to service design. Now, Google engineers who worked on that bestseller introduce The Site Reliability...
The Site Reliability Workbook. Practical Ways to Implement SRE The Site Reliability Workbook. Practical Ways to Implement SRE
(152.15 zł najniższa cena z 30 dni)152.15 zł
179.00 zł(-15%) -
Jeśli chcesz zrozumieć filozofię SRE, trzymasz w ręku właściwą, choć nietypową książkę. Jest to zbiór najciekawszych esejów i artykułów autorstwa osób odpowiedzialnych za SRE w Google. Z lektury tych esejów dowiesz się, w jaki sposób zaangażowanie w cały cykl życia oprogramowania umożliwił skutec...
Site Reliability Engineering. Jak Google zarządza systemami producyjnymi Site Reliability Engineering. Jak Google zarządza systemami producyjnymi
Betsy Beyer, Chris Jones, Jennifer Petoff, Niall Richard Murphy
(39.50 zł najniższa cena z 30 dni)43.45 zł
79.00 zł(-45%) -
The overwhelming majority of a software systemâ??s lifespan is spent in use, not in design or implementation. So, why does conventional wisdom insist that software engineers focus primarily on the design and development of large-scale computing systems?In this collection of essays and articl...
Site Reliability Engineering. How Google Runs Production Systems Site Reliability Engineering. How Google Runs Production Systems
(186.15 zł najniższa cena z 30 dni)186.15 zł
219.00 zł(-15%) -
What once seemed nearly impossible has turned into reality. The number of available Internet addresses is now nearly exhausted, due mostly to the explosion of commercial websites and entries from an expanding number of countries. This growing shortage has effectively put the Internet community--...(143.65 zł najniższa cena z 30 dni)
143.65 zł
169.00 zł(-15%)
Ebooka "Reliable Machine Learning" 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 "Reliable Machine Learning" 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 "Reliable Machine Learning" 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:
- 978-10-981-0617-1, 9781098106171
- Data wydania ebooka:
- 2021-10-12 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:
- 5.9MB
- Rozmiar pliku Mobi:
- 11.6MB
Spis treści ebooka
- Foreword
- Preface
- Why We Wrote This Book
- SRE as the Lens on ML
- Intended Audience
- How This Book Is Organized
- Our Approach
- Lets Knit!
- Navigating This Book
- About the Authors
- Conventions Used in This Book
- OReilly Online Learning
- How to Contact Us
- Acknowledgments
- Cathy Chen
- Niall Richard Murphy
- Kranti Parisa
- D. Sculley
- Todd Underwood
- 1. Introduction
- The ML Lifecycle
- Data Collection and Analysis
- ML Training Pipelines
- Build and Validate Applications
- Quality and Performance Evaluation
- Defining and Measuring SLOs
- Launch
- Models as code
- Launch slowly
- Release, not refactor
- Isolate rollouts at the data layer
- Measure SLOs during launch
- Review the rollout
- Monitoring and Feedback Loops
- The ML Lifecycle
- Lessons from the Loop
- 2. Data Management Principles
- Data as Liability
- The Data Sensitivity of ML Pipelines
- Phases of Data
- Creation
- Ingestion
- Processing
- Validation
- Cleaning and ensuring data consistency
- Enriching and extending
- Storage
- Management
- Analysis and Visualization
- Data Reliability
- Durability
- Consistency
- Version Control
- Performance
- Availability
- Data Integrity
- Security
- Privacy
- Policy and Compliance
- Jurisdictional rules
- Reporting requirements
- Conclusion
- 3. Basic Introduction to Models
- What Is a Model?
- A Basic Model Creation Workflow
- Model Architecture Versus Model Definition Versus Trained Model
- Where Are the Vulnerabilities?
- Training Data
- Incomplete coverage
- Spurious correlations
- Cold start
- Self-fulfilling prophecies and ML echo chambers
- Changes in the world
- Training Data
- Labels
- Label noise
- Wrong label objective
- Fraud or malicious feedback
- Training Methods
- Overfitting
- Lack of stability
- Peculiarities of deep learning
- Infrastructure and Pipelines
- Platforms
- Feature Generation
- Upgrades and Fixes
- A Set of Useful Questions to Ask About Any Model
- An Example ML System
- Yarn Product Click-Prediction Model
- Features
- Labels for Features
- Model Updating
- Model Serving
- Common Failures
- Conclusion
- 4. Feature and Training Data
- Features
- Feature Selection and Engineering
- Lifecycle of a Feature
- Feature Systems
- Data ingestion system
- Feature store
- Feature quality evaluation system
- Features
- Labels
- Human-Generated Labels
- Annotation Workforces
- Measuring Human Annotation Quality
- An Annotation Platform
- Active Learning and AI-Assisted Labeling
- Documentation and Training for Labelers
- Metadata
- Metadata Systems Overview
- Dataset Metadata
- Feature Metadata
- Label Metadata
- Pipeline Metadata
- Data Privacy and Fairness
- Privacy
- PII data and features
- Private data and labeling
- Privacy
- Fairness
- Conclusion
- 5. Evaluating Model Validity and Quality
- Evaluating Model Validity
- Evaluating Model Quality
- Offline Evaluations
- Evaluation Distributions
- Held-out test data
- Progressive validation
- Golden sets
- Stress-test distributions
- Sliced analysis
- Counterfactual testing
- A Few Useful Metrics
- Canary metrics
- Bias
- Calibration
- Canary metrics
- Classification metrics
- Accuracy
- Precision and recall
- AUC ROC
- Precision/recall curves
- Regression metrics
- Mean squared error and mean absolute error
- Log loss
- Operationalizing Verification and Evaluation
- Conclusion
- 6. Fairness, Privacy, and Ethical ML Systems
- Fairness (a.k.a. Fighting Bias)
- Definitions of Fairness
- Reaching Fairness
- Fairness as a Process Rather than an Endpoint
- A Quick Legal Note
- Fairness (a.k.a. Fighting Bias)
- Privacy
- Methods to Preserve Privacy
- Technical measures
- Institutional measures
- Methods to Preserve Privacy
- A Quick Legal Note
- Responsible AI
- Explanation
- Effectiveness
- Social and Cultural Appropriateness
- Responsible AI Along the ML Pipeline
- Use Case Brainstorming
- Data Collection and Cleaning
- Model Creation and Training
- Model Validation and Quality Assessment
- Model Deployment
- Products for the Market
- Conclusion
- 7. Training Systems
- Requirements
- Basic Training System Implementation
- Features
- Feature Store
- Model Management System
- Orchestration
- Job/process/resource scheduling system
- ML framework
- Quality Evaluation
- Monitoring
- General Reliability Principles
- Most Failures Will Not Be ML Failures
- Models Will Be Retrained
- Models Will Have Multiple Versions (at the Same Time!)
- Good Models Will Become Bad
- Data Will Be Unavailable
- Models Should Be Improvable
- Features Will Be Added and Changed
- Models Can Train Too Fast
- Resource Utilization Matters
- Utilization != Efficiency
- Outages Include Recovery
- Common Training Reliability Problems
- Data Sensitivity
- Example Data Problem at YarnIt
- Reproducibility
- Example Reproducibility Problem at YarnIt
- Compute Resource Capacity
- Example Capacity Problem at YarnIt
- Structural Reliability
- Organizational Challenges
- Ethics and Fairness Considerations
- Conclusion
- 8. Serving
- Key Questions for Model Serving
- What Will Be the Load to Our Model?
- What Are the Prediction Latency Needs of Our Model?
- Where Does the Model Need to Live?
- On a local machine
- On servers owned or managed by our organization
- In the cloud
- On-device
- What Are the Hardware Needs for Our Model?
- How Will the Serving Model Be Stored, Loaded, Versioned, and Updated?
- What Will Our Feature Pipeline for Serving Look Like?
- Key Questions for Model Serving
- Model Serving Architectures
- Offline Serving (Batch Inference)
- Advantages
- Disadvantages
- Offline Serving (Batch Inference)
- Online Serving (Online Inference)
- Advantages
- Disadvantages
- Model as a Service
- Advantages
- Disadvantages
- Serving at the Edge
- Advantages
- Disadvantages
- Choosing an Architecture
- Model API Design
- Testing
- Serving for Accuracy or Resilience?
- Scaling
- Autoscaling
- Caching
- Disaster Recovery
- Ethics and Fairness Considerations
- Conclusion
- 9. Monitoring and Observability for Models
- What Is Production Monitoring and Why Do It?
- What Does It Look Like?
- The Concerns That ML Brings to Monitoring
- Reasons for Continual ML Observabilityin Production
- What Is Production Monitoring and Why Do It?
- Problems with ML Production Monitoring
- Difficulties of Development Versus Serving
- A Mindset Change Is Required
- Best Practices for ML Model Monitoring
- Generic Pre-serving Model Recommendations
- Explainability and monitoring
- Generic Pre-serving Model Recommendations
- Training and Retraining
- Concrete recommendations
- Model Validation (Before Rollout)
- Fallbacks in validation
- Call to action
- Concrete recommendations
- Serving
- Model
- Case 1: Real-time actuals
- Case 2: Delayed actuals
- Case 3: Biased actuals
- Case 4: No/few actuals
- Other approaches
- Troubleshooting model performance metrics
- Model
- Data
- Drift
- Measuring drift
- Troubleshooting drift
- Data quality
- Categorical data
- Numerical data
- Measuring data quality
- Service
- Optimizing performance of the model
- Optimizing performance of the service
- Other Things to Consider
- SLOs in ML monitoring
- Monitoring across services
- Fairness in monitoring
- Privacy in monitoring
- Business impact
- Dense data types (image, video, text documents, audio, and so on)
- High-Level Recommendations for Monitoring Strategy
- Conclusion
- 10. Continuous ML
- Anatomy of a Continuous ML System
- Training Examples
- Training Labels
- Filtering Out Bad Data
- Feature Stores and Data Management
- Updating the Model
- Pushing Updated Models to Serving
- Anatomy of a Continuous ML System
- Observations About Continuous ML Systems
- External World Events May Influence Our Systems
- Models Can Influence Their Own Training Data
- Temporal Effects Can Arise at Several Timescales
- Emergency Response Must Be Done in Real Time
- Stop training
- Fall back
- Roll back
- Remove bad data
- Roll through
- Choosing a response strategy
- Organizational considerations
- New Launches Require Staged Ramp-ups and Stable Baselines
- Models Must Be Managed Rather Than Shipped
- Continuous Organizations
- Rethinking Noncontinuous ML Systems
- Conclusion
- 11. Incident Response
- Incident Management Basics
- Life of an Incident
- Incident Response Roles
- Incident Management Basics
- Anatomy of an ML-Centric Outage
- Terminology Reminder: Model
- Story Time
- Story 1: Searching but Not Finding
- Stages of ML incident response for story 1
- Story 1: Searching but Not Finding
- Story 2: Suddenly Useless Partners
- Stages of ML incident response for story 2
- Story 3: Recommend You Find New Suppliers
- Stages of ML incident response for story 3
- ML Incident Management Principles
- Guiding Principles
- Model Developer or Data Scientist
- Preparation
- Incident handling
- Continuous improvement
- Software Engineer
- Preparation
- Incident handling
- Continuous improvement
- ML SRE or Production Engineer
- Preparation
- Incident handling
- Continuous improvement
- Product Manager or Business Leader
- Preparation
- Incident handling
- Continuous improvement
- Special Topics
- Production Engineers and ML Engineering Versus Modeling
- The Ethical On-Call Engineer Manifesto
- Impact
- Cause
- Troubleshooting
- Solutions and a call to action
- Conclusion
- 12. How Product and ML Interact
- Different Types of Products
- Agile ML?
- ML Product Development Phases
- Discovery and Definition
- Business Goal Setting
- MVP Construction and Validation
- Model and Product Development
- Deployment
- Support and Maintenance
- Build Versus Buy
- Models
- Generic use cases
- Companys data initiatives
- Models
- Data Processing Infrastructure
- End-to-End Platforms
- Scoring Approach for Making the Decision
- Making the Decision
- Sample YarnIt Store Features Powered by ML
- Showcasing Popular Yarns by Total Sales
- Recommendations Based on Browsing History
- Cross-selling and Upselling
- Content-Based Filtering
- Collaborative Filtering
- Conclusion
- 13. Integrating ML into Your Organization
- Chapter Assumptions
- Leader-Based Viewpoint
- Detail Matters
- ML Needs to Know About the Business
- The Most Important Assumption You Make
- The Value of ML
- Chapter Assumptions
- Significant Organizational Risks
- ML Is Not Magic
- Mental (Way of Thinking) Model Inertia
- Surfacing Risk Correctly in Different Cultures
- Siloed Teams Dont Solve All Problems
- Implementation Models
- Remembering the Goal
- Greenfield Versus Brownfield
- ML Roles and Responsibilities
- How to Hire ML Folks
- Organizational Design and Incentives
- Strategy
- Structure
- Processes
- Rewards
- People
- A Note on Sequencing
- Conclusion
- 14. Practical ML Org Implementation Examples
- Scenario 1: A New Centralized ML Team
- Background and Organizational Description
- Process
- Rewards
- People
- Default Implementation
- Scenario 1: A New Centralized ML Team
- Scenario 2: Decentralized ML Infrastructure and Expertise
- Background and Organizational Description
- Process
- Rewards
- People
- Default Implementation
- Scenario 3: Hybrid with Centralized Infrastructure/Decentralized Modeling
- Background and Organizational Description
- Process
- Rewards
- People
- Default Implementation
- Conclusion
- 15. Case Studies: MLOps in Practice
- 1. Accommodating Privacy and Data Retention Policies in ML Pipelines
- Background
- Problem and Resolution
- Challenge 1: Which dialects?
- Solution: Get rid of the concept of dialects!
- Challenge 2: Racing the clock
- Solutions (and new challenges!)
- Takeaways
- 1. Accommodating Privacy and Data Retention Policies in ML Pipelines
- 2. Continuous ML Model Impacting Traffic
- Background
- Problem and Resolution
- Takeaways
- 3. Steel Inspection
- Background
- Problem and Resolution
- Takeaways
- 4. NLP MLOps: Profiling and Staging Load Test
- Background
- Problem and Resolution
- An improved process for benchmarking
- Takeaways
- 5. Ad Click Prediction: Databases Versus Reality
- Background
- Problem and Resolution
- Takeaways
- 6. Testing and Measuring Dependencies in ML Workflow
- Background
- Problem and Resolution
- Building the regression-testing sandbox
- Monitoring for regression
- Takeaways
- Index
O'Reilly Media - inne książki
-
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...(143.65 zł najniższa cena z 30 dni)
152.15 zł
179.00 zł(-15%) -
Developers with the ability to operate, troubleshoot, and monitor applications in Kubernetes are in high demand today. To meet this need, the Cloud Native Computing Foundation created a certification exam to establish a developer's credibility and value in the job market for work in a Kubernetes ...
Certified Kubernetes Application Developer (CKAD) Study Guide. 2nd Edition Certified Kubernetes Application Developer (CKAD) Study Guide. 2nd Edition
(177.65 zł najniższa cena z 30 dni)186.15 zł
219.00 zł(-15%) -
The surging predictive analytics market is expected to grow from $10.5 billion today to $28 billion by 2026. With the rise in automation across industries, the increase in data-driven decision-making, and the proliferation of IoT devices, predictive analytics has become an operational necessity i...(194.65 zł najniższa cena z 30 dni)
203.15 zł
239.00 zł(-15%) -
How do some organizations maintain 24-7 internet-scale operations? How can organizations integrate security while continuously deploying new features? How do organizations increase security within their DevOps processes?This practical guide helps you answer those questions and more. Author Steve ...(160.65 zł najniższa cena z 30 dni)
169.14 zł
199.00 zł(-15%) -
Many organizations today analyze and share large, sensitive datasets about individuals. Whether these datasets cover healthcare details, financial records, or exam scores, it's become more difficult for organizations to protect an individual's information through deidentification, anonymization, ...(228.65 zł najniższa cena z 30 dni)
245.65 zł
289.00 zł(-15%) -
Large language models (LLMs) and diffusion models such as ChatGPT and Stable Diffusion have unprecedented potential. Because they have been trained on all the public text and images on the internet, they can make useful contributions to a wide variety of tasks. And with the barrier to entry great...(228.65 zł najniższa cena z 30 dni)
245.65 zł
289.00 zł(-15%) -
Filled with tips, tricks, and techniques, this easy-to-use book is the perfect resource for intermediate to advanced users of Excel. You'll find complete recipes for more than a dozen topics covering formulas, PivotTables, charts, Power Query, and more. Each recipe poses a particular problem and ...(194.65 zł najniższa cena z 30 dni)
203.15 zł
239.00 zł(-15%) -
Traditional data architecture patterns are severely limited. To use these patterns, you have to ETL data into each tool—a cost-prohibitive process for making warehouse features available to all of your data. The lack of flexibility with these patterns requires you to lock into a set of prio...(211.65 zł najniższa cena z 30 dni)
211.65 zł
249.00 zł(-15%) -
In today's data-driven world, understanding statistical models is crucial for effective analysis and decision making. Whether you're a beginner or an experienced user, this book equips you with the foundational knowledge to grasp and implement statistical models within Tableau. Gain the confidenc...(186.15 zł najniższa cena z 30 dni)
186.15 zł
219.00 zł(-15%) -
If you haven't modernized your data cleaning and reporting processes in Microsoft Excel, you're missing out on big productivity gains. And if you're looking to conduct rigorous data analysis, more can be done in Excel than you think. This practical book serves as an introduction to the modern Exc...(186.15 zł najniższa cena z 30 dni)
186.15 zł
219.00 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: Reliable Machine Learning Cathy Chen, Niall Richard Murphy, Kranti Parisa (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.