دانلود کتاب DevOps for Data Science نسخه 1 چاپ سال 2024

کتاب DevOps for Data Science (دوآپس برای علم داده) مفاهیم مربوط به دوآپس برای علوم داده را شرح می‌دهد.

جهت مشاهده جزئیات و دانلود کتاب DevOps for Data Science می‌توانید از لینک زیر استفاده کنید:

https://faghatketab.ir/product/devops-for-data-science/

علم داده‌دانشمندان متخصص تحلیل، مدل‌سازی و نمایش داده هستند. اما همه‌ی آن‌ها در برهه‌ای از زمان با مشکلاتی در همکاری یا انتقال یافته‌های خود به افراد و سیستم‌های مرتبط روبرو شده‌اند.

دوآپس (DevOps) که از دل جنبش نرم‌افزار چابک (Agile) پدیدار شده، مجموعه‌ای از شیوه‌ها، اصول و ابزارهایی است که به مهندسان نرم‌افزار کمک می‌کند تا خروجی کارشان را به طور قابل اطمینان به مرحله‌ی تولید (محیط عملیاتی) برسانند.

کتاب DevOps for Data Science با الهام از آموزه‌های DevOps، آن‌ها را برای خلق و ارائه‌ی پروژه‌های علم داده در سطح تولید، با استفاده از زبان‌های برنامه‌نویسی پایتون و R، به کار می‌بندد.

بخش اول این کتاب نحوه‌ی ساخت پروژه‌های علم داده را بررسی می‌کند که بدون هیچ دردسری در محیط تولید مستقر می‌شوند.

بخش دوم آن اصول اولیه‌ی مدیریت سرور، از جمله مدیریت لینوکس، برنامه و شبکه را پوشش می‌دهد. در نهایت، بخش پایانی با رمزگشایی دغدغه‌های بخش فناوری اطلاعات/ادمین سازمان، برقراری ارتباط و همکاری دانشمندان داده با تیم‌های امنیت، شبکه و مدیریت سازمان را ممکن می‌سازد.

ویژگی‌های کلیدی کتاب DevOps for Data Science:

• آزمایشگاه‌های مرحله‌به‌مرحله: خوانندگان را در ایجاد پروژه‌هایی که مطابق با بهترین شیوه‌های DevOps هستند و همچنین ایجاد یک محیط مبتنی بر سرور برای کار و استقرار آن‌ها راهنمایی می‌کند.
• ارائه ضمیمه‌ی یادداشت‌های تقلبی: به گونه‌ای که خوانندگان هرگز بدون مرجعی که برای به خاطر سپردن یک دستور Git، Docker یا خط فرمان نیاز دارند، نباشند.
• مفاهیم کلیدی برای یک دانشمند داده: نکات کلیدی در مورد Docker، APIها، CI/CD، لینوکس، DNS، SSL، HTTP، احراز هویت و موارد دیگر را به طور خلاصه بیان می‌کند.
• نوشته شده به طور خاص برای رفع دغدغه‌های یک دانشمند داده که می‌خواهد کار پایتون یا R خود را به مرحله‌ی تولید برساند.
• فراتر از صحت: کتاب‌های بی‌شماری در مورد ایجاد کار علم داده‌ی صحیح وجود دارد. این کتاب، از سوی دیگر، با هدف فراتر رفتن از این موضوع نوشته شده است و دانشمندان داده‌ای را مخاطب قرار می‌دهد که می‌خواهند کارشان فراتر از صرفا دقیق بودن باشد و خروجی‌ای ارائه دهند که اهمیت داشته باشد.