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Data Engineering Design Patterns, Fachbücher von Bartosz KoniecznyDas Buch "Data Engineering Design Patterns" von Bartosz Konieczny bietet eine umfassende Anleitung für Fachleute im Bereich Datenengineering. Es beleuchtet die Herausforderungen, mit denen Dateningenieure konfrontiert sind, und bietet praxisnahe Lösungen zur Verbesserung der Datenqualität und -verfügbarkeit. Der Autor, ein erfahrener Dateningenieur, führt die Leser durch bewährte Designmuster, die in realen Szenarien angewendet werden können. Die Themen reichen von der Datenaufnahme über die Gewährleistung der Datenqualität bis hin zur Implementierung von Lösungen mit modernen Open-Source-Tools und Cloud-Diensten. Dieses Buch ist eine wertvolle Ressource für alle, die ihre Kenntnisse im Datenengineering vertiefen und effektive Strategien zur Lösung gängiger Probleme entwickeln möchten.74,84 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
Creational Design Patterns in Java, Fachbücher von Vaskaran Sarcar
Das Fachbuch 'Creational Design Patterns in Java' bietet eine fokussierte und praxisnahe Einführung in die Welt der Erzeugungsmuster in der Java-Programmierung. Es richtet sich an Java-Entwickler, die bereits über Erfahrung in objektorientierter Programmierung verfügen und ihre Kenntnisse im Bereich des Softwaredesigns vertiefen möchten. Das Buch behandelt fünf zentrale Muster – Simple Factory, Factory Method, Singleton, Builder und Prototype – und ergänzt diese durch eine fundierte Diskussion zur Dependency Injection. Anhand von realen Anwendungsbeispielen und vollständigen Java-Implementierungen werden die Muster praxisnah erläutert. Zudem enthält das Buch interaktive Q&A-Sessions, die das Verständnis fördern und zur Vorbereitung auf technische Interviews beitragen. Die kompakte und anfängerfreundliche Darstellung ermöglicht es, auch bei einem engen Zeitplan die wesentlichen Konzepte und Vorteile der Design Patterns zu erfassen. Die praxisorientierten Beispiele und der moderne Ansatz machen es zu einem wertvollen Begleiter für alle, die ihre Softwarearchitektur verbessern und skalierbare Anwendungen entwickeln möchten.
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Design Patterns für Machine Learning, Fachbücher von Vallappa Lakshmanan
Bewährte Praxislösungen für komplexe Machine-Learning-Aufgaben. Behandelt alle Phasen der ML-Produktpipeline. Klar strukturierter Aufbau, der dafür sorgt, dass sich Konzepte und Zusammenhänge rasch erschliessen. Fokus auf TensorFlow, aber auch übertragbar auf PyTorch-Projekte. Die Design Patterns in diesem Buch zeigen praxiserprobte Methoden und Lösungen für wiederkehrende Aufgaben beim Machine Learning. Die Autoren, drei Machine-Learning-Experten bei Google, beschreiben bewährte Herangehensweisen, um Data Scientists und Data Engineers bei der Lösung gängiger Probleme im gesamten ML-Prozess zu unterstützen. Die Patterns bündeln die Erfahrungen von Hunderten von Experten und bieten einfache, zugängliche Best Practices. In diesem Buch finden Sie detaillierte Erläuterungen zu 30 Patterns für diese Themen: Daten- und Problemdarstellung, Operationalisierung, Wiederholbarkeit, Reproduzierbarkeit, Flexibilität, Erklärbarkeit und Fairness. Jedes Pattern enthält eine Beschreibung des Problems, eine Vielzahl möglicher Lösungen und Empfehlungen für die Auswahl der besten Technik für Ihre Situation.
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