《Google Cloud 平台上的数据科学：实施端到端实时数据管道：从摄取到机器学习》

通过学习本书读者了解在使用 Google Cloud Platform （GCP） 进行构建时，将复杂的统计和机器学习方法应用于实际问题是多么容易。这本实践指南向数据工程师和数据科学家展示了如何使用 GCP 上的云原生工具实施端到端数据管道。在这本更新后的第二版书籍中，您将通过采用各种数据科学方法完成示例业务决策。接下来，在您自己的 GCP 项目中构建数据管道，并了解如何以变革性和更具协作性的方式解决数据科学问题。您将学习如何： 

• 采用最佳实践在 Google Cloud 上构建高度可扩展的数据和 ML 管道 
• 使用 Cloud Run 自动执行和计划数据摄取 
• 在数据洞察中创建并填充仪表板 
• 使用 Pub/Sub、Dataflow 和 BigQuery 构建实时分析管道 
• 使用 BigQuery 进行交互式数据探索 
• 使用 Spark on Cloud Dataproc 创建贝叶斯模型 
• 预测时间序列并使用 BigQuery ML 进行异常检测 
• 在时间窗口内聚合数据流 
• 使用 Vertex AI 训练可解释的机器学习模型 
• 使用 Vertex AI 管道操作 ML