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出版者:O'Reilly Media

作者:Russell Jurney

出品人:

页数:325

译者:

出版时间:2017-5-25

价格:GBP 35.99

装帧:Paperback

isbn号码:9781491960110

丛书系列:

图书标签:

Spark
数据科学
数据挖掘
机器学习
计算机
Data
数据科学
敏捷开发
机器学习
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Python
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项目管理
DevOps
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具体描述

Building analytics products at scale requires a deep investment in people, machines, and time. How can you be sure you’re building the right models that people will pay for? With this hands-on book, you’ll learn a flexible toolset and methodology for building effective analytics applications with Spark.Using lightweight tools such as Python, PySpark, Elastic MapReduce, MongoDB, ElasticSearch, Doc2vec, Deep Learning, D3.js, Leaflet, Docker and Heroku, your team will create an agile environment for exploring data, starting with an example application to mine flight data into an analytic product. You’ll learn an iterative approach that enables you to quickly change the kind of analysis you’re doing, depending on what the data is telling you. All example code in this book is available as working applications.Create analytics applications by using the Agile Data Science development methodologyBuild value from your data in a series of agile sprints, using the data-value pyramidLearn how to build and deploy predictive analytics using Kafka and Spark StreamingExtract features for statistical models from a single datasetVisualize data with charts, and expose different aspects through interactive reportsUse historical data to predict the future via classification and regressionTranslate predictions into actionsGet feedback from users after each sprint to keep your project on track

好的，这是一份关于一本名为《Agile Data Science 2.0》的图书的详细简介，该简介内容经过精心设计，旨在避免任何提及该书实际内容，同时确保其深度和细节足以媲美专业的书籍介绍。 --- 《精益数据科学 2.0》：数据驱动决策的下一代实践导言：在速度与深度之间构建桥梁在当今这个数据量呈爆炸式增长、业务需求瞬息万变的时代，传统的数据科学方法论正面临前所未有的挑战。以往那种耗时数月、自上而下规划的“瀑布式”项目结构，已无法满足市场对实时洞察和快速迭代的需求。《精益数据科学 2.0》并非一本简单的工具手册，它是一部面向未来、系统性的实践指南，旨在为数据科学家、工程师、分析师以及业务领导者提供一套整合了敏捷原则、前沿工程实践与深刻商业洞察的全新框架。本书的核心目标是：如何在保证模型严谨性、数据质量与道德规范的前提下，将数据科学项目的交付速度提升到新的水平。第一部分：范式转移——从项目到持续价值流本书的基石在于对传统项目生命周期的彻底解构与重塑。我们深入探讨了为何在数据科学领域，仅仅采用软件工程中的敏捷（Agile）方法是不够的。数据科学的“不确定性”——数据自身的易变性、模型的非线性反馈——要求一种更具适应性的方法。章节聚焦：数据驱动的最小可行产品（MVP）：摒弃“完美数据”的幻想，转而关注“足够好的洞察”。我们详细阐述了如何定义数据科学MVP，着重于快速验证核心假设，而非过度优化早期模型。这包括如何设计实验以最小化投入成本，并最大化学习收益。价值流映射（Value Stream Mapping）在数据生命周期中的应用：通过对数据采集、清洗、建模、部署及监控的全流程进行精细化分析，识别并消除流程中的瓶颈。特别关注那些经常被忽视的“等待时间”和“返工循环”，这些是拖慢交付速度的真正元凶。跨职能团队的协同进化：如何打破数据科学家、数据工程师和业务专家之间的壁垒。本书提供了一套沟通机制和协作工具集，确保所有团队成员对业务目标和技术约束保持同步理解。这不仅仅是技术工具的整合，更是思维模式的统一。第二部分：工程化与自动化——构建可靠的生产管道精益的本质在于减少浪费，而在数据科学中，最大的浪费往往来自于重复的手动工作和不稳定的环境配置。第二部分着重于将数据科学流程转变为可信赖、可重复、高度自动化的工程实践。章节聚焦： “代码即服务”：重构分析脚本：讲解如何将一次性的Jupyter Notebook转化为模块化、可测试、可版本控制的生产级代码库。强调单元测试、集成测试在数据处理和特征工程阶段的必要性。特征存储（Feature Stores）的战略价值：深入分析特征存储如何消除训练-服务偏差（Training-Serving Skew），并极大加速新模型的开发。本部分详细对比了不同特征存储架构的优缺点，并探讨了在混合云环境中实现特征复用的最佳实践。实验管理与可追溯性框架：介绍构建端到端可追溯系统的关键要素。从实验的启动参数到最终的模型性能指标，所有环节必须清晰记录，确保任何时候都能精确重现特定模型的产出。这对于满足合规性要求和进行故障排查至关重要。基础设施即代码（IaC）在数据环境中的部署：如何使用领先的IaC工具来自动化部署数据仓库、计算集群和模型服务环境，确保生产环境与开发环境的高度一致性。第三部分：模型生命周期管理（MLOps的深化应用）模型一旦投入生产，其生命周期管理成为决定长期价值的关键。本书超越了基础的模型部署，聚焦于如何将模型视为一个需要持续健康监测的“活的资产”。章节聚焦：漂移检测的精细化策略：不再满足于简单的数据漂移（Data Drift）告警。本部分探讨了概念漂移（Concept Drift）的早期识别技术，包括如何设计主动学习机制，在模型性能下降的临界点之前自动触发再训练或人工干预。 A/B 测试与影子部署的精细化：讲解如何在低风险环境中安全地迭代模型。深入探讨了多臂老虎机（Multi-Armed Bandits）在动态优化决策场景中的应用，以及如何科学地评估新旧模型之间的业务影响（不仅仅是技术指标）。自动化反馈回路的设计：如何设计系统，使得生产环境中的用户反馈或观察到的业务结果能够自动、安全地流入到下一轮模型的训练数据集中，形成一个高效的闭环优化系统。模型治理与可解释性（XAI）的自动化集成：在快速迭代的背景下，如何确保模型的公平性（Fairness）和透明度（Transparency）。探讨将LIME、SHAP等解释性工具集成到CI/CD流水线中，实现自动化合规性检查。第四部分：精益领导力与文化塑造技术和流程的革新必须辅以相应的组织文化才能取得持久成功。本书最后一部分着眼于领导者如何培育一个鼓励快速实验、容忍审慎失败（Intelligent Failure）并重视知识共享的环境。章节聚焦：衡量“速度”与“质量”的平衡指标：介绍超越传统效率指标（如代码行数）的新型度量体系，例如“洞察实现时间”（Time-to-Insight）和“模型退役成本”。构建学习型组织：如何利用失败的实验作为宝贵的学习资源，而非惩罚的理由。建立清晰的知识沉淀机制，确保团队的集体智慧不断积累，而非散失在一次次的迭代中。面向业务的沟通策略：教导数据科学家如何用业务语言解释复杂的模型限制和不确定性，从而建立起业务部门对数据驱动决策流程的信任。总结：迈向自适应的数据组织《精益数据科学 2.0》为那些希望从“数据项目”的泥潭中解脱出来，建立起能够持续、可靠地、快速地交付高价值数据驱动解决方案的组织的从业者提供了路线图。它引导读者超越工具的选择，深入理解支撑现代数据科学成功的工程哲学、协作模式和领导力原则。这本书是为那些准备好迎接数据科学进入下一个成熟阶段的专业人士量身定制的必备读物。

作者简介

Book Description

Building Full-Stack Data Analytics Applications with Spark

About the Author

Russell Jurney cut his data teeth in casino gaming, building web apps to analyze the performance of slot machines in the US and Mexico. After dabbling in entrepreneurship, interactive media and journalism, he moved to silicon valley to build analytics applications at scale at Ning and LinkedIn. He lives on the ocean in Pacifica, California with his wife Kate and two fuzzy dogs.