算法与数据中台 基于Google、Facebook与微博实践

算法与数据中台：基于Google、Facebook与微博实践

智能数据中台横空出世 Facebook|Google|Uber|阿里|腾讯技术带头人领衔力荐 预售商品

作者:詹盈出版社:电子工业出版社出版时间:2020年08月 

定价 89元

√ 作者在业务智能化代表企业谷歌脸书微博有完整架构搭建实用化数据中台与超大规模机器学习中台的丰富经验。

√ Facebook|Google|Uber||贝尔实验室|SHAREit|阿里|腾讯|网易|滴滴|好未来|快手|商汤领域技术负责人集体盛赞。

√ 智能数据中台解决方案全景解析：大数据的线下offline处理|近线near-line半实时模型更新|在线online实时服务。

√ 全覆盖中台技术基础设施、在线算法服务、机器学习平台、分布式数据库系统、大数据平台的精华知识与案例。

内容简介

《算法与数据中台：基于Google、Facebook与微博实践》作者依据在Google、Facebook、新浪微博及滴滴出行等中美一流互联网公司的实际工作经历，对算法技术、数据技术，以及围绕它们进行的技术中台建设实践进行了全面的探讨，并在此基础上对信息流推荐、计算广告及智能出行等核心互联网业务进行了案例剖析。

本书具有广阔的技术视野，内容颇具深度，既适合互联网行业的技术从业者阅读，也适合计算机相关专业的高年级本科生、研究生阅读。通过阅读本书，读者能加深对机器学习、深度学习、大数据、分布式系统及技术中台等相关领域的认知与理解，并从中获得一定的启发和可借鉴的经验。

这是一部系统讲解数据中台建设、管理与运营的著作，旨在帮助企业将数据转化为生产力，顺利实现数字化转型。

本书由国内数据中台领域的领先企业数澜科技官方出品，几位联合创始人亲自执笔，7位作者都是资深的数据人，大部分作者来自原阿里巴巴数据中台团队。他们结合过去帮助百余家各行业头部企业建设数据中台的经验，系统总结了一套可落地的数据中台建设方法论。本书得到了包括阿里巴巴集团联合创始人在内的多位行业专家的高度评价和推荐。

全书一共11章，从建设、管理、运营、安全等维度全方位地讲解了数据中台。

第1~2章全面介绍了数据中台产生的背景、发展阶段、企业应该具备的3个认知，以及什么是数据中台、数据中台的4个核心能力、数据中台的业务价值与技术价值等；

第3~4章详细讲解了数据中台的架构设计、建设方法论，以及企业建设数据中台的成熟度评估和应用场景分析；

第5~9章深入地讲解了数据汇聚与联通、数据开发、数据体系建设、数据资产管理、数据服务体系建设等数据中台的核心模块，以及如何从0到1实现一个数据中台；

第10~11章详细地讲解了数据中台的管理、运营和安全保障。

中台究竟该如何架构与设计？

中台建设有没有普适的方法论？

现有应用如何才能顺利向中台迁移？

中台要成功必须具备哪些要素？

中台成熟度究竟如何评估？

中台如何全面为数字营销赋能？

中台如何在企业的数字化转型中发挥关键作用？

这些问题都能在本书中找到答案！

这是一本全面讲解企业如何建设各类中台，并利用中台以数字营销为突破口，*终实现数字化转型和商业创新的著作。

云徙科技是国内中台系统和数字商业云领域领先的服务提供商，在中台领域有雄厚的技术实力，也积累了丰富的行业经验，已经成功通过中台系统和数字商业云服务帮助良品铺子、珠江啤酒、富力地产、美的置业、长安福特、长安汽车等40家国内外行业龙头企业实现了数字化转型。

全书一共12章，逻辑上分为三个部分：

*部分（第1-2章） 从宏观上交代了所有企业都面临数字化转型的大时代背景，并指出中台是企业数字化转型的关键驱动力，数字营销是企业数字化转型的3个重点领域之一。

第二部分（第3-7章） 从成功要素、建设方法论、架构设计、成熟度模型4个维度详细讲解技术中台、业务中台、数据中台的建设思路和方法。

第三部分（第8-12章） 从数字化转型和商业创新的角度讲解了中台为数字化营销赋能的底层商业逻辑、技术架构和实施路径，用3个真实的综合案例展示了实践的完整过程。

大数据平台架构与原型实现：数据中台建设实战

定价 108元

ISBN：9787121390449

目前，在基于大数据技术的数据中台建设过程中，由于缺乏完备的架构参考和类似于“脚手架”的原型项目，很多IT团队会在工程技术层面上感到无从下手。开发人员迫切地需要设计良好的架构参考和简单易用的原型项目帮助他们快速启动自己的数据中台建设，本书就是为这一目标而写作的。

《大数据平台架构与原型实现：数据中台建设实战》以大数据平台的架构设计为主题，围绕一个2万行源代码的原型项目讲解和演示如何在工程技术层面构建当下流行的数据中台。全书涵盖建设一个企业数据平台所需的各个重要环节，包括基础设施建设、数据采集、主数据管理、实时计算、批处理与数据仓库、数据存储及作业调度，每个环节独立成章，每一章介绍对应主题的架构方案和技术选型，然后结合原型项目讲解具体的实现细节。

如果你是一位架构师，本书可以帮助你提升对大数据平台的整体把控力；如果你是中高级开发人员，建议你选择自己感兴趣的章节深入学习原型项目的代码；如果你是企业的CIO或数据团队的负责人，本书的第1、2、4章对于你定制企业数据中台战略、规划数据平台蓝图及组建数据团队都有重要的参考价值。

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