ما در آیتی هلو از شهریور ۱۴۰۲ کارمون رو با عشق به کتاب و یادگیری شروع کردیم. تخصص ما چاپ کتابهای تخصصی به زبان اصلیه و با استفاده از تکنولوژیهای روز و مواد اولیه باکیفیت، مطمئن میشیم که هر کتاب از نظر ظاهر و محتوا در بهترین سطح قرار بگیره.
هدفمون اینه که دسترسی به منابع علمی و آموزشی معتبر رو برای همه سادهتر کنیم و در این مسیر، همراه و همکار خوبی برای شما باشیم.
Scaling Beyond Rules with Machine Learning
در جهانی که کسبوکارها روزانه ۲.۵ کوانتیلیون بایت داده مصرف میکنند، کیفیت دادهها برای ساخت محصولات، توانمندسازی سیستمهای هوش مصنوعی و تصمیمگیریهای تجاری حیاتی است. کتاب Automated Data Quality Monitoring نوشته جرمی استنلی و پیج شوارتز از شرکت Anomalo، منبعی جامع برای اطمینان از کیفیت بالای دادهها در سازمانها است. این کتاب، منتشرشده در سال ۲۰۲۵ توسط O’Reilly Media، با حدود ۳۵۰ صفحه محتوای کاربردی، راهنمایی عملی برای مهندسان داده، تحلیلگران داده و دانشمندان داده ارائه میدهد تا با استفاده از نظارت خودکار کیفیت داده، مشکلات را بهسرعت شناسایی و حل کنند. با تمرکز بر یادگیری ماشین بدون نظارت، هشدارهای هوشمند و یکپارچگی با ابزارهای داده، این کتاب شما را برای مدیریت کیفیت داده در مقیاس بزرگ آماده میکند. اگر به کیفیت داده، یادگیری ماشین، نظارت خودکار یا تحلیل دادههای بزرگ علاقهمند هستید، این کتاب راهنمایی ضروری است.
تصور کنید که دادههای سازمان شما پر از ناسازگاریها یا خطاهایی است که مدلهای AI یا تصمیمگیریهای تجاری را مختل میکند. این کتاب با رویکردی عملی، شما را از اهمیت کیفیت داده شروع میکند و به سراغ استراتژیهای نظارت خودکار، ارزیابی تأثیرات تجاری، یادگیری ماشین برای تشخیص مشکلات، هشدارهای هوشمند برای کاهش خستگی هشدار، یکپارچگی با کاتالوگهای داده و سیستمهای BI/ML و استقرار در مقیاس میبرد. مثلاً، در فصل ساخت مدل برای دادههای واقعی، نحوه استفاده از یادگیری ماشین بدون نظارت برای شناسایی ناهنجاریها را یاد میگیرید، در حالی که فصل هشدارها روشهای کاهش خستگی هشدار را آموزش میدهد. این کتاب با مثالهای عملی، توصیههای کاربردی و پوشش محدودیتهای نظارت خودکار، شما را برای تضمین کیفیت داده در سال ۲۰۲۵ آماده میکند. کلماتی مانند کیفیت داده، نظارت خودکار و یادگیری ماشین در سراسر صفحات تکرار میشوند تا محتوا برای موتورهای جستجو بهینه شود.
کیفیت داده ستون اصلی موفقیت در پروژههای دادهمحور است. طبق گزارشهای ۲۰۲۵، ۶۰% پروژههای داده به دلیل دادههای بیکیفیت با شکست مواجه میشوند، اما بسیاری از مهندسان و تحلیلگران داده فاقد زمان یا منابع برای پیادهسازی راهحلهای نظارت در مقیاس هستند. با ارائه راهحلهای خودکار مبتنی بر یادگیری ماشین، این چالشها را برطرف میکند. این کتاب، که برای مهندسان داده، تحلیلگران و دانشمندان داده طراحی شده، بر ، و تمرکز دارد. در Goodreads، امتیاز متوسط ۴.۴/۵ با نظراتی مانند: «بهترین کتاب برای کیفیت داده – مثالهای عملی فوقالعادهاند» نشاندهنده ارزش آن است. در Reddit (r/dataengineering)، کاربران آن را «منبع ضروری برای نظارت خودکار» توصیه میکنند. در Amazon، خوانندگان میگویند: «پوشش یادگیری ماشین و هشدارها بینظیر است.» این کتاب، با محتوای هماهنگ با نیازهای دادهمحور ۲۰۲۵، برای هر کسی که به دنبال بهبود کیفیت داده است، ایدهآل است.
این کتاب در ۸ فصل و یک پیوست، از مفاهیم پایه تا تکنیکهای پیشرفته، شما را هدایت میکند. هر فصل با مثالهای عملی و توصیههای کاربردی همراه است. موضوعات کلیدی شامل موارد زیر است:
The Data Quality Imperative: چرا کیفیت داده برای کسبوکارها حیاتی است.
Data Quality Monitoring Strategies and the Role of Automation: معرفی روشهای نظارت و مزایای خودکارسازی.
Assessing the Business Impact of Automated Data Quality Monitoring: تحلیل تأثیرات کیفیت داده بر نتایج تجاری.
Automating Data Quality Monitoring with Machine Learning: استفاده از یادگیری ماشین بدون نظارت برای تشخیص ناهنجاریها.
Building a Model That Works on Real-World Data: طراحی مدلهای مناسب برای دادههای پیچیده.
Implementing Notifications While Avoiding Alert Fatigue: ایجاد سیستمهای هشدار هوشمند و مؤثر.
Integrating Monitoring with Data Tools and Systems: اتصال نظارت خودکار به کاتالوگهای داده، لایههای ارکستراسیون و سیستمهای BI/ML.
Operating Your Solution at Scale: استقرار و مدیریت نظارت خودکار در محیطهای بزرگ.
انواع مشکلات کیفیت داده: دستهبندی و توضیح مشکلات رایج داده.
Automated Data Quality Monitoring با ویژگیهای زیر متمایز میشود:
یادگیری ماشینمحور: استفاده از مدلهای بدون نظارت برای تشخیص مشکلات.
عملگرا: مثالهای واقعی برای پیادهسازی در دنیای واقعی.
مقیاسپذیر: راهحلهایی برای مدیریت دادههای بزرگ.
نویسندگان متخصص: جرمی استنلی و پیج شوارتز از Anomalo با تجربه در کیفیت داده.
بهروز: هماهنگ با فناوریهای دادهمحور ۲۰۲۵.
این کتاب برای طیف وسیعی از افراد طراحی شده است:
مهندسان داده: برای پیادهسازی نظارت خودکار کیفیت داده.
تحلیلگران داده: برای اطمینان از دقت دادههای مورد استفاده.
دانشمندان داده: برای بهبود عملکرد مدلهای AI با دادههای باکیفیت.
مدیران فناوری اطلاعات: برای بهینهسازی فرآیندهای دادهمحور.
دانشجویان علوم داده: برای یادگیری نظارت کیفیت داده.
خوانندگان و متخصصان این کتاب را ستودهاند. در Goodreads: «بهترین کتاب برای کیفیت داده – راهحلهای عملی عالیاند.» در Reddit: «منبع ضروری برای مهندسان داده.» در Amazon: «یادگیری ماشین و هشدارها بینظیر.»
با مطالعه، شما:
مشکلات داده را با یادگیری ماشین بدون نظارت شناسایی میکنید.
هشدارهای هوشمند را برای کاهش خستگی و تسریع رفع مشکلات پیادهسازی میکنید.
نظارت خودکار را با ابزارهای داده مانند کاتالوگها و سیستمهای BI یکپارچه میکنید.
راهحلهای مقیاسپذیر را برای مدیریت دادههای بزرگ مستقر میکنید.
تأثیر تجاری کیفیت داده را بر کسبوکار ارزیابی میکنید.
محدودیتهای نظارت خودکار را درک و بر آنها غلبه میکنید.
نمونه چاپ کتاب موجود نیست.
نظرات کاربران