Serverless Machine Learning with Amazon Redshift ML: Create, train, and deploy machine learning models using familiar SQL commands

Эта книга представляет собой практическое руководство по использованию Amazon Redshift ML — сервиса, который позволяет создавать, обучать и развертывать модели машинного обучения с помощью стандартных SQL-запросов. Авторы демонстрируют, как технология serverless-вычислений в сочетании с мощью Redshift упрощает и демократизирует процесс машинного обучения, делая его доступным для аналитиков и инженеров данных без глубокого опыта в ML.

Читатели узнают, как интегрировать ML-модели непосредственно в свой аналитический стек данных, выполнять прогнозную аналитику на больших объемах информации, хранящейся в Redshift, и автоматизировать процессы обучения моделей. Книга охватывает различные алгоритмы машинного обучения и практические сценарии их применения, такие как прогнозирование оттока клиентов, рекомендательные системы и анализ временных рядов.

Особое внимание уделяется практическим аспектам: настройке Redshift ML, подготовке данных, выбору и оценке моделей, а также оптимизации производительности. Издание сочетает теоретические основы с пошаговыми примерами и реальными кейсами, что позволяет сразу применять полученные знания в работе.

Книга предназначена для специалистов по данным, аналитиков, инженеров и архитекторов, которые хотят эффективно внедрять машинное обучение в свои процессы анализа данных, используя знакомые SQL-инструменты и инфраструктуру AWS.