1. Introduction
Data Engineer
Develops the architecture that helps analyse and process data in the way the organization
needs it.
Data Science Lifecycle
Big Data
Term for a collection of datasets so large and complex that it becomes difficult to process using
traditional data processing applications.
Structured Data Semi-Structured Data Unstructured Data
RDMS XML, RDF, JSON, etc. Video, Images, Text, etc.
V3 Model
● Volume: enterprises are always growing in terms of data
● Velocity: sometimes 2 minutes is too late, data must be used as streams in order to
maximize its value
● Variety: structured and unstructured data, new insights are found when analyzing these
data types together
Data Pipeline
Aggregates, organizes and moves data for storage, insights and analysis.
1
, ML Ops
● Software engineering approach: enables team to efficiently produce high quality software
● Cross-functional team: experts with different skill sets and workflows (DE, DS, ML, Dev,
Ops)
● Producing software based on code, data and models: all artifacts of ML software
production process require different tools and workflows → must be versioned and
managed accordingly
● Small and safe increments: the release of software artifacts is divided into small
increments → allows visibility and control around the levels of variance of its outcomes
● Reproducible and reliable software release: model outputs are non-deterministic →
process of releasing ML software is reliable and reproducible → leverage automation as
much as possible
● Software release at any time: ML software needs to be delivered into production at any
time → when to release is a business decision rather than a technical decision
● Short adaptation cycles: short cycles mean development cycles are in the order of days
or hours
2. Cloud Computing & Virtualization
Cloud
A type of distributed system consisting of interconnected and virtualized computers dynamically
provisioned and presented as one (or more) unified computing resource(s) based on
service-level agreements established through negotiation between service providers and
consumers.
● Cloud contains “your” data
● Cloud computes “your” data
● Cloud hosts “your” data intensive applications
▶ Central ideas:
● Utility computing over data
● SOA (Service Oriented Architectures)
● SLA (Service Level Agreements)
2
Voordelen van het kopen van samenvattingen bij Stuvia op een rij:
Verzekerd van kwaliteit door reviews
Stuvia-klanten hebben meer dan 700.000 samenvattingen beoordeeld. Zo weet je zeker dat je de beste documenten koopt!
Snel en makkelijk kopen
Je betaalt supersnel en eenmalig met iDeal, creditcard of Stuvia-tegoed voor de samenvatting. Zonder lidmaatschap.
Focus op de essentie
Samenvattingen worden geschreven voor en door anderen. Daarom zijn de samenvattingen altijd betrouwbaar en actueel. Zo kom je snel tot de kern!
Veelgestelde vragen
Wat krijg ik als ik dit document koop?
Je krijgt een PDF, die direct beschikbaar is na je aankoop. Het gekochte document is altijd, overal en oneindig toegankelijk via je profiel.
Tevredenheidsgarantie: hoe werkt dat?
Onze tevredenheidsgarantie zorgt ervoor dat je altijd een studiedocument vindt dat goed bij je past. Je vult een formulier in en onze klantenservice regelt de rest.
Van wie koop ik deze samenvatting?
Stuvia is een marktplaats, je koop dit document dus niet van ons, maar van verkoper tomdewildt. Stuvia faciliteert de betaling aan de verkoper.
Zit ik meteen vast aan een abonnement?
Nee, je koopt alleen deze samenvatting voor €5,49. Je zit daarna nergens aan vast.