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一本書(shū)講透數(shù)據(jù)治理:戰(zhàn)略、方法、工具與實(shí)踐
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這是一本能為數(shù)字化轉(zhuǎn)型企業(yè)的數(shù)據(jù)治理提供指導(dǎo)的著作,由用友集團(tuán)官方出品,得到了用友集團(tuán)董事長(zhǎng)王文京、DAMA中國(guó)區(qū)主席汪廣盛等9位企業(yè)界和學(xué)術(shù)界數(shù)字化專家的一致好評(píng)。它基于國(guó)際主流的數(shù)據(jù)治理框架和用友多年的數(shù)據(jù)治理經(jīng)驗(yàn),從道、法、術(shù)、器4個(gè)維度、深入展開(kāi),不僅有數(shù)據(jù)治理在戰(zhàn)略層面的頂層設(shè)計(jì),還有數(shù)據(jù)治理在執(zhí)行層面的實(shí)施方法,既可作為數(shù)據(jù)治理的綱領(lǐng)性指南,又可作為數(shù)據(jù)治理的實(shí)操手冊(cè)。從數(shù)據(jù)治理的戰(zhàn)略規(guī)劃到落地實(shí)施,本書(shū)將各環(huán)節(jié)的核心內(nèi)容概括為“3個(gè)戰(zhàn)略機(jī)制、8項(xiàng)關(guān)鍵舉措、7種技術(shù)能力、7個(gè)治理工具”。數(shù)據(jù)治理之道:3個(gè)戰(zhàn)略機(jī)制高屋建瓴地介紹了數(shù)據(jù)治理的數(shù)據(jù)戰(zhàn)略、組織機(jī)制和數(shù)據(jù)文化。這3個(gè)機(jī)制能夠幫助企業(yè)形成數(shù)據(jù)治理的自我驅(qū)動(dòng)、自我進(jìn)化、可持續(xù)發(fā)展和長(zhǎng)效運(yùn)營(yíng)機(jī)制。數(shù)據(jù)治理之法:8項(xiàng)關(guān)鍵舉措重點(diǎn)講解了數(shù)據(jù)治理的8項(xiàng)舉措:理現(xiàn)狀與定目標(biāo)、能力成熟度評(píng)估、路線圖規(guī)劃、保障體系建設(shè)、技術(shù)體系建設(shè)、策略執(zhí)行與監(jiān)控、績(jī)效考核、長(zhǎng)效運(yùn)營(yíng)。這8項(xiàng)舉措構(gòu)成了企業(yè)數(shù)據(jù)治理的完整實(shí)施方法論。數(shù)據(jù)治理之術(shù):7種技術(shù)能力重點(diǎn)講解了數(shù)據(jù)治理的7種能力:數(shù)據(jù)梳理與建模、元數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)管理、主數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理、數(shù)據(jù)安全治理、數(shù)據(jù)集成與共享。數(shù)據(jù)治理之器:7個(gè)治理工具從功能角度講解了數(shù)據(jù)治理所用到的7個(gè)工具:數(shù)據(jù)模型管理工具、元數(shù)據(jù)管理工具、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)管理工具、主數(shù)據(jù)管理工具、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理工具、數(shù)據(jù)安全治理工具、數(shù)據(jù)集成與共享工具。除此之外,本書(shū)還包括兩個(gè)綜合的數(shù)據(jù)治理案例,以及數(shù)據(jù)治理的6項(xiàng)準(zhǔn)備工作和6個(gè)誤區(qū)。

用友平臺(tái)與數(shù)據(jù)智能團(tuán)隊(duì) ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·29.5萬(wàn)字

PyTorch深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)
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雖然很多深度學(xué)習(xí)工具都使用Python,但PyTorch庫(kù)是真正具備Python風(fēng)格的。對(duì)于任何了解NumPy和scikit-learn等工具的人來(lái)說(shuō),上手PyTorch輕而易舉。PyTorch在不犧牲高級(jí)特性的情況下簡(jiǎn)化了深度學(xué)習(xí),它非常適合構(gòu)建快速模型,并且可以平穩(wěn)地從個(gè)人應(yīng)用擴(kuò)展到企業(yè)級(jí)應(yīng)用。由于像蘋(píng)果、Facebook和摩根大通這樣的公司都使用PyTorch,所以當(dāng)你掌握了PyTorth,就會(huì)擁有更多的職業(yè)選擇。本書(shū)是教你使用PyTorch創(chuàng)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)的實(shí)用指南。它幫助讀者快速?gòu)牧汩_(kāi)始構(gòu)建一個(gè)真實(shí)示例:腫瘤圖像分類器。在此過(guò)程中,它涵蓋了整個(gè)深度學(xué)習(xí)管道的關(guān)鍵實(shí)踐,包括PyTorch張量API、用Python加載數(shù)據(jù)、監(jiān)控訓(xùn)練以及將結(jié)果進(jìn)行可視化展示。本書(shū)主要內(nèi)容:(1)訓(xùn)練深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);(2)實(shí)現(xiàn)模塊和損失函數(shù);(3)使用PyTorchHub預(yù)先訓(xùn)練的模型;(4)探索在JupyterNotebooks中編寫(xiě)示例代碼。

(美)伊萊·史蒂文斯 (意)盧卡·安蒂加 (德)托馬斯·菲曼 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·25.8萬(wàn)字

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