刘世民

曼纽尔·阿米纳特吉（Manuel Amunategui） 曼纽尔·阿米纳特吉（Manuel Amunategui） 是SpringML（谷歌云和Salesforce的优选合作伙伴）的数据科学副总裁，拥有预测分析和国际管理硕士学位。在过去20年中，他在科技行业内实施了数百种端到端客户解决方案。在机器学习、医疗健康建模等方面有着丰富的咨询经验。他在华尔街金融行业工作了6年，在微软工作了4年，这些经历使他意识到应用数据科学教育和培训材料的缺乏。为了帮助缓解这一问题，他一直在通过文字博客、视频博客和教育材料传播应用数据科学知识。 迈赫迪·洛佩伊（Mehdi Roopaei） 迈赫迪·洛佩伊（Mehdi Roopaei） 是IEEE、AIAA和ISA的高级成员。2011年获Shiraz大学计算机工程博士学位，研究方向为动态系统的智能控制。2012年至2018年夏季，他在得克萨斯大学圣安东尼奥分校从事博士后研究工作；2018年秋季，他在威斯康星大学普拉特维尔分校担任助理教授。他的研究兴趣包括人工智能驱动的控制系统、数据驱动决策、机器学习和物联网（IoT），以及沉浸式分析。他是IEEE Access的副主编，也是IoT Elsevier杂志的编委会成员。他还是IoT Elsevier特刊《IoT Analytics for Data Streams》的兼职编辑，出版了《Applied Cloud Deep Semantic Recognition: Advanced Anomaly Detection》（CRC Press, 2018）一书。他于2018年1月至7月在圣安东尼奥担任IEEE联合通信和信号处理社区分会主席。他发表了60多篇备受同行好评的技术论文，在多个会议上担任项目委员会成员，并担任多个期刊的技术审稿人。

本书涵盖Kubernetes架构、部署、核心资源类型、系统扩缩容、存储卷、网络插件与网络本书由浅入深地介绍了一系列常见的Python数据科学问题。书中介绍的实践项目简单明了，可作为模板快速启动其他类似项目。通过本书，你将学习如何构建一个Web应用程序以进行数值或分类预测，如何理解文本分析，如何创建强大的交互界面，如何对数据访问进行安全控制，以及如何利用Web插件实现信用卡付款和捐赠。 每章都遵循三个步骤：以正确的方式建模，设计和开发本地Web应用程序，部署到流行且可靠的无服务器计算云平台（亚马逊、微软、谷歌和PythonAnywhere）上。本书各章之间是独立的，你可以根据需求跳转至特定主题。