Building Data Science Applications with FastAPI: Develop, manage, and deploy efficient machine learning applications with Python

在数据科学和机器学习日益发展的今天，高效的应用开发和部署成为关键。《Building Data Science Applications with FastAPI》以FastAPI框架为核心，为读者提供了一个构建数据科学应用的全面指南。书中不仅讲解了FastAPI的基本原理和高级特性，还结合实际案例展示了如何利用FastAPI构建实时人脸检测系统等复杂应用。

François Voro，毕业于法国圣埃蒂安大学和西班牙阿利坎特大学，拥有机器学习和数据挖掘硕士学位。他是一位杰出的全栈web开发人员和数据科学家，专注于SaaS行业，尤其在Python后端和REST API领域表现出色。作为FastAPI Users（FastAPI身份验证库）的创始人及维护者，François在FastAPI社区中享有极高的声誉，是其中的顶级专家。

书籍《Building Data Science Applications with FastAPI: Develop, manage, and deploy efficient machine learning applications with Python》深入讲解了如何利用FastAPI框架快速开发、管理和部署高效的数据科学应用。书中不仅涵盖了从环境搭建到实际应用的完整流程，还提供了丰富的代码示例和实践技巧，适合数据科学家和软件开发者学习和应用。

适合对数据科学、机器学习或Web开发感兴趣的读者
希望学习FastAPI框架的初学者
需要将数据科学应用到实际项目的开发者
希望提高数据科学应用开发效率的专业人士。