Spark. Błyskawiczna analiza danych. Wydanie II
- Wydawnictwo:
- Helion
- Ocena:
- 4.5/6 Opinie: 2
- Stron:
- 360
- Druk:
- oprawa miękka
- Dostępne formaty:
-
PDFePubMobi

Opis ebooka: Spark. Błyskawiczna analiza danych. Wydanie II
Apache Spark jest oprogramowaniem open source, przeznaczonym do klastrowego przetwarzania danych dostarczanych w różnych formatach. Pozwala na uzyskanie niespotykanej wydajności, umożliwia też pracę w trybie wsadowym i strumieniowym. Framework ten jest również świetnie przygotowany do uruchamiania złożonych aplikacji, włączając w to algorytmy uczenia maszynowego czy analizy predykcyjnej. To wszystko sprawia, że Apache Spark stanowi znakomity wybór dla programistów zajmujących się big data, a także eksploracją i analizą danych.
To książka przeznaczona dla inżynierów danych i programistów, którzy chcą za pomocą Sparka przeprowadzać skomplikowane analizy danych i korzystać z algorytmów uczenia maszynowego, nawet jeśli te dane pochodzą z różnych źródeł. Wyjaśniono tu, jak dzięki Apache Spark można odczytywać i ujednolicać duże zbiory informacji, aby powstawały niezawodne jeziora danych, w jaki sposób wykonuje się interaktywne zapytania SQL, a także jak tworzy się potoki przy użyciu MLlib i wdraża modele za pomocą biblioteki MLflow. Omówiono również współdziałanie aplikacji Sparka z jego rozproszonymi komponentami i tryby jej wdrażania w poszczególnych środowiskach.
W książce:
- API strukturalne dla Pythona, SQL, Scali i Javy
- operacje Sparka i silnika SQL
- konfiguracje Sparka i interfejs Spark UI
- nawiązywanie połączeń ze źródłami danych: JSON, Parquet, CSV, Avro, ORC, Hive, S3 i Kafka
- operacje analityczne na danych wsadowych i strumieniowanych
- niezawodne potoki danych i potoki uczenia maszynowego
Spark: twórz skalowalne i niezawodne aplikacje big data!
Danych jest coraz więcej, pojawiają się szybciej i są w różnych formatach - wszystkie muszą być przetworzone na potrzeby analizy lub uczenia maszynowego. W jaki sposób można efektywnie przetwarzać tak zróżnicowane dane? Poznaj framework Apache Spark.
To uaktualnione do wersji Apache Spark 3.0 wydanie drugie książki pomaga zrozumieć inżynierom danych i naukowcom dlaczego struktura i ujednolicenie to tak ważne kwestie w Sparku. Dzięki tej książce dowiesz się, jak przeprowadzać zarówno proste jak i skomplikowane analizy danych oraz jak korzystać z algorytmów uczenia maszynowego.
Dzięki dokładnie omówionym rozwiązaniom, fragmentom kodu i notatnikom będziesz w stanie:
- opanować wysokiego poziomu API strukturalne dla Pythona, SQL, Scali i Javy;
- poznać operacje Sparka i silnika SQL;
- analizować, dostrajać i debugować operacje Sparka dzięki konfiguracjom Sparka i interfejsowi Spark UI;
- nawiązywać połączenia ze źródłami danych: JSON, Parquet, CSV, Avro, ORC, Hive, S3 i Kafka;
- przeprowadzać operacje analityczne na danych wsadowych i strumieniowanych używając do tego strumieniowania strukturalnego;
- tworzyć niezawodne potoki danych za pomocą rozwiązań typu open source, takich jak Delta Lake i Spark;
- tworzyć potoki uczenia maszynowego, wykorzystując do tego bibliotekę MLlib oraz przygotowywać modele do środowiska produkcyjnego używając platformy MLfow.
"Ta pozycja zapewnia strukturalne podejście podczas poznawania Apache Spark i pokazuje, jak przeprowadzać nowe wdrożenia za pomocą tego frameworka. Niniejsza książka pomoże programistom Sparka na rozpoczęcie pracy z big data".
Reynold Xin, Databricks Chief Architect, współtwórca Apache Spark i członek Apache Spark PMC
"To niezbędna pozycja dla naukowców i inżynierów danych, którzy chcą poznać framework Apache Spark oraz dowiedzieć się, jak tworzyć skalowalne i niezawodne aplikacje big data".
Ben Lorica, Databricks Chief Data Scientist, Past Program Chair O'Reilly Strata Conferences, Program Chair for Spark + AI Summit
Wybrane bestsellery
-
Data is bigger, arrives faster, and comes in a variety of formatsâ??and it all needs to be processed at scale for analytics or machine learning. But how can you process such varied workloads efficiently? Enter Apache Spark.Updated to include Spark 3.0, this second edition shows data engineer...(228.65 zł najniższa cena z 30 dni)
228.65 zł
269.00 zł(-15%) -
This cookbook presents recipes on leveraging the power of Python and putting it to use in the Apache Spark ecosystem. By the end of this book, you will be able to solve any problem associated with building effective, data-intensive applications and performing machine learning and structured strea...
PySpark Cookbook. Over 60 recipes for implementing big data processing and analytics using Apache Spark and Python PySpark Cookbook. Over 60 recipes for implementing big data processing and analytics using Apache Spark and Python
-
This book will get you to grips with the Spark Python API. You’ll explore how Python can be used with Spark to build scalable and reliable data-intensive applications.
-
Lektura tej książki nauczy Cię myśleć o danych inaczej niż dotychczas. Przekonasz się, że to nie tylko wypełnione kolumny i wiersze. Nie poprzestaniesz na prostej pracy z danymi, a nauczysz się je układać w historie obfitujące w cenne wnioski. Dowiesz się, jak sobie radzić z wartościami, które wy...
Wizualizacja danych. Pulpity nawigacyjne i raporty w Excelu Wizualizacja danych. Pulpity nawigacyjne i raporty w Excelu
(51.35 zł najniższa cena z 30 dni)55.30 zł
79.00 zł(-30%) -
Ten praktyczny przewodnik po narzędziu Power Query nauczy Cię efektywnie przetwarzać dane w Excelu: importować, oczyszczać, przekształcać i wydobywać potrzebne informacje. Dowiesz się, jak sprawnie wykonywać typowe zadania i prace analityczne, jak zwiększyć swoją skuteczność dzięki opanowaniu pod...
Power Query w Excelu i Power BI. Zbieranie i przekształcanie danych Power Query w Excelu i Power BI. Zbieranie i przekształcanie danych
(57.85 zł najniższa cena z 30 dni)62.30 zł
89.00 zł(-30%) -
Proponowany przez nas kurs jest przeznaczony dla osób, które mają już za sobą pierwsze kroki w obsłudze Power BI Desktop, stworzyły raporty i chciałyby odkryć, jak wygląda realna praca z serwisem Power BI i współdzielenie raportów w środowisku dużej albo średniej firmy. Jeśli chcesz poznać cały p...
Power BI. Kurs video. Kompleksowe przygotowanie do pracy Power BI developera Power BI. Kurs video. Kompleksowe przygotowanie do pracy Power BI developera
(299.40 zł najniższa cena z 30 dni)299.40 zł
499.00 zł(-40%) -
Współczesny świat wydaje się idealny dla biznesu. Dzięki internetowi bowiem mamy dostęp do niemal nieograniczonych zasobów danych. Zdolność do ich sprawnego analizowania i wyciągania z nich wniosków daje ogromną przewagę konkurencyjną – dane stały się więc świętym Graalem XXI wieku. Nic dzi...
Power Pivot i język DAX. Kurs video. Analiza i wizualizacja danych w praktyce Power Pivot i język DAX. Kurs video. Analiza i wizualizacja danych w praktyce
(79.60 zł najniższa cena z 30 dni)109.45 zł
199.00 zł(-45%) -
Metody statystyczne są kluczowym elementem data science, mimo to niewielu specjalistów data science posiada formalne wykształcenie statystyczne. Kursy i podręczniki o podstawach statystyki, rzadko kiedy omawiają temat z perspektywy data science. W drugim wydaniu tego popularnego podręcznika zosta...
Statystyka praktyczna w data science. 50 kluczowych zagadnień w językach R i Python. Wydanie II Statystyka praktyczna w data science. 50 kluczowych zagadnień w językach R i Python. Wydanie II
(44.85 zł najniższa cena z 30 dni)48.30 zł
69.00 zł(-30%) -
Ta książka jest świetnym wprowadzeniem do modelowania danych w Excelu za pomocą narzędzi Power BI i Power Pivot. Dowiesz się z niej, jak optymalnie analizować zgromadzone dane i skutecznie wydobyć z nich potrzebne informacje. Zapoznasz się z ważnymi pojęciami i przyswoisz podstawowe techniki kszt...(29.50 zł najniższa cena z 30 dni)
32.45 zł
59.00 zł(-45%) -
W tym przewodniku opisano zagadnienia związane z podstawami nauki o danych. Wyjaśniono niezbędne elementy matematyki i statystyki. Przedstawiono także techniki budowy potrzebnych narzędzi i sposoby działania najistotniejszych algorytmów. Książka została skonstruowana tak, aby poszczególne impleme...
Data science od podstaw. Analiza danych w Pythonie. Wydanie II Data science od podstaw. Analiza danych w Pythonie. Wydanie II
(51.35 zł najniższa cena z 30 dni)55.30 zł
79.00 zł(-30%)
O autorach ebooka
Jules S. Damji - jest inżynierem oprogramowania dla wielu wiodących firm, takich jak Netscape, Sun Microsystems, Verisign i ProQuest. Zajmuje się systemami rozproszonymi.
Brooke Wenig - kieruje zespołem, który opracowuje potoki uczenia maszynowego. Prowadzi też szkolenia z zakresu rozproszonego uczenia maszynowego.
Tathagata Das - jest członkiem Apache Spark Project Management Committee. Pracuje nad strumieniowaniem strukturalnym i Delta Lake.
Denny Lee - zajmuje się systemami rozproszonymi i inżynierią danych, zwłaszcza dla branży ochrony zdrowia.
Ebooka przeczytasz na:
-
czytnikach Inkbook, Kindle, Pocketbook, Onyx Boox i innych
-
systemach Windows, MacOS i innych
-
systemach Windows, Android, iOS, HarmonyOS
-
na dowolnych urządzeniach i aplikacjach obsługujących formaty: PDF, EPub, Mobi
Masz pytania? Zajrzyj do zakładki Pomoc »
Audiobooka posłuchasz:
-
w aplikacji Ebookpoint na Android, iOS, HarmonyOs
-
na systemach Windows, MacOS i innych
-
na dowolnych urządzeniach i aplikacjach obsługujących format MP3 (pliki spakowane w ZIP)
Masz pytania? Zajrzyj do zakładki Pomoc »
Kurs Video zobaczysz:
-
w aplikacji Ebookpoint na Android, iOS, HarmonyOs
-
na systemach Windows, MacOS i innych
-
na dowolnych urządzeniach i aplikacjach obsługujących format MP4 (pliki spakowane w ZIP)
Szczegóły ebooka
- Tytuł oryginału:
- Learning Spark: Lightning-Fast Data Analytics, 2nd Edition
- Tłumaczenie:
- Robert Górczyński
- ISBN Książki drukowanej:
- 978-83-283-9914-3, 9788328399143
- Data wydania książki drukowanej:
- 2023-02-07
- ISBN Ebooka:
- 978-83-283-9915-0, 9788328399150
- Data wydania ebooka:
-
2023-02-07
Data wydania ebooka często jest dniem wprowadzenia tytułu do sprzedaży i może nie być równoznaczna z datą wydania książki papierowej. Dodatkowe informacje możesz znaleźć w darmowym fragmencie. Jeśli masz wątpliwości skontaktuj się z nami sklep@ebookpoint.pl.
- Format:
- 165x235
- Numer z katalogu:
- 185837
- Rozmiar pliku Pdf:
- 7.2MB
- Rozmiar pliku ePub:
- 10.8MB
- Rozmiar pliku Mobi:
- 21.8MB
- Pobierz przykładowy rozdział PDF
- Przykłady na ftp
Ebook zawiera materiały dodatkowe, które możesz pobrać z serwera FTP - link znajdziesz na stronie redakcyjnej.
Spis treści ebooka
- Geneza Sparka
- Big data i przetwarzanie rozproszone w Google
- Hadoop w Yahoo!
- Wczesne lata Sparka w AMPLab
- Czym jest Apache Spark?
- Szybkość
- Łatwość użycia
- Modułowość
- Rozszerzalność
- Ujednolicona analityka
- Komponenty Apache Spark tworzą ujednolicony stos
- Spark MLlib
- Wykonywanie rozproszone w Apache Spark
- Z punktu widzenia programisty
- Kto używa Sparka i w jakim celu?
- Popularność w społeczności i dalsza ekspansja
- Krok 1. - pobranie Apache Spark
- Pliki i katalogi Sparka
- Krok 2. - używanie powłoki Scali lub PySparka
- Używanie komputera lokalnego
- Krok 3. - poznanie koncepcji aplikacji Apache Spark
- Aplikacja Sparka i SparkSession
- Zlecenia Sparka
- Etapy Sparka
- Zadania Sparka
- Transformacje, akcje i późna ocena
- Transformacje wąskie i szerokie
- Spark UI
- Pierwsza niezależna aplikacja
- Zliczanie cukierków M&M's
- Tworzenie niezależnych aplikacji w Scali
- Podsumowanie
- Spark - co się kryje za akronimem RDD?
- Strukturyzacja Sparka
- Kluczowe zalety i wartość struktury
- API DataFrame
- Podstawowe typy danych Sparka
- Strukturalne i złożone typy danych Sparka
- Schemat i tworzenie egzemplarza DataFrame
- Kolumny i wyrażenia
- Rekord
- Najczęściej przeprowadzane operacje z użyciem DataFrame
- Przykład pełnego rozwiązania wykorzystującego DataFrame
- API Dataset
- Obiekty typowane i nietypowane oraz ogólne rekordy
- Tworzenie egzemplarza Dataset
- Operacje na egzemplarzu Dataset
- Przykład pełnego rozwiązania wykorzystującego Dataset
- Egzemplarz DataFrame kontra Dataset
- Kiedy używać RDD?
- Silnik Spark SQL
- Optymalizator Catalyst
- Podsumowanie
- Używanie Spark SQL w aplikacji Sparka
- Przykłady podstawowych zapytań
- Widoki i tabele SQL
- Tabele zarządzane kontra tabele niezarządzane
- Tworzenie baz danych i tabel SQL
- Tworzenie widoku
- Wyświetlanie metadanych
- Buforowanie tabel SQL
- Wczytywanie zawartości tabeli do egzemplarza DataFrame
- Źródła danych dla egzemplarzy DataFrame i tabel SQL
- DataFrameReader
- DataFrameWriter
- Parquet
- JSON
- CSV
- Avro
- ORC
- Obrazy
- Pliki binarne
- Podsumowanie
- Spark SQL i Apache Hive
- Funkcje zdefiniowane przez użytkownika
- Wykonywanie zapytań z użyciem powłoki Spark SQL, Beeline i Tableau
- Używanie powłoki Spark SQL
- Praca z narzędziem Beeline
- Praca z Tableau
- Zewnętrzne źródła danych
- Bazy danych SQL i JDBC
- PostgreSQL
- MySQL
- Azure Cosmos DB
- MS SQL Server
- Inne zewnętrzne źródła danych
- Funkcje wyższego rzędu w egzemplarzach DataFrame i silniku Spark SQL
- Opcja 1. - konwersja struktury
- Opcja 2. - funkcja zdefiniowana przez użytkownika
- Wbudowane funkcje dla złożonych typów danych
- Funkcje wyższego rzędu
- Najczęściej wykonywane operacje w DataFrame i Spark SQL
- Suma
- Złączenie
- Okno czasowe
- Modyfikacje
- Podsumowanie
- Pojedyncze API dla Javy i Scali
- Klasy case Scali i JavaBean dla egzemplarzy Dataset
- Praca z egzemplarzem Dataset
- Tworzenie przykładowych danych
- Transformacja przykładowych danych
- Zarządzanie pamięcią podczas pracy z egzemplarzami Dataset i DataFrame
- Kodeki egzemplarza Dataset
- Wewnętrzny format Sparka kontra format obiektu Javy
- Serializacja i deserializacja
- Koszt związany z używaniem egzemplarza Dataset
- Strategie pozwalające obniżyć koszty
- Podsumowanie
- Optymalizacja i dostrajanie Sparka w celu zapewnienia efektywności działania
- Wyświetlanie i definiowanie konfiguracji Apache Spark
- Skalowanie Sparka pod kątem ogromnych obciążeń
- Buforowanie i trwałe przechowywanie danych
- DataFrame.cache()
- DataFrame.persist()
- Kiedy buforować i trwale przechowywać dane?
- Kiedy nie buforować i nie przechowywać trwale danych?
- Rodzina złączeń w Sparku
- Złączenie BHJ
- Złączenie SMJ
- Spark UI
- Karty narzędzia Spark UI
- Podsumowanie
- Ewolucja silnika przetwarzania strumieni w Apache Spark
- Przetwarzanie strumieniowe mikropartii
- Cechy mechanizmu Spark Streaming (DStreams)
- Filozofia strumieniowania strukturalnego
- Model programowania strumieniowania strukturalnego
- Podstawy zapytania strumieniowania strukturalnego
- Pięć kroków do zdefiniowania zapytania strumieniowego
- Pod maską aktywnego zapytania strumieniowanego
- Odzyskiwanie danych po awarii i gwarancja "dokładnie raz"
- Monitorowanie aktywnego zapytania
- Źródło i ujście strumieniowanych danych
- Pliki
- Apache Kafka
- Niestandardowe źródła strumieni i ujść danych
- Transformacje danych
- Wykonywanie przyrostowe i stan strumieniowania
- Transformacje bezstanowe
- Transformacje stanowe
- Agregacje strumieniowania
- Agregacja nieuwzględniająca czasu
- Agregacje z oknami czasowymi na podstawie zdarzeń
- Złączenie strumieniowane
- Złączenie strumienia i egzemplarza statycznego
- Złączenia między egzemplarzami strumieniowanymi
- Dowolne operacje związane ze stanem
- Modelowanie za pomocą mapGroupsWithState() dowolnych operacji stanu
- Stosowanie limitów czasu do zarządzania nieaktywnymi grupami
- Generalizacja z użyciem wywołania flatMapGroupsWithState()
- Dostrajanie wydajności działania
- Podsumowanie
- Waga optymalnego rozwiązania w zakresie pamięci masowej
- Bazy danych
- Krótkie wprowadzenie do SQL
- Odczytywanie i zapisywanie informacji w bazie danych za pomocą Apache Spark
- Ograniczenia baz danych
- Jezioro danych
- Krótkie wprowadzenie do jezior danych
- Odczytywanie i zapisywanie danych jeziora danych za pomocą Apache Spark
- Ograniczenia jezior danych
- Lakehouse - następny krok w ewolucji rozwiązań pamięci masowej
- Apache Hudi
- Apache Iceberg
- Delta Lake
- Tworzenie repozytorium danych za pomocą Apache Spark i Delta Lake
- Konfiguracja Apache Spark i Delta Lake
- Wczytywanie danych do tabeli Delta Lake
- Wczytywanie strumieni danych do tabeli Delta Lake
- Zarządzanie schematem podczas zapisu w celu zapobiegania uszkodzeniu danych
- Ewolucja schematu w celu dostosowania go do zmieniających się danych
- Transformacja istniejących danych
- Audyt zmian danych przeprowadzany za pomocą historii operacji
- Wykonywanie zapytań do poprzednich migawek tabeli dzięki funkcjonalności podróży w czasie
- Podsumowanie
- Czym jest uczenie maszynowe?
- Nadzorowane uczenie maszynowe
- Nienadzorowane uczenie maszynowe
- Dlaczego Spark dla uczenia maszynowego?
- Projektowanie potoków uczenia maszynowego
- Wczytywanie i przygotowywanie danych
- Tworzenie zbiorów danych - testowego i treningowego
- Przygotowywanie cech za pomocą transformerów
- Regresja liniowa
- Stosowanie estymatorów do tworzenia modeli
- Tworzenie potoku
- Ocena modelu
- Zapisywanie i wczytywanie modeli
- Dostrajanie hiperparametru
- Modele oparte na drzewach
- k-krotny sprawdzian krzyżowy
- Optymalizacja potoku
- Podsumowanie
- Zarządzanie modelem
- MLflow
- Opcje wdrażania modelu za pomocą MLlib
- Wsadowe
- Strumieniowane
- Wzorce eksportu modelu dla rozwiązania niemalże w czasie rzeczywistym
- Wykorzystanie Sparka do pracy z modelami, które nie zostały utworzone za pomocą MLlib
- Zdefiniowane przez użytkownika funkcje pandas
- Spark i rozproszone dostrajanie hiperparametru
- Podsumowanie
- Spark Core i Spark SQL
- Dynamiczne oczyszczanie partycji
- Adaptacyjne wykonywanie zapytań
- Podpowiedzi dotyczące złączeń SQL
- API wtyczek katalogu i DataSourceV2
- Planowanie z użyciem akceleratorów
- Strumieniowanie strukturalne
- PySpark, zdefiniowane przez użytkownika funkcje pandas i API funkcji pandas
- Usprawnione zdefiniowane przez użytkownika funkcje pandas zapewniające obsługę podpowiedzi typów w Pythonie
- Obsługa iteratora w zdefiniowanych przez użytkownika funkcjach pandas
- Nowe API funkcji pandas
- Zmieniona funkcjonalność
- Obsługiwane języki
- Zmiany w API DataFrame i Dataset
- Polecenia SQL EXPLAIN i DataFrame
- Podsumowanie
Przedmowa
Wprowadzenie
1. Wprowadzenie do Apache Spark - ujednolicony silnik analityczny
2. Pobranie Apache Spark i rozpoczęcie pracy
3. API strukturalne Apache Spark
4. Spark SQL i DataFrame - wprowadzenie do wbudowanych źródeł danych
5. Spark SQL i DataFrame - współpraca z zewnętrznymi źródłami danych
6. Spark SQL i Dataset
7. Optymalizacja i dostrajanie aplikacji Sparka
8. Strumieniowanie strukturalne
9. Tworzenie niezawodnych jezior danych za pomocą Apache Spark
10. Uczenie maszynowe z użyciem biblioteki MLlib
11. Stosowanie Apache Spark do wdrażania potoków uczenia maszynowego oraz ich skalowania i zarządzania nimi
12. Epilog - Apache Spark 3.0
Helion - inne książki
-
Arduino od podstaw to praktyczny przewodnik adresowany do wszystkich, którzy chcą się zapoznać z możliwościami urządzenia - od tych, którzy dotąd nie mieli styczności z komputerami jednopłytkowymi, po tych bardziej zaawansowanych. Począwszy od podstaw, jak również przedstawienia możliwości i pote...(32.44 zł najniższa cena z 30 dni)
34.93 zł
49.90 zł(-30%) -
Mimo że C - stworzony przez pracownika Laboratoriów Bella Dennisa Ritchiego - liczy sobie pół wieku, wciąż pozostaje niezwykle popularnym proceduralnym językiem ogólnego zastosowania. To dzięki niemu powstają elementy systemów operacyjnych i programów użytkowych. Tymczasem za sprawą Międzynarodow...(77.35 zł najniższa cena z 30 dni)
83.30 zł
119.00 zł(-30%) -
Książka stanowi kompendium wiedzy na temat tej niesłychanie szybko rozwijającej się i dynamicznie wkraczającej w nasze życie dziedziny. Została napisana tak, aby była przystępna dla osób posiadających podstawowe umiejętności matematyczne. Może stanowić podręcznik dla studentów takich kierunków ja...(31.85 zł najniższa cena z 30 dni)
34.30 zł
49.00 zł(-30%) -
Ta książka jest doskonałym wprowadzeniem do inżynierii społecznej. Omawia koncepcje psychologiczne leżące u podstaw tej dyscypliny i jej aspekty etyczne. Zaprezentowano tu narzędzie ułatwiające korzystanie z technik inżynierii społecznej w atakach socjotechnicznych. Następnie szczegółowo pokazano...
Socjotechniki w praktyce. Podręcznik etycznego hakera Socjotechniki w praktyce. Podręcznik etycznego hakera
(44.85 zł najniższa cena z 30 dni)48.30 zł
69.00 zł(-30%) -
Oto przyjazny przewodnik dla programistów Pythona, wyczerpująco wyjaśniający wiele zagadnień programowania obiektowego, takich jak dziedziczenie, kompozycja, polimorfizm, tworzenie klas i struktur danych. W książce szczegółowo omówiono zagadnienia obsługi wyjątków, testowania kodu i zastosowania ...
Programowanie zorientowane obiektowo w Pythonie. Tworzenie solidnych i łatwych w utrzymaniu aplikacji i bibliotek. Wydanie IV Programowanie zorientowane obiektowo w Pythonie. Tworzenie solidnych i łatwych w utrzymaniu aplikacji i bibliotek. Wydanie IV
(96.85 zł najniższa cena z 30 dni)104.30 zł
149.00 zł(-30%) -
Dzięki temu przyjaznemu przewodnikowi poznasz kluczowe koncepcje programistyczne i operacje obiektowego modelu dokumentu. Nauczysz się też pisać kod działający asynchronicznie i współbieżnie. Poszczególne zagadnienia zostały zilustrowane przykładowymi fragmentami kodu i prostymi projektami ―...
JavaScript od pierwszej linii kodu. Błyskawiczna nauka pisania gier, stron WWW i aplikacji internetowych JavaScript od pierwszej linii kodu. Błyskawiczna nauka pisania gier, stron WWW i aplikacji internetowych
(64.35 zł najniższa cena z 30 dni)69.30 zł
99.00 zł(-30%) -
To drugie, w pełni zaktualizowane wydanie przewodnika dla początkujących, dzięki któremu szybko zdobędziesz praktyczne umiejętności korzystania z rozbudowanej platformy Power BI. Najpierw zapoznasz się z podstawami analityki biznesowej i sposobami realizowania projektów w tym obszarze. Nauczysz s...
Pierwsze kroki w Power BI. Kompletny przewodnik po praktycznej analityce biznesowej. Wydanie II Pierwsze kroki w Power BI. Kompletny przewodnik po praktycznej analityce biznesowej. Wydanie II
(57.85 zł najniższa cena z 30 dni)62.30 zł
89.00 zł(-30%) -
Python jest językiem, którego powszechnie używa się w wielu obszarach: od programowania gier, przez aplikacje webowe, po systemy analizy danych. Nic więc dziwnego, że cieszy się ogromną popularnością i jest dodatkowo wspierany przez liczną społeczność programistów, projektantów i sympatyków, któr...(31.85 zł najniższa cena z 30 dni)
34.30 zł
49.00 zł(-30%) -
Dużym walorem książki jest obudowanie zadań krótkimi fabułami, które sprawiają, że Czytelnik nie ma do czynienia jedynie z danymi, poleceniami i kodem, lecz także zyskuje poczucie, że konfrontuje się z faktycznymi problemami, z jakimi mógłby się zetknąć także poza egzaminem. To kolejna w ofercie ...(31.85 zł najniższa cena z 30 dni)
34.30 zł
49.00 zł(-30%) -
Ta książka szczegółowo wyjaśnia paradygmat siatki danych, a przy tym koncentruje się na jego praktycznym zastosowaniu. Zgodnie z tym nowatorskim podejściem dane należy traktować jako produkt, a dziedziny — jako główne zagadnienie. Poza wyjaśnieniem paradygmatu opisano tu zasady projektowani...
Siatka danych. Nowoczesna koncepcja samoobsługowej infrastruktury danych Siatka danych. Nowoczesna koncepcja samoobsługowej infrastruktury danych
(57.85 zł najniższa cena z 30 dni)62.30 zł
89.00 zł(-30%)
Dzieki opcji "Druk na żądanie" do sprzedaży wracają tytuły Grupy Helion, które cieszyły sie dużym zainteresowaniem, a których nakład został wyprzedany.
Dla naszych Czytelników wydrukowaliśmy dodatkową pulę egzemplarzy w technice druku cyfrowego.
Co powinieneś wiedzieć o usłudze "Druk na żądanie":
- usługa obejmuje tylko widoczną poniżej listę tytułów, którą na bieżąco aktualizujemy;
- cena książki może być wyższa od początkowej ceny detalicznej, co jest spowodowane kosztami druku cyfrowego (wyższymi niż koszty tradycyjnego druku offsetowego). Obowiązująca cena jest zawsze podawana na stronie WWW książki;
- zawartość książki wraz z dodatkami (płyta CD, DVD) odpowiada jej pierwotnemu wydaniu i jest w pełni komplementarna;
- usługa nie obejmuje książek w kolorze.
W przypadku usługi "Druk na żądanie" termin dostarczenia przesyłki może obejmować także czas potrzebny na dodruk (do 10 dni roboczych)
Masz pytanie o konkretny tytuł? Napisz do nas: sklep[at]helion.pl.
Książka, którą chcesz zamówić pochodzi z końcówki nakładu. Oznacza to, że mogą się pojawić drobne defekty (otarcia, rysy, zagięcia).
Co powinieneś wiedzieć o usłudze "Końcówka nakładu":
- usługa obejmuje tylko książki oznaczone tagiem "Końcówka nakładu";
- wady o których mowa powyżej nie podlegają reklamacji;
Masz pytanie o konkretny tytuł? Napisz do nas: sklep[at]helion.pl.


Oceny i opinie klientów: Spark. Błyskawiczna analiza danych. Wydanie II Jules S. Damji, Brooke Wenig, Tathagata Das, Denny Lee (2)
Weryfikacja opinii następuję na podstawie historii zamówień na koncie Użytkownika umieszczającego opinię. Użytkownik mógł otrzymać punkty za opublikowanie opinii uprawniające do uzyskania rabatu w ramach Programu Punktowego.
(1)
(0)
(0)
(1)
(0)
(0)
Data dodania: 2023-03-14 Ocena: 6 Opinia potwierdzona zakupem
Maharadża,
Data dodania: 2023-04-04 Ocena: 3 Opinia niepotwierdzona zakupem
więcej opinii