ODBIERZ TWÓJ BONUS :: »

Zaawansowana analiza danych w PySpark. Metody przetwarzania informacji na szeroką skalę z wykorzystaniem Pythona i systemu Spark

Wydawnictwo:
Helion
Wydawnictwo:
Helion
Ocena:
Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
Stron:
192
Druk:
oprawa miękka
Dostępne formaty:
     PDF
     ePub
     Mobi
Czytaj fragment

Książka 44,85 zł najniższa cena z 30 dni

69,00 zł (-35%)
44,85 zł

Dodaj do koszyka Wysyłamy w 24h

44,85 zł najniższa cena z 30 dni

Ebook 34,50 zł najniższa cena z 30 dni

69,00 zł (-45%)
37,95 zł

Dodaj do koszyka lub Kup na prezent Kup 1-kliknięciem

34,50 zł najniższa cena z 30 dni

Poleć tę książkę znajomemu Poleć tę książkę znajomemu!!

Przenieś na półkę

Do przechowalni

Do przechowalni

Powiadom o dostępności audiobooka »

Prezent last minute w ebookpoint.pl
Zostało Ci na świąteczne zamówienie opcje wysyłki »

Potrzeby w zakresie analizy dużych zbiorów danych i wyciągania z nich użytecznych informacji stale rosną. Spośród dostępnych narzędzi przeznaczonych do tych zastosowań szczególnie przydatny jest PySpark - interfejs API systemu Spark dla języka Python. Apache Spark świetnie się nadaje do analizy dużych zbiorów danych, a PySpark skutecznie ułatwia integrację Sparka ze specjalistycznymi narzędziami PyData. By jednak można było w pełni skorzystać z tych możliwości, konieczne jest zrozumienie interakcji między algorytmami, zbiorami danych i wzorcami używanymi w analizie danych.

Oto praktyczny przewodnik po wersji 3.0 systemu Spark, metodach statystycznych i rzeczywistych zbiorach danych. Omówiono w nim zasady rozwiązywania problemów analitycznych za pomocą interfejsu PySpark, z wykorzystaniem dobrych praktyk programowania w systemie Spark. Po lekturze można bezproblemowo zagłębić się we wzorce analityczne oparte na popularnych technikach przetwarzania danych, takich jak klasyfikacja, grupowanie, filtrowanie i wykrywanie anomalii, stosowane w genomice, bezpieczeństwie systemów IT i finansach. Dodatkowym plusem są opisy wykorzystania przetwarzania obrazów i języka naturalnego. Zaletą jest też szereg rzeczywistych przykładów dużych zbiorów danych i ich zaawansowanej analizy.

Dzięki książce poznasz:

  • model programowania w ekosystemie Spark
  • podstawowe metody stosowane w nauce o danych
  • pełne implementacje analiz dużych publicznych zbiorów danych
  • konkretne przypadki użycia narzędzi uczenia maszynowego
  • kod, który łatwo dostosujesz do swoich potrzeb

PySpark: systemowa odpowiedź na problemy inżyniera danych!

Sięgnij po książkę na zimę / -35%

Wybrane bestsellery

O autorach książki

Akash Tandon jest inżynierem danych i przedsiębiorcą, a także współzałożycielem i dyrektorem technicznym firmy Looppanel.

Sandy Ryza jest starszym analitykiem w Cloudera i aktywnym uczestnikiem projektu Apache Spark.

Uri Laserson jest starszym analitykiem w Cloudera, gdzie pracuje nad językiem Python w środowisku Hadoop.

Sean Owen jest dyrektorem działu analiz danych na region EMEA w Cloudera i uczestnikiem projektu Apache Spark.

Josh Wills jest starszym menedżerem działu analiz danych w Cloudera i inicjatorem pakietu Apache Crunch.

Zobacz pozostałe książki z serii

Helion - inne książki

Zamknij

Przenieś na półkę
Dodano produkt na półkę
Usunięto produkt z półki
Przeniesiono produkt do archiwum
Przeniesiono produkt do biblioteki

Zamknij

Wybierz metodę płatności

Książka
44,85 zł
Dodaj do koszyka
Ebook
37,95 zł
Dodaj do koszyka
Sposób płatności