Opis
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.
_x005F_x000D__x005F_x000D_
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.
_x005F_x000D__x005F_x000D_
Dzięki książce poznasz:
_x005F_x000D__x005F_x000D_
- _x005F_x000D_
- 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
_x005F_x000D_
_x005F_x000D_
_x005F_x000D_
_x005F_x000D_
_x005F_x000D_
_x005F_x000D__x005F_x000D_
PySpark: systemowa odpowiedź na problemy inżyniera danych!
_x005F_x000D_
„Zaawansowana analiza danych w PySpark. Metody przetwarzania informacji na szeroką skalę z wykorzystaniem Pythona i systemu Spark”, Akash Tandon, Sandy Ryza, Uri Laserson – jak czytać ebook?
Ebooka „Zaawansowana analiza danych w PySpark. Metody przetwarzania informacji na szeroką skalę z wykorzystaniem Pythona i systemu Spark”, tak jak pozostałe książki w formacie elektronicznym przeczytacie w aplikacji mobilnej Woblinkna Android lub iOSlub na innym urządzeniu obsługującym format epub lub mobi – czytnik ebooków (Pocketbook, Kindle, inkBook itd.), tablet, komputer etc. Czytaj tak, jak lubisz!
Zanim zdecydujesz się na zakup, możesz również przeczytać u nas darmowy fragment ebooka. A jeśli wolisz słuchać, sprawdź, czy książka jest dostępna w Woblink także jako audiobook (mp3).
