-
Koszyk jest pusty
-
x
-
Koszyk jest pusty
-
x
-
-
-
Koszyk jest pusty
-
x
Do bezpłatnej dostawy brakuje -,--Darmowa dostawa!Suma 0,00 złCena uwzględnia rabaty -
-
Zaawansowana analiza danych w PySpark
| Wysyłka w ciągu | 24-48h |
| Cena przesyłki | 14.99 |
| Dostępność |
|
| Kod kreskowy | |
| EAN | 9788383220697 |
Płatność AutoPay/wpłata na konto
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!
- Producenci
