Przejdź do głównej treści

Infolinia 690 590 426 ❕ Darmowa dostawa od 220 zł ❕ Promocje do -40%

Darmowa dostawa od 220 zł 
Ulubione
Produkty w koszyku: 0. Zobacz szczegóły
Przejdź do sekcji Opinie

Zaawansowana analiza danych w PySpark

HELION

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.

Przejdź do pełnego opisu
Cena 69,00 zł
Niedostępny
Zapytaj o produkt
Udostępnij
Dostawa od 9,00 zł - DHL Punkt Odbioru

Opis produktu

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!



EAN: 9788383220697