×
Dodano do koszyka:
Pozycja znajduje się w koszyku, zwiększono ilość tej pozycji:
Zakupiłeś już tę pozycję:
Książkę możesz pobrać z biblioteki w panelu użytkownika
Pozycja znajduje się w koszyku
Przejdź do koszyka

Zawartość koszyka

ODBIERZ TWÓJ BONUS :: »

Spark. Zaawansowana analiza danych Sandy Ryza, Uri Laserson, Sean Owen, Josh Wills

(ebook) (audiobook) (audiobook)
  • Czasowo niedostępna
  • Promocja Przejdź
Autorzy:
Sandy Ryza, Uri Laserson, Sean Owen, Josh Wills
Wydawnictwo:
Helion
Wydawnictwo:
Helion
Ocena:
Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
Stron:
240
Druk:
oprawa miękka
Dostępne formaty:
     PDF
     ePub
     Mobi
Czytaj fragment

Analiza ogromnych zbiorów danych nie musi być wolna!

Apache Spark to darmowy, zaawansowany szkielet i silnik pozwalający na szybkie przetwarzanie oraz analizę ogromnych zbiorów danych. Prace nad tym projektem rozpoczęły się w 2009 roku, a już rok później Spark został udostępniony użytkownikom. Jeżeli potrzebujesz najwyższej wydajności w przetwarzaniu informacji, jeżeli chcesz uzyskiwać odpowiedź na trudne pytania niemalże w czasie rzeczywistym, Spark może być odpowiedzią na Twoje oczekiwania.

Sięgnij po tę książkę i przekonaj się, czy tak jest w rzeczywistości. Autor porusza tu zaawansowane kwestie związane z analizą statystyczną danych, wykrywaniem anomalii oraz analizą obrazów. Jednak zanim przejdziesz do tych tematów, zapoznasz się z podstawami — wprowadzeniem do analizy danych za pomocą języka Scala oraz Apache Spark. Nauczysz się też przeprowadzać analizę semantyczną i zobaczysz, jak w praktyce przeprowadzić analizę sieci współwystępowań za pomocą biblioteki GraphX. Na koniec dowiesz się, jak przetwarzać dane geoprzestrzenne i genomiczne, a także oszacujesz ryzyko metodą symulacji Monte Carlo. Książka ta pozwoli Ci na wykorzystanie potencjału Apache Spark i zaprzęgnięcie go do najtrudniejszych zadań!

Przykłady prezetnowane w książce obejmują:

  • Rekomendowanie muzyki i dane Audioscrobbler
  • Prognozowanie zalesienia za pomocą drzewa decyzyjnego
  • Wykrywanie anomalii w ruchu sieciowym metodą grupowania według k-średnich
  • Wikipedia i ukryta analiza semantyczna
  • Analiza sieci współwystępowań za pomocą biblioteki GraphX
  • Geoprzestrzenna i temporalna analiza tras nowojorskich taksówek
  • Szacowanie ryzyka finansowego metodą symulacji Monte Carlo
  • Analiza danych genomicznych i projekt BDG
  • Analiza danych neuroobrazowych za pomocą pakietów PySpark i Thunder

Poznaj potencjał i wydajność Apache Spark!

Wybrane bestsellery

O autorach książki

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

Proszę czekać...
ajax-loader

Zamknij

Wybierz metodę płatności

Książka
49,00 zł
Czasowo niedostępna
Ebook
26,95 zł
Dodaj do koszyka
Zamknij Pobierz aplikację mobilną Ebookpoint
Zabrania się wykorzystania treści strony do celów eksploracji tekstu i danych (TDM), w tym eksploracji w celu szkolenia technologii AI i innych systemów uczenia maszynowego. It is forbidden to use the content of the site for text and data mining (TDM), including mining for training AI technologies and other machine learning systems.