Оплачивая «Zaawansowana analiza danych w PySpark» данный товар из каталога «E-бизнес», вы можете получить дополнительную скидку 4%, если произведете 100% предоплату. Размер скидки вы можете увидеть сразу при оформлении заказа на сайте. Внимание!!! Скидка распространяется только при заказе через сайт.

Расширенный анализ данных в PySpark

Коллективная работа

<ул>

Год выпуска: 2023

Тип обложки: Мягкая обложка

Автор: Коллективная работа

Состояние: Новое

ISBN: 9788383220697

Размер: -

Номер проблемы: -

Серия: -

Количество страниц: -

Вес: 0,5 кг

Индекс: ate-533498

<р> Потребности в анализе больших наборов данных и извлечении из них полезной информации постоянно растут. Среди инструментов, доступных для этих приложений, особенно полезен PySpark, Spark API для Python. Apache Spark отлично подходит для анализа больших наборов данных, а PySpark упрощает интеграцию Spark со специализированными инструментами PyData. Однако, чтобы в полной мере воспользоваться этими возможностями, необходимо понимать взаимодействие между алгоритмами, наборами данных и шаблонами, используемыми при анализе данных. Вот практическое руководство по Spark 3.0, статистическим методам и реальным наборам данных. В нем обсуждаются принципы решения аналитических задач с использованием интерфейса PySpark, с использованием передовых практик программирования Spark. После прочтения вы сможете легко углубиться в аналитические закономерности, основанные на популярных методах обработки данных, таких как классификация, кластеризация, фильтрация и обнаружение аномалий, используемых в геномике, ИТ-безопасности и финансах. Дополнительным преимуществом являются описания использования обработки изображений и естественного языка. Еще одним преимуществом является ряд реальных примеров больших наборов данных и их расширенный анализ. Благодаря книге вы узнаете: модель программирования в экосистеме Spark, основные методы, используемые в науке о данных, полные реализации анализа больших наборов общедоступных данных, конкретные варианты использования кода инструментов машинного обучения, который вы можете легко адаптировать под свои нужды. PySpark: системный ответ на проблемы дата-инженера!