Zaawansowana analiza danych w PySpark Tykocin

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! Zaawansowana analiza danych w PySpark – Metody przetwarzania informacji na szeroką skalę W obliczu rosnących potrzeb w zakresie analizy dużych zbiorów danych, książka "Zaawansowana analiza danych w PySpark" staje się nieocenionym przewodnikiem po możliwościach, jakie oferuje PySpark – interfejs API systemu Spark dla języka Python. Dzięki tej publikacji nauczysz się, jak skutecznie wykorzystać Apache Spark do analizy danych oraz jak zintegrować go z narzędziami PyData. Dla kogo jest ta książka? Programiści i analitycy danych pragnący poszerzyć swoje umiejętności w zakresie analizy danych. Osoby pracujące z dużymi zbiorami danych, które chcą efektywnie przetwarzać i analizować informacje. Studenci kierunków informatycznych oraz pokrewnych, zainteresowani tematyką Big Data. Specjaliści w dziedzinie analizy danych, którzy chcą poznać najlepsze praktyki programowania w systemie Spark. Co zyskasz dzięki tej publikacji? Praktyczną wiedzę na temat wersji 3.0 systemu Spark oraz jego zastosowań w analizie danych. Umiejętność rozwiązywania problemów analitycznych z wykorzystaniem PySpark. Znajomość dobrych praktyk programowania w systemie Spark, co pozwoli na efektywniejsze przetwarzanie danych. Możliwość zagłębienia się w wzorce analityczne oparte na popularnych technikach. Kluczowe tematy i obszary Analiza dużych zbiorów danych z wykorzystaniem PySpark. Interakcje między algorytmami, zbiorami danych i wzorcami analitycznymi. Statystyczne metody analizy danych. Integracja PySpark z narzędziami PyData. O Autorach Książka została napisana przez zespół ekspertów w dziedzinie analizy danych, w tym Josh Wills, Sandy Ryza, Uri Laserson, Akash Tandon oraz Sean Owen, którzy dzielą się swoją wiedzą i doświadczeniem w pracy z PySpark i Apache Spark. O Wydawcy Wydawnictwo Helion to renomowany wydawca specjalizujący się w literaturze informatycznej, oferujący szeroki wachlarz publikacji dla profesjonalistów oraz pasjonatów technologii. Dzięki ich doświadczeniu, książki Helion są cenione za wysoką jakość merytoryczną i praktyczne podejście do nauki. Producent/osoba odpowiedzialna za bezpieczeństwo produktuHELION S.A.Kościuszk 1C44-100 Gliwicegpsr@grupahelion.pl322309863