Описание
Книга посвящена практическим методам анализа больших объемов данных с использованием языка Python и фреймворка Spark, она знакомит с моделью программирования Spark и основами системы с открытым исходным кодом PySpark. Каждая глава описывает отдельный аспект анализа данных, показаны основы обработки данных в PySpark и Python на примере очистки данных, подробно освещается машинное обучение с помощью Spark. Книга поможет читателю понять, как устроен и работает весь конвейер PySpark для комплексной аналитики больших наборов данных: от создания и оценки моделей до очистки, предварительной обработки и исследования данных с особым акцентом на производственные приложения. Отдельные главы посвящены обработке изображений и библиотеке Spark NLP.
Для специалистов по обработке данных и машинному обучению
Практические примеры анализа больших наборов данных с использованием Python и Spark
В современном мире накоплен ошеломляющий объем данных, и он продолжает расти. Один из основных инструментов анализа данных — Apache Spark, фреймворк с открытым исходным кодом для распределенной обработки неструктурированных и слабоструктурированных данных. Это практическое руководство объединяет Spark, статистические методы и наборы данных из реального мира. Авторы научат вас решать задачи анализа с помощью системы с открытым исходным кодом PySpark, применяемой для распределенной обработки больших данных с использованием Python, а также других передовых методов программирования Spark.
Специалисты по обработке данных знакомят читателей с экосистемой Spark, а затем приводят примеры базовых методов анализа, включая классификацию, кластеризацию, совместную фильтрацию и обнаружение аномалий в таких областях, как геномика, безопасность и финансы. Отдельные главы посвящены обработке изображений и библиотеке Spark NLP.
Если у вас имеются базовые знания о машинном обучении и статистике, и вы программируете на Python, книга поможет вам освоить анализ больших данных.
- Ознакомьтесь с моделью программирования и экосистемой Spark
- Изучите общие подходы в науке о данных
- Изучите практические примеры анализа больших наборов данных
- Узнайте, какие инструменты машинного обучения подходят для решения конкретных задач
- Напишите код, который можно адаптировать для многих целей
Об авторе
Акаш Тандон — cоучредитель и технический директор компании Looppanel. Ранее работал главным инженером по данным в компании Atlan, специализирующейся на обработке данных и аналитике.
Сэнди Райза — ведущий разработчик проекта Dagster, облачного оркестратора для анализа данных, и участник проекта Apache Spark.
Ури Ласерсон — учредитель и технический директор компании Patch Biosciences, специализирующей в области геномики и расшифровки ДНК. Ранее работал с большими данными в Cloudera, создателе дистрибутивов Apache Hadoop.
Шон Оуэн — главный архитектор решений, специализирующийся на машинном обучении и науке о данных в Databricks, компании по разработке корпоративного программного обеспечения, основанной создателями Apache Spark. Участник проекта Apache Spark.
Джош Уиллс — инженер-программист в компании WeaveGrid, развивающей «зеленые» технологии в сфере энергетики, и бывший руководитель отдела обработки данных в компании Slack Tecnologies, разработавшей одноименный корпоративный мессенджер .
Отзывы
Отзывов пока нет.