

Advanced Analytics with Spark: Patterns for Learning from Data at Scale - Sandy Ryza
- Format: Broché
- 280 pages Voir le descriptif
Vous en avez un à vendre ?
Vendez-le-vôtre22,40 €
Occasion · Bon État
- Livraison GRATUITE
- Livré entre le 24 et le 28 juillet
- Protection acheteurs :
- 0,00 €
Nos autres offres
-
20,00 €
Occasion · Très Bon État
Disponible en retrait gratuit chez le vendeur (Jacou)
- Livraison : 3,19 €
- Protection acheteurs :
- 0,00 €
4,9/5 sur 21 ventesPeu utilisé, envoi soigné.
-
24,89 €
Produit Neuf
-
0,00 €
0,01 € dès 30,00 € chez ce vendeur - Livré entre le 4 et le 7 août
-
0,00 €
-
43,23 €
Produit Neuf
Ou 10,81 € /mois
- Livraison à 0,01 €
Nouvel article expédié dans le 24H à partir des Etats Unis Livraison au bout de 14 à 21 jours ouvrables.
- Payez directement sur Rakuten (CB, PayPal, 4xCB...)
- Récupérez le produit directement chez le vendeur
- Rakuten vous rembourse en cas de problème
Gratuit et sans engagement
Félicitations !
Nous sommes heureux de vous compter parmi nos membres du Club Rakuten !
TROUVER UN MAGASIN
Retour

Avis sur Advanced Analytics With Spark: Patterns For Learning From Data At Scale de Sandy Ryza Format Broché - Livre
0 avis sur Advanced Analytics With Spark: Patterns For Learning From Data At Scale de Sandy Ryza Format Broché - Livre
Donnez votre avis et cumulez 5
Les avis publiés font l'objet d'un contrôle automatisé de Rakuten.
Présentation Advanced Analytics With Spark: Patterns For Learning From Data At Scale de Sandy Ryza Format Broché
- LivreAuteur(s) : Sandy Ryza - Uri Laserson - Sean OwenEditeur : Oreilly MediaLangue : AnglaisParution : 01/07/2017Format : Moyen, de 350g à 1kgNombre de pages : 280Expédition : 494Dimensions :...
Résumé : In the second edition of this practical book, four Cloudera data scientists present a set of self-contained patterns for performing large-scale data analysis with Spark. The authors bring Spark, statistical methods, and real-world data sets together to teach you how to approach analytics problems by example. Updated for Spark 2.1, this edition acts as an introduction to these techniques and other best practices in Spark programming. You'll start with an introduction to Spark and its ecosystem, and then dive into patterns that apply common techniques—including classification, clustering, collaborative filtering, and anomaly detection—to fields such as genomics, security, and finance. If you have an entry-level understanding of machine learning and statistics, and you program in Java, Python, or Scala, you'll find the book's patterns useful for working on your own data applications. With this book, you will:
Biographie: Sandy Ryza develops algorithms for public transit at Remix. Prior, he was a senior data scientist at Cloudera and Clover Health. He is an Apache Spark committer, Apache Hadoop PMC member, and founder of the Time Series for Spark project. He holds the Brown University computer science department's 2012 Twining award for Most Chill. Uri Laserson is an Assistant Professor of Genetics at the Icahn School of Medicine at Mount Sinai, where he develops scalable technology for genomics and immunology using the Hadoop ecosystem. Sean Owen is Director of Data Science at Cloudera. He is an ApacheSpark committer and PMC member, and was an Apache Mahout committer. Josh Wills is the Head of Data Engineering at Slack, the founder of the Apache Crunch project, and wrote a tweet about data scientists once.
Détails de conformité du produit
Personne responsable dans l'UE