September 2024
Intermediate to advanced
236 pages
7h 11m
Spanish
Overview
Este trabajo se ha traducido utilizando IA. Agradecemos tus opiniones y comentarios: translation-feedback@oreilly.com
La cantidad de datos que se generan hoy en día es asombrosa y sigue creciendo. Apache Spark ha surgido como la herramienta de facto para analizar big data y es ahora una parte fundamental de la caja de herramientas de la ciencia de datos. Actualizada para Spark 3.0, esta guía práctica reúne Spark, métodos estadísticos y conjuntos de datos del mundo real para enseñarte a abordar los problemas analíticos utilizando PySpark, la API Python de Spark, y otras prácticas recomendadas de programación Spark.
Los científicos de datos Akash Tandon, Sandy Ryza, Uri Laserson, Sean Owen y Josh Wills ofrecen una introducción al ecosistema Spark, y luego se sumergen en patrones que aplican técnicas comunes -como la clasificación, el agrupamiento, el filtrado colaborativo y la detección de anomalías- a campos como la genómica, la seguridad y las finanzas. Esta edición actualizada también cubre la PNL y el procesamiento de imágenes.
Si tienes nociones básicas de aprendizaje automático y estadística y programas en Python, este libro te iniciará en el análisis de datos a gran escala.
- Familiarízate con el modelo de programación y el ecosistema de Spark
- Aprende enfoques generales en ciencia de datos
- Examina implementaciones completas que analizan grandes conjuntos de datos públicos
- Descubre qué herramientas de aprendizaje automático tienen sentido para problemas concretos
- Explora el código que puede adaptarse a muchos usos
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