November 2024
Intermediate to advanced
236 pages
7h 31m
French
Overview
Cet ouvrage a été traduit à l'aide de l'IA. Tes réactions et tes commentaires sont les bienvenus : translation-feedback@oreilly.com
La quantité de données générées aujourd'hui est stupéfiante et ne cesse de croître. Apache Spark s'est imposé comme l'outil de facto pour analyser les big data et constitue désormais un élément essentiel de la boîte à outils de la science des données. Mis à jour pour Spark 3.0, ce guide pratique rassemble Spark, des méthodes statistiques et des ensembles de données du monde réel pour t'apprendre à aborder les problèmes d'analyse à l'aide de PySpark, l'API Python de Spark, et d'autres bonnes pratiques de programmation Spark.
Les scientifiques des données Akash Tandon, Sandy Ryza, Uri Laserson, Sean Owen et Josh Wills proposent une introduction à l'écosystème Spark, puis plongent dans des modèles qui appliquent des techniques courantes - notamment la classification, le regroupement, le filtrage collaboratif et la détection d'anomalies - à des domaines tels que la génomique, la sécurité et la finance. Cette édition mise à jour couvre également le NLP et le traitement des images.
Si tu as des connaissances de base en apprentissage automatique et en statistiques et que tu programmes en Python, ce livre te permettra de te lancer dans l'analyse de données à grande échelle.
- Familiarise-toi avec le modèle de programmation et l'écosystème de Spark.
- Apprends les approches générales de la science des données.
- Examiner des implémentations complètes qui analysent de grands ensembles de données publiques.
- Découvre quels outils d'apprentissage automatique sont utiles pour des problèmes particuliers.
- Explorer le code qui peut être adapté à de nombreuses utilisations.
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