صورة الغلاف المحلية
صورة الغلاف المحلية
عرض عادي

Big data analysis with Python : combine Spark and Python to unlock the powers of parallel computing and machine learning / Ivan Marin, Ankit Shukla, Sarang VK

بواسطة:المساهم (المساهمين):نوع المادة : نصنصاللغة: الإنجليزية Birmingham, UK: Packt Publishing, 2019وصف:vi, 256 pages : illustrations ; 25 cmنوع المحتوى:
  • text
نوع الوسائط:
  • unmediated
نوع الناقل:
  • volume
تدمك:
  • 9781789955286
الموضوع:تصنيف مكتبة الكونجرس:
  • QA76.9.B45 M378 2019
المحتويات:
Chapter 1: The Python Data Science Stack .-- Chapter 2: Statistical Visualizations.-- Chapter 3: Working with Big Data Frameworks.-- Chapter 4: Diving Deeper with Spark.-- Chapter 5: Handling Missing Values and Correlation Analysis.-- Chapter 6: Exploratory Data Analysis.-- Chapter 7: Reproducibility in Big Data Analysis.-- Chapter 8: Creating a Full Analysis Report.
ملخص:Processing big data in real time is challenging due to scalability, information inconsistency, and fault tolerance. Big Data Analysis with Python teaches you how to use tools that can control the data avalanche for you. With this book, you'll learn effective techniques to aggregate data into useful dimensions for posterior analysis, extract statistical measurements, and transform datasets into features for other systems.
المقتنيات
نوع المادة المكتبة الحالية رقم الطلب رقم النسخة حالة تاريخ الإستحقاق الباركود
كتاب كتاب UAE Federation Library | مكتبة اتحاد الإمارات General Collection | المجموعات العامة QA76.9.B45 M378 2019 (إستعراض الرف(يفتح أدناه)) C.1 Library Use Only | داخل المكتبة فقط 30030000005922
كتاب كتاب UAE Federation Library | مكتبة اتحاد الإمارات General Collection | المجموعات العامة QA76.9.B45 M378 2019 (إستعراض الرف(يفتح أدناه)) C.2 المتاح 30030000005921

Chapter 1: The Python Data Science Stack .-- Chapter 2: Statistical Visualizations.-- Chapter 3: Working with Big Data Frameworks.-- Chapter 4: Diving Deeper with Spark.-- Chapter 5: Handling Missing Values and Correlation Analysis.-- Chapter 6: Exploratory Data Analysis.-- Chapter 7: Reproducibility in Big Data Analysis.-- Chapter 8: Creating a Full Analysis Report.

Processing big data in real time is challenging due to scalability, information inconsistency, and fault tolerance. Big Data Analysis with Python teaches you how to use tools that can control the data avalanche for you. With this book, you'll learn effective techniques to aggregate data into useful dimensions for posterior analysis, extract statistical measurements, and transform datasets into features for other systems.

اضغط على الصورة لمشاهدتها في عارض الصور

صورة الغلاف المحلية
شارك

أبوظبي، الإمارات العربية المتحدة

reference@ecssr.ae

97124044780 +

حقوق النشر © 2024 مركز الإمارات للدراسات والبحوث الاستراتيجية جميع الحقوق محفوظة