Analítica de Dados Com Hadoop: Uma Introdução Para Cientistas de Dados
- Autor:
- Benjamin Bengfort (veja mais livros deste autor)
- Editora:
- NOVATEC(veja mais livros desta editora)
Produto indisponível no momento, quer ser avisado?
Preencha os dados abaixo para ser avisado quando retornar.
Pronto para usar técnicas estatísticas e de aprendizado de máquina (machine learning) em grandes conjuntos de dados? Este guia prático mostra por que o ecossistema do Hadoop é perfeito para essa tarefa. Em vez de ter como foco a implantação, as opera ções ou o desenvolvimento de softwares geralmente associados à computação distribuída, você se concentrará nas análises particulares que poderá fazer, nas técnicas de armazém de dados (data warehousing) oferecidas pelo Hadoop e em fluxos de trabalho de alta ordem que esse framework é capaz de gerar. Os cientistas e os analistas de dados aprenderão a usar diversas técnicas que variam da escrita de aplicações MapReduce e Spark com Python ao uso de modelagem avançada e gerenciamento de dados com S park MLlib, Hive e HBase. Você também conhecerá os processos analíticos e os sistemas de dados disponíveis para desenvolver e conferir eficácia aos produtos de dados capazes de lidar com – e que, na verdade, exigem – quantidades enormes de dados. E n tenda os conceitos principais do Hadoop e do processamento em cluster. Utilize padrões de projeto e algoritmos analíticos paralelos para criar jobs de análise de dados distribuídos. Adquira conhecimentos sobre gerenciamento de dados, mineração e ar ma zém de dados em um contexto distribuído usando Apache Hive e HBase. Utilize Sqoop e Apache Flume para entrada de dados a partir de bancos de dados relacionais. Programe aplicações Hadoop e Spark complexas com Apache Pig e Spark DataFrames . Util i ze t écnicas de aprendizado de máquina, como classificação, clustering e filtragem colaborativa, com a MLib do Spark.
- Código de barras:
- 9788575225219
- Dimensões:
- 1.80cm x 17.00cm x 24.00cm
- Edição:
- 1
- Marca:
- NOVATEC
- Idioma:
- Português
- ISBN:
- 9788575225219
- ISBN13:
- 9788575225219
- Número de páginas:
- 352
- Peso:
- 560 gramas
- Ano de publicação:
- 2022
- Encadernação:
- BROCHURA