Isbn-Datenanalyse mit Python und PySpark Buch Science Fiction Englisch Taschenbuch 456 Seiten

Name: Isbn-Datenanalyse mit Python und PySpark Buch Science Fiction Englisch Taschenbuch 456 Seiten
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Denken Sie groß über Ihre Daten nach! PySpark bringt die leistungsstarke Spark Big Data-Verarbeitungsmaschine in das Python-Ökosystem, sodass Sie Ihre Datenaufgaben nahtlos skalieren und blitzschnelle Pipelines erstellen können. In "Datenanalyse mit Python und PySpark" werden Sie lernen, wie Sie: Ihre Daten verwalten, während sie über mehrere Maschinen skaliert Ihre Datenprogramme mit vollem Vertrauen hochskalieren Daten aus einer Vielzahl von Quellen und Formaten lesen und schreiben Mit unordentlichen Daten mit PySpark’s Datenmanipulationsfunktionen umgehen Neue Datensätze entdecken und explorative Datenanalysen durchführen Automatisierte Datenpipelines erstellen, die Daten transformieren, zusammenfassen und Einblicke gewinnen Häufige PySpark-Fehler beheben Zuverlässige, langlaufende Jobs erstellen "Datenanalyse mit Python und PySpark" ist Ihr Leitfaden, um erfolgreiche, mit Python gesteuerte Datenprojekte zu liefern. Vollgepackt mit relevanten Beispielen und wesentlichen Techniken lehrt dieses praktische Buch Sie, Pipelines für Berichte, maschinelles Lernen und andere datenzentrierte Aufgaben zu erstellen. Schnelle Übungen in jedem Kapitel helfen Ihnen, das Gelernte zu üben und PySpark schnell in Ihre Datensysteme zu implementieren. Es sind keine Vorkenntnisse in Spark erforderlich. Der Kauf des Druckbuchs beinhaltet ein kostenloses eBook im PDF-, Kindle- und ePub-Format von Manning Publications. Über die Technologie Die Spark-Datenverarbeitungsmaschine ist eine erstaunliche Analysefabrik: Rohdaten kommen herein, Erkenntnisse kommen heraus. PySpark umschließt die Kernengine von Spark mit einer auf Python basierenden API. Es hilft, die steile Lernkurve von Spark zu vereinfachen und macht dieses leistungsstarke Tool für jeden verfügbar, der im Python-Daten-Ökosystem arbeitet. Über das Buch "Datenanalyse mit Python und PySpark" hilft Ihnen, die täglichen Herausforderungen der Datenwissenschaft mit PySpark zu lösen. Sie werden lernen, wie Sie Ihre Verarbeitungsfähigkeiten über mehrere Maschinen hinweg skalieren, während Sie Daten aus jeder Quelle ingestieren – egal, ob das Hadoop-Cluster, cloudbasierte Datenspeicher oder lokale Datendateien sind. Sobald Sie die Grundlagen abgedeckt haben, werden Sie die volle Vielseitigkeit von PySpark erkunden, indem Sie Pipelines für maschinelles Lernen erstellen und Python-, pandas- und PySpark-Code mischen. Was drin ist Organisieren Sie Ihren PySpark-Code Verwalten Sie Ihre Daten, unabhängig von der Größe Skalieren Sie Ihre Datenprogramme mit vollem Vertrauen Häufige Probleme von Datenpipelines beheben Zuverlässige langlaufende Jobs erstellen Über den Leser Geschrieben für Datenwissenschaftler und Dateningenieure, die mit Python vertraut sind. Über den Autor Als ML-Direktor für ein datengetriebenes Softwareunternehmen verwendet Jonathan Rioux PySpark täglich. Er bringt das Wissen über die Software auf Datenwissenschaftler, Ingenieure und datensensible Business-Analysten. Inhaltsverzeichnis 1 Einführung TEIL 1 KENNENLERNEN: ERSTE SCHRITTE IN PYSPARK 2 Ihr erstes Datenprogramm in PySpark 3 Einreichen und Skalieren Ihres ersten PySpark-Programms 4 Tabellarische Daten mit pyspark.sql analysieren 5 Datenrahmengymnastik: Verbinden und Gruppieren TEIL 2 ZUM PROFI WERDEN: ÜBERSETZEN SIE IHRE IDEEN IN CODE 6 Mehrdimensionale Datenrahmen: Verwendung von PySpark mit JSON-Daten 7 Zweisprachiges PySpark: Mischen von Python- und SQL-Code 8 PySpark mit Python erweitern: RDD und UDFs 9 Big Data ist nur eine Menge kleiner Daten: Verwendung von Pandas UDFs 10 Ihre Daten unter einem anderen Blickwinkel: Fensterfunktionen 11 Schnellere PySpark: Verständnis von Sparks Abfrageplanung TEIL 3 SELBSTBEWUSST WERDEN: MASCHINELLES LERNEN MIT PYSPARK VERWENDEN 12 Die Bühne vorbereiten: Merkmale für maschinelles Lernen vorbereiten 13 Robustes maschinelles Lernen mit ML-Pipelines 14 Benutzerdefinierte ML-Transformatoren und Schätzer erstellen

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