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题名/责任者:

大规模数据分析和建模:基于Spark与R/(美)J. 卢拉辛(Javier Luraschi), K. 郭(Kevin Kuo), E. 鲁伊斯(Edgar Ruiz)著 魏博译

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2020

ISBN及定价:

978-7-111-66101-6/CNY89.00

载体形态项:

245页:图;24cm

统一题名:

Mastering Spark with R : the complete guide to large-scale analysis and modeling

丛编项:

O'Reilly精品图书系列

个人责任者:

(美) 卢拉辛 (Luraschi, Javier) 著

个人责任者:

(美) 郭 (Kuo, Kevin) 著

个人责任者:

(美) 鲁伊斯 (Ruiz, Edgar) 著

个人次要责任者:

魏博 译

学科主题:

数据处理

中图法分类号:

TP274

出版发行附注:

简体中文版由机械工业出版社出版2020 英文原版的翻译得到O'Reilly Media, Inc.的授权

相关题名附注:

英文题名原文取自CIP

责任者附注:

Javier Luraschi, 是一名软件工程师。Kevin Kuo, 为机器学习和模型部署构建了开源代码库。Edgar Ruiz, 具有部署企业报告和商业智能解决方案的背景。

责任者附注:

责任者Luraschi规范汉译姓: 卢拉辛; 责任者Kuo规范汉译姓: 郭; 责任者Ruiz规范汉译姓: 鲁伊斯

提要文摘附注:

R语言以其对于统计分析、建模和可视化的有力支持, 成为很多数据科学家、算法人员和机器学习从业者的首选语言。而Spark则得益于其高效的计算性能和良好的接口, 成为人们处理大数据问题的利器。但两者一直以来都在各自的领域开疆拓土; 本书的目的是通过R语言使用Apache Spark, 以使两者发挥出更大的效能。本书第1-5章简单地介绍了如何大规模执行数据科学和机器学习项目。第6-9章介绍了使用Spark进行集群计算时令人激动的基本概念。第10-13章涵盖一些高级主题, 包括分布式R、数据流和社区贡献等。

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