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题名/责任者:

精通Spark数据科学/(美)安德鲁·摩根(Andrew Morgan) ... [等] 著 柯晟劼, 刘少俊译

出版发行项:

北京:人民邮电出版社,2020

ISBN及定价:

978-7-115-54156-7/CNY109.00

载体形态项:

430页:图;24cm

统一题名:

Mastering spark for data science

个人责任者:

(美) 摩根 (Morgan, Andrew) 著

个人责任者:

(美) 阿门德 (Amend, Antoin) 著

个人责任者:

(美) 乔治 (George, David) 著

个人次要责任者:

柯晟劼 译

个人次要责任者:

刘少俊 译

学科主题:

数据处理软件

中图法分类号:

TP274

题名责任附注:

题名页题: (美) 安德鲁·摩根, 安托万·阿门德, 大卫·乔治, 马修·哈利特著

出版发行附注:

本书由英国Packt Publishing公司授权人民邮电出版社出版

责任者附注:

安德鲁·摩根, 数据战略及其执行方面的专家, 在支持技术、系统架构和实现数据科学方面拥有丰富的经验。安托万·阿门德, 一位对大数据工程和可扩展计算充满热情的数据科学家。大卫·乔治, 一位杰出的分布式计算专家, 拥有超过15年的数据系统从业经验, 主要服务于全球闻名的IT咨询机构和品牌。柯晟劼, 日本东京海洋大学流通情报 (信息) 研究室应用环境系统学博士, 福州外语外贸学院经管学院副教授, 任教管理信息系统、数据分析等多门课程。刘少俊, 工程师, 任职于福建省科学技术信息研究所。毕业于东北师范大学, 获得计算机软件与理论理学硕士学位。目前的研究方向是信息抽取、数据分析、知识组织等。

提要文摘附注:

ApacheSpark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。这是一本专门介绍Spark的图书, 旨在教会读者利用Spark构建实用的数据科学解决方案。本书内容包括14章, 由浅入深地介绍了数据科学生态系统、数据获取、输入格式与模式、探索性数据分析、利用Spark进行地理分析、采集基于链接的外部数据、构建社区、构建推荐系统、新闻词典和实时标记系统、故事除重和变迁、情感分析中的异常检测、趋势演算、数据保护和可扩展算法。本书适合数据科学家以及对数据科学、机器学习感兴趣的读者阅读, 需要读者具备数据科学相关的基础知识, 并通过阅读本书进一步提升Spark运用能力, 从而创建出高效且实用的数据科学解决方案。

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