Learn PySpark (Paperback)
Langue : anglais
Edité par APress, Berkley, 2019
- Éd. originale
- Livre broché
- Neuf
Vendeur : Grand Eagle Retail, Bensenville, IL, Etats-UnisGrand Eagle Retail
Vendeur AbeBooks depuis 12 octobre 2005
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Paperback. Leverage machine and deep learning models to build applications on real-time data using PySpark. This book is perfect for those who want to learn to use this language to perform exploratory data analysis and solve an array of business challenges.You'll start by reviewing PySpark fundamentals, such as Sparks core architecture, and see how to use PySpark for big data processing like data ingestion, cleaning, and transformations techniques. This is followed by building workflows for analyzing streaming data using PySpark and a comparison of various streaming platforms. You'll then see how to schedule different spark jobs using Airflow with PySpark and book examine tuning machine and deep learning models for real-time predictions. This book concludes with a discussion on graph frames and performing network analysis using graph algorithms in PySpark. All the code presented in the book will be available in Python scripts on Github.What You'll LearnDevelop pipelines for streaming data processing using PySpark Build Machine Learning & Deep Learning models using PySpark latest offeringsUse graph analytics using PySpark Create Sequence Embeddings from Text data Who This Book is For Data Scientists, machine learning and deep learning engineers who want to learn and use PySpark for real time analysis on streaming data. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.…
N° de réf. du vendeur 9781484249604
- Titre
- Learn PySpark (Paperback)
- Auteur
- Pramod Singh
- Éditeur
- APress, Berkley
- Année de publication
- 2019
- État de l'article
- new
- Reliure
- Paperback
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 1484249607
- ISBN à 13 chiffres
- 9781484249604
- Édition
- Edition originale
Learn PySpark
Chapter 1: Introduction to PySpark
Chapter 2: Data Processing
Chapter 3: Spark Structured Streaming
Chapter 4: Airflow
Chapter 5: Machine Learning Library (MLlib)
Chapter 6: Supervised Machine Learning
Chapter 7: Unsupervised Machine Learning
Chapter 8: Deep Learning Using PySpark
« Synopsis » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
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