Zaawansowane wyszukiwanie
  Strona Główna » Sklep » Języki programowania » Python Django » Moje Konto  |  Zawartość Koszyka  |  Do Kasy   
 Wybierz kategorię
Algorytmy Wzorce UML
Bazy danych
Bezpieczeństwo
Bioinformatyka
Biznes Ekonomia Firma
Chemia
DTP Design
E-biznes
Ekonometria
Elektronika Elektrotechnika
Energetyka
Fizyka
GIS
Grafika użytkowa
Hardware
Informatyczne systemy zarządzania
Informatyka w szkole
Języki programowania
  Ajax
  Asembler
  ASP ASP.NET
  C
  C#
  C++
  C++ Builder
  CGI Perl
  Chmura obliczeniowa
  CVS
  Delphi
  Eclipse
  Fortran
  Inne
  Java Hibernate GWT
  JavaScript
  JBuilder
  JSP JavaServlet
  PHP
  Programowanie mobilne
  Programowanie w Windows
  Prolog
  Python Django
  React
  Ruby Rails
  TypeScript
  Visual Studio
Matematyka
Multimedia
Obsługa komputera
Office
Poradniki
Programowanie gier
Programy inżynierskie
Programy matematyczne
Słowniki
Serwery
Sieci komputerowe
Systemy operacyjne
Technika
Telekomunikacja
Tworzenie stron WWW

Zobacz pełny katalog »
 Wydawnictwo:
 WKiŁ
Widmo fal radiowych Imlikacje systemowe

Widmo fal radiowych Imlikacje systemowe

56.00zł
47.60zł
Zwinna analiza danych. Apache Hadoop dla każdego 39.90zł
Zwinna analiza danych. Apache Hadoop dla każdego

Tytuł: Zwinna analiza danych. Apache Hadoop dla każdego
Tytuł oryginalny Agile Data Science: Building Data Analytics Applications with Hadoop
Autor: Russell Jurney
ISBN: 978-83-246-9944-5
Ilość stron: 184
Data wydania: 01/2015
Oprawa: Miękka
Format: 140x208
Wydawnictwo: Helion
Cena: 39.90zł


Duże zbiory danych dla każdego!

W dobie Big Data klasyczne podejście do analizy danych nie przynosi już pożądanych wyników. Skuteczna analiza gigantycznych zbiorów informacji, wyciąganie interesujących wniosków i prezentowanie ich w przejrzystej formie użytkownikowi wymagają mnóstwa czasu i środków. Zastanawiasz się, jak podejść do tego problemu, by zminimalizować ryzyko niepowodzenia? Na to i wiele innych pytań odpowiada ta fantastyczna książka.

Dzięki niej dowiesz się, jak zaprząc platformę Hadoop do własnych celów. Skorzystasz z prostych narzędzi, takich jak język Python, biblioteka D3.js oraz Apache Pig, i zastosujesz zwinne podejście do problemu, by osiągnąć zaskakujące efekty. Ponadto przekonasz się, jak łatwo można publikować dane w MongoDB, stosować wyszukiwarkę ElasticSearch oraz wykorzystać potencjał chmur obliczeniowych. Nauczysz się także wizualizować dane na wykresach, prognozować oraz podejmować właściwe działania. Książka ta jest doskonałą lekturą dla wszystkich osób stojących przed problemem skutecznej pracy z ogromnymi zbiorami danych.

Dzięki tej książce:
• poznasz najlepsze narzędzia do przetwarzania zbiorów danych
• wykorzystasz możliwości języka Python
• sprawdzisz możliwości chmur obliczeniowych
• błyskawicznie wyszukasz dane za pomocą ElasticSearch
• zwizualizujesz dane z użyciem D3.js

Zwinnie rozwiąż problemy z dużymi zbiorami danych!

Przy tak dużej popularności zagadnień Big Data i Data Science, lektura praktycznego instruktażu budowy aplikacji analitycznych jest mocno odświeżająca. Russel Jurney wprowadza nas, małymi porcjami implementacji, w swoją filozofię zwinności w dziedzinie analizy i aplikacyjnego wykorzystywania danych..

Spis treści:

CZĘŚĆ I. PRZYGOTOWANIE (11)

 

1. Teoria (13)

 

  • Agile w Big Data (13)
  • Wielkie słowa (15)
  • Zespoły (16)
    • Rozpoznawanie problemów i szans (18)
    • Adaptowanie do zmian (18)
  • Proces wytwórczy w zwinnym Big Data (22)
  • Programowanie w parach i przegląd kodu (24)
  • Środowisko zwinnej pracy a produktywność (24)
    • Przestrzeń współpracy (25)
    • Przestrzeń prywatna (26)
    • Przestrzeń osobista (26)
  • Pomysły na wielkoformatowych wydrukach (26)

2. Dane (29)

 

  • E-mail (29)
  • Praca z surowymi danymi (30)
    • Surowe wiadomości e-mail (30)
    • Dane ustrukturyzowane a dane na wpół ustrukturyzowane (31)
    • SQL (31)
  • NoSQL (37)
    • Serializacja (38)
    • Wyodrębnianie i ujawnianie cech w ewoluującym schemacie (39)
    • Potoki danych (40)
  • Perspektywy danych (40)
    • Sieci (41)
    • Szeregi czasowe (44)
    • Język naturalny (44)
    • Prawdopodobieństwo (45)
  • Podsumowanie (48)

3. Narzędzia zwinności (49)

 

  • Skalowalność = prostota (49)
  • Zwinne przetwarzanie w Big Data (50)
  • Konfigurowanie wirtualnego środowiska dla języka Python (52)
  • Serializacja zdarzeń przez Avro (52)
    • Avro w Pythonie (53)
  • Zbieranie danych (55)
  • Przetwarzanie danych w Pigu (58)
    • Instalacja (58)
  • Publikowanie danych w MongoDB (62)
    • Instalacja (62)
    • Instalowanie sterownika MongoDB dla Javy (63)
    • Instalowanie łącznika mongo-hadoop (63)
    • Wypychanie danych z Piga do MongoDB (63)
  • Wyszukiwarka ElasticSearch (66)
    • Instalacja (66)
    • ElasticSearch i Pig - Wonderdog (66)
  • Refleksja o kształcie potoku przetwarzającego (69)
  • Lekkie aplikacje WWW (70)
    • Python i Flask (70)
  • Prezentacja danych (72)
    • Instalacja (73)
    • Bootstrap na start (73)
    • Wizualizacja danych: D3.js i nvd3.js (78)
  • Podsumowanie (78)

4. Do chmury! (81)

 

  • Wprowadzenie (81)
  • GitHub (83)
  • DotCloud (84)
    • Pierwszy krok w dotCloud (85)
    • Procesy robocze w Pythonie (87)
  • Amazon Web Services (87)
    • Simple Storage Service (88)
    • Elastic MapReduce (89)
    • MongoDB w wydaniu usługowym (94)
  • Monitorowanie (97)
    • Google Analytics (97)
    • Mortar Data (98)

CZĘŚĆ II. W GÓRĘ PIRAMIDY (101)

 

5. Zbieranie i wyświetlanie rekordów (105)

 

  • Montaż końcowy (106)
  • Pobieranie i serializowanie zawartości skrzynki pocztowej (107)
  • Przetwarzanie i publikowanie wiadomości e-mail (108)
  • Prezentowanie wiadomości w przeglądarce (110)
    • Serwowanie wiadomości przez Flask i pymongo (110)
    • Renderowanie strony HTML5 z szablonów Jinja2 (111)
  • Kontrola zwinności (115)
  • Listy wiadomości (116)
    • Generowanie list wiadomości w MongoDB (116)
    • Anatomia prezentacji (119)
  • Przeszukiwanie wiadomości e-mail (124)
    • Indeksowanie wiadomości - Pig, ElasticSearch i Wonderdog (124)
    • Wyszukiwanie wiadomości z poziomu aplikacji WWW (125)
  • Podsumowanie (126)

6. Wizualizacja danych na wykresach (129)

 

  • Dobre wykresy (130)
  • Wyodrębnianie encji: adresy e-mail (130)
    • Wyodrębnianie adresów (131)
  • Wizualizacja w przekroju czasowym (135)
  • Podsumowanie (141)

7. Eksplorowanie danych w raportach (143)

 

  • Budowanie raportów z wieloma wykresami (144)
  • Łączenie rekordów (147)
  • Ekstrakcja słów z wiadomości - TF-IDF (152)
  • Podsumowanie (158)

8. Stawianie prognoz (161)

 

  • Przewidywanie współczynnika odpowiedzi na wiadomości (162)
  • Personalizacja (167)
  • Podsumowanie (168)

9. Ukierunkowywanie działań (169)

 

  • Właściwości skutecznych wiadomości e-mail (170)
  • Lepsze przewidywanie - prosty predyktor bayesowski (171)
  • P(reply|from & to) (171)
  • P(reply|token) (171)
  • Predykcje w czasie rzeczywistym (174)
  • Rejestrowanie zdarzeń w aplikacji (177)
  • Podsumowanie (179)
Zwinna analiza danych. Apache Hadoop dla każdego
--- Pozycja niedostępna.---
Klienci, którzy kupili „Zwinna analiza danych. Apache Hadoop dla każdego”, kupili także:

Scala. Nauka programowania, Vikash Sharma, Wydawnictwo Helion

Głębokie uczenie z TensorFlow. Od regresji liniowej po uczenie przez wzmacnianie, Bharath Ramsundar, Reza Bosagh Zadeh, Wydawnictwo Helion

NoSQL. Przyjazny przewodnik, Dan Sullivan, Wydawnictwo Helion

Programowanie funkcyjne. Krok po kroku, Joshua Backfield, Wydawnictwo Helion

Javascript i jQuery 131 praktycznych skryptów, Witold Wrotek, Wydawnictwo Helion

Książeczka minimalisty Prosty przewodnik szczęśliwego człowieka, Leo Babauta, Wydawnictwo Sensus

czwartek, 28 marca 2024   Mapa strony |  Nowości |  Dzisiejsze promocje |  Koszty wysyłki |  Kontakt z nami