Kategorie: Bazy danych , Podręczniki

Isbn: 978-83-283-1461-0, 978-83-283-1461-0, 978-83-283-1461-0, 978-83-283-1461-0, 978-83-283-1461-0, 978-83-283-1461-0, 978-83-283-1461-0, 978-83-283-1461-0, 978-83-283-1461-0, 978-83-283-1461-0, 978-83-283-1461-0, 978-83-283-1461-0, 978-83-283-1461-0, 978-83-283-1461-0, 978-83-283-1461-0, 978-83-283-1461-0

Ean: 9788328314610, 9788328314610, 9788328314610, 9788328314610, 9788328314610, 9788328314610, 9788328314610, 9788328314610, 9788328314610, 9788328314610, 9788328314610, 9788328314610, 9788328314610, 9788328314610, 9788328314610, 9788328314610

Liczba stron: 257, 240, 240, 240, 240, 240, 240, 240, 240, 240, 240, 240, 240, 240, 240, 240

Format: 168x237, 168x237, 168x237, 168x237, 168x237, 168x237, 168x237, 168x237, 168x237, 168x237, 168x237, 168x237, 168x237, 168x237, 168x237, 168x237

Analiza ogromnych zbiorów danych nie musi być wolna!

Apache Spark to darmowy, zaawansowany szkielet i silnik pozwalający na szybkie przetwarzanie oraz analizę ogromnych zbiorów danych. Prace nad tym projektem rozpoczęły się w 2009 roku, a już rok później Spark został udostępniony użytkownikom. Jeżeli potrzebujesz najwyższej wydajności w przetwarzaniu informacji, jeżeli chcesz uzyskiwać odpowiedź na trudne pytania niemalże w czasie rzeczywistym, Spark może być odpowiedzią na Twoje oczekiwania.

Sięgnij po tę książkę i przekonaj się, czy tak jest w rzeczywistości. Autor porusza tu zaawansowane kwestie związane z analizą statystyczną danych, wykrywaniem anomalii oraz analizą obrazów. Jednak zanim przejdziesz do tych tematów, zapoznasz się z podstawami — wprowadzeniem do analizy danych za pomocą języka Scala oraz Apache Spark. Nauczysz się też przeprowadzać analizę semantyczną i zobaczysz, jak w praktyce przeprowadzić analizę sieci współwystępowań za pomocą biblioteki GraphX. Na koniec dowiesz się, jak przetwarzać dane geoprzestrzenne i genomiczne, a także oszacujesz ryzyko metodą symulacji Monte Carlo. Książka ta pozwoli Ci na wykorzystanie potencjału Apache Spark i zaprzęgnięcie go do najtrudniejszych zadań!

Przykłady prezetnowane w książce obejmują:

• Rekomendowanie muzyki i dane Audioscrobbler
• Prognozowanie zalesienia za pomocą drzewa decyzyjnego
• Wykrywanie anomalii w ruchu sieciowym metodą grupowania według k-średnich
• Wikipedia i ukryta analiza semantyczna
• Analiza sieci współwystępowań za pomocą biblioteki GraphX
• Geoprzestrzenna i temporalna analiza tras nowojorskich taksówek
• Szacowanie ryzyka finansowego metodą symulacji Monte Carlo
• Analiza danych genomicznych i projekt BDG
• Analiza danych neuroobrazowych za pomocą pakietów PySpark i Thunder

Poznaj potencjał i wydajność Apache Spark!

,

Analiza ogromnych zbiorów danych nie musi być wolna!

Apache Spark to darmowy, zaawansowany szkielet i silnik pozwalający na szybkie przetwarzanie oraz analizę ogromnych zbiorów danych. Prace nad tym projektem rozpoczęły się w 2009 roku, a już rok później Spark został udostępniony użytkownikom. Jeżeli potrzebujesz najwyższej wydajności w przetwarzaniu informacji, jeżeli chcesz uzyskiwać odpowiedź na trudne pytania niemalże w czasie rzeczywistym, Spark może być odpowiedzią na Twoje oczekiwania.

Sięgnij po tę książkę i przekonaj się, czy tak jest w rzeczywistości. Autor porusza tu zaawansowane kwestie związane z analizą statystyczną danych, wykrywaniem anomalii oraz analizą obrazów. Jednak zanim przejdziesz do tych tematów, zapoznasz się z podstawami — wprowadzeniem do analizy danych za pomocą języka Scala oraz Apache Spark. Nauczysz się też przeprowadzać analizę semantyczną i zobaczysz, jak w praktyce przeprowadzić analizę sieci współwystępowań za pomocą biblioteki GraphX. Na koniec dowiesz się, jak przetwarzać dane geoprzestrzenne i genomiczne, a także oszacujesz ryzyko metodą symulacji Monte Carlo. Książka ta pozwoli Ci na wykorzystanie potencjału Apache Spark i zaprzęgnięcie go do najtrudniejszych zadań!

Przykłady prezetnowane w książce obejmują:

• Rekomendowanie muzyki i dane Audioscrobbler
• Prognozowanie zalesienia za pomocą drzewa decyzyjnego
• Wykrywanie anomalii w ruchu sieciowym metodą grupowania według k-średnich
• Wikipedia i ukryta analiza semantyczna
• Analiza sieci współwystępowań za pomocą biblioteki GraphX
• Geoprzestrzenna i temporalna analiza tras nowojorskich taksówek
• Szacowanie ryzyka finansowego metodą symulacji Monte Carlo
• Analiza danych genomicznych i projekt BDG
• Analiza danych neuroobrazowych za pomocą pakietów PySpark i Thunder

Poznaj potencjał i wydajność Apache Spark!

,

Analiza ogromnych zbiorów danych nie musi być wolna!

Apache Spark to darmowy, zaawansowany szkielet i silnik pozwalający na szybkie przetwarzanie oraz analizę ogromnych zbiorów danych. Prace nad tym projektem rozpoczęły się w 2009 roku, a już rok później Spark został udostępniony użytkownikom. Jeżeli potrzebujesz najwyższej wydajności w przetwarzaniu informacji, jeżeli chcesz uzyskiwać odpowiedź na trudne pytania niemalże w czasie rzeczywistym, Spark może być odpowiedzią na Twoje oczekiwania.

Sięgnij po tę książkę i przekonaj się, czy tak jest w rzeczywistości. Autor porusza tu zaawansowane kwestie związane z analizą statystyczną danych, wykrywaniem anomalii oraz analizą obrazów. Jednak zanim przejdziesz do tych tematów, zapoznasz się z podstawami — wprowadzeniem do analizy danych za pomocą języka Scala oraz Apache Spark. Nauczysz się też przeprowadzać analizę semantyczną i zobaczysz, jak w praktyce przeprowadzić analizę sieci współwystępowań za pomocą biblioteki GraphX. Na koniec dowiesz się, jak przetwarzać dane geoprzestrzenne i genomiczne, a także oszacujesz ryzyko metodą symulacji Monte Carlo. Książka ta pozwoli Ci na wykorzystanie potencjału Apache Spark i zaprzęgnięcie go do najtrudniejszych zadań!

Przykłady prezetnowane w książce obejmują:

• Rekomendowanie muzyki i dane Audioscrobbler
• Prognozowanie zalesienia za pomocą drzewa decyzyjnego
• Wykrywanie anomalii w ruchu sieciowym metodą grupowania według k-średnich
• Wikipedia i ukryta analiza semantyczna
• Analiza sieci współwystępowań za pomocą biblioteki GraphX
• Geoprzestrzenna i temporalna analiza tras nowojorskich taksówek
• Szacowanie ryzyka finansowego metodą symulacji Monte Carlo
• Analiza danych genomicznych i projekt BDG
• Analiza danych neuroobrazowych za pomocą pakietów PySpark i Thunder

Poznaj potencjał i wydajność Apache Spark!

,

Analiza ogromnych zbiorów danych nie musi być wolna!

Apache Spark to darmowy, zaawansowany szkielet i silnik pozwalający na szybkie przetwarzanie oraz analizę ogromnych zbiorów danych. Prace nad tym projektem rozpoczęły się w 2009 roku, a już rok później Spark został udostępniony użytkownikom. Jeżeli potrzebujesz najwyższej wydajności w przetwarzaniu informacji, jeżeli chcesz uzyskiwać odpowiedź na trudne pytania niemalże w czasie rzeczywistym, Spark może być odpowiedzią na Twoje oczekiwania.

Sięgnij po tę książkę i przekonaj się, czy tak jest w rzeczywistości. Autor porusza tu zaawansowane kwestie związane z analizą statystyczną danych, wykrywaniem anomalii oraz analizą obrazów. Jednak zanim przejdziesz do tych tematów, zapoznasz się z podstawami — wprowadzeniem do analizy danych za pomocą języka Scala oraz Apache Spark. Nauczysz się też przeprowadzać analizę semantyczną i zobaczysz, jak w praktyce przeprowadzić analizę sieci współwystępowań za pomocą biblioteki GraphX. Na koniec dowiesz się, jak przetwarzać dane geoprzestrzenne i genomiczne, a także oszacujesz ryzyko metodą symulacji Monte Carlo. Książka ta pozwoli Ci na wykorzystanie potencjału Apache Spark i zaprzęgnięcie go do najtrudniejszych zadań!

Przykłady prezetnowane w książce obejmują:

• Rekomendowanie muzyki i dane Audioscrobbler
• Prognozowanie zalesienia za pomocą drzewa decyzyjnego
• Wykrywanie anomalii w ruchu sieciowym metodą grupowania według k-średnich
• Wikipedia i ukryta analiza semantyczna
• Analiza sieci współwystępowań za pomocą biblioteki GraphX
• Geoprzestrzenna i temporalna analiza tras nowojorskich taksówek
• Szacowanie ryzyka finansowego metodą symulacji Monte Carlo
• Analiza danych genomicznych i projekt BDG
• Analiza danych neuroobrazowych za pomocą pakietów PySpark i Thunder

Poznaj potencjał i wydajność Apache Spark!

,

Analiza ogromnych zbiorów danych nie musi być wolna!

Apache Spark to darmowy, zaawansowany szkielet i silnik pozwalający na szybkie przetwarzanie oraz analizę ogromnych zbiorów danych. Prace nad tym projektem rozpoczęły się w 2009 roku, a już rok później Spark został udostępniony użytkownikom. Jeżeli potrzebujesz najwyższej wydajności w przetwarzaniu informacji, jeżeli chcesz uzyskiwać odpowiedź na trudne pytania niemalże w czasie rzeczywistym, Spark może być odpowiedzią na Twoje oczekiwania.

Sięgnij po tę książkę i przekonaj się, czy tak jest w rzeczywistości. Autor porusza tu zaawansowane kwestie związane z analizą statystyczną danych, wykrywaniem anomalii oraz analizą obrazów. Jednak zanim przejdziesz do tych tematów, zapoznasz się z podstawami — wprowadzeniem do analizy danych za pomocą języka Scala oraz Apache Spark. Nauczysz się też przeprowadzać analizę semantyczną i zobaczysz, jak w praktyce przeprowadzić analizę sieci współwystępowań za pomocą biblioteki GraphX. Na koniec dowiesz się, jak przetwarzać dane geoprzestrzenne i genomiczne, a także oszacujesz ryzyko metodą symulacji Monte Carlo. Książka ta pozwoli Ci na wykorzystanie potencjału Apache Spark i zaprzęgnięcie go do najtrudniejszych zadań!

Przykłady prezetnowane w książce obejmują:

• Rekomendowanie muzyki i dane Audioscrobbler
• Prognozowanie zalesienia za pomocą drzewa decyzyjnego
• Wykrywanie anomalii w ruchu sieciowym metodą grupowania według k-średnich
• Wikipedia i ukryta analiza semantyczna
• Analiza sieci współwystępowań za pomocą biblioteki GraphX
• Geoprzestrzenna i temporalna analiza tras nowojorskich taksówek
• Szacowanie ryzyka finansowego metodą symulacji Monte Carlo
• Analiza danych genomicznych i projekt BDG
• Analiza danych neuroobrazowych za pomocą pakietów PySpark i Thunder

Poznaj potencjał i wydajność Apache Spark!

,

Analiza ogromnych zbiorów danych nie musi być wolna!

Apache Spark to darmowy, zaawansowany szkielet i silnik pozwalający na szybkie przetwarzanie oraz analizę ogromnych zbiorów danych. Prace nad tym projektem rozpoczęły się w 2009 roku, a już rok później Spark został udostępniony użytkownikom. Jeżeli potrzebujesz najwyższej wydajności w przetwarzaniu informacji, jeżeli chcesz uzyskiwać odpowiedź na trudne pytania niemalże w czasie rzeczywistym, Spark może być odpowiedzią na Twoje oczekiwania.

Sięgnij po tę książkę i przekonaj się, czy tak jest w rzeczywistości. Autor porusza tu zaawansowane kwestie związane z analizą statystyczną danych, wykrywaniem anomalii oraz analizą obrazów. Jednak zanim przejdziesz do tych tematów, zapoznasz się z podstawami — wprowadzeniem do analizy danych za pomocą języka Scala oraz Apache Spark. Nauczysz się też przeprowadzać analizę semantyczną i zobaczysz, jak w praktyce przeprowadzić analizę sieci współwystępowań za pomocą biblioteki GraphX. Na koniec dowiesz się, jak przetwarzać dane geoprzestrzenne i genomiczne, a także oszacujesz ryzyko metodą symulacji Monte Carlo. Książka ta pozwoli Ci na wykorzystanie potencjału Apache Spark i zaprzęgnięcie go do najtrudniejszych zadań!

Przykłady prezetnowane w książce obejmują:

• Rekomendowanie muzyki i dane Audioscrobbler
• Prognozowanie zalesienia za pomocą drzewa decyzyjnego
• Wykrywanie anomalii w ruchu sieciowym metodą grupowania według k-średnich
• Wikipedia i ukryta analiza semantyczna
• Analiza sieci współwystępowań za pomocą biblioteki GraphX
• Geoprzestrzenna i temporalna analiza tras nowojorskich taksówek
• Szacowanie ryzyka finansowego metodą symulacji Monte Carlo
• Analiza danych genomicznych i projekt BDG
• Analiza danych neuroobrazowych za pomocą pakietów PySpark i Thunder

Poznaj potencjał i wydajność Apache Spark!

,

Analiza ogromnych zbiorów danych nie musi być wolna!

Apache Spark to darmowy, zaawansowany szkielet i silnik pozwalający na szybkie przetwarzanie oraz analizę ogromnych zbiorów danych. Prace nad tym projektem rozpoczęły się w 2009 roku, a już rok później Spark został udostępniony użytkownikom. Jeżeli potrzebujesz najwyższej wydajności w przetwarzaniu informacji, jeżeli chcesz uzyskiwać odpowiedź na trudne pytania niemalże w czasie rzeczywistym, Spark może być odpowiedzią na Twoje oczekiwania.

Sięgnij po tę książkę i przekonaj się, czy tak jest w rzeczywistości. Autor porusza tu zaawansowane kwestie związane z analizą statystyczną danych, wykrywaniem anomalii oraz analizą obrazów. Jednak zanim przejdziesz do tych tematów, zapoznasz się z podstawami — wprowadzeniem do analizy danych za pomocą języka Scala oraz Apache Spark. Nauczysz się też przeprowadzać analizę semantyczną i zobaczysz, jak w praktyce przeprowadzić analizę sieci współwystępowań za pomocą biblioteki GraphX. Na koniec dowiesz się, jak przetwarzać dane geoprzestrzenne i genomiczne, a także oszacujesz ryzyko metodą symulacji Monte Carlo. Książka ta pozwoli Ci na wykorzystanie potencjału Apache Spark i zaprzęgnięcie go do najtrudniejszych zadań!

Przykłady prezetnowane w książce obejmują:

• Rekomendowanie muzyki i dane Audioscrobbler
• Prognozowanie zalesienia za pomocą drzewa decyzyjnego
• Wykrywanie anomalii w ruchu sieciowym metodą grupowania według k-średnich
• Wikipedia i ukryta analiza semantyczna
• Analiza sieci współwystępowań za pomocą biblioteki GraphX
• Geoprzestrzenna i temporalna analiza tras nowojorskich taksówek
• Szacowanie ryzyka finansowego metodą symulacji Monte Carlo
• Analiza danych genomicznych i projekt BDG
• Analiza danych neuroobrazowych za pomocą pakietów PySpark i Thunder

Poznaj potencjał i wydajność Apache Spark!

,

Analiza ogromnych zbiorów danych nie musi być wolna!

Apache Spark to darmowy, zaawansowany szkielet i silnik pozwalający na szybkie przetwarzanie oraz analizę ogromnych zbiorów danych. Prace nad tym projektem rozpoczęły się w 2009 roku, a już rok później Spark został udostępniony użytkownikom. Jeżeli potrzebujesz najwyższej wydajności w przetwarzaniu informacji, jeżeli chcesz uzyskiwać odpowiedź na trudne pytania niemalże w czasie rzeczywistym, Spark może być odpowiedzią na Twoje oczekiwania.

Sięgnij po tę książkę i przekonaj się, czy tak jest w rzeczywistości. Autor porusza tu zaawansowane kwestie związane z analizą statystyczną danych, wykrywaniem anomalii oraz analizą obrazów. Jednak zanim przejdziesz do tych tematów, zapoznasz się z podstawami — wprowadzeniem do analizy danych za pomocą języka Scala oraz Apache Spark. Nauczysz się też przeprowadzać analizę semantyczną i zobaczysz, jak w praktyce przeprowadzić analizę sieci współwystępowań za pomocą biblioteki GraphX. Na koniec dowiesz się, jak przetwarzać dane geoprzestrzenne i genomiczne, a także oszacujesz ryzyko metodą symulacji Monte Carlo. Książka ta pozwoli Ci na wykorzystanie potencjału Apache Spark i zaprzęgnięcie go do najtrudniejszych zadań!

Przykłady prezetnowane w książce obejmują:

• Rekomendowanie muzyki i dane Audioscrobbler
• Prognozowanie zalesienia za pomocą drzewa decyzyjnego
• Wykrywanie anomalii w ruchu sieciowym metodą grupowania według k-średnich
• Wikipedia i ukryta analiza semantyczna
• Analiza sieci współwystępowań za pomocą biblioteki GraphX
• Geoprzestrzenna i temporalna analiza tras nowojorskich taksówek
• Szacowanie ryzyka finansowego metodą symulacji Monte Carlo
• Analiza danych genomicznych i projekt BDG
• Analiza danych neuroobrazowych za pomocą pakietów PySpark i Thunder

Poznaj potencjał i wydajność Apache Spark!

,

Analiza ogromnych zbiorów danych nie musi być wolna!

Apache Spark to darmowy, zaawansowany szkielet i silnik pozwalający na szybkie przetwarzanie oraz analizę ogromnych zbiorów danych. Prace nad tym projektem rozpoczęły się w 2009 roku, a już rok później Spark został udostępniony użytkownikom. Jeżeli potrzebujesz najwyższej wydajności w przetwarzaniu informacji, jeżeli chcesz uzyskiwać odpowiedź na trudne pytania niemalże w czasie rzeczywistym, Spark może być odpowiedzią na Twoje oczekiwania.

Sięgnij po tę książkę i przekonaj się, czy tak jest w rzeczywistości. Autor porusza tu zaawansowane kwestie związane z analizą statystyczną danych, wykrywaniem anomalii oraz analizą obrazów. Jednak zanim przejdziesz do tych tematów, zapoznasz się z podstawami — wprowadzeniem do analizy danych za pomocą języka Scala oraz Apache Spark. Nauczysz się też przeprowadzać analizę semantyczną i zobaczysz, jak w praktyce przeprowadzić analizę sieci współwystępowań za pomocą biblioteki GraphX. Na koniec dowiesz się, jak przetwarzać dane geoprzestrzenne i genomiczne, a także oszacujesz ryzyko metodą symulacji Monte Carlo. Książka ta pozwoli Ci na wykorzystanie potencjału Apache Spark i zaprzęgnięcie go do najtrudniejszych zadań!

Przykłady prezetnowane w książce obejmują:

• Rekomendowanie muzyki i dane Audioscrobbler
• Prognozowanie zalesienia za pomocą drzewa decyzyjnego
• Wykrywanie anomalii w ruchu sieciowym metodą grupowania według k-średnich
• Wikipedia i ukryta analiza semantyczna
• Analiza sieci współwystępowań za pomocą biblioteki GraphX
• Geoprzestrzenna i temporalna analiza tras nowojorskich taksówek
• Szacowanie ryzyka finansowego metodą symulacji Monte Carlo
• Analiza danych genomicznych i projekt BDG
• Analiza danych neuroobrazowych za pomocą pakietów PySpark i Thunder

Poznaj potencjał i wydajność Apache Spark!

,

Analiza ogromnych zbiorów danych nie musi być wolna!

Apache Spark to darmowy, zaawansowany szkielet i silnik pozwalający na szybkie przetwarzanie oraz analizę ogromnych zbiorów danych. Prace nad tym projektem rozpoczęły się w 2009 roku, a już rok później Spark został udostępniony użytkownikom. Jeżeli potrzebujesz najwyższej wydajności w przetwarzaniu informacji, jeżeli chcesz uzyskiwać odpowiedź na trudne pytania niemalże w czasie rzeczywistym, Spark może być odpowiedzią na Twoje oczekiwania.

Sięgnij po tę książkę i przekonaj się, czy tak jest w rzeczywistości. Autor porusza tu zaawansowane kwestie związane z analizą statystyczną danych, wykrywaniem anomalii oraz analizą obrazów. Jednak zanim przejdziesz do tych tematów, zapoznasz się z podstawami — wprowadzeniem do analizy danych za pomocą języka Scala oraz Apache Spark. Nauczysz się też przeprowadzać analizę semantyczną i zobaczysz, jak w praktyce przeprowadzić analizę sieci współwystępowań za pomocą biblioteki GraphX. Na koniec dowiesz się, jak przetwarzać dane geoprzestrzenne i genomiczne, a także oszacujesz ryzyko metodą symulacji Monte Carlo. Książka ta pozwoli Ci na wykorzystanie potencjału Apache Spark i zaprzęgnięcie go do najtrudniejszych zadań!

Przykłady prezetnowane w książce obejmują:

• Rekomendowanie muzyki i dane Audioscrobbler
• Prognozowanie zalesienia za pomocą drzewa decyzyjnego
• Wykrywanie anomalii w ruchu sieciowym metodą grupowania według k-średnich
• Wikipedia i ukryta analiza semantyczna
• Analiza sieci współwystępowań za pomocą biblioteki GraphX
• Geoprzestrzenna i temporalna analiza tras nowojorskich taksówek
• Szacowanie ryzyka finansowego metodą symulacji Monte Carlo
• Analiza danych genomicznych i projekt BDG
• Analiza danych neuroobrazowych za pomocą pakietów PySpark i Thunder

Poznaj potencjał i wydajność Apache Spark!

,

Analiza ogromnych zbiorów danych nie musi być wolna!

Apache Spark to darmowy, zaawansowany szkielet i silnik pozwalający na szybkie przetwarzanie oraz analizę ogromnych zbiorów danych. Prace nad tym projektem rozpoczęły się w 2009 roku, a już rok później Spark został udostępniony użytkownikom. Jeżeli potrzebujesz najwyższej wydajności w przetwarzaniu informacji, jeżeli chcesz uzyskiwać odpowiedź na trudne pytania niemalże w czasie rzeczywistym, Spark może być odpowiedzią na Twoje oczekiwania.

Sięgnij po tę książkę i przekonaj się, czy tak jest w rzeczywistości. Autor porusza tu zaawansowane kwestie związane z analizą statystyczną danych, wykrywaniem anomalii oraz analizą obrazów. Jednak zanim przejdziesz do tych tematów, zapoznasz się z podstawami — wprowadzeniem do analizy danych za pomocą języka Scala oraz Apache Spark. Nauczysz się też przeprowadzać analizę semantyczną i zobaczysz, jak w praktyce przeprowadzić analizę sieci współwystępowań za pomocą biblioteki GraphX. Na koniec dowiesz się, jak przetwarzać dane geoprzestrzenne i genomiczne, a także oszacujesz ryzyko metodą symulacji Monte Carlo. Książka ta pozwoli Ci na wykorzystanie potencjału Apache Spark i zaprzęgnięcie go do najtrudniejszych zadań!

Przykłady prezetnowane w książce obejmują:

• Rekomendowanie muzyki i dane Audioscrobbler
• Prognozowanie zalesienia za pomocą drzewa decyzyjnego
• Wykrywanie anomalii w ruchu sieciowym metodą grupowania według k-średnich
• Wikipedia i ukryta analiza semantyczna
• Analiza sieci współwystępowań za pomocą biblioteki GraphX
• Geoprzestrzenna i temporalna analiza tras nowojorskich taksówek
• Szacowanie ryzyka finansowego metodą symulacji Monte Carlo
• Analiza danych genomicznych i projekt BDG
• Analiza danych neuroobrazowych za pomocą pakietów PySpark i Thunder

Poznaj potencjał i wydajność Apache Spark!

,

Analiza ogromnych zbiorów danych nie musi być wolna!

Apache Spark to darmowy, zaawansowany szkielet i silnik pozwalający na szybkie przetwarzanie oraz analizę ogromnych zbiorów danych. Prace nad tym projektem rozpoczęły się w 2009 roku, a już rok później Spark został udostępniony użytkownikom. Jeżeli potrzebujesz najwyższej wydajności w przetwarzaniu informacji, jeżeli chcesz uzyskiwać odpowiedź na trudne pytania niemalże w czasie rzeczywistym, Spark może być odpowiedzią na Twoje oczekiwania.

Sięgnij po tę książkę i przekonaj się, czy tak jest w rzeczywistości. Autor porusza tu zaawansowane kwestie związane z analizą statystyczną danych, wykrywaniem anomalii oraz analizą obrazów. Jednak zanim przejdziesz do tych tematów, zapoznasz się z podstawami — wprowadzeniem do analizy danych za pomocą języka Scala oraz Apache Spark. Nauczysz się też przeprowadzać analizę semantyczną i zobaczysz, jak w praktyce przeprowadzić analizę sieci współwystępowań za pomocą biblioteki GraphX. Na koniec dowiesz się, jak przetwarzać dane geoprzestrzenne i genomiczne, a także oszacujesz ryzyko metodą symulacji Monte Carlo. Książka ta pozwoli Ci na wykorzystanie potencjału Apache Spark i zaprzęgnięcie go do najtrudniejszych zadań!

Przykłady prezetnowane w książce obejmują:

• Rekomendowanie muzyki i dane Audioscrobbler
• Prognozowanie zalesienia za pomocą drzewa decyzyjnego
• Wykrywanie anomalii w ruchu sieciowym metodą grupowania według k-średnich
• Wikipedia i ukryta analiza semantyczna
• Analiza sieci współwystępowań za pomocą biblioteki GraphX
• Geoprzestrzenna i temporalna analiza tras nowojorskich taksówek
• Szacowanie ryzyka finansowego metodą symulacji Monte Carlo
• Analiza danych genomicznych i projekt BDG
• Analiza danych neuroobrazowych za pomocą pakietów PySpark i Thunder

Poznaj potencjał i wydajność Apache Spark!

,

Analiza ogromnych zbiorów danych nie musi być wolna!

Apache Spark to darmowy, zaawansowany szkielet i silnik pozwalający na szybkie przetwarzanie oraz analizę ogromnych zbiorów danych. Prace nad tym projektem rozpoczęły się w 2009 roku, a już rok później Spark został udostępniony użytkownikom. Jeżeli potrzebujesz najwyższej wydajności w przetwarzaniu informacji, jeżeli chcesz uzyskiwać odpowiedź na trudne pytania niemalże w czasie rzeczywistym, Spark może być odpowiedzią na Twoje oczekiwania.

Sięgnij po tę książkę i przekonaj się, czy tak jest w rzeczywistości. Autor porusza tu zaawansowane kwestie związane z analizą statystyczną danych, wykrywaniem anomalii oraz analizą obrazów. Jednak zanim przejdziesz do tych tematów, zapoznasz się z podstawami — wprowadzeniem do analizy danych za pomocą języka Scala oraz Apache Spark. Nauczysz się też przeprowadzać analizę semantyczną i zobaczysz, jak w praktyce przeprowadzić analizę sieci współwystępowań za pomocą biblioteki GraphX. Na koniec dowiesz się, jak przetwarzać dane geoprzestrzenne i genomiczne, a także oszacujesz ryzyko metodą symulacji Monte Carlo. Książka ta pozwoli Ci na wykorzystanie potencjału Apache Spark i zaprzęgnięcie go do najtrudniejszych zadań!

Przykłady prezetnowane w książce obejmują:

• Rekomendowanie muzyki i dane Audioscrobbler
• Prognozowanie zalesienia za pomocą drzewa decyzyjnego
• Wykrywanie anomalii w ruchu sieciowym metodą grupowania według k-średnich
• Wikipedia i ukryta analiza semantyczna
• Analiza sieci współwystępowań za pomocą biblioteki GraphX
• Geoprzestrzenna i temporalna analiza tras nowojorskich taksówek
• Szacowanie ryzyka finansowego metodą symulacji Monte Carlo
• Analiza danych genomicznych i projekt BDG
• Analiza danych neuroobrazowych za pomocą pakietów PySpark i Thunder

Poznaj potencjał i wydajność Apache Spark!

,

Analiza ogromnych zbiorów danych nie musi być wolna!

Apache Spark to darmowy, zaawansowany szkielet i silnik pozwalający na szybkie przetwarzanie oraz analizę ogromnych zbiorów danych. Prace nad tym projektem rozpoczęły się w 2009 roku, a już rok później Spark został udostępniony użytkownikom. Jeżeli potrzebujesz najwyższej wydajności w przetwarzaniu informacji, jeżeli chcesz uzyskiwać odpowiedź na trudne pytania niemalże w czasie rzeczywistym, Spark może być odpowiedzią na Twoje oczekiwania.

Sięgnij po tę książkę i przekonaj się, czy tak jest w rzeczywistości. Autor porusza tu zaawansowane kwestie związane z analizą statystyczną danych, wykrywaniem anomalii oraz analizą obrazów. Jednak zanim przejdziesz do tych tematów, zapoznasz się z podstawami — wprowadzeniem do analizy danych za pomocą języka Scala oraz Apache Spark. Nauczysz się też przeprowadzać analizę semantyczną i zobaczysz, jak w praktyce przeprowadzić analizę sieci współwystępowań za pomocą biblioteki GraphX. Na koniec dowiesz się, jak przetwarzać dane geoprzestrzenne i genomiczne, a także oszacujesz ryzyko metodą symulacji Monte Carlo. Książka ta pozwoli Ci na wykorzystanie potencjału Apache Spark i zaprzęgnięcie go do najtrudniejszych zadań!

Przykłady prezetnowane w książce obejmują:

• Rekomendowanie muzyki i dane Audioscrobbler
• Prognozowanie zalesienia za pomocą drzewa decyzyjnego
• Wykrywanie anomalii w ruchu sieciowym metodą grupowania według k-średnich
• Wikipedia i ukryta analiza semantyczna
• Analiza sieci współwystępowań za pomocą biblioteki GraphX
• Geoprzestrzenna i temporalna analiza tras nowojorskich taksówek
• Szacowanie ryzyka finansowego metodą symulacji Monte Carlo
• Analiza danych genomicznych i projekt BDG
• Analiza danych neuroobrazowych za pomocą pakietów PySpark i Thunder

Poznaj potencjał i wydajność Apache Spark!

,

Analiza ogromnych zbiorów danych nie musi być wolna!

Apache Spark to darmowy, zaawansowany szkielet i silnik pozwalający na szybkie przetwarzanie oraz analizę ogromnych zbiorów danych. Prace nad tym projektem rozpoczęły się w 2009 roku, a już rok później Spark został udostępniony użytkownikom. Jeżeli potrzebujesz najwyższej wydajności w przetwarzaniu informacji, jeżeli chcesz uzyskiwać odpowiedź na trudne pytania niemalże w czasie rzeczywistym, Spark może być odpowiedzią na Twoje oczekiwania.

Sięgnij po tę książkę i przekonaj się, czy tak jest w rzeczywistości. Autor porusza tu zaawansowane kwestie związane z analizą statystyczną danych, wykrywaniem anomalii oraz analizą obrazów. Jednak zanim przejdziesz do tych tematów, zapoznasz się z podstawami — wprowadzeniem do analizy danych za pomocą języka Scala oraz Apache Spark. Nauczysz się też przeprowadzać analizę semantyczną i zobaczysz, jak w praktyce przeprowadzić analizę sieci współwystępowań za pomocą biblioteki GraphX. Na koniec dowiesz się, jak przetwarzać dane geoprzestrzenne i genomiczne, a także oszacujesz ryzyko metodą symulacji Monte Carlo. Książka ta pozwoli Ci na wykorzystanie potencjału Apache Spark i zaprzęgnięcie go do najtrudniejszych zadań!

Przykłady prezetnowane w książce obejmują:

• Rekomendowanie muzyki i dane Audioscrobbler
• Prognozowanie zalesienia za pomocą drzewa decyzyjnego
• Wykrywanie anomalii w ruchu sieciowym metodą grupowania według k-średnich
• Wikipedia i ukryta analiza semantyczna
• Analiza sieci współwystępowań za pomocą biblioteki GraphX
• Geoprzestrzenna i temporalna analiza tras nowojorskich taksówek
• Szacowanie ryzyka finansowego metodą symulacji Monte Carlo
• Analiza danych genomicznych i projekt BDG
• Analiza danych neuroobrazowych za pomocą pakietów PySpark i Thunder

Poznaj potencjał i wydajność Apache Spark!

,

Analiza ogromnych zbiorów danych nie musi być wolna!

Apache Spark to darmowy, zaawansowany szkielet i silnik pozwalający na szybkie przetwarzanie oraz analizę ogromnych zbiorów danych. Prace nad tym projektem rozpoczęły się w 2009 roku, a już rok później Spark został udostępniony użytkownikom. Jeżeli potrzebujesz najwyższej wydajności w przetwarzaniu informacji, jeżeli chcesz uzyskiwać odpowiedź na trudne pytania niemalże w czasie rzeczywistym, Spark może być odpowiedzią na Twoje oczekiwania.

Sięgnij po tę książkę i przekonaj się, czy tak jest w rzeczywistości. Autor porusza tu zaawansowane kwestie związane z analizą statystyczną danych, wykrywaniem anomalii oraz analizą obrazów. Jednak zanim przejdziesz do tych tematów, zapoznasz się z podstawami — wprowadzeniem do analizy danych za pomocą języka Scala oraz Apache Spark. Nauczysz się też przeprowadzać analizę semantyczną i zobaczysz, jak w praktyce przeprowadzić analizę sieci współwystępowań za pomocą biblioteki GraphX. Na koniec dowiesz się, jak przetwarzać dane geoprzestrzenne i genomiczne, a także oszacujesz ryzyko metodą symulacji Monte Carlo. Książka ta pozwoli Ci na wykorzystanie potencjału Apache Spark i zaprzęgnięcie go do najtrudniejszych zadań!

Przykłady prezetnowane w książce obejmują:

• Rekomendowanie muzyki i dane Audioscrobbler
• Prognozowanie zalesienia za pomocą drzewa decyzyjnego
• Wykrywanie anomalii w ruchu sieciowym metodą grupowania według k-średnich
• Wikipedia i ukryta analiza semantyczna
• Analiza sieci współwystępowań za pomocą biblioteki GraphX
• Geoprzestrzenna i temporalna analiza tras nowojorskich taksówek
• Szacowanie ryzyka finansowego metodą symulacji Monte Carlo
• Analiza danych genomicznych i projekt BDG
• Analiza danych neuroobrazowych za pomocą pakietów PySpark i Thunder

Poznaj potencjał i wydajność Apache Spark!

Oprawa: miękka, miďż˝kka, miďż˝kka, miďż˝kka, miďż˝kka, miďż˝kka, miďż˝kka, miďż˝kka, miďż˝kka, miďż˝kka, miďż˝kka, miďż˝kka, miďż˝kka, miďż˝kka, miďż˝kka, miďż˝kka

Rok wydania: 2015

Wydawca: ebookpoint