用Spark构建商业级数据科学解决方案
Key Features
- 通过一系列典型的案例讲解，由浅入深
- 使用Spark构建商业级数据科学解决方案
Book Description
Apache Spark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。
What you will learn
- 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
Who this book is for
我们假定阅读这本书的数据科学家已经对数据科学、常用的机器学习方法和流行的数据科学工具有一定的了解，已在工作过程中进行了概念验证研究并构建了原型。本书向读者介绍建立数据科学解决方案的先进技术和方法，并展示如何构建商业级数据产品。
Table of Contents
- 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
- 可扩展算法
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