Data Analytics with Hadoop : An Introduction for Data Scientists /
Contenido: Parte I Introducción al cómputo distribuido: 1. El tiempo de los datos del producto; 2. Un sistema operativo para big data; 3. Un marco para el streaming de Python y Hadoop; 4. Computación dentro de la memoria con Spark; 5. Análisis distribuido y patrones. Parte II Flujo de trabajo y herr...
I tiakina i:
| Kaituhi matua: | |
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| Ētahi atu kaituhi: | |
| Hōputu: | Pukapuka |
| Reo: | Ingarihi |
| I whakaputaina: |
Sebastopol, EUA :
O'Reilly,
2016, c2016
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| Ngā marau: | |
| Ngā Tūtohu: |
Kāore He Tūtohu, Me noho koe te mea tuatahi ki te tūtohu i tēnei pūkete!
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| Whakarāpopototanga: | Contenido: Parte I Introducción al cómputo distribuido: 1. El tiempo de los datos del producto; 2. Un sistema operativo para big data; 3. Un marco para el streaming de Python y Hadoop; 4. Computación dentro de la memoria con Spark; 5. Análisis distribuido y patrones. Parte II Flujo de trabajo y herramientas para la ciencia de los Big Data: 6. Minería de datos y almacenamiento; 7. Incorporación de datos; 8. Análisis con APIs de alto nivel; 9. Aprendizaje automático; 10. Resumen: Hacer la ciencia de los datos distribuidos. |
|---|---|
| Whakaahuatanga ōkiko: | XVI, 268 p. Existe una edición en formato digital en línea con el mismo título |
| ISBN: | 978-1-491-91370-3 |