księgarnia informatyczna

Książka informatyczna wydawnictw: BTC Edition Exit Helion Help Microsoft Press Mikom Nakom PJWSTK Read Me Robomatic Skalmierski Tortech Translator WKŁ WNT WSISIZ

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.

Spis treści:

1. Analiza wielkich zbiorów danych (13)

• Wyzwania w nauce o danych (15)
• Przedstawiamy Apache Spark (16)
• O czym jest ta książka (18)

2. Wprowadzenie do analizy danych za pomocą Scala i Spark (21)

• Scala dla badaczy danych (22)
• Model programowania w Spark (23)
• Wiązanie rekordów danych (23)
• Pierwsze kroki - powłoka Spark i kontekst SparkContext (24)
• Przesyłanie danych z klastra do klienta (29)
• Wysyłanie kodu z klienta do klastra (32)
• Tworzenie list danych i klas wyboru (33)
• Agregowanie danych (36)
• Tworzenie histogramów (38)
• Statystyki sumaryzacyjne ciągłych wartości (39)
• Tworzenie współdzielonego kodu wyliczającego statystyki sumaryczne (40)
• Prosty wybór zmiennych i ocena zgodności rekordów (44)
• Następny krok (45)

3. Rekomendowanie muzyki i dane Audioscrobbler (47)

• Zbiór danych (48)
• Algorytm rekomendacyjny wykorzystujący metodę naprzemiennych najmniejszych kwadratów (49)
• Przygotowanie danych (51)
• Utworzenie pierwszego modelu (54)
• Wyrywkowe sprawdzanie rekomendacji (56)
• Ocena jakości rekomendacji (57)
• Obliczenie metryki AUC (59)
• Dobór wartości hiperparametrów (60)
• Przygotowanie rekomendacji (62)
• Dalsze kroki (63)

4. Prognozowanie zalesienia za pomocą drzewa decyzyjnego (65)

• Szybkie przejście do regresji (65)
• Wektory i cechy (66)
• Przykłady treningowe (67)
• Drzewa i lasy decyzyjne (68)
• Dane Covtype (70)
• Przygotowanie danych (71)
• Pierwsze drzewo decyzyjne (72)
• Hiperparametry drzewa decyzyjnego (76)
• Regulacja drzewa decyzyjnego (77)
• Weryfikacja cech kategorialnych (79)
• Losowy las decyzyjny (81)
• Prognozowanie (83)
• Dalsze kroki (83)

5. Wykrywanie anomalii w ruchu sieciowym metodą grupowania według k-średnich (85)

• Wykrywanie anomalii (86)
• Grupowanie według k-średnich (86)
• Włamania sieciowe (87)
• Dane KDD Cup 1999 (87)
• Pierwsza próba grupowania (88)
• Dobór wartości k (90)
• Wizualizacja w środowisku R (93)
• Normalizacja cech (94)
• Zmienne kategorialne (96)
• Wykorzystanie etykiet i wskaźnika entropii (97)
• Grupowanie w akcji (98)
• Dalsze kroki (100)

6. Wikipedia i ukryta analiza semantyczna (101)

• Macierz słowo - dokument (102)
• Pobranie danych (104)
• Analiza składni i przygotowanie danych (104)
• Lematyzacja (105)
• Wyliczenie metryk TF-IDF (106)
• Rozkład według wartości osobliwych (108)
• Wyszukiwanie ważnych pojęć (110)
• Wyszukiwanie i ocenianie informacji za pomocą niskowymiarowej reprezentacji danych (113)
• Związek dwóch słów (114)
• Związek dwóch dokumentów (115)
• Związek słowa i dokumentu (116)
• Wyszukiwanie wielu słów (117)
• Dalsze kroki (118)

7. Analiza sieci współwystępowań za pomocą biblioteki GraphX (121)

• Katalog cytowań bazy MEDLINE - analiza sieci (122)
• Pobranie danych (123)
• Analiza dokumentów XML za pomocą biblioteki Scala (125)
• Analiza głównych znaczników i ich współwystępowań (126)
• Konstruowanie sieci współwystępowań za pomocą biblioteki GraphX (128)
• Struktura sieci (131)
  • Połączone komponenty (131)
  • Rozkład stopni wierzchołków (133)
• Filtrowanie krawędzi zakłócających dane (135)
  • Przetwarzanie struktury EdgeTriplet (136)
  • Analiza przefiltrowanego grafu (138)
• Sieci typu "mały świat" (139)
  • Kliki i współczynniki klastrowania (139)
  • Obliczenie średniej długości ścieżki za pomocą systemu Pregel (141)
• Dalsze kroki (145)

8. Geoprzestrzenna i temporalna analiza tras nowojorskich taksówek (147)

• Pobranie danych (148)
• Przetwarzanie danych temporalnych i geoprzestrzennych w systemie Spark (148)
• Przetwarzanie danych temporalnych za pomocą bibliotek JodaTime i NScalaTime (149)
• Przetwarzanie danych geoprzestrzennych za pomocą Esri Geometry API i Spray (150)
  • Użycie interfejsu API Esri Geometry (151)
  • Wprowadzenie do formatu GeoJSON (152)
• Przygotowanie danych dotyczących kursów taksówek (154)
  • Obsługa dużej liczby błędnych rekordów danych (155)
  • Analiza danych geoprzestrzennych (158)
• Sesjonowanie w systemie Spark (161)
  • Budowanie sesji - dodatkowe sortowanie danych w systemie Spark (162)
• Dalsze kroki (165)

9. Szacowanie ryzyka finansowego metodą symulacji Monte Carlo (167)

• Terminologia (168)
• Metody obliczania wskaźnika VaR (169)
  • Wariancja-kowariancja (169)
  • Symulacja historyczna (169)
  • Symulacja Monte Carlo (169)
• Nasz model (170)
• Pobranie danych (171)
• Wstępne przetworzenie danych (171)
• Określenie wag czynników (174)
• Losowanie prób (176)
  • Wielowymiarowy rozkład normalny (178)
• Wykonanie testów (179)
• Wizualizacja rozkładu zwrotów (181)
• Ocena wyników (182)
• Dalsze kroki (184)

10. Analiza danych genomicznych i projekt BDG (187)

• Rozdzielenie sposobów zapisu i modelowania danych (188)
• Przetwarzanie danych genomicznych za pomocą wiersza poleceń systemu ADAM (190)
  • Format Parquet i format kolumnowy (195)
• Prognozowanie miejsc wiązania czynnika transkrypcyjnego na podstawie danych ENCODE (197)
• Odczytywanie informacji o genotypach z danych 1000 Genomes (203)
• Dalsze kroki (204)

11. Analiza danych neuroobrazowych za pomocą pakietów PySpark i Thunder (205)

• Ogólne informacje o pakiecie PySpark (206)
  • Budowa pakietu PySpark (207)
• Ogólne informacje i instalacja biblioteki pakietu Thunder (209)
• Ładowanie danych za pomocą pakietu Thunder (210)
  • Podstawowe typy danych w pakiecie Thunder (214)
• Klasyfikowanie neuronów za pomocą pakietu Thunder (216)
• Dalsze kroki (221)

A. Więcej o systemie Spark (223)

• Serializacja (224)
• Akumulatory (225)
• System Spark i metody pracy badacza danych (226)
• Formaty plików (228)
• Podprojekty Spark (229)
  • MLlib (229)
  • Spark Streaming (230)
  • Spark SQL (230)
  • GraphX (230)

B. Nowy interfejs MLlib Pipelines API (231)

• Samo modelowanie to za mało (231)
• Interfejs API Pipelines (232)
• Przykład procesu klasyfikacji tekstu (233)

adobe algorytmy apache asp autocad asembler bsd c++ c# delphi dtp excel flash html java javascript linux matlab mysql office php samba voip uml unix visual studio windows word

Księgarnia Informatyczna  zaprasza.