Spark - Valorisez vos données en temps réel avec Spark ML et Hadoop - Grand Format

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Résumé

Depuis 2015, Spark s'impose comme le standard de-facto pour le big data : en apportant simplicité d'usage, puissance de calcul, analyses en temps réel, algorithmes de machine learning et deep learning, le tout accessible en Python. Spark est devenu la porte d'entrée incontournable des projets de valorisation de données. Alors que vient de sortir Spark 3avec son lot d'innovations (Koalas, DeltaLake, et gestion des GPU), les environnements simplifiés " clicks boutons " sont légion (DataBricks, Dataiku, RapidMiner, etc.).
Mais pour les utiliser à bon escient, il vous faudra comprendre son fonctionnement interne de Spark afin de paramétrer correctement votre cluster et vos applications. C'est ce que propose ce livre : vous emmener dans une compréhension fine des tenants et aboutissants de Spark. L'analyse des données n'est utile que dans des cas business précis. C'est pourquoi nous insistons sur une méthode d'analyse des données qui vous permettra de connaître les étapes d'un projet de machine learning, et les questions indispensables à se poser pour réussir une analyse pertinente.
Nous l'illustrons via un exemple complet d'une entreprise (virtuelle) de location de vélo en libre service. Ainsi, en lisant ce livre, vous maîtriserez l'outil et la méthode adéquats pour valoriser vos données de manière éclairée, vous assurant une meilleure efficacité et rentabilité de vos projets data. Le code du livre est disponible sur Github.

Caractéristiques

  • Date de parution
    08/01/2020
  • Editeur
  • Collection
  • ISBN
    978-2-10-079432-4
  • EAN
    9782100794324
  • Format
    Grand Format
  • Présentation
    Broché
  • Nb. de pages
    287 pages
  • Poids
    0.565 Kg
  • Dimensions
    17,5 cm × 25,0 cm × 1,6 cm

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À propos de l'auteur

Biographie de Romain Jouin

Romain Jouin est le co-fondateur de Mémorandum (conseil en date-stratégie) et principal chez Ayming. Spécialiste de la valorisation des données, il accompagne les entreprises de toute taille dans leurs projets de valorisation de la data. Il est co-auteur de la Boite à outils de la stratégie Big Data parue chez Dunod.

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