Your email was sent successfully. Check your inbox.

An error occurred while sending the email. Please try again.

Proceed reservation?

Export
Filter
  • MPI Ethno. Forsch.  (4)
  • Polish  (4)
  • Chinese
  • Gliwice : Helion  (4)
  • Big data  (4)
  • 1
    ISBN: 9788383220703 , 8383220707
    Language: Polish
    Pages: 1 online resource (192 pages) , illustrations
    Edition: [First edition].
    Uniform Title: Advanced analytics with PySpark
    DDC: 006.3/12
    Keywords: SPARK (Electronic resource) ; Data mining ; Big data ; Python (Computer program language)
    Abstract: Potrzeby w zakresie analizy dużych zbiorów danych i wyciągania z nich użytecznych informacji stale rosną. Spośród dostępnych narzędzi przeznaczonych do tych zastosowań szczególnie przydatny jest PySpark - interfejs API systemu Spark dla języka Python. Apache Spark świetnie się nadaje do analizy dużych zbiorów danych, a PySpark skutecznie ułatwia integrację Sparka ze specjalistycznymi narzędziami PyData. By jednak można było w pełni skorzystać z tych możliwości, konieczne jest zrozumienie interakcji między algorytmami, zbiorami danych i wzorcami używanymi w analizie danych. Oto praktyczny przewodnik po wersji 3.0 systemu Spark, metodach statystycznych i rzeczywistych zbiorach danych. Omówiono w nim zasady rozwiązywania problemów analitycznych za pomocą interfejsu PySpark, z wykorzystaniem dobrych praktyk programowania w systemie Spark. Po lekturze można bezproblemowo zagłębić się we wzorce analityczne oparte na popularnych technikach przetwarzania danych, takich jak klasyfikacja, grupowanie, filtrowanie i wykrywanie anomalii, stosowane w genomice, bezpieczeństwie systemów IT i finansach. Dodatkowym plusem są opisy wykorzystania przetwarzania obrazów i języka naturalnego. Zaletą jest też szereg rzeczywistych przykładów dużych zbiorów danych i ich zaawansowanej analizy.
    Library Location Call Number Volume/Issue/Year Availability
    BibTip Others were also interested in ...
  • 2
    ISBN: 9788383220383 , 8383220383
    Language: Polish
    Pages: 1 online resource (344 pages) , illustrations
    Edition: [First edition].
    Uniform Title: Data mesh
    DDC: 005.7
    Keywords: Big data ; Database management ; Business enterprises Data processing ; Information technology Management
    Abstract: Dostęp do danych jest warunkiem rozwoju niejednej organizacji. Aby w pełni skorzystać z ich potencjału i uzyskać dzięki nim konkretną wartość, konieczne jest odpowiednie zarządzanie danymi. Obecnie stosowane rozwiązania w tym zakresie nie nadążają już za złożonością dzisiejszych organizacji, rozprzestrzenianiem się źródeł danych i rosnącymi aspiracjami inżynierów, którzy rozwijają techniki sztucznej inteligencji i analizy danych. Odpowiedzią na te potrzeby może być siatka danych, jednak praktyczna implementacja tej koncepcji wymaga istotnej zmiany myślenia. Ta książka szczegółowo wyjaśnia paradygmat siatki danych, a przy tym koncentruje się na jego praktycznym zastosowaniu. Zgodnie z tym nowatorskim podejściem dane należy traktować jako produkt, a dziedziny - jako główne zagadnienie. Poza wyjaśnieniem paradygmatu opisano tu zasady projektowania wysokopoziomowej architektury komponentów siatki danych, a także przedstawiono wskazówki i porady dotyczące ewolucyjnej realizacji siatki danych w organizacji. Tematyka ta została potraktowana wszechstronnie: omówiono kwestie technologiczne, organizacyjne, jak również socjologiczne i kulturowe. Dzięki temu jest to cenna lektura zarówno dla architektów i inżynierów, jak i dla badaczy, analityków danych, wreszcie dla liderów i kierowników zespołów.
    Note: Includes bibliographical references
    Library Location Call Number Volume/Issue/Year Availability
    BibTip Others were also interested in ...
  • 3
    ISBN: 9788383225814 , 8383225814
    Language: Polish
    Pages: 1 online resource (360 pages) , illustrations
    Edition: [First edition].
    Uniform Title: Data science for business
    DDC: 006.3/12
    Keywords: Data mining ; Business Data processing ; Big data
    Abstract: Posiadanie zbiorów danych to połowa sukcesu. Druga połowa to umiejętność ich skutecznej analizy i wyciągania wniosków! Dopiero na tej podstawie będziesz w stanie właściwie ocenić kondycję Twojej firmy oraz podjąć słuszne decyzje. Wiedza zawarta w tej książce może zadecydować o sukcesie biznesowym lub porażce. Nie ryzykuj i sięgnij po to doskonałe źródło wiedzy, poświęcone nauce o danych. To unikalny podręcznik, który pomoże Ci sprawnie opanować nawet najtrudniejsze zagadnienia związane z analizą danych. Dowiedz się, jak zbudowany jest proces eksploracji danych, z jakich narzędzi możesz skorzystać oraz jak stworzyć model predykcyjny i dopasować go do danych. W kolejnych rozdziałach przeczytasz o tym, czym grozi nadmierne dopasowanie modelu i jak go unikać oraz jak wyciągać wnioski metodą najbliższych sąsiadów. Na koniec zaznajomisz się z możliwościami wizualizacji skuteczności modelu oraz odkryjesz związek pomiędzy nauką o danych a strategią biznesową. To obowiązkowa lektura dla wszystkich osób chcących podejmować świadome decyzje na podstawie posiadanych danych!
    Note: Includes bibliographical references and index
    Library Location Call Number Volume/Issue/Year Availability
    BibTip Others were also interested in ...
  • 4
    Online Resource
    Online Resource
    Gliwice : Helion
    Language: Polish
    Pages: 1 online resource (1 volume) , illustrations
    Keywords: Apache Hadoop ; Agile software development ; Data mining ; Big data ; Electronic books ; Electronic books ; local
    Abstract: Duże zbiory danych dla każdego! W dobie Big Data klasyczne podejście do analizy danych nie przynosi już pożądanych wyników. Skuteczna analiza gigantycznych zbiorów informacji, wyciąganie interesujących wniosków i prezentowanie ich w przejrzystej formie użytkownikowi wymagają mnóstwa czasu i środków. Zastanawiasz się, jak podejść do tego problemu, by zminimalizować ryzyko niepowodzenia? Na to i wiele innych pytań odpowiada ta fantastyczna książka. Dzięki niej dowiesz się, jak zaprząc platformę Hadoop do własnych celów. Skorzystasz z prostych narzędzi, takich jak język Python, biblioteka D3.js oraz Apache Pig, i zastosujesz zwinne podejście do problemu, by osiągnąć zaskakujące efekty. Ponadto przekonasz się, jak łatwo można publikować dane w MongoDB, stosować wyszukiwarkę ElasticSearch oraz wykorzystać potencjał chmur obliczeniowych. Nauczysz się także wizualizować dane na wykresach, prognozować oraz podejmować właściwe działania. Książka ta jest doskonałą lekturą dla wszystkich osób stojących przed problemem skutecznej pracy z ogromnymi zbiorami danych. Dzięki tej książce: poznasz najlepsze narzędzia do przetwarzania zbiorów danych wykorzystasz możliwości języka Python sprawdzisz możliwości chmur obliczeniowych błyskawicznie wyszukasz dane za pomocą ElasticSearch zwizualizujesz dane z użyciem D3.js Zwinnie rozwiąż problemy z dużymi zbiorami danych! "Przy tak dużej popularności zagadnień Big Data i Data Science, lektura praktycznego instruktażu budowy aplikacji analitycznych jest mocno odświeżająca. Russel Jurney wprowadza nas, małymi porcjami implementacji, w swoją filozofię zwinności w dziedzinie analizy i aplikacyjnego wykorzystywania danych. Mat Kelcey , matpalm.com
    Note: "Authorized Polish translation of the English edition of Agile Data Science, ©2014, Data Syndrome LLC"--Copyright page. - Includes index. - Description based on online resource; title from title page (Safari, viewed January 23, 2015)
    Library Location Call Number Volume/Issue/Year Availability
    BibTip Others were also interested in ...
Close ⊗
This website uses cookies and the analysis tool Matomo. More information can be found here...