Как это работает?
1
Выбираете товар
Добавьте интересующие вас товары в корзину
2
Оформляете заказ
Заполните все поля формы, чтобы получить предложение
3
Получаете предложения
В ближайшее время с вами свяжется менеджер для уточнения деталей
аналитикаРасширенная аналитика с PySpark. Тандон А., Райза С., Ласерсон У.
Книга посвящена практическим методам анализа больших объёмов данных с использованием языка Python и фреймворка Spark, она знакомит с моделью программирования Spark и основами системы с открытым исходным кодом PySpark. Каждая глава описывает отдельный аспект анализа данных, показаны основы обработки данных в PySpark и Python на примере очистки данных, подробно освещается машинное обучение с помощью Spark. Книга поможет читателю понять, как устроен и работает весь конвейер PySpark для комплексной аналитики больших наборов данных: от создания и оценки моделей до очистки, предварительной обработки и исследования данных с особым акцентом на производственные приложения. Отдельные главы посвящены обработке изображений и библиотеке Spark NLP.0 10011001RUB1001RUB

0.00015
Расширенная аналитика с PySpark. Тандон А., Райза С., Ласерсон У. в Североморске
Видео
Описание
Книга посвящена практическим методам анализа больших объёмов данных с использованием языка Python и фреймворка Spark, она знакомит с моделью программирования Spark и основами системы с открытым исходным кодом PySpark. Каждая глава описывает отдельный аспект анализа данных, показаны основы обработки данных в PySpark и Python на примере очистки данных, подробно освещается машинное обучение с помощью Spark. Книга поможет читателю понять, как устроен и работает весь конвейер PySpark для комплексной аналитики больших наборов данных: от создания и оценки моделей до очистки, предварительной обработки и исследования данных с особым акцентом на производственные приложения. Отдельные главы посвящены обработке изображений и библиотеке Spark NLP.
Видео
DE or DIE #5. Андрей Титов – Использование Scala UDF в PySpark
DE or DIE #5. Андрей Титов – Использование Scala UDF в PySpark
PT6M58Strue0001-01-01 00:00:00 +0000 UTC
Processing DICOM Files With Spark on CDP Hybrid Cloud
Processing DICOM Files With Spark on CDP Hybrid Cloud
PT6M58Strue0001-01-01 00:00:00 +0000 UTC
Отзывы
Отзывов еще нет - ваш может стать первым