- سال انتشار: 2017
- صفحات: 273
- اندازه فایل: 8 MB
- زبان: English
- انتشارات: Packt Publishing
- تعداد مشاهده: 22
- امتیاز کاربران: 4.5
-
شابک/ISBN:
1786463709
9781786463708
تندتک
در این کانال تلگرام، مسعود بیگی، تجربیات خود را از دنیای تکنولوژی، استارتاپ، کارآفرینی و مدیریت فنی با شما به اشتراک می گذارد
Learn MoreLearning PySpark
4.5
بر اساس نظر کاربران
شما میتونید سوالاتتون در باره کتاب رو از هوش مصنوعیش بعد از ورود بپرسید
هر دانلود یا پرسش از هوش مصنوعی 2 امتیاز لازم دارد، برای بدست آوردن امتیاز رایگان، به صفحه ی راهنمای امتیازات سر بزنید و یک سری کار ارزشمند انجام بدینمعرفی جامع کتاب 'Learning PySpark'
کتاب 'Learning PySpark' توسط Tomasz Drabas و Denny Lee نوشته شده است و یکی از منابع قابل اعتماد و جامع در زمینه کار با PySpark محسوب می‌شود. PySpark ابزاری قدرتمند برای پردازش داده‌های کلان است که از Python برای استفاده از قابلیت‌های Apache Spark بهره‌برداری می‌کند. این کتاب به معرفی اصول اولیه تا مباحث پیشرفته پرداخته و راهی مناسب برای متخصصین داده، تحلیل‌گران، و علاقه‌مندان به یادگیری تکنولوژی‌های مرتبط با Data Science فراهم می‌کند.
خلاصه‌ای از کتاب
کتاب 'Learning PySpark' فرآیند یادگیری و کار با PySpark را به مراحل قابل فهم تقسیم می‌کند. این کتاب ابتدا شما را با مفاهیم اساسی Apache Spark آشنا کرده، سپس کار با Spark DataFrame و Spark SQL را شرح می‌دهد. علاوه بر این، یادگیری رفتار RDDها، تکنیک‌های Machine Learning، و پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین بر بستر PySpark نیز مورد پوشش قرار گرفته‌اند. مباحث عمیقی چون پردازش داده‌های ساخت‌یافته و غیرساخت‌یافته، بهینه‌سازی پردازش‌های داده و کاوش داده‌های بلادرنگ نیز در این کتاب بررسی می‌شوند.
یکی از ویژگی‌های برجسته این کتاب رویکرد کاربردی و پروژه‌محور آن است. نویسندگان با ارائه مثال‌هایی از پروژه‌های واقعی، مهارت‌های شما را در به‌کارگیری PySpark برای حل مسائل مختلف تقویت می‌کنند. هر فصل به گونه‌ای طراحی شده است تا بتواند خواننده را گام به گام برای پروژه‌های سطح بالا آماده سازد.
نکات کلیدی و دستاوردهای یادگیری
- درک مفاهیم پایه Apache Spark و PySpark
- یادگیری پردازش داده‌های کلان با استفاده از Spark DataFrame
- کار با Spark SQL برای تجزیه و تحلیل داده‌ها
- پیاده‌سازی الگوریتم‌های Machine Learning با MLlib
- مدیریت و بهینه‌سازی فرآیندهای پردازش داده بلادرنگ
- کاربردهای واقعی PySpark در پروژه‌های صنعتی
جملات برگزیده از کتاب
"Processing structured and unstructured data efficiently is no longer a luxury but a fundamental necessity in the world of big data."
"With PySpark, Python developers are empowered to harness the unparalleled capabilities of distributed data processing."
چرا این کتاب مهم است؟
در دنیای تکنولوژی امروزی، تحلیل و پردازش داده‌های کلان یکی از مهم‌ترین و حساس‌ترین حرفه‌ها محسوب می‌شود. ابزارهایی مانند PySpark به متخصصین داده فرصت می‌دهند تا با سرعت و دقت بیشتری داده‌های خود را مدیریت و تحلیل کنند. کتاب 'Learning PySpark' یکی از معدود منابعی است که این سفر یادگیری را با گام‌های قابل درک و پروژه‌های عملی آسان می‌کند.
همچنین، این کتاب به شما کمک می‌کند تا درک عمیقی از چگونگی پردازش موازی در مقیاس وسیع بدست آورده و از این دانش در محیط کاری خود استفاده کنید. اگر علاقه‌مند به یادگیری تکنولوژی‌های نوین مرتبط با داده و استفاده از ابزارهای پیشرفته برای تحلیل داده هستید، 'Learning PySpark' می‌تواند سکوی پرتابی برای شما باشد.
Welcome to Learning PySpark – your ultimate guide to mastering large-scale data processing, analysis, and machine learning using the power of Apache Spark and Python. Whether you are a data scientist, engineer, or developer, this book is designed to equip you with the skills necessary to handle massive datasets and derive actionable insights effectively. Written by Tomasz Drabas and Denny Lee, two experts in the field, the book provides a practical and hands-on approach to learning PySpark, enabling you to work with data at scale with ease.
Detailed Summary of the Book
The book Learning PySpark takes readers on a journey from the basics of Apache Spark to advanced topics in data processing and machine learning using Python. It begins with an overview of the Spark ecosystem, emphasizing its distributed computing capabilities. Step-by-step, it introduces the power of PySpark, Spark's Python API, and explains how to set up a Spark environment for development and testing.
Once the foundational concepts are covered, the book delves into practical applications such as data manipulation with RDDs (Resilient Distributed Datasets) and DataFrames, SQL integrations, and streaming capabilities for real-time data processing. With rich examples and exercises, it empowers you to clean and preprocess data, perform transformations, and explore datasets intuitively.
Moving beyond data processing, Learning PySpark dives into machine learning and the application of Spark MLlib for building cutting-edge predictive models and algorithms. Furthermore, it covers advanced topics like deploying Spark jobs on clusters, tuning performance using optimization techniques, and handling large-scale datasets in distributed environments.
Whether you're processing structured datasets, building complex machine learning pipelines, or working with big data applications, this book ensures you're equipped with the practical knowledge and tools to succeed.
Key Takeaways
- Understanding the core concepts of Apache Spark and its role in distributed computing.
- Setting up PySpark for local and distributed environments.
- Mastering data manipulation with RDDs, DataFrames, and Spark SQL.
- Building real-time streaming applications using Spark Streaming.
- Applying machine learning techniques using Spark's MLlib library.
- Optimizing Spark performance for handling large datasets efficiently.
- Deploying PySpark applications on clusters for scalable data processing.
Famous Quotes from the Book
"The power of Apache Spark lies in its ability to process vast amounts of data at scale, faster and more efficiently than traditional systems."
"With PySpark, data scientists can seamlessly integrate the agility of Python with the distributed computing strength of Apache Spark."
Why This Book Matters
In an era where big data analytics and machine learning dominate industries, the demand for tools capable of scalable data processing has never been higher. Apache Spark is one of the leading platforms in this space, and its ability to process large datasets efficiently has made it a critical skill for professionals in the fields of data science and engineering.
Learning PySpark serves as an essential resource because it bridges the gap between theory and real-world application. Unlike other resources that focus solely on Spark's theoretical concepts or Python's programming aspects, this book marries the two, enabling readers to master the intersection of both worlds.
Furthermore, this book matters because of its practical approach. Through hands-on examples and accessible explanations, it saves readers countless hours they might otherwise spend piecing together fragmented information from the web. It provides end-to-end guidance, taking you from basic theory to advanced concepts, ensuring that you are prepared to work on real-world big data projects by the end of the journey.
Finally, this book matters because of the credibility of its authors. Tomasz Drabas and Denny Lee bring decades of collective expertise in distributed computing, data engineering, and analytics, offering invaluable insights that can help any reader fast-track their learning process.
دانلود رایگان مستقیم
برای دانلود رایگان این کتاب و هزاران کتاب دیگه همین حالا عضو بشین
