{"product_id":"9781617297205","title":"Datenanalyse mit Python und PySpark","description":"\u003ctable\u003e\u003ctbody\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd style=\"\"\u003e \u003cstrong\u003eAutor\/Mitwirkende(r):\u003c\/strong\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd style=\"\"\u003e Rioux, Jonathan\u003cbr\u003e\n\n\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd style=\"\"\u003e \u003cstrong\u003eHerausgeber:\u003c\/strong\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd\u003e Manning\u003cbr\u003e\n\n\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n \u003ctd style=\"\"\u003e\u003cstrong\u003eDatum:\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd\u003e 22.03.2022\u003cbr\u003e\n\n\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd style=\"\"\u003e \u003cstrong\u003eBindung:\u003c\/strong\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd style=\"\"\u003e Taschenbuch\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd style=\"\"\u003e \u003cstrong\u003eZustand:\u003c\/strong\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd style=\"\"\u003e NEU\u003cbr\u003e\n\n\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\n\u003c\/tbody\u003e\u003c\/table\u003e \u003cb\u003eDenken Sie im Großen an Ihre Daten! PySpark bringt die leistungsstarke Spark-Engine zur Big-Data-Verarbeitung in das Python-Ökosystem, sodass Sie Ihre Datenaufgaben nahtlos skalieren und blitzschnelle Pipelines erstellen können.\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e In \u003ci\u003eder Datenanalyse mit Python und PySpark\u003c\/i\u003e lernen Sie Folgendes:\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e Verwalten Sie Ihre Daten, während sie über mehrere Maschinen verteilt werden\u003cbr\u003e Skalieren Sie Ihre Datenprogramme mit vollem Vertrauen\u003cbr\u003e Lesen und Schreiben von Daten in und aus einer Vielzahl von Quellen und Formaten\u003cbr\u003e Bewältigen Sie unübersichtliche Daten mit der Datenmanipulationsfunktion von PySpark\u003cbr\u003e Entdecken Sie neue Datensätze und führen Sie explorative Datenanalysen durch\u003cbr\u003e Erstellen Sie automatisierte Datenpipelines, die Daten transformieren, zusammenfassen und Erkenntnisse daraus gewinnen\u003cbr\u003e Beheben häufiger PySpark-Fehler\u003cbr\u003e Erstellen zuverlässiger Langzeitjobs\u003cbr\u003e  \u003cbr\u003e\u003ci\u003eDatenanalyse mit Python und PySpark\u003c\/i\u003e ist Ihr Leitfaden zur Durchführung erfolgreicher Python-basierter Datenprojekte. Dieses praktische Buch ist vollgepackt mit relevanten Beispielen und wichtigen Techniken und zeigt Ihnen, wie Sie Pipelines für Reporting, maschinelles Lernen und andere datenzentrierte Aufgaben erstellen. Schnelle Übungen in jedem Kapitel helfen Ihnen, das Gelernte in die Praxis umzusetzen und schnell mit der Implementierung von PySpark in Ihre Datensysteme zu beginnen. Es sind keine Vorkenntnisse in Spark erforderlich.\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e Beim Kauf des gedruckten Buches ist ein kostenloses E-Book in den Formaten PDF, Kindle und ePub von Manning Publications enthalten.\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e Über die Technologie\u003cbr\u003e Die Spark-Datenverarbeitungs-Engine ist eine erstaunliche Analysefabrik: Rohdaten kommen rein, Erkenntnisse kommen raus. PySpark umschließt die Kern-Engine von Spark mit einer Python-basierten API. Es hilft, die steile Lernkurve von Spark zu vereinfachen und macht dieses leistungsstarke Tool jedem zugänglich, der im Python-Daten-Ökosystem arbeitet.\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e Über das Buch \u003cbr\u003e\u003ci\u003eDatenanalyse mit Python und PySpark\u003c\/i\u003e hilft Ihnen, die täglichen Herausforderungen der Datenwissenschaft mit PySpark zu lösen. Sie lernen, wie Sie Ihre Verarbeitungskapazitäten auf mehrere Maschinen skalieren und dabei Daten aus beliebigen Quellen aufnehmen – seien es Hadoop-Cluster, Cloud-Datenspeicher oder lokale Datendateien. Nachdem Sie die Grundlagen verstanden haben, erkunden Sie die volle Vielseitigkeit von PySpark, indem Sie Pipelines für maschinelles Lernen erstellen und Python-, Pandas- und PySpark-Code kombinieren.\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e Was ist da drin\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e Organisieren Ihres PySpark-Codes\u003cbr\u003e Verwalten Sie Ihre Daten, unabhängig von der Größe\u003cbr\u003e Skalieren Sie Ihre Datenprogramme mit vollem Vertrauen\u003cbr\u003e Beheben gängiger Datenpipelineprobleme\u003cbr\u003e Erstellen zuverlässiger Langzeitjobs\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e Über den Leser\u003cbr\u003e Geschrieben für Datenwissenschaftler und Dateningenieure, die mit Python vertraut sind.\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e Über den Autor\u003cbr\u003e Als ML-Direktor für ein datengesteuertes Softwareunternehmen verwendet \u003cb\u003eJonathan Rioux\u003c\/b\u003e PySpark täglich. Er bringt Datenwissenschaftlern, Ingenieuren und datenversierten Unternehmensanalysten die Software bei.\u003cbr\u003e  \u003cbr\u003eInhaltsverzeichnis\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e 1. Einleitung\u003cbr\u003e TEIL 1 KENNENLERNEN: ERSTE SCHRITTE IN PYSPARK\u003cbr\u003e 2 Ihr erstes Datenprogramm in PySpark\u003cbr\u003e 3 Einreichen und Skalieren Ihres ersten PySpark-Programms\u003cbr\u003e 4 Analysieren tabellarischer Daten mit pyspark.sql\u003cbr\u003e 5 Datenrahmen-Gymnastik: Verbinden und Gruppieren\u003cbr\u003e TEIL 2: ERWERBEN SIE DIE FÄHIGKEIT: SETZEN SIE IHRE IDEEN IN CODE UM\u003cbr\u003e 6 Mehrdimensionale Datenrahmen: Verwenden von PySpark mit JSON-Daten\u003cbr\u003e 7 Zweisprachiges PySpark: Python- und SQL-Code mischen\u003cbr\u003e 8 PySpark mit Python erweitern: RDD und UDFs\u003cbr\u003e 9 Big Data ist einfach eine Menge kleiner Daten: Verwenden von Pandas UDFs\u003cbr\u003e 10 Ihre Daten unter einer anderen Linse: Fensterfunktionen\u003cbr\u003e 11 Schnelleres PySpark: Sparks Abfrageplanung verstehen\u003cbr\u003e TEIL 3 SELBSTVERTRAUEN GEWINNEN: MASCHINELLES LERNEN MIT PYSPARK VERWENDEN\u003cbr\u003e 12 Die Bühne bereiten: Funktionen für maschinelles Lernen vorbereiten\u003cbr\u003e 13 Robustes maschinelles Lernen mit ML Pipelines\u003cbr\u003e 14 Erstellen benutzerdefinierter ML-Transformatoren und -Schätzer","brand":"Manning","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":42973610148095,"sku":"9781617297205","price":59.99,"currency_code":"USD","in_stock":false}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0452\/0886\/2873\/files\/Jacket_80d3fd03-d945-40ae-b65a-a41a01dc3eed.jpg?v=1771351508","url":"https:\/\/massivebookshop.com\/de\/products\/9781617297205","provider":"MASSIVE BOOKSHOP","version":"1.0","type":"link"}