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Apache Sparkの仕組みとビッグデータ向けの大規模処理とML開発を徹底解説本書は、ビッグデータを主な対象としたデータ分析フレームワークであるApache Spark、mlflow、delta lakeの中級入門書です。「動かしてみる」だけではなく、どのような仕組みになっているのか、どうすれば効率的な実装が行えるかまで踏み込みつつ、データAIの実装者がApache Spark、MLflow およびdelta lakeを使いこなすための解説を行います。本書では、単純なデータ分析と複雑なデータ分析を実行し、どのように機械学習アルゴリズムを採用していくか、解説していきます。Apache Sparkの導入から解説をはじめ、Spark SQLとデータフレーム、データセットを紹介していきます。そこから、Apache Sparkを利用した実践的な機械学習の方法を解説していきます。本書での学習を通じて、次のことが学習できます。・Python、SQL、Scala、またはJavaの高レベルの構造化APIの学習・Spark の操作とSQLエンジンの理解・Spark 構成とSpark UIを使用したSpark操作の検査、調整、デバッグ・JSON、Parquet、CSV、Avro、ORC、Hive、S3、またはKafkaといったデータソースへの接続・構造化ストリーミングを使用してバッチ データとストリーミング データの分析を実・オープンソースのDelta LakeとSparkを使用して信頼性の高いデータ パイプラインを構築・MLlibを使用する機械学習パイプラインの開発、MLflowを使用するモデルの管理、本番化・[日本語版オリジナルコンテンツ]pandas dataframe、spark dataframeに関する各種データフレームの使い分け ・[日本語版オリジナルコンテンツ]LLMやEnglish SDK for SparkなどAIを活用した新たなコーディングスタイル、LLMの利用方法の実践※本書は『Learning Spark: Lightning−Fast Data Anarytics 2nd Edition』の邦訳です。
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出版社からのコメント
Apache Sparkの仕組みとビッグデータ向けの大規模処理とML開発を徹底解説本書は、ビッグデータを主な対象としたデータ分析フレームワークであるApache Spark、mlflow、delta lakeの中級入門書です。「動かしてみる」だけではなく、どのような仕組みになっているのか、どうすれば効率的な実装が行えるかまで踏み込みつつ、データAIの実装者がApache Spark、MLflow およびdelta lakeを使いこなすための解説を行います。本書では、単純なデータ分析と複雑なデータ分析を実行し、どのように機械学習アルゴリズムを採用していくか、解説していきます。Apache Sparkの導入から解説をはじめ、Spark SQLとデータフレーム、データセットを紹介していきます。そこから、Apache Sparkを利用した実践的な機械学習の方法を解説していきます。本書での学習を通じて、次のことが学習できます。・Python、SQL、Scala、またはJavaの高レベルの構造化APIの学習・Spark の操作とSQLエンジンの理解・Spark 構成とSpark UIを使用したSpark操作の検査、調整、デバッグ・JSON、Parquet、CSV、Avro、ORC、Hive、S3、またはKafkaといったデータソースへの接続・構造化ストリーミングを使用してバッチ データとストリーミング データの分析を実・オープンソースのDelta LakeとSparkを使用して信頼性の高いデータ パイプラインを構築・MLlibを使用する機械学習パイプラインの開発、MLflowを使用するモデルの管理、本番化・[日本語版オリジナルコンテンツ]pandas dataframe、spark dataframeに関する各種データフレームの使い分け ・[日本語版オリジナルコンテンツ]LLMやEnglish SDK for SparkなどAIを活用した新たなコーディングスタイル、LLMの利用方法の実践※本書は『Learning Spark: Lightning−Fast Data Anarytics 2nd Edition』の邦訳です。