スパークの最安値と通販商品（在庫あり/4,200円〜4,400円）

著者JulesS．Damji(ほか著) 長谷川亮(ほか訳)出版社翔泳社発売日2024年04月ISBN9784798182285ページ数447PキーワードあぱつちすぱーくてつていにゆうもんAPACHE／S アパツチスパークテツテイニユウモンAPACHE／S たむじ じゆ−るす S． DA タムジ ジユ−ルス S． DA9784798182285内容紹介本書は、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の中級??書です。※本データはこの商品が発売された時点の情報です。目次1 Apache Spark入門/2 Apache Sparkのダウンロードと入門/3 Apache Sparkの構造化API/4 Spark SQLとDataFrame：組み込みデータソースの紹介/5 Spark SQLとDataFrame：外部データソースとのインタラクション/6 Spark SQLとDataset：7 Sparkアプリケーションの最適化およびチューニング/8 構造化Streaming/9 Apache Sparkを用いた信頼性の高いデータレイクの構築/10 MLlibによる機械学習/11 Apache Sparkによる機械学習パイプラインの管理、デプロイおよびスケール/12 エピローグ：Apache Spark 3．x

＜p＞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＜/p＞ ＜p＞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。＜/p＞ ＜p＞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。＜/p＞ ＜p＞・Python、SQL、Scala、またはJavaの高レベルの構造化APIの学習＜br /＞ ・Spark の操作とSQLエンジンの理解＜br /＞ ・Spark 構成とSpark UIを使用したSpark操作の検査、調整、デバッグ＜br /＞ ・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＜br /＞ ・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 データの分析を実行＜br /＞ ・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＜br /＞ ・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＜br /＞ ・［日本語版オリジナルコンテンツ］pandas DataFrame、SparkDataFrameに関する各種データフレームの使い分け＜br /＞ ・［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＜br /＞ ※本書は『Learning Spark: Lightning-Fast Data Analytics 2nd Edition』の邦訳です。＜/p＞ ＜p＞※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。＜br /＞ ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。＜br /＞ ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。＜br /＞ ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちら をクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。

出版社：Anglo Musicジャンル：木管&金管アンサンブル(打楽器入も含)ページ数：0JANコード：0884088637583※輸入楽譜につき、ご注文後の商品キャンセルはできません。なお、国内輸入元に在庫がある場合は入荷までに2〜3日、ない場合は2週間〜4週間程度、お時間を頂いております。表紙のデザインが変わる場合がございます。4.00013E+11【1273607】/AMP329-401/トランペット、コルネット、またはフリューゲルホルン/輸入楽譜(T)収載内容：Follow the LeaderAll ChangeMountain AirMoto PerpetuoMorning SongMarch of the ToysWish You Were HereCircus MarchBuild Your ToneBe Flexible!Lyric PieceCanonTime for a ChangeToccata Variations

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スパーク, Philip アングロ・ミュージック社発行年月：1970年01月01日 予約締切日：1969年12月31日 ISBN：2600000650700 本 楽譜 管・打楽器 その他

出版社：Anglo Musicジャンル：ファゴット(バスーン)教本・曲集ISBNコード：9790570293827JANコード：0400021574663※輸入楽譜につき、ご注文後の商品キャンセルはできません。なお、国内輸入元に在庫がある場合は入荷までに2〜3日、ない場合は2週間〜4週間程度、お時間を頂いております。【2157466】/AMP382-400/ファゴット&ピアノ/輸入楽譜(T)収載内容：1. ラルゴ (オンブラ・マイ・フ) (歌劇「クセルクセス」より)2. わが母の教え給えし歌 (「ジプシー歌曲集」より)3. メヌエット第2番 (「アンナ・マグダレーナ・バッハの音楽帳」より)4. 金婚式 (「チェロとピアノのための2つの小品」より)5. 見よ勇者は帰る (オラトリオ「ユダス・マカベウス」より)6. ソナチネ 作品36 第1番7. セレナード (「弦楽四重奏曲 作品3 第5番」より2楽章)8. タンブラン (「第2組曲」より)9. ワルツ (「子供のためのアルバム」より)10. ソナチネ (「6つの小品 作品3」より)11. ガヴォット (「オペラ「パリスとヘレネ—」より)12. ソナタ 作品118 第1番13. セレナーデ (「白鳥の歌 D 957」より)14. ソナチネ Anh. 5 第1番15. ブーレ (「フルート・ソナタ HWV 363b」より)

＜p＞Gain the key language concepts and programming techniques of Scala in the context of big data analytics and Apache Spark. The book begins by introducing you to Scala and establishes a firm contextual understanding of why you should learn this language, how it stands in comparison to Java, and how Scala is related to Apache Spark for big data analytics. Next, you’ll set up the Scala environment ready for examining your first Scala programs. This is followed by sections on Scala fundamentals including mutable/immutable variables, the type hierarchy system, control flow expressions and code blocks.＜/p＞ ＜p＞The author discusses functions at length and highlights a number of associated concepts such as functional programming and anonymous functions. The book then delves deeper into Scala’s powerful collections system because many of Apache Spark’s APIs bear a strong resemblance to Scala collections.＜/p＞ ＜p＞Along the way you’ll see thedevelopment life cycle of a Scala program. This involves compiling and building programs using the industry-standard Scala Build Tool (SBT). You’ll cover guidelines related to dependency management using SBT as this is critical for building large Apache Spark applications. ＜em＞Scala Programming for Big Data Analytics＜/em＞ concludes by demonstrating how you can make use of the concepts to write programs that run on the Apache Spark framework. These programs will provide distributed and parallel computing, which is critical for big data analytics.＜/p＞ ＜p＞＜strong＞What You Will Learn＜/strong＞＜/p＞ ＜ul＞ ＜li＞See the fundamentals of Scala as a general-purpose programming language＜/li＞ ＜li＞Understand functional programming and object-oriented programming constructs in Scala＜/li＞ ＜li＞Use Scala collections and functions＜/li＞ ＜li＞Develop, package and run Apache Spark applications for big data analytics＜/li＞ ＜/ul＞ ＜p＞＜strong＞Who ThisBook Is For＜/strong＞＜/p＞ ＜p＞Data scientists, data analysts and data engineers who intend to use Apache Spark for large-scale analytics.＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちら をクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。

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＜p＞＜b＞Over 90 recipes to learn how to implement reliable data pipelines with Apache Spark, optimally store and process structured and unstructured data in Delta Lake and use Databricks to orchestrate and govern your data.＜/b＞＜/p＞＜h2＞Key Features＜/h2＞＜ul＞＜li＞Learn data ingestion, data transformation, and data management techniques using Apache Spark and Delta Lake＜/li＞＜li＞Gain practical guidance on using Delta Lake tables and orchestrating data pipelines＜/li＞＜li＞Implement reliable DataOps and DevOps practices, and enforce data governance policies on Databricks＜/li＞＜/ul＞＜h2＞Book Description＜/h2＞Apache Spark is a powerful open-source distributed computing system that enables fast and flexible data processing and Delta Lake is an open-source storage layer that provides reliability, performance, and scale for data lakes. This book will show you recipes for effectively using Apache Spark, Delta Lake, and Databricks for data engineering, beginning with an introduction to data ingestion and loading with Apache Spark. You will be introduced to various data manipulation and data transformation solutions that can be applied to data. You will discover how to manage and optimize Delta tables, as well as how to ingest and process streaming data. You will learn how to improve the performance problems of Apache Spark apps and Delta Lake. Later chapters will teach you how to orchestrate and schedule data pipelines using Databricks Workflows. You will then go over how to set up and configure Unity Catalog for data governance. Finally, you will learn how to use Databricks to implement DataOps and DevOps practices. By the end of this book, you will learn how to build reliable data pipelines with modern data engineering technologies as well as have a comprehensive understanding of how to build efficient and scalable data pipelines.＜h2＞What you will learn＜/h2＞＜ul＞＜li＞Perform data loading, ingestion, and processing with Apache Spark＜/li＞＜li＞Discover data transformation techniques and custom UDFs in Apache Spark＜/li＞＜li＞Manage and optimize Delta tables with Apache Spark and Delta Lake APIs＜/li＞＜li＞Use Spark Structured Streaming for real-time data processing＜/li＞＜li＞Optimize Apache Spark application and Delta table query performance＜/li＞＜li＞Implement DataOps and DevOps practices on Databricks＜/li＞＜li＞Orchestrate data pipelines with Delta Live Tables and Databricks Workflows＜/li＞＜li＞Implement data governance policies with Unity Catalog＜/li＞＜/ul＞＜h2＞Who this book is for＜/h2＞＜p＞This book is for data engineers and data practitioners who want to learn how to build efficient and scalable data pipelines using Apache Spark, Delta Lake, and Databricks. To get the most out of this book, you should have basic knowledge of Data Architecture, SQL, and Python＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちら をクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。

著者JulesS．Damji(ほか著) 長谷川亮(ほか訳)出版社翔泳社発売日2024年04月ISBN9784798182285ページ数447PキーワードあぱつちすぱーくてつていにゆうもんAPACHE／S アパツチスパークテツテイニユウモンAPACHE／S たむじ じゆ−るす S． DA タムジ ジユ−ルス S． DA9784798182285内容紹介本書は、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の中級??書です。※本データはこの商品が発売された時点の情報です。目次1 Apache Spark入門/2 Apache Sparkのダウンロードと入門/3 Apache Sparkの構造化API/4 Spark SQLとDataFrame：組み込みデータソースの紹介/5 Spark SQLとDataFrame：外部データソースとのインタラクション/6 Spark SQLとDataset：7 Sparkアプリケーションの最適化およびチューニング/8 構造化Streaming/9 Apache Sparkを用いた信頼性の高いデータレイクの構築/10 MLlibによる機械学習/11 Apache Sparkによる機械学習パイプラインの管理、デプロイおよびスケール/12 エピローグ：Apache Spark 3．x

翔泳社 分散処理（コンピュータ） 447P　23cm アパツチ　スパ−ク　テツテイ　ニユウモン　APACHE／SPARK／テツテイ／ニユウモン タムジ，ジユ−ルス　S．　DAMJI，JULES　S．　ハセガワ，リヨウ

Word-of-Mouth Marketing, WOMM as it is commonly known, is the least expensive form of advertising and often the most effective. People believe what their friends, neighbors, and online contacts say about you, your products, and services.画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちら をクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。

＜p＞＜em＞Machine Learning with Spark and Python Essential Techniques for Predictive Analytics, Second Edition＜/em＞ simplifies ML for practical uses by focusing on two key algorithms. This new second edition improves with the addition of Sparkーa ML framework from the Apache foundation. By implementing Spark, machine learning students can easily process much large data sets and call the spark algorithms using ordinary Python code.＜/p＞ ＜p＞＜em＞Machine Learning with Spark and Python＜/em＞ focuses on two algorithm families (linear methods and ensemble methods) that effectively predict outcomes. This type of problem covers many use cases such as what ad to place on a web page, predicting prices in securities markets, or detecting credit card fraud. The focus on two families gives enough room for full descriptions of the mechanisms at work in the algorithms. Then the code examples serve to illustrate the workings of the machinery with specific hackable code.＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちら をクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。

出荷目安の詳細はこちら内容詳細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。

評論・エッセイ・読み物・その他【詳細情報】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 データの分析を実行・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、SparkDataFrame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 Analytics 2nd Edition』の邦訳です。・長谷川 亮・版型：B5変・総ページ数：464・ISBNコード：9784798182285・出版年月日：2024/04/12【島村管理コード：15120240410】