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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。

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

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】

■ISBN:9784798182285★日時指定・銀行振込をお受けできない商品になりますタイトルApache　Spark徹底入門　Jules　S．Damji/〔ほか〕著　長谷川亮/〔ほか〕訳ふりがなあぱつちすぱ−くてつていにゆうもんAPACHE/SPARK/てつてい/にゆうもん発売日202404出版社翔泳社ISBN9784798182285大きさ447P　23cm著者名Jules　S．Damji/〔ほか〕著　長谷川亮/〔ほか〕訳

ご注文前に必ずご確認ください＜商品説明＞統合型アナリティクスエンジンの仕組みとビッグデータの大規模処理を徹底解説。基本操作からDelta LakeやMLlibを利用したパイプラインの構築まで紹介。＜収録内容＞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API4 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Streaming9 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＜商品詳細＞商品番号：NEOBK-2969533JulesS. Damji / [Hoka] Cho Hasegawa Akira / [Hoka] Yaku / Apache Spark Tettei Nyumon / Hara Title : Learning Spark Gencho Dai2 Han No Honyakuメディア：本/雑誌重量：340g発売日：2024/04JAN：9784798182285Apache Spark徹底入門 / 原タイトル:Learning Spark 原著第2版の翻訳[本/雑誌] / JulesS.Damji/〔ほか〕著 長谷川亮/〔ほか〕訳2024/04発売

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

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。