Big data
Bikramaditya Singhal, Srinivas Duvvuri
This is the era of Big Data. The words ‘Big Data’ implies big innovation and enables a competitive advantage for businesses. Apache Spark was designed to perform Big Data analytics at scale, and so Spark is equipped with the necessary algorithms and supports multiple programming languages.Whether you are a technologist, a data scientist, or a beginner to Big Data analytics, this book will provide you with all the skills necessary to perform statistical data analysis, data visualization, predictive modeling, and build scalable data products or solutions using Python, Scala, and R.With ample case studies and real-world examples, Spark for Data Science will help you ensure the successful execution of your data science projects.
Spark. Rozproszone uczenie maszynowe na dużą skalę. Jak korzystać z MLlib, TensorFlow i PyTorch
Adi Polak
Jeśli chcesz dostosować swoją pracę do większych zbiorów danych i bardziej złożonych kodów, potrzebna Ci jest znajomość technik rozproszonego uczenia maszynowego. W tym celu warto poznać frameworki Apache Spark, PyTorch i TensorFlow, a także bibliotekę MLlib. Biegłość w posługiwaniu się tymi narzędziami przyda Ci się w całym cyklu życia oprogramowania ― nie tylko ułatwi współpracę, ale również tworzenie powtarzalnego kodu. Dzięki tej książce nauczysz się holistycznego podejścia, które zdecydowanie usprawni współpracę między zespołami. Najpierw zapoznasz się z podstawowymi informacjami o przepływach pracy związanych z uczeniem maszynowym przy użyciu Apache Spark i pakietu PySpark. Nauczysz się też zarządzać cyklem życia eksperymentów dla potrzeb uczenia maszynowego za pomocą biblioteki MLflow. Z kolejnych rozdziałów dowiesz się, jak od strony technicznej wygląda korzystanie z platformy uczenia maszynowego. W książce znajdziesz również opis wzorców wdrażania, wnioskowania i monitorowania modeli w środowisku produkcyjnym. Najciekawsze zagadnienia: cykl życia uczenia maszynowego i MLflow inżynieria cech i przetwarzanie wstępne za pomocą Sparka szkolenie modelu i budowa potoku budowa systemu danych z wykorzystaniem uczenia głębokiego praca TensorFlow w trybie rozproszonym skalowanie systemu i tworzenie jego wewnętrznej architektury Właśnie takiej książki społeczność Sparka wyczekuje od dekady! Andy Petrella, autor książki Fundamentals of Data Observability
Spark. Zaawansowana analiza danych
Sandy Ryza, Uri Laserson, Sean Owen, Josh...
Analiza ogromnych zbiorów danych nie musi być wolna! Apache Spark to darmowy, zaawansowany szkielet i silnik pozwalający na szybkie przetwarzanie oraz analizę ogromnych zbiorów danych. Prace nad tym projektem rozpoczęły się w 2009 roku, a już rok później Spark został udostępniony użytkownikom. Jeżeli potrzebujesz najwyższej wydajności w przetwarzaniu informacji, jeżeli chcesz uzyskiwać odpowiedź na trudne pytania niemalże w czasie rzeczywistym, Spark może być odpowiedzią na Twoje oczekiwania. Sięgnij po tę książkę i przekonaj się, czy tak jest w rzeczywistości. Autor porusza tu zaawansowane kwestie związane z analizą statystyczną danych, wykrywaniem anomalii oraz analizą obrazów. Jednak zanim przejdziesz do tych tematów, zapoznasz się z podstawami — wprowadzeniem do analizy danych za pomocą języka Scala oraz Apache Spark. Nauczysz się też przeprowadzać analizę semantyczną i zobaczysz, jak w praktyce przeprowadzić analizę sieci współwystępowań za pomocą biblioteki GraphX. Na koniec dowiesz się, jak przetwarzać dane geoprzestrzenne i genomiczne, a także oszacujesz ryzyko metodą symulacji Monte Carlo. Książka ta pozwoli Ci na wykorzystanie potencjału Apache Spark i zaprzęgnięcie go do najtrudniejszych zadań! Przykłady prezetnowane w książce obejmują: Rekomendowanie muzyki i dane Audioscrobbler Prognozowanie zalesienia za pomocą drzewa decyzyjnego Wykrywanie anomalii w ruchu sieciowym metodą grupowania według k-średnich Wikipedia i ukryta analiza semantyczna Analiza sieci współwystępowań za pomocą biblioteki GraphX Geoprzestrzenna i temporalna analiza tras nowojorskich taksówek Szacowanie ryzyka finansowego metodą symulacji Monte Carlo Analiza danych genomicznych i projekt BDG Analiza danych neuroobrazowych za pomocą pakietów PySpark i Thunder Poznaj potencjał i wydajność Apache Spark!
Spatial Analytics with ArcGIS. Build powerful insights with spatial analytics
Eric Pimpler
Spatial statistics has the potential to provide insight that is not otherwise available through traditional GIS tools. This book is designed to introduce you to the use of spatial statistics so you can solve complex geographic analysis.The book begins by introducing you to the many spatial statistics tools available in ArcGIS. You will learn how to analyze patterns, map clusters, and model spatial relationships with these tools. Further on, you will explore how to extend the spatial statistics tools currently available in ArcGIS, and use the R programming language to create custom tools in ArcGIS through the ArcGIS Bridge using real-world examples. At the end of the book, you will be presented with two exciting case studies where you will be able to practically apply all your learning to analyze and gain insights into real estate data.
J-P Contreras, Erickson Delgado, Betsy Page Sigman
Splunk is a search, reporting, and analytics software platform for machine data, which has an ever-growing market adoption rate. More organizations than ever are adopting Splunk to make informed decisions in areas such as IT operations, information security, and the Internet of Things.The first two chapters of the book will get you started with a simple Splunkinstallation and set up of a sample machine data generator, called Eventgen.After this, you will learn to create various reports, dashboards, and alerts. You willalso explore Splunk's Pivot functionality to model data for business users. Youwill then have the opportunity to test-drive Splunk's powerful HTTP Event Collector. After covering the core Splunk functionality, you'll be provided with some real-world best practices for using Splunk, and information on how to build upon what you've learned in this book.Throughout the book, there will be additional comments and best practicerecommendations from a member of the SplunkTrust Community, calledTips from the Fez.
Splunk 7.x Quick Start Guide. Gain business data insights from operational intelligence
James H. Baxter
Splunk is a leading platform and solution for collecting, searching, and extracting value from ever increasing amounts of big data - and big data is eating the world! This book covers all the crucial Splunk topics and gives you the information and examples to get the immediate job done. You will find enough insights to support further research and use Splunk to suit any business environment or situation.Splunk 7.x Quick Start Guide gives you a thorough understanding of how Splunk works. You will learn about all the critical tasks for architecting, implementing, administering, and utilizing Splunk Enterprise to collect, store, retrieve, format, analyze, and visualize machine data. You will find step-by-step examples based on real-world experience and practical use cases that are applicable to all Splunk environments. There is a careful balance between adequate coverage of all the critical topics with short but relevant deep-dives into the configuration options and steps to carry out the day-to-day tasks that matter.By the end of the book, you will be a confident and proficient Splunk architect and administrator.
Splunk Best Practices. Operational intelligent made simpler
Travis Marlette, Chris Ladd
This book will give you an edge over others through insights that will help you in day-to-day instances. When you're working with data from various sources in Splunk and performing analysis on this data, it can be a bit tricky. With this book, you will learn the best practices of working with Splunk.You'll learn about tools and techniques that will ease your life with Splunk, and will ultimately save you time. In some cases, it will adjust your thinking of what Splunk is, and what it can and cannot do.To start with, you'll get to know the best practices to get data into Splunk, analyze data, and package apps for distribution. Next, you'll discover the best practices in logging, operations, knowledge management, searching, and reporting. To finish off, we will teach you how to troubleshoot Splunk searches, as well as deployment, testing, and development with Splunk.
Marco Scala, Kyle Smith
Splunk provides a platform that allows you to search data stored on a machine, analyze it, and visualize the analyzed data to make informed decisions. The adoption of Splunk in enterprises is huge, and it has a wide range of customers right from Adobe to Dominos. Using the Splunk platform as a user is one thing, but customizing this platform and creating applications specific to your needs takes more than basic knowledge of the platform. This book will dive into developing Splunk applications that cater to your needs of making sense of data and will let you visualize this data with the help of stunning dashboards. This book includes everything on developing a full-fledged Splunk application?right from designing to implementing to publishing. We will design the fundamentals to build a Splunk application and then move on to creating one. During the course of the book, we will cover application data, objects, permissions, and more. After this, we will show you how to enhance the application, including branding, workflows, and enriched data. Views, dashboards, and web frameworks are also covered. This book will showcase everything new in the latest version of Splunk?including the latest data models, alert actions, XML forms, various dashboard enhancements, and visualization options (with D3). Finally, we take a look at the latest Splunk cloud applications, advanced integrations, and development as per the latest release.