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Java大數(shù)據(jù)分析(影印版 英文版)

Java大數(shù)據(jù)分析(影印版 英文版)

定 價:¥98.00

作 者: (美)拉賈特·梅塔
出版社: 東南大學(xué)出版社
叢編項:
標(biāo) 簽: 暫缺

ISBN: 9787564182878 出版時間: 2019-03-01 包裝: 平裝
開本: 16開 頁數(shù): 字數(shù):  

內(nèi)容簡介

  《Java大數(shù)據(jù)分析(影印版 英文版)》以使用Java對大數(shù)據(jù)進行基本的統(tǒng)計分析開篇,然后討論如分類、回歸、聚類、集成等其他數(shù)據(jù)分析主題?!禞ava大數(shù)據(jù)分析(影印版 英文版)》還涵蓋了如推薦引擎、大規(guī)模圖形分析、實時分析、深度學(xué)習(xí)等高級主題。書中涵蓋了各種案例研究,例如tweet數(shù)據(jù)集的情緒分析、針對MovieLens數(shù)據(jù)集的推薦、電子商務(wù)數(shù)據(jù)集的客戶細分、真實航班數(shù)據(jù)集的圖表分析。這《Java大數(shù)據(jù)分析(影印版 英文版)》是使用Java實現(xiàn)大數(shù)據(jù)分析的端到端指南。Java如今已經(jīng)是主流大數(shù)據(jù)環(huán)境(包括Hadoop)的事實語言。《Java大數(shù)據(jù)分析(影印版 英文版)》將教你如何使用產(chǎn)品友好的、Java對大數(shù)據(jù)進行分析。全書內(nèi)容基本上分為兩部分。一部分是入門知識,幫助讀者熟悉大數(shù)據(jù)環(huán)境;第二部分包含對大數(shù)據(jù)分析中所有概念的核心討論。它涵蓋了數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)可視化、機器學(xué)習(xí)的核心概念和優(yōu)勢、通過樸素貝葉斯進行回歸和分類的現(xiàn)實用法、對聚類概念的深入討論并且回顧了使用deepLearning4j或普通的Java Spark代碼基于大數(shù)據(jù)實現(xiàn)簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。對于想要開始學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)分析并希望將其應(yīng)用于現(xiàn)實世界的Java開發(fā)人員而言,這是一本必不可少的書籍。

作者簡介

暫缺《Java大數(shù)據(jù)分析(影印版 英文版)》作者簡介

圖書目錄

Preface
Chapter 1:Big Data Analytics with Java
Why data analytics on big data?
Big data for analytics
Big data - a bigger pay package for Java developers
Basics of Hadoop - a Java sub-project
Distributed computing on Hadoop
HDFS concepts
Design and architecture of HDFS
Main components of HDFS
HDFS simple commands
Apache Spark
Concepts
Transformations
Actions
Spark Java API
Spark samples using Java 8
Loading data
Data operations - cleansing and munging
Analyzing data - count, projection, grouping, aggregation, and max/min
Actions on RDDs
Paired RDDs
Saving data
Collecting and printing results
Executing Spark programs on Hadoop
Apache Spark sub-projects
Spark machine learning modules
Mahout - a popular Java ML library
Deeplearning4j - a deep learning library
Summary
Chapter 2: First Steps in Data Analysis
Datasets
Data cleaning and munging
Basic analysis of data with Spark SQL
Building SparkConf and context
Dataframe and datasets
Load and parse data
Analyzing data - the Spark-SQL way
Spark SQL for data exploration and analytics
Market basket analysis - Apriori algorithm
Implementation of the Apriori algorithm in Apache Spark
Efficient market basket analysis using FP-Growth algorithm
Running FP-Growth on Apache Spark
Summary
Chapter 3: Data Visualization
Data visualization with Java JFreeChart
Using charts in big data analytics
Time Series chart
All India seasonal and annual average temperature series dataset
Simple single Time Series chart

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