Learn Pyspark : Build Python-Based Machine Learning and Deep Lear

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Zuletzt aktualisiert am 14. Sep. 2025 17:37:24 MESZAlle Änderungen ansehenAlle Änderungen ansehen

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Book Title
Learn Pyspark : Build Python-Based Machine Learning and Deep Lear
ISBN
9781484249604
Kategorie

Über dieses Produkt

Product Identifiers

Publisher
Apress L. P.
ISBN-10
1484249607
ISBN-13
9781484249604
eBay Product ID (ePID)
4038368566

Product Key Features

Number of Pages
Xviii, 210 Pages
Language
English
Publication Name
Learn Pyspark : Build Python-Based Machine Learning and Deep Learning Models
Publication Year
2019
Subject
Probability & Statistics / General, Databases / General, Programming Languages / Python
Type
Textbook
Subject Area
Mathematics, Computers
Author
Pramod Singh
Format
Trade Paperback

Dimensions

Item Weight
16 Oz
Item Length
9.3 in
Item Width
6.1 in

Additional Product Features

Dewey Edition
23
Number of Volumes
1 vol.
Illustrated
Yes
Dewey Decimal
006.31
Table Of Content
Chapter 1: Introduction to PySpark.- Chapter 2: Data Processing.- Chapter 3: Spark Structured Streaming.- Chapter 4: Airflow.- Chapter 5: Machine Learning Library (MLlib).- Chapter 6: Supervised Machine Learning.- Chapter 7: Unsupervised Machine Learning.- Chapter 8: Deep Learning Using PySpark.
Synopsis
Leverage machine and deep learning models to build applications on real-time data using PySpark. This book is perfect for those who want to learn to use this language to perform exploratory data analysis and solve an array of business challenges. You'll start by reviewing PySpark fundamentals, such as Spark's core architecture, and see how to use PySpark for big data processing like data ingestion, cleaning, and transformations techniques. This is followed by building workflows for analyzing streaming data using PySpark and a comparison of various streaming platforms. You'll then see how to schedule different spark jobs using Airflow with PySpark and book examine tuning machine and deep learning models for real-time predictions. This book concludes with a discussion on graph frames and performing network analysis using graph algorithms in PySpark. All the code presented in the book will be available in Python scripts on Github. What You'll Learn Develop pipelines for streaming data processing using PySpark Build Machine Learning & Deep Learning models using PySpark latest offerings Use graph analytics using PySpark Create Sequence Embeddings from Text data Who This Book is For Data Scientists, machine learning and deep learning engineers who want to learn and use PySpark for real time analysis on streaming data.
LC Classification Number
QA76.73.P98

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    This book arrived within the time period given and was in the 'very good' condition described. Unfortunately, only being packaged in a plastic bag to traverse the Atlantic meant that all four corners got a battering (I would be happy to pay bit more in future for a bit of cardboard support in packaging) but all in all, the price was good and overall service for books that are difficult to get over here, I am very happy with this purchase and would recommend this seller. Will buy again from them.