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题名/责任者:

数据科学与大数据技术导论:designing and building effective analytics at scale/(美) 奥弗·曼德勒维奇 (Ofer Mendelevitch)，(美) 凯西·斯特拉 (Casey Stella)，(美) 道格拉斯·伊德理恩 (Douglas Eadline)著 唐金川译

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2018

ISBN及定价:

978-7-111-60034-3/CNY59.00

载体形态项:

XIV, 178页:图;26cm

并列正题名:

Practical data science with hadoop and spark : designing and building effective analytics at scale

丛编项:

数据科学与工程技术丛书

个人责任者:

(美) 曼德勒维奇 (Mendelevitch, Ofer) 著

个人责任者:

(美) 斯特拉 (Stella, Casey) 著

个人责任者:

(美) 伊德理恩 (Eadline, Douglas) 著

个人次要责任者:

唐金川 译

学科主题:

数据处理

中图法分类号:

TP274

一般附注:

华章IT

出版发行附注:

由Pearson Education (培生教育出版集团) 授权，仅限中国大陆地区销售

提要文摘附注:

本书由3位资深数据科学家合作撰写，非常适合用来入门数据科学。全书共分三部分，12章。第一部分（第1～3章）概述了数据科学及其历史演变， Hadoop及其演进史，以及Hadoop生态系统中的各种工具；第二部分（第4～6章）讨论了将数据集从外部源导入Hadoop的各种工具和技术，使用Hadoop进行数据再加工，以及大数据的可视化；第三部分（第7～12章）介绍了对机器学习的高层次理解，预测建模的基本算法和各种Hadoop工具，各种聚类分析，异常检测的各种方法和算法，将数据科学应用于自然语言处理，以及Hadoop环境下数据科学的未来。

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