Análisis de datos a gran escala con Python y Spark
Idioma: español
Editorial: ANAYA MULTIMEDIA, 2025
- Tapa blanda
- Nuevo
Librería: AG Library, Malaga, MA, EspañaAG Library
Vendedor de AbeBooks desde 2 de agosto de 2010
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Idioma/Language: Español. El análisis de datos a gran escala es clave para construir modelos de inteligencia artificial. Aprenda, con un enfoque práctico, a diseñar modelos de machine learning a gran escala con Python y Spark. El procesamiento y análisis de datos en inteligencia artificial requiere plataformas distribuidas capaces de gestionar grandes volúmenes de información. Esta guía práctica ofrece los conceptos clave y las habilidades necesarias para abordar tareas de análisis de datos y aprendizaje automático a gran escala. «Con la creciente disponibilidad de conjuntos de datos grandes y complejos, dominar modelos de programación como MapReduce y Spark se ha convertido en una habilidad imprescindible para científicos de datos, ingenieros de datos y especialistas en machine learning. Triguero y Galar aprovechan su amplia experiencia docente en este ámbito para ofrecer una obra rigurosa y accesible que aborda tanto los conceptos técnicos como las habilidades prácticas necesarias para el análisis de datos a gran escala. Alternan explicaciones claras e intuitivas con ejemplos relevantes de ingeniería de datos y pipelines clásicos de machine learning, todo ello acompañado de código bien estructurado y el resultado de su ejecución. Este libro no solo muestra cómo aplicar este conocimiento en la práctica hoy en día, sino que también prepara al lector para aplicarlo con éxito en escenarios futuros». -Arun Kumar, Universidad de California, San Diego. *** Nota: Los envíos a España peninsular, Baleares y Canarias se realizan a través de mensajería urgente. No aceptamos pedidos con destino a Ceuta y Melilla.…
N° de ref. del artículo 25865637
- Título
- Análisis de datos a gran escala con Python y Spark
- Autor
- Triguero, Isaac; Galar, Mikel
- Editorial
- ANAYA MULTIMEDIA
- Año de publicación
- 2025
- Estado
- New
- Encuadernación
- Encuadernación de tapa blanda
- Idioma
- español
- ISBN 10
- 8441551553
- ISBN 13
- 9788441551558
- Peso del artículo
- 727 gramos
- Catálogos de vendedores
- Informática
El análisis de datos a gran escala es clave para construir modelos de inteligencia artificial. Aprenda, con un enfoque práctico, a diseñar modelos de machine learning a gran escala con Python y Spark.
El procesamiento y análisis de datos en inteligencia artificial requiere plataformas distribuidas capaces de gestionar grandes volúmenes de información. Esta guía práctica ofrece los conceptos clave y las habilidades necesarias para abordar tareas de análisis de datos y aprendizaje automático a gran escala.
«Con la creciente disponibilidad de conjuntos de datos grandes y complejos, dominar modelos de programación como MapReduce y Spark se ha convertido en una habilidad imprescindible para científicos de datos, ingenieros de datos y especialistas en machine learning. Triguero y Galar aprovechan su amplia experiencia docente en este ámbito para ofrecer una obra rigurosa y accesible que aborda tanto los conceptos técnicos como las habilidades prácticas necesarias para el análisis de datos a gran escala. Alternan explicaciones claras e intuitivas con ejemplos relevantes de ingeniería de datos y pipelines clásicos de machine learning, todo ello acompañado de código bien estructurado y el resultado de su ejecución. Este libro no solo muestra cómo aplicar este conocimiento en la práctica hoy en día, sino que también prepara al lector para aplicarlo con éxito en escenarios futuros».-Arun Kumar, Universidad de California, San Diego.
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
Acerca del autor
Isaac Triguero se doctoró en Informática por la Universidad de Granada en 2014. Actualmente, es investigador sénior distinguido «María Zambrano» en el instituto Ciencia de Datos e Inteligencia Computacional (DaSCI), mientras realiza una pausa docente en su puesto de profesor titular de Ciencia de Datos en la Universidad de Nottingham. Su investigación versa sobre el desarrollo de novedosas técnicas de inteligencia artificial para grandes cantidades de datos. Ha publicado más de 90 artículos internacionales en los campos de big data, machine learning y optimización (H-index=35 y más de 5500 citas en Google Scholar) y pertenece a la lista del 2 % de investigadores, desarrollada por la Universidad de Standford. Es autor de dos libros de texto: 'Conceptual Programming with Python' y 'Large-scale Data Analytics with Python and Spark: A Hands-on Guide to Implementing Machine Learning Solutions'.
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